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AI 提示工程 - 基础知识
您可以使用提示向聊天程序询问您感兴趣的话题，或寻求建议、帮助或解释。无论是执行管理工作、分析数据还是创建各种内容，说明都可以帮助用户更高效地执行任务。可能性仅取决于我们的创造力。
一致性引导的及时学习视觉语言...
我们提出了一致性引导的及时学习（COPROMPT），这是一种新的视觉模型微调方法。我们的方法在几次设置的下游任务上进行了微调时，改善了大型基础模型的概括。共同启动的基本思想是在预测可训练和预训练的模型的预测中执行一致性约束，以防止在下游任务上过度适应。此外，我们将以下两个组件引入我们的同意约束中，以进一步提高性能：在两个扰动的输入上执行一致性，并结合了调谐，提示和适配器的两个主导范式。在扰动输入上执行一致性可以进一步正规化一致性约束，从而改善了概括。此外，适配器和提示的集成不仅可以增强下游任务上的性能，而且还提供了提高的输入和输出空间的调谐灵活性。这有助于在几次学习设置中更有效地适应下游任务。实验表明，在一系列评估套件上，副业的表现优于现有方法，包括基本到新颖的概括，域的概括和交叉数据库评估。在概括方面，coprompt改善了零弹药任务的最先进和11个数据集的整体谐波平均值。详细的消融研究表明了共同局限性中每个组件的有效性。我们在https://github.com/shuvenduroy/coprompt上提供代码。
迅速的全球打击：中国和长矛
独立教师研究 迅速全球打击：中国与快速全球打击 司乐如博士 关键主题 • 仔细研究中国科学期刊，可以发现有关迅速全球打击 (PGS) 的新观点。随着中国官方国防白皮书篇幅越来越短，技术期刊为了解中国军事现代化的威胁认知和方向提供了更清晰的窗口。它们表明，中国技术和军事机构正在对对抗和开发高超音速、精确制导和助推滑翔技术进行大量研究。这些研究的数量远远超过迄今为止有关弹道导弹防御 (BMD) 相关技术的研究。与 BMD 相比，中国以快速全球打击为导向的文献结合了科学和战略细节，反映了将战略部门整合到技术机构的更广泛转变。 • 中国分析人士认为，快速全球打击是美国实现“绝对安全”更大努力的一部分，以 BMD 为盾，快速全球打击为剑，以便华盛顿能够先发制人。由于美国对使用PGS的禁忌门槛较低，中国分析人士倾向于将美国PGS视为对北京常规武器和核武器系统以及指挥和控制中心的威胁。由于中国将多种美国平台定义为PGS相关系统，其分析人士并未排除这些平台可运载核武器的可能性。尽管中国批评美国，但中国在2008年和2010年进行的弹道导弹防御试验以及2014年向PGS迈进的试验表明，中国正在寻求类似的系统。如果将同样的先发制人理念应用于中国自己的PGS，那么无论是否宣布，中国的核态势都可能发生变化。• 中国对美国PGS的概念很广泛，而且不定型。它不仅包括构成美国PGS计划的助推滑翔系统和末端制导弹道导弹，还包括可重复使用的无人航天器和无人超燃冲压发动机。中国技术期刊上刊登了已停产或取消的美国项目，理由是美国军事项目永远不会真正结束。即使面对华盛顿的经济挫折，中国分析人士仍认为，美国已经在进行 PGS 相关测试，尤其是高超音速航天器。虽然中国作者倾向于将 PGS 归入太空武器类别，但他们并不孤立地看待它。相反，他们讨论其网络空间和海上应用及弱点，将其作为不断扩大的跨域战争研究的一部分。 • 中国战略和技术专家正在探索针对美国 PGS 的各种对策，从探测技术到拦截器，以及 C4ISR 禁用电子战措施。中国也在开发自己的高超音速精确制导助推滑翔系统，以高超音速助推滑翔 DF-21D 和 WU-14 为例。通过将战略分析和规划融入技术研究，中国对美国 PGS 的追求
使用提示自动生成建模元素...
智能技术系统（ITS）的开发需要高级方法，以满足不断增长的系统复杂性和各种利益相关者要求的种类。基于模型的系统工程（MBSE）已被证明是一种有前途的开发方法，可以应对不断增长的系统复杂性和提高企业敏捷性（Friedenthal 2023）。通常，系统工程（SE）致力于开发整体解决方案和集成系统组件以满足客户需求和功能（Hitchins 2007）。se首先定义系统要求，然后设计系统元素，合成和复杂系统验证（Walden 2023）。MBSE是基于文档的SE的扩展，其中有关系统的信息在系统模型中被形式化。这种以模型为中心的方法可以为跨学科系统开发所需的一致且可追溯的系统设计（Friedenthal 2023）。系统模型有助于更深入地了解系统需求与系统新兴属性，内部结构和行为之间的联系。建模使整合易于管理的不同观点的复杂性。系统模型是在研讨会中设计的，其中随后将模型数字化，或者使用建模工具直接以数字形式进行数字化（Tschirner 2016）。正式的建模语言，例如Sysml（Delligatti 2014），用于以正式的方式捕获系统设计。
提示文本到图像扩散模型的迅速反转
提供给文本对图像差异模型的提示的质量决定了生成的内容对用户意图的忠诚程度，通常需要“及时工程”。要通过及时的工程来利用目标图像的视觉概念，当前方法在很大程度上通过优化然后将它们映射到伪tokens来依赖嵌入反演。然而，使用这种高维矢量表示是具有挑战性的，因为它们缺乏语义和可解释性，并且只允许使用它们时模拟矢量操作。相反，这项工作着重于反转扩散模型，以直接获得可靠的语言提示。这样做的挑战在于，由此产生的优化问题从根本上是离散的，提示的空间呈较大。这使得使用标准优化技术，例如随机梯度下降，困难。为此，我们利用延迟的投影方案来访问代表模型中词汇空间的提示。此外，我们利用了扩散过程的时间段与图像中不同级别的细节相差的发现。后来的，嘈杂的，前传扩散过程的时间段对应于语义信息，因此，此范围内的迅速反转提供了代表图像语义的令牌。我们表明，我们的方法可以确定目标图像的语义可解释和有意义的提示，该提示可用于合成具有相似内容的多样化图像。我们说明了优化提示在进化图像生成和概念删除中的应用。
及时工程和生成AI
本文探讨了生成AI中迅速工程的新兴领域，强调了其作为艺术与科学之间关键相交的作用。及时工程被确定为通过优化人类沟通来释放生成AI技术的全部潜力的关键。通过对相关文献的全面分析，这项研究说明了迅速工程如何超越技术操纵，需要融合创造力，战略思维和对生成AI能力的深刻理解。本文提供了制定有效提示的各种策略，从简单到复杂的技术，强调道德考虑的重要性以及与及时操作相关的潜在风险。通过建立一组原则和准则，本文旨在提高工程及时的纪律，以提高AI的功能和可靠性，并通过此理由介绍“迅速的Gen [i] e [I] E evaration AI框架的工程学”。毕竟，本文要求采用多学科方法来促使工程技术，并提倡其作为AI素养和应用的关键组成部分的认可和发展。通过这次探索，本文打算为对人类创造力与生成AI能力的整合的不断发展的对话做出贡献，从而洞悉有效和道德AI相互作用的未来。
面向学生的 AI 使用反思提示示例
• 简短而精炼：添加注释，说明您使用了哪种 AI 工具以及如何使用它，包括您使用的提示和日期 • 以学习为重点：1) AI 在哪些方面帮助您实现了此作业/项目的学习目标？学习过程的哪些方面没有得到 AI 的帮助？解释原因 • 批判性视角：您采取了哪些步骤来确保在工作中合乎道德地使用 AI？您将来如何改进对 AI 工具的使用？• 以使用和作者为重点：在您的作品结尾处写一个简短的段落 (1)，解释您如何以及为何使用 ChatGPT。包括您使用的提示，并回答这个问题：谁是这部作品的作者？然后解释您的答案。
及时工程：AI卓越的蓝图
脚本和代码：类似地，生成脚本或代码段需要详细介绍编程语言，手头任务以及任何特定要求（例如功能或要使用的库）。示例脚本生成的示例：“创建一个python脚本，该脚本从新闻网站上删除头条新闻并将其格式化为可读的报告。
利用战略指导实现快速优化
提示工程对于充分利用大型语言模型 (LLM) 在不同应用中的功能至关重要。虽然现有的提示优化方法可以提高提示有效性，但它们往往会导致提示漂移，即新生成的提示可能会对以前成功的案例产生不利影响，同时解决失败的问题。此外，这些方法往往严重依赖 LLM 的提示优化任务的内在能力。在本文中，我们介绍了 S TRA GO（战略引导优化），这是一种新颖的方法，旨在通过利用成功和失败案例的见解来确定实现优化目标的关键因素，从而减轻提示漂移。S TRA GO 采用了一种操作方法，整合了情境学习来制定具体的可操作策略，为提示优化提供详细的分步指导。在推理、自然语言理解、领域特定知识和工业应用等一系列任务中进行的大量实验证明了 S TRA GO 的卓越性能。它确立了快速优化领域的新水平，展示了其提供稳定有效的快速改进的能力。