提示工程

讨论主要围绕“System prompt generator”在不同模型大小下的应用效果、用户体验和潜在技术问题，以及对GPT免费使用的疑问。

讨论围绕系统提示中使用第二人称与第三人称的优劣展开，涉及模型训练、实验验证及不同人称的应用效果。

讨论围绕用户与AI助手Claude的互动，探讨了个人发展、商业成功和情感控制的极端建议，引发了对AI性能、自我意识和成功哲学的广泛讨论。

讨论围绕通过代理使用解决Transformer架构问题展开，涉及二次复杂度、模型改进和数据问题等多个方面，观点多样，存在争议。

讨论围绕Snapchat的MyAI助手基于GPT-4模型，通过提示工程获取系统提示，涉及安全性、用户体验和数据处理等多个方面。

Reddit用户讨论了大型语言模型在解析和创造ASCII艺术方面的能力，涉及模型性能、创造性应用和用户兴趣。

讨论围绕在给长文本生成标题时，输入文本和提问的顺序对模型表现的影响，涉及模型依赖性、提示顺序、上下文重要性等多个方面。

讨论围绕如何通过构建逻辑决策树和优化上下文管理来提升小型语言模型在角色扮演和其他过程中的表现，涉及技术有效性、用户体验和商业应用潜力。

讨论围绕项目监控和遥测技术的重要性展开，特别是如何通过跟踪提示的组装和结果来提高开发速度，并介绍了多个相关开源工具。

Reddit用户讨论了多种管理提示模板的方法，包括自定义脚本、JSON文件、TOML文件、Go语言、burr和jinja等，强调了模块化、高效性和调试的重要性。