谷歌近日发布了一份长达 68 页的白皮书，系统阐述了提示工程（Prompt Engineering）的核心理念与最佳实践。
本白皮书详细讨论了提示词工程，探讨各种提示词技巧，帮助新手入门，并分享一些技巧和最佳实践，助任何人成为提示专家。还讨论了在设计提示时可能遇到的一些挑战。
白皮书深入探讨了多种提示技术，包括：零样本提示（Zero-Shot Prompting）、单样本提示（One-Shot Prompting）、少样本提示（Few-Shot Prompting）、思维链提示（Chain-of-Thought，CoT）、ReAct提示以及代码提示。
这些技术各有适用场景，白皮书通过案例分析展示了如何根据任务需求选择合适的提示策略。
详情访问：https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering
ux 和 WebMvc 传输提供程序添加了 SSE 端点参数 Prompt Engineering Patterns 添加 Prompt Engineering Patterns 文档 关于 advanced prompt engineering techniques 的全新综合文献 为开发人员提供有效提示设计的最佳实践 包括各种用例的示
ocum 以下为解释 --------------------------- 提示工程（Prompt Engineering）已死，上下文工程（𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴） 万岁！ （好吧，也没完全死掉——但它无疑正在进化成一种远为更强大的形态）
预期标准。 此外，Evals API的推出还为提示工程（Prompt Engineering）带来了新的可能性。开发者可以通过快速迭代提示，测试不同输入对模型输出的影响，从而找到最优的指令组合。这一功能特别适合需要精细调整模型行为的场
state-tuning，直接微调 RNN 的初始状态，相当于终极 context engineering。 模型客观指标评测 英语和多语言能力 RWKV7-G0 7.2B 的基础英语和多语言能力均强于同规模的开源模型： 得益于架构和数据的提升，RWKV7-G0 7.2B 的 MMLU 准确度
谷歌在其官方开发者博客及Google I/O2025大会上宣布，Android Studio正式推出免费的Agent模式，为安卓应用开发引入了革命性的AI辅助功能。这一功能的发布不仅大幅提升了开发效率，还凭借其智能化的交互方式和灵活的自定义规则支
代码开发经验，也不具备训练大模型提示词工程（Prompt Engineering）的能力，难以将众多日常生活的实际需求通过对话问答形式快速实现，无法将大模型能力发挥到极致。「天工SkyAgents」正是为了解决这一痛点而研发的一款产品。
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等机构，正式发布《采用AI编程助手，发展新质生产力》白皮书。 该白皮书主要发现和讨论了： 1、遵循KRE理论架构的AI编程助手凭借强科技属性成为开发者应该掌握的新质生产力工具，企业通过 AI 编程助手可以实现全面的
源项目组编写的《新一代数据可视化分析工具应用指南》白皮书正式面向广大用户开放下载。 《新一代数据可视化分析工具应用指南》是DataEase开源项目组为了支持企业落地并推广BI工具、推进企业数据可视化建设而编著的指导
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