謝謝你整理這麼詳細清楚的資訊

这么棒的视频，应该得到鼓励

太棒了，还有这么多网站

同意。在这个信息唾手可得的时代，我们都患上了信息囤积症，信息超载，找不到有用的信息，面对海量的信心，AI生成的东西也只是老生常谈、平平无奇，还是靠大脑

感谢！有共鸣也学到了

heptabase你没说

个人用户用API的话更加省钱，因为使用量不大，不用每个月交20刀

提示词可能会限制提问思维

说的很好！大模型需要更长期的能力。包括目标分解，复盘迭代的能力，才能解决更复杂的问题。

你这广告怕不是打反了。

😅～你这鸡蛋里挑骨头的能力怕不是祖传的？

这才是真正的专业👍👍👍

科学研究永远不存在所谓的捷径。只有在自己的专业领域内，对整体知识框架有一个清晰的了解，才需要prompt去激发GPT提供某些细节的补充。否则，完全依赖prompt，无法得到这个领域的全貌以及和其他技术环节的接口。非常赞同！

博主加油↖(^ω^)↗

很棒

我也觉得不会有啥“提示词工程师”这种一个职位。

他的论点主要是看了新闻也什么都改变不了，所以等于白看。这对于娱乐八卦或者政治类新闻确实如此，但对于财经类新闻就不一定了。至少癌股的暴跌确实促使不少人把资产换成了美元转移了出来，融创恒大的爆雷也让很多人改变了买房的预期。如果不看新闻只是凭感觉买房或者投资我想大概率会损失金钱了。从这个意义上讲新闻不是错，而是被动接受新闻是错。应该主动关注优质的信源有目的的看新闻会发现商机捕捉机会。最典型的例子是李笑来，他之所以能在早期大量购入比特币就是刷推刷到的，等这个信息传了n手让主流媒体报道了那财富的风口早就过去了。更别提墙内那些造谣自媒体，他们报的连被称为新闻的资格都没有。

我需要怎么样可以获得这个图片呢？我在官网没有找到

很好的内容,博主很用心B站油管都关注了! 我觉得算力问题芯片设计问题很快会解决,现在其实是产能问题! 当产能解决或者芯片效率提高后,算力成本降下来,才会迎来普通大众普及的使用

我现在知道战锤里的黄金时代人类是怎么玩死自己的了，光要答案不要搜寻思考，跟猪圈里的可怜牲口不就一个结局么

结论支持，更多人无需知道具体的编写方法更多的是应用层面的行业落地，这样才能有效地让更多的人使用上AI,范用模型更多是给普遍用户的一种体验，让更多的有想法的用户可以开始去思考如何在自己的领域进行拓展.只有理解全面的人才能给出这么客观的一个评价，有些人否定这个观点，我觉得更多的是因为自己在提示工程上画了很多的时间，不愿意承认自己所做的事情没有价值而已

不好一概而论，虽然绝大多数新闻价值很低，特别是娱乐八卦。但少数新闻事件对民意有很大影响，有可能影响社会走向，因而被载入历史的。 比如，那几年的防疫中发生的一些事情，可以当成是体验历史。

看了笑死，你自己沒真正懂提示詞寫作，就誤以為提示詞寫作不算是一個專業？我自己開發的ai工具，提示詞寫到英文1000字（這還是盡可能精簡的），你最多能寫多少字？這已經逼近上限1.6 k tokens(恐怕你量有上限都不知道😂)

我觉得不大客观，多轮对话怎么解决token不足的问题？

一直搜尋不到, 能否分享Microsoft教程的網址03:47🙏

反调，吸粉效果就是好。但事实真的如此吗？

我觉得说的很客观。即使是一名专业程序员，大部分时间也并非在学习编程技巧，而是在学习相关业务流程，并根据这些业务需求设计软件而后编写软件，而且编写代码的大部分过程也只是在复用前任的代码而已。

提示工程确实有点用

其实就是工具，用好工具，不要期望工具可以代替专业知识

讲得很好，不用神化，

文达教程的网址或者链接能否分享一下？

演算法推薦你的內容給我，覺得相當優異，也相當受用，給您點讚訂閱支持👍

很棒👍🏻

说的真好，深有同感

聲音飄來飄去，聴的好難受，強忍著才把它看完。

内容不错，但声音有点飘忽

有用过tiddlywiki吗？这个应该是这些的鼻祖。

引人入胜！