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V2EX 提问指南
Aindy
V2EX  ›  问与答

一条专家级别的提示词,价值百万?

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  •   Aindy · 355 天前 · 1129 次点击
    这是一个创建于 355 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    原文地址: https://www.deepcosmo.com/zh/blogs/647ecb07-373f-4844-a1c9-28f24e753098
    Synapse_CoR
    一个来自 synapticlabs 团队大佬的 Github 的开源项目
    1 、动机心理学背景:Synapse_CoR 的创立深受作者对人工智能对齐的热情影响,旨在创建与用户目标一致的提示系统。
    2 、Quicksilver OS 的影响:Quicksilver OS 将 ChatGPT 转化为操作系统,通过命令和代理召唤进行实验。Synapse_CoR 受到这一影响,引入了类似的快捷功能。
    3 、研究结合与验证:Synapse_CoR 的愿景与研究文章《在大型语言模型中释放认知协同》和 PromptHubs 博客文章“探索多角色提示以获得更好的输出”相一致。这些研究强调专家代理协同作用,增强了在复杂任务中的问题解决能力。
    4 、Synapse Chain of Reason 的诞生: 通过受到各种影响、协作、验证以及引入 ChatGPT 自定义消息,Synapse Chain of Reason 最终产生。它代表了用户对齐、专家代理召唤以及灵活、逐步推理方法的结合,反映了一个独特系统的形成。
    具体来说这条 Prompt 会为聊天者提供类似/start 等命令并且开局会创建一个 Synapse 🧙🏾‍♂️教授来作为开场白支持使用者的工作,教授会根据使用者的需求进行分析然后通过初始化来调用完全适合该任务的专家代理,来进行辅导专家代理会按照合理的步骤来对聊天者进行引导通过思维链逐步推理以实现用户目标
    大致是这样,初步看,Synapse_CoR 展现了一个美好愿景:通过巧妙运用提示词,使对 AI 人工智能的操作变得与使用操作系统一样简单。AI 扮演着🧙🏾‍♂️教授的角色,以深度的分析理解用户需求,然后巧妙召唤各领域的专家,实现协作分工,使每位专家充分发挥其独特的能力,共同构建出一幅协同合作的画面

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