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解读AI提示工程的动态：深入探讨“Mixture of Experts”播客
介绍
人工智能（AI）的发展带来了一场人与机器互动的新革命，而“提示工程”正处于这场革命的前沿。这一尖端实践在“Mixture of Experts”播客中被专家们详细分析，被称为教导AI如何有效地解释和响应人类提示的关键所在。
在一期引人入胜的“Mixture of Experts”节目中，主持人Tim Huang与业界权威——Kate Sewell, Chris Hay和Aaron Botman，对AI提示的细微差别进行了深入讨论。这一讨论不仅涵盖了技术复杂性和战略层面，还探讨了AI在社会中角色的更广泛哲学影响。
理解提示工程
“提示工程从来不是我想被人们知晓的东西，但我确实认为我对此很在行。” — Kate Sewell。
在播客中讨论的提示工程不仅仅是关于指示AI模型。这涉及到设计提示引导AI生成所需结果，类似于对话脚本。提示工程的能力范围差异很大，正如嘉宾们根据自身水平给出的自评打分，从随意的自信到明确的怀疑不等。
提示的复杂性
Chris Hay 的观点
Chris Hay以其技术能力而闻名，他为提示工程的多面性提供了见解。他强调像Anthropic的Claude这样的AI平台的系统提示结构庞大而复杂。这样详细的提示不仅反映了教育的一面，还展示了引导AI和让其利用自身模型知识之间的复杂平衡。
“这是很长的。这不是个简单的系统提示，对吧？”
系统提示的精心构建，篇幅好多页，旨在通过嵌入上下文、语调和内容敏感性的指导方针来完善AI的响应。
Kate Sewell 的看法
Kate Sewell对依赖单一提示塑造AI交互的大量使用表示惊讶，暗示着向模块化生成方法的转变。她指出，虽然过去的模型可能是模块化的，如今的提示虽然简洁却全面，涵盖了标准和复杂的指令。
“让我最惊讶的是他们在CLAUDE体验中留给单一提示的份量...”
提示工程可持续吗？
对话推动了关于提示工程可持续性的探讨——这是一个充满争议的领域，在此哲学和实际考量交织在一起。Aaron Botman质疑提示工程的固有价值，思考其在自主生成提示的系统中的角色。
“提示工程真的存在吗？嗯，我不太确定。我总是让LLMs为我生成一个提示。”
播客揭示了AI开发中的二元性。始终存在一种在简单的相同提示模型与随着AI能力发展的复杂手工系统提示之间的战争。
AI透明性的角色
AI透明性 是一个反复出现的主题，Chris Hay和其他人讨论了系统提示的公之于众。平衡开放性与安全性这一伦理维度至关重要。像Claude这样的AI提示泄露出来便引发了其战略发布与非预期曝光的思考。
“我认为在系统提示中指导是可以的，就像它应该在这种情况下如何表现的手册...”
Vibe Coding 的风貌
转入创意表达领域，对话进入到vibe coding这一引人注目的话题。Aaron Botman将其比作音乐制作的抽象艺术，使非技术创作者能够参与AI编码。
“我的意思是，这里又有一个延续，对吧。作为一名工程师和科学家，对吧。”
Vibe coding 成为了科技的民众化工具，一个提高可达性和激发创新探索的艺术桥梁。然而，Sewell强调了一般化vibe coding与其在严谨重要环境中潜在应用之间的二元对立。
60亿美元的问题：Jony Ive 和 AI 硬件
OpenAI 巨额60亿美元的收购被推上聚光灯，说明AI的经济份量和对未来科技环境的投机投资。对以设计而闻名的Jony Ive的神秘创业公司的收购标志着将美学设计与功能设计整合在AI驱动硬件中的重要性。
“用60亿美元买下，他为他们做的不止是合作。”
Chris Hay支持这一战略合作作为一个愿景性步骤，重塑交互和硬件环境。
重新审视微软的代理策略
微软的Jay Parikh 描绘了一个关于AI代理的变革愿景，试图建立一个“代理工厂”。Parikh展望一个流动的架构，企业可以定制AI，代理可以在环境中无缝繁衍。
“我希望我们的平台，也就是微软的平台，能让任何企业或组织变成他们自己的代理工厂。”
播客推测代理技术的去中心化和商品化。Chris Hay强调互操作性的重要性，预测一个异质市场，AI代理通过合作创新而非垄断控制繁荣发展。
结论：AI和提示工程未来
“Mixture of Experts”播客这一集作为更广AI讨论的缩影，结合了技术严谨和创意抽象。随着AI继续重新定义边界，关于提示的对话——它的过往模式和未来潜力——显得尤为重要。
这一期体现了专长与前瞻性的融合，强调了确定性和艺术性共同推动了AI的发展。对话重申了提示工程作为一个不断发展的工艺，其基本精髓在于使AI既可预测又充满无尽的创造力。
正如George Bernard Shaw所言，“所有进步都依赖于不合理的人。”或许对于提示而言也是如此——在人与机器对话中开辟新前沿。
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