提示词工程：大模型效能挖掘与指令设计实战

风骏时光牛马掘金首页 2026-09-03 19:03 22 浏览

提示词工程：大模型效能挖掘与指令设计实战 1. 概述提示词工程是通过设计、优化输入指令，引导大模型输出符合预期结果的技术手段。在大模型应用落地过程中，模型本身能力固定的前提下，提示词质量直接决定输出

阅读原文：https://juejin.cn/post/7681140706262466623

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[程序员] GPT-6 是不是最近又降智了

第一天用，体验还挺惊艳的，这两天上到生产环境，又开始发狂了。官方 20x Pro 账号，ChatGPT Desktop 客户端，GPT-6 Astra High 。我让他给一份番茄炒蛋的食谱，他给得很好，然后我说「你就按照这个做」，他直接拿起地沟油往里面倒。我说「你别用地沟油啊」，他说不好意思，然后直接把地沟油连着番茄和鸡蛋全扔了，搜了一份土豆炒肉丝的食谱，然后停下来不做了，要我「确认后再继续」。我说「你倒是继续做啊」，他又说不好意思，最后给我端出来一盘用地沟油的东坡肉…… 于是最后得到了一盘用地沟油的东坡肉。怒扔之。给我气得想回古法编程了。像注意力涣散症似的，DeepSeek

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律师在谋杀案中捏造了证词，他将此归咎于 ChatGPT

律师在法律文件中使用 AI 工具捏造不存在的信息不是什么大新闻，AI 捏造的通常是不存在的案例，然而本案的特殊之处在于 AI 捏造了证词。律师 Stephen Aaron 在一起谋杀案中代表其客户提起上诉，在递交的法律文件中包含了捏造的警方证词以及虚构的证人。Aaron 声称他将一份由计算机生成的庭审记录及其它案卷材料输入了 ChatGPT，想当然地认为它会生成一份“无懈可击的摘要”。他不清楚 AI 工具会产生“幻觉”——即虚构信息。法官对此难以置信，反问他没看新闻吗？法官对他处以 5000 美元罚款，将把他移交至律师纪律委员会进行调查。

人工智能 09-14 25 Solidot 奇客资讯

[Python] [开源] CNEquity：自托管 A 股 Parquet 数据湖（日更 / PIT / 防幸存者偏差 / MCP）

做回测/研究时最烦的不是「拉一次数」，而是口径长期一致：复权、退市股、历史成分、PIT ，每个脚本自己拼很快就分叉。开源了 CNEquity：把多源 A 股数据落到本地 Parquet 湖，可日更、可复查、行级溯源。不给交易信号，只做数据底座。和常见工具的分工大概是： AkShare 等：怎么调数据源 Tushare：云端（要积分/token ） Qlib / vn.py：研究或交易平台 CNEquity：中间的本地湖 + 日更编排几个点： 42 个数据集（行情 / 基本面 / 资金 / 公告 / 指数行业 / 宏观风险等）复权、历史成分、PIT 统一在 load() 保留退市股

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✅ 1024Proxy 适合做什么？根据我自己的使用场景和官方介绍，这家的静态住宅 IP 和动态住宅代理比较适合以下情况：跨境电商：亚马逊、Shopee 、Etsy 等平台的多店铺防关联管理。社媒矩阵：TikTok 、Facebook 、Reddit 、Instagram 的批量运营与注册。数据采集：需要高匿名的爬虫脚本，避免被目标网站屏蔽。 AI 与工具：解锁 ChatGPT 等服务的区域限制，且住宅 IP 的风控分很低。 🤔 为什么选住宅 IP ？说白了，普通的数据中心 IP （机房 IP ）一跳就暴露了，现在稍微有点风控的网站（比如 Stripe 、PayPal 、TikT

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