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高达九成的代码由人工智能生成 (www.techsistence.com)

本文作者分享了他是如何利用生成式人工智能（GenAI）工具来辅助编程，从而将软件开发效率提升到新高度的经验。作者强调了持续学习、灵活运用工具、发掘创意性应用场景以及将大型语言模型（LLM）融入日常工作流程的重要性。通过与AI协作，作者能够将更多精力集中在软件设计的核心环节，而非代码的编写。

不循规蹈矩的提示工程指南 (www.techsistence.com)

这篇文章分享了作者在大型语言模型提示词工程方面的独特见解。作者认为，提示词工程的核心在于引导模型的行为，以提高获得正确答案的概率。文章详细介绍了如何通过平衡用户和模型的token数量、激活潜在空间、分解复杂问题、延长模型“思考”时间、注意token顺序、设置默认值和回退机制、使用清晰的分隔符、减少噪音、提供精选示例以及使用元提示词等技巧来优化提示词，从而提高模型输出的质量和效率。

个人 AGI 推动 GPT-4 Turbo (www.techsistence.com)

该网站探讨了人工智能的最新发展，包括 GPT-4 Turbo 的推出。它解释了 AGI（通用人工智能）如何增强 GPT-4 的功能，使其更接近人类智能。文章还讨论了 AGI 的伦理影响，并提出了对未来人工智能发展的见解。