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时间复杂度如何计算’

Answer

时间复杂度是计算机科学中用于描述运行算法所需计算机时间量的计算复杂度。通常通过计算算法执行的基本操作数来估计，假定每个基本操作的执行时间固定。时间复杂度常表示为输入大小的函数，最常见的度量值是最差情况的时间复杂度，即给定大小输入所需的最大时间量。

在一些应用中，如 Claude 官方提示词中的效率估算器任务，需要分析提供的函数或算法，并使用大 O 符号计算其时间复杂度，同时逐步解释推理过程，考虑最坏情况。

此外，还有如 TimeComplexity 这样的工具，可利用人工智能分析代码的运行时复杂度，适用于多种语言，但结果可能不准确，使用需自行承担风险。

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References

目录：微软与Claude教程等

主要内容是指模型正在处理或转换的某种文本。主要内容通常与指令一起使用。一个简单的示例是语言翻译。在下面的示例中，英语文本被视为主要内容，而“翻译为法语：”是指令。|Prompt|Completion补全||-|-||你能告诉我怎么去博物馆吗？<br>翻译为法语：|Pouvez-vous s'il vous plaît me dire comment aller au musée?|主要内容也可以更长。在以下示例中，主要内容是维基百科「时间复杂度」条目的简介部分，长度近300字。为了便于显示，此内容已在表中缩写。|Prompt|Completion补全||-|-||在计算机科学中，时间复杂度是指计算复杂度，用于描述运行算法所需的计算机时间量。时间复杂度通常通过[...]估计<br>将前面的文本汇总为几个句子：|时间复杂度是度量算法运行所需时间的方法。它通常表示为输入大小的函数。最常见的度量值是最差情况的时间复杂度，即给定大小的输入所需的最大时间量。||在计算机科学中，时间复杂度是指计算复杂度，用于描述运行算法所需的计算机时间量。时间复杂度通常通过[...]估计<br>TL;DR（太长没读）|算法的时间复杂度是运行算法所需的时间量。通常通过计算算法执行的基本操作数来估计时间复杂度，假定每个基本操作的执行时间都是固定的。时间复杂度通常表示为输入大小的函数。|GPT模型还可以处理结构化的主要内容。在下面的示例中，有关比利时啤酒的TSV（本文中为显示为缩写）作为提示的一部分传递给模型。它能够正确解释内容并回答有关数据的问题。

Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

把无规则文本变成定制JSON表格啊，简单粗暴，一把梭*注意，这个是api里的system prompt你的任务是将提供的非结构化文本转换为使用JSON的良好组织的表格格式。识别文本中提到的主要实体、属性或类别,并将它们用作JSON对象中的键。然后,从文本中提取相关信息,并填充JSON对象中相应的值。确保数据在JSON结构中准确表示并正确格式化。生成的JSON表格应该提供原始文本中所呈现信息的清晰、结构化的概览。[heading1]品牌建设者[content]打造全方位品牌形象设计方案,融入品牌建设者理念。*注意，这个是api里的system prompt你的任务是为一个全面的品牌形象创建一份设计简介,基于给定的规范。品牌形象应包括各种元素,如品牌名称、标志、色板、字体、视觉风格、语气口吻和整体品牌个性。确保所有元素协调一致,创造出一个连贯而难忘的品牌体验,有效传达品牌的价值观、使命和独特的卖点给目标受众。[heading1]效率估算器[content]计算函数和算法的时间复杂度*注意，这个是api里的system prompt你的任务是分析提供的函数或算法,并使用大O符号计算其时间复杂度。逐步解释你的推理过程,描述你是如何得出最终的时间复杂度的。在确定时间复杂度时,请考虑最坏情况。如果函数或算法包含多个步骤或嵌套循环,请提供每个步骤的时间复杂度,然后给出整个函数或算法的总体时间复杂度。假设使用的任何内置函数或操作的时间复杂度为O(1),除非另有说明。

AIGC Weekly #25

[Clipdrop发布免费图像编辑工具](https://clipdrop.co/uncrop)[content]Clipdrop刚刚发布了一款名为Uncrop的新人工智能“图像扩展”工具，它允许用户通过生成扩展背景来修改任何图像的比例。这看起来像是迄今为止我们所见的Photoshop新生成填充的最佳免费替代品。[heading2][Blobr：五分钟用任何API创建ChatGPT插件](https://www.blobr[content]Blobr是一款可以连接任何API的工具，用户可以使用它创建和管理ChatGPT插件，并在实时日志和分析报告中管理访问和跟踪使用情况。用户可以过滤暴露的端点并随意创建插件，决定谁可以访问他们的插件并实时跟踪使用情况。用户还可以根据自己的需求选择按使用量支付或订阅模型来实现插件的变现。[heading2][Runway的Gen-2正式开放测试](https://app.runwayml.com/v[content]Gen-2是一种多模态AI系统，可以生成包含文本、图像或视频片段的新视频，而无需灯光或摄像机。它可以通过将图像或文本提示的构图和风格应用于源视频的结构（视频到视频）或仅使用文字（文本到视频）来实现。Gen-2还提供了其他功能，如样式转移、故事板、遮罩等。根据用户研究，Gen-2的结果优于现有的图像到图像和视频到视频翻译方法。Runway Research致力于构建多模态AI系统，以实现新形式的创造力。[heading2][TimeComplexity：代码复杂度计算器](https://www.timecomplexi[content]运行时间计算器。使用人工智能分析代码的运行时复杂度。适用于多种语言，无需头文件、导入或主语句-只需代码本身。请注意，结果可能不准确，使用时自行承担风险。

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我想要一个助手，能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手，可以通过以下步骤实现： 1. 搭建示例网站： 创建应用：点击打开提供的函数计算应用模板，参考相关图示选择直接部署，并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码，等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果，此时网站的右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 此外，零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题，决策链设计包括： 1. 加权得分计算：将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘，然后求和，得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析：考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析：为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析：将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中，包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括： 1. 敏感性分析：通过调整不同因素的权重，检验决策是否稳健。 2. 情感检验：反思个人对每个选项的情感反应，并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议：基于前面的所有分析，提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作： 假设您是一名在职的产品经理，想跳槽并拿到两个不错的 offer，向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题，决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后，决策助手开始定义基本的评估标准，并让您审核，还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后，决策助手对每个选项进行评分，评分采用 1 到 10 分的制度，涵盖所有评估标准。评分完成后，决策助手会整理出一个清晰的表格，包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
请帮我生成一个大三毕业论文的题目，专业是关于计算机应用的，技术栈：Python（Pandas/Matplotlib），MYSQL,生成可视化图表，可生成HTML网站，包含数据分析，需要有最基本的功能，最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文，学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉，目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲，以帮助您组织思路和开展研究： 标题：人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要：简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 （一）研究背景：介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 （二）研究目的与意义：阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的，以及对行业发展的重要意义。 （三）研究方法与结构：说明采用的研究方法，如文献综述、案例分析等，并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 （一）人工智能技术的定义与分类：解释人工智能的概念，分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 （二）关键技术原理：详细介绍相关技术的原理，如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 （三）技术发展历程与现状：回顾人工智能技术的发展历程，分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 （一）智能化零售的概念与特点：定义智能化零售，阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 （二）行业发展现状与趋势：分析智能化零售行业的现状，包括市场规模、竞争格局等，预测未来的发展趋势。 （三）面临的挑战与机遇：探讨行业发展中面临的问题，以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 （一）客户画像与精准营销：如何利用人工智能技术分析客户数据，实现精准营销。 （二）库存管理与供应链优化：通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 （三）智能推荐与个性化服务：介绍基于人工智能的推荐系统，为客户提供个性化的购物体验。 （四）无人零售与智能支付：探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 （五）店铺布局与商品陈列优化：利用人工智能进行数据分析，优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 （一）新的零售模式：如线上线下融合的智能零售模式。 （二）数据驱动的商业决策：依靠人工智能分析数据，制定更科学的商业决策。 （三）合作与共享经济模式：探讨与技术供应商、其他企业的合作模式，以及共享数据和资源的可能性。 （四）增值服务与收费模式创新：基于人工智能技术提供的新服务，创新收费模式。 六、案例分析 （一）选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 （二）详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 （三）总结经验教训，为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 （一）对消费者行为和市场竞争的影响：分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 （二）技术与数据安全问题：探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 （三）法律法规与伦理道德问题：研究相关法律法规的缺失，以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 （一）研究成果总结：概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 （二）未来研究方向与建议：提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助，祝您顺利完成论文！
2025-04-07
计算两个时间差的绝对值，输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串，两个时间用逗号分隔，每个时间字符串格式示例如下：2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码
以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码： ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```
2025-03-22
科学计算大模型的代表模型有哪些
科学计算大模型的代表模型主要有以下几种： 1. Encoderonly 模型：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，最知名的代表是 BERT。 2. Encoderdecoder 模型：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表模型如谷歌的 T5。 3. Decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多熟知的 AI 助手基本采用此结构，包括 ChatGPT。 大模型具有以下特点： 1. 预训练数据量大：往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多：如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在数字化处理中，为让计算机理解 Token 之间的联系，需将 Token 表示成稠密矩阵向量，即 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”主要指用于表达 token 之间关系的参数多，如 GPT3 拥有 1750 亿参数。当神经元数量达到百亿、千亿级别时，会出现群体智能，即智能涌现，这在自然界如蚂蚁群体中有典型体现，人脑也由约 1000 亿个神经元构成复杂神经网络。
2025-03-20
计算机视觉
计算机视觉是机器认知世界的基础，人类获取的信息约 83%来自视觉，而计算机视觉旨在让计算机看懂图像或视频里的内容，像人一样通过视觉观察和理解世界。 其三大基础任务包括分类、检测和分割： 图像分类：根据图像中的语义信息对不同类别的图像进行区分。 目标检测：找出图像或视频中的目标物体，同时检测出物体的位置和大小。 图像分割：又可划分为语义分割和实例分割。语义分割不区分同类目标，实例分割则需要区分同类目标中的不同个体。 此外，计算机视觉还包括目标跟踪，对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，实现对运动目标的行为理解。 参考资料： 在企业应用中，计算机视觉的应用包括： 图像分类和物体识别，将图片作为输入，输出图像的内容分类，应用于面部识别。 物体识别，不仅分类或识别物体，还检测物体是否出现在图像里。 图像分割算法，识别物体位置并标记不同物体对应的像素点，如用于识别 X 光照射图片。 视觉追踪，检测视频中的奔跑者并追踪其轨迹和运动方向。
2025-03-19
LLM模型响应时间较长，如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题，可以考虑以下方法： 1. 参数有效调整：这是一种新颖的微调方法，通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集，或者是一组全新的参数，例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计：采用合适的提示方法，如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示；一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例；Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时，可以使用结构化模式设计提示，包含上下文、问题示例及相应答案等组件，以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数：尤其是 Top K 和 Top P，不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量：即使有良好的提示设计，模型输出仍可能不稳定，需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间：微调大型模型可能耗时且成本高，为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本，需要综合评估和优化。
2025-04-11
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点，并总结AI技术的发展趋势，并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变？按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容： 时间线 早期： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来： OpenAI 发布 ChatGPT 模型，引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化，推理能力成为关键，倒逼计算和数据变革。AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面，AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色，能完成 80%到 90%的工作；对于工科白领，特别是程序员，能简化代码检索和调整；在蓝领领域，自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景，多领域竞速中运营大于技术，AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速，原生 AI 爆款难求。多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来： 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态，但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域，实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌，聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变： 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助，在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线，罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点，并总结AI技术的发展趋势，并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变？
以下是关于 AI 技术发展的相关内容： AI 技术发展时间线： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品： ChatGPT 改变了用户习惯，从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点： 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化，推理能力成为皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 应用格局：第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 应用增长：AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 产品趋势：多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态。 行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变： ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面，AI 能完成 80%到 90%的工作，如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领，特别是程序员，AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域，AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
AI技术发展时间线
AI 技术的发展时间线大致如下： 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 2024 年 AI 关键进展时间线： 2 月：OpenAI 发布视频生成模型 Sora，首次实现高质量文本生成视频，开创 AI 视频生成新纪元。 3 月：Suno 发布 V3 版本，AI 音乐生成方向进入生产力可用状态。 4 月：Meta 发布高性能开源大模型 Llama3，降低了 AI 技术的准入门槛。 5 月：GPT4 发布。 5 月：RayBan 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万。 5 月：字节上线即梦 AI。 6 月：快手发布可灵。 6 月：Apple Intelligence 发布。 9 月：OpenAI 发布 o1 预览版。 10 月：Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖；约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖；Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。 12 月：OpenAI 发布 o3 系列模型。 当前 AI 前沿技术点包括： 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 学习路径方面： 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-31
不懂得提问ai，得出的答案总是不满意，又得费很多时间自己改
以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议： 1. 避免追问 AI，因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能，保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时，可以告诉它退一步，重新审视整个结构，设想从零开始如何设计，以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题，可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户，很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题，而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整，把要求解释清楚，包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息，即说清楚为什么（Why）、做什么（What）、啥时候（When）、涉及谁（Who）、在哪里（Where）、怎么做（How）。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt，赋予 AI 明确的角色，如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的，例如律师在处理交通事故案件时，清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题，使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 的工作原理和限制，以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前，对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。
2025-03-26