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项目前置知识学习
第22任务： 2.7 原则与策略7：用结构化方式进行提示
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任务列表
第1任务： 1.1 大模型的定义
第2任务： 1.2 大模型的特性与应用
第3任务： 2 大模型的前世今生
第4任务： 3 大模型爆火的原因
第5任务： 4.1 ChatGPT工作机制与训练流程
第6任务： 4.2 自监督预训练解读
第7任务： 4.3 有监督微调介绍
第8任务： 4.4 奖励建模与强化学习
第9任务： 4.5 token是什么
第10任务： 5 AIGC简介
第11任务： 【配套资料下载】提示工程
第12任务： 1.1 提示（Prompt）是什么
第13任务： 1.2 提示的发展历程
第14任务： 1.3 提示工程（Prompt Engineering）是什么
第15任务： 1.4 提示词编写原则与策略介绍
第16任务： 2.1 原则与策略1：编写清晰的提示
第17任务： 2.2 原则与策略2：提供参考示例
第18任务： 2.3 原则与策略3：让模型一步步思考
第19任务： 2.4 原则与策略4：调用外部工具
第20任务： 2.5 原则与策略5：将复杂任务分解成子任务
第21任务： 2.6 原则与策略6：采用系统的提示框架
第22任务： 2.7 原则与策略7：用结构化方式进行提示
第23任务： 2.8 自动生成Prompt
第24任务： 3 总结
第25任务： 【配套资料下载】AI Agent基础与实践
第26任务： 1.1 AI Agent的概念
第27任务： 1.2 AI Agent的概念
第28任务： 2 基于大模型的Agent
第29任务： 3.1 智谱清言智能体平台介绍
第30任务： 3.2 创建文献阅读助手Agent
第31任务： 3.3 智能体的能力配置
第32任务： 3.4 智能体的知识库配置
第33任务： 4 创建一个Prompt优化工程师
第34任务： 5 扣子平台介绍
第35任务： 6.1 目标介绍-创建一个天气播报机器人
第36任务： 6.1 目标介绍-创建一个天气播报智能体
第37任务： 6.2 智能体开发界面介绍
第38任务： 6.3 人设与回顾逻辑撰写&插件配置
第39任务： 6.4 智能体发布及调用
第40任务： 7.1 工作流介绍
第41任务： 7.2 创建工作流
第42任务： 7.3 调用工作流
第43任务： 8.1 创建工作流
第44任务： 8.2 工作流配置与调试
第45任务： 8.3 优化及发布工作流
第46任务： 8.4 创建并发布智能体
第47任务： 9.1 图像工作流介绍
第48任务： 9.2 创建图像工作流
第49任务： 9.3 创建一个抠图大师
第50任务： 9.4 创建一个证件照大师
第51任务： 9.5.1 推理原图提示词
第52任务： 9.5.2 工作流完善与发布
第53任务： 9.5.2 创建图像流
第54任务： 9.5.3 创建并发布智能体
第55任务： 10.1 多Agent模式介绍
第56任务： 10.2 创建一个多语种翻译Bot
第57任务： 10.3 创建一个多任务图片处理专家
智能助手
GPT助手
您好，请问有什么可以帮您！
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张老师
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