Perplexity 刚刚取代了我整个研究工作流程。 不再打开 50 个标签页。不再保存书签。不再有“我在哪里看到过这个？” 以下是 10 个取代我研究工具的 Perplexity 提示：

斯坦福大学的研究人员刚刚发布了一种提示技术，使今天的 LLM 表现得像更好的自己。 它被称为“提示集成”，运行同一提示的 5 个变体，然后合并输出。 以下是它的工作原理 👇

告诉大型语言模型（LLM）"充当专家"是懒惰的做法，并且没有效果。 我在Claude、GPT-4和Gemini上测试了47种角色配置。 通用角色 = 60% 质量 特定角色 = 94% 质量 以下是如何真正获得专家级输出的方法：