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引言

近日，Anthropic公开了其AI助手Claude的系统提示，为我们提供了一个难得的机会，深入了解顶级AI公司如何设计和控制其大语言模型的行为。本文将分析Claude的系统提示，探讨其中的prompt engineering见解，并比较不同版本Claude模型的差异。

1. Prompt Engineering层面的关键洞察

1.1 明确定义模型身份和能力范围

Claude的系统提示首先明确定义了其身份、知识更新时间和当前日期。此外，提示中明确指出Claude无法打开URL、链接或视频，避免了用户的误解和不必要的尝试。

1.2 设定行为准则和伦理边界

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之前在很多个场合做过AI主题分享，针对应该如何应对这波AI大潮带来的影响，我给出建议中的第一点就是鼓励大家多尝试新一代的各种AI产品，无论是在工作中提效还是生活中for fun。很多时候我发现大家对于有哪些常用的AI工具并不熟悉，因此在这里整理一份我自己用过并推荐的一个AI产品集，标准是求精不求多，并且将其中对国内使用友好的产品做了特殊标注，可以收藏本文后优先考虑试用这些加粗标注的产品。

文本生成AI推荐（顾名思义，能帮你写各种文章，回答各种问题的通用型AI）

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最近的一项研究对十多个流行的AI模型从幻觉问题方面进行了评估，引入了一套名为WildHallucinations事实性评估基准来更全面地涵盖多样化领域。

主要观点总结如下：

  1. 幻觉普遍存在：即使是最先进的模型，也只能在约35%的时间内生成完全无幻觉的文本！这意味着在使用AI生成的内容时，用户需要保持警惕并进行事实核查；
    批注：“幻觉”其实可以看成是LLM的天然特性，因为正是靠幻想，LLM才能产生这些全新的文章，所以我也觉得没有必要对大模型幻觉过于苛刻。同时，正如最近看到的一段Aidan Gomez（Transformer作者之一）的采访所说 - “But we exist in a world with humans and humans hallucinate constantly. We get stuff wrong, we misremember things. And so we exist in a world that’s robust to error.”

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提起企业文化，Netflix无疑是许多人会首先想到的公司典范。近日，Netflix 再次更新了其著名的企业文化备忘录。这次更新不仅反映了公司的成长，也彰显了其对核心价值观的坚持与创新。本文将深入解析此次更新的主要变化及其背后的深意。特别推荐已读过《奈飞文化手册》的朋友们再次温故知新。

背景介绍

Netflix的文化理念首次公开于2009年，公司联合创始人兼首席执行官里德·哈斯廷斯通过一份名为《Netflix文化：自由与责任》的125页幻灯片，阐述了公司的企业精神，提出了“超级棒的同事”、“留人测试”和“Context, not Control”等新颖概念。许多人认为，这份极为坦率且独特的企业文化观是Netflix在激烈竞争中脱颖而出的关键因素。许多企业高管和HR从业者都在研究Netflix的文化，例如字节跳动明确引用过“Context, not Control”，而心动/TapTap更是曾全方位借鉴过Netflix的文化和激励制度。

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编者按：一位来自谷歌DeepMind的科学家 Nicholas Carlini最近写了一篇万字长文，分享了50个自己和AI/大模型对话的实战案例，可以总结为“辅助学习”和“自动化日常琐事”两大类别。生动地显示了自己作为一个程序员和机器学习研究科学家，日常是如何通过使用AI来提升在研究和编程工作中的效率的。我将全文进行了总结和缩写，也在最后提供了原文链接供参考。

原文链接：https://nicholas.carlini.com/writing/2024/how-i-use-ai.html

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之前在很多个场合做过AI主题分享，针对应该如何应对这波AI大潮带来的影响，我给出建议中的第一点就是鼓励大家多尝试新一代的各种AI产品，无论是在工作中提效还是生活中for fun。很多时候我发现大家对于有哪些常用的AI工具并不熟悉，因此在这里整理一份我自己用过并推荐的一个AI产品集，标准是求精不求多，并且将其中对国内使用友好的产品做了特殊标注，可以收藏本文后优先考虑试用这些加粗标注的产品。

文本生成AI推荐（顾名思义，能帮你写各种文章，回答各种问题的通用型AI）

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引言

同声传译(SiST)长期以来被视为翻译领域中最具挑战性的任务之一。尽管近年来机器翻译技术取得了巨大进步，但在实时口译这一复杂场景中，AI系统的表现仍然与人类译员有着明显差距。这篇来自字节的跨语言智能体团队提出的论文介绍了一种名为CLASI的创新方法，通过利用大语言模型(LLM)智能体，成功将机器同声传译的水平提升到了与人类相当的程度。

论文原文：Towards Achieving Human Parity on End-to-end Simultaneous Speech Translation via LLM Agent

问题背景 - 同声传译的挑战

同声传译面临着几个关键挑战：

  1. 实时性要求高：译员需要在听到原文的同时就开始翻译，这要求极快的反应速度和处理能力；
  2. 信息完整性与准确性：在有限的时间内既要保证翻译的完整性，又要确保准确性；
  3. 专业术语和文化差异：不同领域的专业用语和文化特定表达往往难以实时准确翻译；
  4. 数据稀缺：高质量的同声传译训练数据非常有限；
  5. 评估困难：传统的机器翻译评估指标难以准确反映同声传译的实际效果；

创新解决方案：CLASI - 跨语言AI同声传译智能体

为了应对这些挑战，研究者们提出了CLASI(Cross-Lingual Agent for Simultaneous Interpretation)方法。这是一个端到端的同声传译系统，核心是一个基于大语言模型的AI智能体。

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众所周知，你能否从AI获得一个高质量的回答很大程度上取决于你的提示词/prompt质量。最近Anthropic官方推出了一个Prompt生成器，能够将你输入的一句很简单、不完善不规范的提示语“翻译”成为一段优秀的提示语。其核心逻辑其实依靠的也是一条超级prompt，或者英文叫mega-prompt。

例如当我希望让AI完成的任务是“将英文论文翻译成中文”，通过这个超级prompt，能将原本只有一句话的prompt转为一段完整的优质prompt，如下图。而且实测了一下确实会效果显著比原始的一句话prompt要好。

我们来将这个超级Prompt的内容拆解一下，看看来自业内顶尖公司在提示词工程/prompt engineering方面的核心概念、设计原则和最佳实践。

参考阅读 - Claude 3 提示词工程指南：如何发挥大语言模型的全部潜力

Mega-Prompt的整体结构

这个mega-prompt包含以下几个主要部分:

  1. 任务说明
  2. 示例任务和指令
  3. 目标任务描述
  4. 指令编写指南
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在前两篇博客中，我们探讨了AI如何改变学习体验和重塑教育生态。今天，让我们深入了解Salman Khan在《勇敢新词：人工智能将如何革新教育》一书中对AI在教育中应用的挑战、未来展望以及对社会的更广泛影响的观点。

保护孩子安全：AI时代的教育伦理与隐私

在这个信息爆炸的时代，如何确保AI技术在为学生带来便利的同时不会对他们造成伤害，是我们必须认真思考的问题。

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在上一篇博客中，我们探讨了AI如何通过个性化学习、重塑写作和阅读，以及激发创造力来改变学习者的体验。今天，让我们深入了解Salman Khan在《勇敢新词：人工智能将如何革新教育》一书中对AI将如何影响整个教育生态的观点，包括AI对教师角色的变革、其促进协作学习与心理健康的潜力，以及AI在实现全球教育普惠方面的巨大前景。

AI 改变教师角色：从知识传授者到学习引导者

传统教育模式中，教师往往被视为知识的主要来源和传递者。然而，随着AI的引入，教师的角色正在发生根本性的转变。Khan认为，“AI不是来抢教师的风头的，而是来帮助教师大放异彩的。它是可靠的副手，能处理繁琐的日常教学工作，同时还可以激发创造力来增强课程，帮助教育工作者创造难忘的学习体验，点亮学生的思维。”

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