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本文介绍了穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学 VILA Lab 的一项研究，提出了26条具体的提示工程准则，旨在提升大语言模型（LLM）的性能，无需额外训练即可提高50%以上的效果。这些准则涵盖了回答内容控制、任务分解、用户交互等多个方面，帮助用户更有效地与大模型互动并获得高质量的回答。研究引起了广泛关注，并提供了详细的指南和示例。

本文介绍了几种高级的Prompt编写技巧，包括CRISPE框架、Zero-Shot、Few-Shots、COT（思维链）、SC（自我一致性）、TOT（树状推理）和Step-Back。通过一个英文翻译成中文的任务示例，展示了不同Prompt模式对大语言模型输出结果的影响，并总结了每种模式的效果。文章还解释了Google在Gemini大模型评测中使用不同Prompt模式的原因，指出其在不同指标上采用不同的提示策略以优化表现。

本文介绍了微信公众号文章中图片无法正常显示的原因及解决方法。原因是微信图片服务器通过检查HTTP请求头中的Referer字段来防止其他网站盗用图片资源（防盗链）。当Referer不是微信域名时，服务器会返回提示图片。解决方法是在HTML头部添加`<meta name="referrer" content="never">`，但这可能影响数据分析、SEO和某些网站功能，需权衡隐私与这些潜在问题。

本文总结了RAG系统的7种常见问题及解决方案，涵盖内容幻觉、答案遗漏、整合限制等，并提供了优化策略，如元数据过滤、模型微调和知识库优化，提升系统性能。

本文记录了解决 Ubuntu 系统上 Microsoft Edge 浏览器启动失败的问题。通过删除配置目录 `~/.config/microsoft-edge` 下的 `Singleton*` 文件，成功解除文件锁定，使 Edge 重新正常启动。