mstdn.social is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
A general-purpose Mastodon server with a 500 character limit. All languages are welcome.

Administered by:

Server stats:

12K
active users

#PromptEngineering

2 posts2 participants0 posts today

🍮 Wissen zum Nachtisch: 🍨

Immer mehr Menschen sehen sich im beruflichen Umfeld genötigt, mit generativer #KI zu arbeiten.

Besonders Großunternehmen „überrollen“ damit ihre #Mitarbeiter. Es wird eine Art #Wettbewerbsdruck unter #Kollegen aufgebaut.

Hier meine #Buchempfehlung für alle, die in generative #Chatbots wie #ChatGPT schnell einsteigen möchten oder müssen. 🙄

oekologisch-unterwegs.de/buche

www.oekologisch-unterwegs.deGenerative KI für Einsteiger - Praxisnahe Prompts für Privat und Beruf – einfach erklärt
More from Tino Eberl

"[W]hat we are doing is shepherding AI, limiting it to certain contexts. We are learning where it’s best to call it, how is best to feed it. And what to do with the output. So is it looks very much like an editorial process, an editorial workflow where you provide some initial input, maybe some some idea on what content to produce, then you review it. There’s always that quality assurance, quality control side, the supervision.

AI is not really autonomous. It relies a lot on us. And I feel like sometimes there are days where, when coding through AIs or doing some assisted writing, I’m spending more time helping out the AI doing the actual task that I’m asking the AI to do. But I take this as a learning process. I read this article the other day, Nobody knows how to build with AI yet. And it was a developer saying that they haven’t quite figured out how to best work with AI. There were lots of comments around the fact that you have to spend lots of time, you have to learn how to talk to it, and when the model changes, you have to also maybe change something you’re doing. You have to learn how to optimize your time. But your presence is always mandatory.”

passo.uno/webinar-ai-tech-writ

passo.uno · Webinar: What's Wrong with AI Generated DocsToday I discussed how tech writers can use AI at work with Tom Johnson and Scott Abel. It all started from my post What’s wrong with AI-generated docs, though we didn’t just focus on the negatives; in fact, we ended up acknowledging that, while AI has limitations, it’s also the most powerful productivity tool at our disposal. Here are some of the things I said during the webinar, transcribed and edited for clarity.

Anthropic publikuje poradnik: traktuj AI jak genialnego pracownika z… amnezją

Firma Anthropic, twórca chatbota Claude, opublikowała poradnik dotyczący skutecznego tworzenia poleceń dla sztucznej inteligencji.

W dobie rosnącej popularności chatbotów, umiejętność precyzyjnego formułowania zapytań, ma coraz większe znaczenie. Jak zatem pytać mądrze sztuczną inteligencję? Anthropic proponuje, by myśleć o AI w specyficzny sposób: jak o „genialnym, ale zupełnie nowym pracowniku, który cierpi na amnezję” i potrzebuje bardzo dokładnych instrukcji.

Pierwszą i najważniejszą zasadą, według poradnika, jest precyzja. Chatboty nie znają naszych oczekiwań, stylu pracy ani kontekstu zadania. Dlatego firma zaleca, aby w poleceniu jasno określić, dla jakiej publiczności przeznaczona jest odpowiedź, jaki jest jej cel końcowy, a także jak ma być sformatowana – na przykład w formie listy punktowanej. Równie istotne jest dostarczanie konkretnych przykładów. Technika ta, nazywana „multi-shot prompting”, pozwala znacząco poprawić jakość i spójność odpowiedzi, pokazując AI dokładnie, jakiego rezultatu oczekujemy.

Kolejna wskazówka to danie sztucznej inteligencji „przestrzeni do myślenia”. Chodzi o stosowanie tzw. techniki łańcucha myślowego (chain-of-thought), która polega na instruowaniu chatbota, aby rozłożył złożony problem na mniejsze kroki i przeanalizował je po kolei, zanim udzieli ostatecznej odpowiedzi. Takie podejście prowadzi do bardziej przemyślanych i trafnych rezultatów.

Niezwykle skuteczną strategią, którą podkreśla Anthropic, jest przypisywanie chatbotowi konkretnej roli, na przykład „redaktora wiadomości” lub „analityka finansowego”. Dzięki temu AI dostosowuje swój ton, styl i zakres wiedzy do powierzonej mu funkcji, co jest szczególnie przydatne w skomplikowanych zadaniach, wymagających specjalistycznej perspektywy. Taka technika pozwala precyzyjnie kontrolować charakter generowanych treści.

Poradnik odnosi się również do problemu tzw. halucynacji, czyli zmyślania informacji przez AI. Aby je ograniczyć, Anthropic sugeruje dwie proste metody. Po pierwsze, należy dać chatbotowi wyraźne pozwolenie na przyznanie się do niewiedzy, używając sformułowania „jeśli nie znasz odpowiedzi, powiedz, że nie wiesz”. Po drugie, można zobowiązać go do cytowania źródeł lub weryfikowania swoich twierdzeń poprzez znalezienie potwierdzającego je cytatu.

Zainteresowanym podrzucam link do rzeczonego poradnika od Anthropic (to żywy, tj. stale edytowany i rozwijany dokument).

Всё-в-одном: Чек-лист по работе с ИИ и ChatGPT

ИИ-инструменты вроде ChatGPT всё прочнее входят в повседневную работу специалистов самых разных профессий. Будь то аналитик, копирайтер или инженер, сегодня любой может повысить продуктивность, если знает, как правильно взаимодействовать с языковой моделью. Однако эффективное использование ИИ требует не только понимания его возможностей, но и знания правильных методов коммуникации с ним. В этой статье - полный и лаконичный гайд: техники, шаблоны, инструменты и лучшие практики, проверенные сообществом и на практике.

habr.com/ru/articles/929360/

ХабрВсё-в-одном: Чек-лист по работе с ИИ и ChatGPTЭта статья будет полезна продактам, маркетологам, разработчикам всем , кто ищет способ ускорить работу или облегчить её с помощью генеративного искусственного интеллекта. Введение ИИ-инструменты вроде...

Prompt engineering is, in my experience, like working with an extremely experienced and knowledgeable developer who is lazy, suffers from dementia and is a compulsive liar. You constantly have to rein them in from veering off on strange tangents and remind them of what we were supposed to be doing. Like a drunk genius or something. Makes me feel like I'm it's minder. I guess that's what I am. #promptengineering #ai #claude4

Okay, ich hab’s ernsthaft ausprobiert: Einen Tag lang Code Engineering mit Roo Code.
Fazit: Ich kehre zurück zum klassischen Vibe Coding über die ChatGPT-Eingabezeile.

Warum?
– Vergisst laufend Kontext
– Loop-Schleifen im Prozess
– Ahnungslos bei Library-Nutzung
– Und teuer: Viele API Calls, 20 $ später noch kein lauffähiger Code.

Also wieder: Terminal, Kaffee, Promptfenster. 🧑‍💻☕

#AI#Coding#RooCode

AutoPrompting: как улучшить промпты, сэкономив время и ресурсы промпт-инженеров

В этой статье мы говорим об автопромптинге - что это такое, зачем он нужен и как он помогает уже сегодня промпт-инженерам.

habr.com/ru/articles/927026/

ХабрAutoPrompting: как улучшить промпты, сэкономив время и ресурсы промпт-инженеровВсем привет! Интересно, что на Хабре статьи по этой теме я не смог найти. Однако на западном и восточном сегментах довольно достаточно обсуждений. Надо бы исправить!...

Яндекс.Полуразврат или при чём тут Crypt?

Яндекс выпустил новую модель для Шедеврума, которая попыталась прикрыть уязвимости, которые эксплуатировались для создания «небезопасного контента» категории 18+. Тем не менее, не всё так радужно и с «детским» режимом они очень торопятся. Некоторые уязвимости в промпте остались, а некоторые добавились. Но самое интересное – попытка спастись от «небезопасного контента» путём целенаправленной порчи датасета. Обо всём этом подробно в тексте.

habr.com/ru/articles/926670/

ХабрЯндекс.Полуразврат или при чём тут Crypt?Новый Шедеврум, но со старыми болячками tl;dr: Яндекс выпустил новую модель для Шедеврума, которая попыталась прикрыть уязвимости, которые эксплуатировались для создания «небезопасного контента»...