这个象限划分很有意思-20241117020514

今天线下听了李继刚讲提示工程的演讲，他对概念有着非常精准的把握，听的很过瘾。

现场对这张图印象深刻，他根据沟通中的乔哈里视窗，把做提示词的技巧对应了进去。

- 当一个事情，你知道，AI 也知道，这个很好理解，你就简单说，提示词要精简。
- 一个事情，你知道，AI 不知道，例如企业内部信息，一些 AI 在公域上搞不到的信息，你告诉它这个事的结构、形式，通过 few-shot 把模式喂给它，它会 get。
- 你不知道，AI 知道，这个也容易理解，AI 知道很多你不知道的事情，你提问就行了。
- 你不知道，AI 也不知道，大概就像科研，超出了普通人的范畴。

李继刚说，一般来说，我们遇到的大多数都在右侧这两个，左侧平常会少一点。我的理解是右侧两个是效率型，左侧是探索型，比例上确实是82这样。

另外一点也很同意的是，随着模型能力的提升，X轴会逐渐下移。他并没有直接说我们也要让自己的Y轴左移，但我想除此之外大家似乎也没得选。