腾讯AI如何应用大赛参赛作品，一个人人可用的AI神级提示词！

今日好事：找到了各大厂的AI学习资料，可以学习看看，感觉很不错，还免费。

传说，关注我的人，都发财了。

我是个成年人，大学本科毕业，在互联网行业已经10年了。

我已经ALL IN，AI 了，我是如何用AI的？

说实话，我应用AI还只是皮毛，还在疯狂学习中。因为我是做运营，电商，自媒体的，不是程序员。

我想AI离程序员是最近的。

我今天以我的视角，来聊聊我是如何重度用AI的。

不管能不能中奖，不管腾讯高不高兴，我想写我想说的。

第一，AI大模型，我用过GPT PLUS，gemini，GROK3，腾讯混元，deepseek，通义，豆包，其他不知名的就没必要说了。

我最爱的，体验比较好的有gemini，和腾讯的混元元宝。

gemini好用是因为它的响应速度快，答案相对更优质，打开网页就能用。

我喜欢混元元宝的原因是，可以加为微信好友，简直太方便了，有任何灵感直接发给元宝，有意想不到的信息拓展。

聊聊，我日常最常用的一个通用提示词，是关于学习的。

我们日常在学习工作中，会遇到很多不懂的概念。频率非常高，这个时候我就会去问AI，这是什么意思？

如果你只是简单的问一下，他的答案，相对比较简单，如果，你用编辑好的结构化的提示词去问他，那么你得到的信息会更优质，更全面。

下面就展示一下，我最常用的一个通用的AI提示词，谁都可以用，并且展示一个案例。注意，这套通用的提示词在电脑端使用效果最佳，因为信息密度和信息量太大。

下面为通用提示词：

请用‘费曼学习法’向小白解释『XXXXXXX』，包含以下9个维度：

1. 【一句话定义】

用不超过12字的类比表达（如“区块链≈数字记账本”）

同时提供正常常用的解释和说明

2. 【核心特点】

列出3个最反常识的特性（如“加密货币其实不加密”）

每个特性配1个生活化例子（避免专业术语）

3. 【存在意义】

说清它解决了什么具体痛点（如“Uber解决雨天打不到车”）

对比传统方案，突出10倍优势（如“比纸质合同快100倍”）

4. 【工作原理】

用简单易懂的具体常见的生活例子来做比方

关键步骤标注为什么这步不可少（如“加密就像给快递箱上锁”）

5. 【优缺点】

优点必须对应真实用户需求（如“省时间”而非“高效”）

缺点要包含1个隐藏雷区（如“用AI写作可能被平台降权”）

6. 【历史彩蛋】

讲1个戏剧性起源故事（如“Wi-Fi来自澳洲天文信号研究失败”）

补充2024年最新进展（如“现在能用XXX做元宇宙相亲了”）

7. 【小白测试】

最后抛1个反直觉问题验证理解（如‘为什么XXX不适用于恋爱？’）

并且给出详细的答案，和原因理由。

8，扩展知识点

列出3个和他意思相近，容易混淆的概念，但是又不一样的知识点。并且列出这个概念的具体知识图谱，知识框架

9，比较常用是应用在哪些地方和场景，举3-5个常见的案例，以及用得比较少的地方和场景。

要求：

1，每部分用//等符号视觉分区

2，拒绝教科书式定义，多用‘就像...’‘好比...’句式

3，当解释复杂机制时，必须穿插‘假如你...’场景假设"

4，说人话

下面为一个具体的案例介绍，以及gimini输出的答案。

Alright, let's dive into the fascinating world of the 'Transformer model' using the Feynman Learning Technique! We'll break it down so even a complete newbie can grasp it.

1. 【一句话定义】

类比表达:

Transformer ≈ AI的“超级翻译官”。

正常解释:

Transformer模型是一种特殊的神经网络结构，它在处理序列数据（比如文本、音频）时表现出色。它能够理解不同位置的信息之间的关系，从而更好地进行翻译、文本生成等任务。

2. 【核心特点】

反常识特性一：看全局，不按顺序读。

生活化例子:

就像你读一封长信，不会只记住开头几个字，而是会快速浏览整封信，抓住重要的信息点和它们之间的联系。Transformer模型在处理句子时，会同时“看到”所有词语，而不是像以前的模型那样一个词一个词地按顺序处理。

反常识特性二：自己能“判断”哪个词更重要。

生活化例子:

假如你在听别人讲一个故事，当提到关键人物或情节时，你会更集中注意力。Transformer模型也有“注意力机制”，它能自动判断输入序列中哪些部分更重要，并给予更高的关注。

反常识特性三：可以并行处理很多信息。

生活化例子:

好比一个厨房里有多个厨师同时处理不同的食材，而不是只有一个厨师按顺序完成所有步骤。Transformer模型可以同时处理序列中的不同位置的信息，大大提高了处理速度。

3. 【存在意义】

解决的具体痛点:

以前的序列处理模型（比如循环神经网络RNN）在处理长序列时，容易丢失前面的信息，就像你读一本很长的书，可能忘了前面章节的内容。这导致机器翻译长句子时质量下降，生成长文本时逻辑不连贯。

对比传统方案，突出10倍优势:

Transformer模型通过其“注意力机制”和并行处理能力，能够更好地捕捉长距离的依赖关系，处理长序列文本时，翻译质量和文本连贯性相比以前的模型有了质的飞跃，效果提升可能超过10倍，尤其在长文本处理方面。

4. 【工作原理】

类比解释（听多人同时说话）：

为什么这步不可少:

这一步对每个位置的信息进行独立但相同的处理，增强模型的表达能力。

为什么这步不可少:

不同的关注角度能帮助模型捕捉更丰富的语义信息，避免片面理解。

为什么这步不可少:

这样模型才能理解句子中不同词之间的联系，抓住重点信息，而不是孤立地看待每个词。

输入编码（认真听每个人说话）：

假如你同时听到几个人在说话，Transformer模型首先会“编码”每个人的声音和他们说的话，将每个词转换成计算机能理解的数字表示，就像你努力听清楚每个人说的内容。

自注意力（判断谁说的是重点）：

接下来，你会下意识地判断谁说的话更重要，或者哪些话之间有更强的关联。比如，当一个人提到“猫”，另一个人提到“毛茸茸”，你就会知道他们在说同一种东西。Transformer的“自注意力机制”就是做这个，它会计算句子中每个词与其他词的相关性，给更相关的词更高的“注意力分数”，就像你更关注关键人物的发言。

多头注意力（从不同角度理解）：

你可能不会只关注一个方面，而是会从不同角度理解他们说的话。比如，一个人说“热”，可能是在描述天气，也可能是在说食物。Transformer的“多头注意力”就像你从多个角度分析信息，每个“头”关注不同的关联模式，从而更全面地理解句子的含义。

前馈神经网络（消化理解）：

经过注意力机制的处理，每个词的信息都融入了上下文的理解。然后，每个词的信息会通过一个“前馈神经网络”进行进一步的“消化”和处理，就像你把你听到的信息在大脑里进行整理和理解。

解码（组织语言回答）：

如果Transformer用于生成文本（比如翻译），那么解码阶段就像你组织语言进行回答。它会根据编码和注意力机制理解到的信息，一个词一个词地生成目标序列。

5. 【优缺点】

优点（对应真实用户需求）：

更好地理解长文本：

就像一个记忆力超强的人，能记住很长一段话的内容并准确理解其含义（处理长文档、长对话）。

翻译更准确自然：

就像一个非常专业的同声传译员，能准确流畅地翻译不同语言之间的对话（高质量的机器翻译）。

生成更连贯的文本：

就像一个思路清晰的作家，能写出逻辑连贯、内容丰富的文章（文本生成、故事创作）。

缺点（包含1个隐藏雷区）：

训练需要更多计算资源：

就像培养一个顶尖的围棋AI需要大量的计算能力，训练一个大型Transformer模型也需要巨大的算力。

对于非常长的序列，计算成本仍然很高：

虽然比RNN好很多，但处理极端长的文本时，Transformer的计算量仍然会显著增加。

隐藏雷区：对输入数据中的偏差很敏感。

假如训练数据中存在偏见（比如性别歧视），Transformer模型学到的语言模型也可能带有这些偏见，导致生成带有偏见的内容。

6. 【历史彩蛋】

戏剧性起源故事:

Transformer模型在2017年由Google的研究团队在一篇名为 "Attention Is All You Need" 的论文中首次提出。这篇论文就像一颗重磅炸弹，彻底改变了自然语言处理领域的研究方向。在此之前，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）是处理序列数据的“主流”，但Transformer凭借其独特的注意力机制，横空出世，并在多个任务上取得了state-of-the-art的结果，就像一个名不见经传的新秀突然在比赛中击败了所有老牌选手，令人震惊。

2024年最新进展:

Transformer模型现在已经成为各种大型语言模型（LLMs）的核心架构，比如OpenAI的GPT系列、Google的Gemini等。这些模型的能力越来越强大，不仅能进行文本生成、翻译，还能进行代码编写、回答复杂问题，甚至进行一些简单的推理。同时，研究人员也在不断探索Transformer的变体和改进，例如在处理更长序列、减少计算成本、提高模型效率等方面取得了新的进展。可以预见，Transformer模型在未来的人工智能领域将继续发挥核心作用。

🤔7. 【小白测试】

反直觉问题:

为什么Transformer模型在处理单个独立的图片时，通常不如专门为图像设计的卷积神经网络（CNN）效果好？

详细答案和原因理由:

答案:

Transformer模型最初是为处理序列数据设计的，它擅长捕捉序列中不同位置之间的关系。而单个图片本身并不是一个天然的序列，虽然可以将图片分割成小块（patch）作为序列输入Transformer，但这破坏了图像固有的二维空间结构信息。

原因理由:

卷积神经网络（CNN）通过卷积操作能够有效地提取图像的局部特征和空间层级结构（比如边缘、纹理、形状），这对于图像识别至关重要。虽然最近也有研究将Transformer应用于图像处理并取得了一些进展（比如Vision Transformer），但对于基础的图像识别任务，CNN仍然是更直接和高效的选择，因为它更好地利用了图像数据的特性。Transformer模型更擅长处理具有时间或顺序依赖关系的数据。

8. 扩展知识点

循环神经网络 (RNN):

一种处理序列数据的神经网络，通过循环结构保持“记忆”，但难以处理长距离依赖。

知识图谱/框架:

输入序列 -> 循环单元 (记忆状态随时间更新) -> 输出序列 (每个时间步的预测) -> 缺点：梯度消失/爆炸，长距离依赖弱。

注意力机制 (Attention Mechanism):

Transformer的核心组成部分，允许模型在处理序列时关注重要的部分。

知识图谱/框架:

查询 (Query), 键 (Key), 值 (Value) -> 计算相似度 (Query与Key) -> 归一化 (Softmax) -> 加权求和 (Value) -> 输出 (上下文相关的表示)。

自注意力 (Self-Attention):

注意力机制的一种特殊形式，Query, Key, Value都来自输入序列本身，用于捕捉序列内部不同位置之间的依赖关系。

知识图谱/框架:

输入序列 -> 对每个位置生成 Query, Key, Value -> 计算每个位置与其他位置的注意力权重 -> 根据权重聚合信息 -> 输出 (每个位置都包含上下文信息)。

9. 常用应用场景 vs. 不常用应用场景

常用应用场景:

机器翻译:

文本生成:

GPT系列、各种AI写作助手。

问答系统:

智能客服、知识库问答。

文本摘要:

自动生成新闻摘要、文章总结。

代码生成:

GitHub Copilot等AI编程助手。

不常用或较少应用场景:

处理完全无序列关系的数据:

比如简单的数值预测任务，传统机器学习模型可能更直接。

对实时性要求极高的低延迟任务:

虽然Transformer在很多任务上效果好，但其计算复杂度相对较高，对于需要毫秒级响应的场景可能需要特殊优化或更轻量的模型。

需要强解释性的简单决策任务:

如果任务非常简单，并且需要清晰解释决策过程，可能不需要如此复杂的模型。

Hopefully, this Feynman-style explanation has demystified the Transformer model for you! It's quite a powerful tool in the AI world.

现在你搞懂了Transformer模型了吗？我想，这下你应该清楚多了吧，而且非常易于普通人理解。

用好这个提示词，AI用超过3000字的最简单的语言给你解释这个概念，延伸这个概念，可以让你的学习效率大大提高。如果你觉得有用，可以把这个提示词收藏起来用一用。

如果你经常学习，爱学习，我想，这会非常有用。

今日难事，卡点：上次做AI编程，做微信小程序BUG给我搞疯了，以及API，一度想放弃了，想了一下，还是不能放弃，继续学吧。就算学1年，AI编程能及格了，AI是可以用未来5-20年的，这笔学习投资的回报率将会非常高。