你在写prompt时候，是不是总觉得大模型它不听话。要么答非所问、要么一堆废话。扒开思考过程仔细阅读时而觉得它聪明绝顶，时而又觉得它愚蠢至极。明明已经对了怎么又推理到错的地方去了，明明在提示词中提醒过了不要这么思考它怎么就瞎想了。这也许就是每一个Prompt Engineer的困扰。怎么能让模型按照要求去思考。长提示词到底应该怎么写，有没有方法可以一次命中，找到那个终极的提示词。 答案是否定的，一篇成功的长提示词总是要经历初始版本、调优、测试、再调优。不过这个过程中有规律可循，有方法可套。 以下就是被提示词反复捶打，经历无数痛苦经历后总结的一套提示词写作方案，保你可以得到满意的长提示词，让模型听话。
智能体技术在资损防控中的应用实现了从被动响应到主动预防的转变，通过多智能体协同构建覆盖需求分析到实时监控的全链路防护体系。系统具备知识提取、风险识别、自动布防、智能监控及知识回流能力，显著提升风险识别效率与防控部署速度，已在淘工厂实践中发现多个资损点并有效预防资金损失。未来将优化识别准确率、完善知识图谱、强化实时监控，并推动跨业务协同防控与智能决策。
用四篇文章按照层层深入的方式，依次介绍强化学习基础，基于人类反馈的强化学习(RLHF)，近端策略优化 (PPO) ，群相对策略优化(GRPO)。前面三篇文章分别介绍了强化学习的主要知识点、基于人类反馈的强化学习(RLHF)、近端策略优化 (PPO) 算法。
在 iOS 开发中，CAEmitterLayer 是一个强大但相对复杂的类，它可以创建出各种炫酷的粒子效果，如火焰、烟雾、雨、雪等自然现象，或者用于增强用户界面的视觉效果。本文将深入探讨 CAEmitterLayer 的使用方法，帮助你掌握这个强大的视觉效果工具。01什么是 CAEmitterLayer？
在软件开发的世界里，“建模”往往是被频繁提起，却又容易被忽视的环节。无论是需求分析、系统设计，还是最终的代码实现，建模都扮演着承上启下的关键角色。它不仅仅是画几张图，而是一种把复杂业务抽象成可理解、可实现结构的过程。本文将从建模的基本概念出发，梳理软件工程中的三类建模方式，探讨为什么建模始终是软件工程的难题，并结合业务建模的具体推导环节，帮助开发者更清晰地理解业务建模的价值与实践路径。
