依赖大型语言模型的巧妙提示工程时代正在消退，取而代之的是一种更强大的、构建可靠 AI 系统的学科。虽然由于模型改进，基本提示现在已变得易于获取，但在生产环境中实现真正的可靠性需要将提示视为更大、经过测试的系统内的可编程组件。这涉及到理解 LLM 的统计特性，并采用技术来确保即使在面对错误或变化时也能获得一致、准确的输出。 AI
影响 重点从提示的创造性转向系统化工程，以实现可靠的 AI 应用。
排序理由 该条目讨论的是 AI 开发理念和技术的变化，而不是一个具体事件。
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<h4><em>Part one of a series on building dependable AI. This piece covers the ideas. The next one builds the engine.</em></h4><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*EN6o6idOiHF4bRGN-uHCWw.png" /></figure><h3>The quiet shift nobody announced</h3><p>A c…