利創智能/圖靈學院是您 AI及 ESG的專業伙伴。
NotebookLM在今(2025)年5月，已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能，而且根據地區，給了我們台灣腔的自然對話分析語音，相當有趣。
雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法、某些事件的時態，仍然有些錯誤及不自然)，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。
因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。
除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。
語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。
感謝大家的支持，陪著我們利創智能/圖靈學院一起見證這個進化的過程。
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【我如何掌握提示工程｜從入門到精通的實戰指南】
●你知道嗎？不是所有問題丟給 AI，它都能「聽懂」你在說什麼。
這正是我深入研究 Google 於 2025 年 2 月發布的《Prompt Engineering》白皮書後的最大體悟。
從一開始的好奇，到成為提示工程愛好者，我在這篇長文中系統整理了我的學習心得與實戰技巧，分享給所有想「精準對話 AI」的朋友
● 什麼是提示工程？
> 「提示」是你給 AI 的指令；
> 「提示工程」是你成為 AI 導演的關鍵技術。
LLM 就像一台強大的預測機器，提示的好壞，決定了它的輸出質量。這套技術不只寫程式的才用得到，人人都能學會。
● 控制 AI 的輸出：設定比你想得還重要
你能調整：
● 輸出長度：限制回應字數、避免費用飆升
● 溫度（Temperature）：低 = 穩定， 高 = 有創意
● Top-K / Top-P：控制 AI 選詞的自由度
● 實用建議：
* 精準回應：Temperature 0.2、Top-P 0.95
* 有創意：Temperature 0.9、Top-P 0.99
* 數學與事實型任務：Temperature 0
● 我學到的 11 種超實用提示技巧:
1 零樣本提示（Zero-shot）
2 單樣本 / 少樣本提示（One-shot / Few-shot）
3 系統 / 情境 / 角色提示（System / Contextual / Role Prompting）
4 回溯提示（Step-back prompting）
5 思維鏈（Chain of Thought）
6 自我一致性（Self-consistency）
7 思想樹（Tree of Thoughts）
8 ReAct：推理+行動的框架
9 自動提示工程（Auto Prompting）
10 程式碼提示（Code Prompting）
11 多模態提示（Multimodal Prompting）
這些技巧我都有實際測試，各有適合的應用場景，也讓我跟 AI 的互動更流暢、效果更好。
● 最佳實踐：讓 AI 真正成為你的助力
√ 提供具體範例
√ 使用清楚指令，不要只是說「不要做什麼」
√ 控制回應長度、格式
√ 使用變數建立提示模板
√ 不斷實驗與優化
√ 跟其他提示工程師交流，學得更快！
● 總結：提示工程，是你打開 AI 潛力的鑰匙
這不是一門「高深學問」，而是一門人人能學、處處用得上的技巧。
從創作、寫程式、彙整資訊到分析資料，我現在都離不開提示工程。
● 我想說的是：寫提示，是門藝術；精準寫提示，是門策略。
想了解更多提示工程的應用技巧？歡迎留言或私訊，一起精進！： https://open.firstory.me/user/cmabwdmf4033j01w17p8r9h1g/comments
● 內容參考自 Google《Prompt Engineering》白皮書（2025年2月）
●圖靈學院原文:https://user301012.pse.is/7xtxmu
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