让AI像人一样逐步思考
思维链(Chain-of-Thought，CoT)在提示词输出时，你是直接让AI给出答案，还是引导它按人的逻辑，一步步推理解决问题？场景：当需要突破思维定式时，我们常借助AI生成回应内容，例如代替我们回复客户问题。常规提问：客户要求降价15%，我们成本已到极限，怎么办？CoT提问：客户要求降价15%，我们成本已到极限。请按以下步骤分析并给出建议：步骤1: 分析客户要求降价的可能原因步骤2: 评估可接受的降价空间与替代方案步骤3: 分析拒绝降价可能带来的后果步骤4: 提出3种应对策略，并说明每种策略的风险少
提示词工程：让AI输出稳定可复用
AI 应用基础系列｜提示词工程很多人初次使用 AI，常把它当作一个问答工具：想到什么就问，能答就继续，答得不好就换说法。这种随意提问能应付临时需求，但若想将 AI 融入工作流程，仅靠“乱问”远远不够。因为同一任务，提示词稍作调整，输出的质量、格式与稳定性就可能大相径庭。提示词工程的目标，正是如何更清晰、稳定且可复用地向模型传达任务。TEXT大模型并非传统搜索框，也不是执行固定指令的程序。它依赖输入的指令、上下文、示例与输出要求来生成结果。若输入模糊，模型会自行补全背景；若无格式约束，它可能输出易读但难接入
AI大模型重塑工业质检：由精准识别迈向快速学习
在电子元器件检测产线上，过去质检人员往往需要借助30倍放大镜，对微小器件的压痕、划伤、裂缝等问题逐一排查，单件检测通常要花费10至20秒。而现在，配备工业多模态大模型的AI外观检测系统，只需0.2秒便可完成150到700张图像的精确识别，每小时最高可检测7200件产品。从10秒缩短到0.2秒，效率提升达到50倍——这正体现了AI大模型正在为工业质检带来的现实性重构。 一、一个快速扩容的千亿级市场 工业质检已成为AI大模型在制造业应用中最成熟、价值也最明确的场景之一。全球AI视觉检测系统市场规模预计将由20