إذا كنت تريد الحصول على مخرجات نخبوية من نماذج اللغة الكبيرة، استخدم هيكل التحفيز هذا:[Role] + [Task] + [Context] + [Constraints] + [Question] بسيط، ويعمل فقط.
لن تتوقف معاناة العملات الرقمية حتى يحدث هذا الذهب والفضة ينفجران - لكن لماذا $BTC ضعيف جدًا؟ لقد قمت للتو بتحميل تحديث سوق جديد يوضح بالضبط السبب، والإشارة الدقيقة التي أبحث عنها لتحفيز تحول السوق. شاهد الآن👇
اهتمام Polymarket كان يتجه فقط نحو الارتفاع.\n\nارتفاع جديد على الإطلاق في حجم البحث على Google.\n\nقد تكون أسواق التنبؤ أكبر PFM على الإطلاق للعملات المشفرة.
$BTC لا يوجد قمة لأن الدولار الأمريكي لا يوجد له قاع.\n\nاجعل هدفك هو جمع أكبر قدر ممكن من ساتوشي من الآن وحتى 2030.\n\nما هي توقعاتك لسعر البيتكوين في عام 2030؟
معظم الناس لا يعرفون ذلك، لكن تقريبًا كل شركة ذكاء اصطناعي كبيرة تقدم موارد مجانية لتعلم أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. Anthropic - أكاديمية Anthropic + مستندات Claude OpenAI - أكاديمية OpenAI Google - دورات مباشرة من Coursera/ملفات PDF مجانية/مهارات Google Perplexity - أدلة التعليمات ادمج كل هذه الموارد لرفع إنتاجيتك في الذكاء الاصطناعي إلى المستوى التالي.
نصيحة لزيادة الإنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي: ابدأ باستخدام Google’s NotebookLM. يمكنك إنشاء "دفاتر ملاحظات" - مكان لتحميل الموارد/السياق/الملفات المركزية وتحويلها إلى بودكاست، موارد بحث، والمزيد. سير العمل النموذجي: اختر مقالًا من X يعجبك، انسخه/الصقه في مستند Google، قم بتحميل ذلك المستند إلى NotebookLM، وحوله إلى بودكاست يمكنك الاستماع إليه كما يمكنك تلخيص/تحفيز لاستخراج المعلومات.