最佳 41 [分類名称] AI 工具與網站 - Gneo.AI

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工程學深入解析

工程學領域十大AI工具是什麼？

	核心功能	價格	使用方法
Learn Prompting	學習提示是一門在多種語言中教授與人工智慧進行有效溝通的在線課程。		要使用學習提示，您可以在網站上訪問免費且開源的課程。該課程適用於各個技術水平的人，從初學者到高級用戶。它涵蓋了與ChatGPT等人工智慧工具的各種應用，並提供逐步指導，以有效地與人工智慧互動。
PromptHero	PromptHero 是一个带有提示和就业机会的顶级AI网站。		要使用 PromptHero，只需注册一个帐户并登录。登录后，您可以按模型（如 Stable Diffusion、Midjourney 或 ChatGPT）搜索AI提示。您可以浏览数百万的AI艺术图片，找到适合您需求的提示。此外，PromptHero 还提供资源和指南，帮助您掌握提示工程和生成AI技术。
PartyRock	使用 PartyRock，您可以轻松构建 AI 生成的应用程序，并学习生成 AI。		使用 PartyRock，您可以轻松构建 AI 生成的应用程序，无需任何编码知识。只需使用由 Amazon 构建的直观应用程序构建器在游乐场中进行操作即可。通过实验提示工程技术，查看生成的回应，并在创建和探索有趣应用程序的过程中学习生成 AI 的基本原理。
Promptstacks	Promptstacks是一個分享和學習生成式AI知識和資源的平台。		要使用Promptstacks，只需註冊免費帳號並加入社群。您可以參與討論，分享提示，並獲得反饋。此外，您還可以參加由行業專家提供的精心設計的課程，以提升您的提示工程和AI知識和技能。
LastMile AI	為工程團隊提供便利的生成式AI。		要使用LastMile AI，工程師可以免費註冊並立即開始。他們可以探索和訪問各種生成式AI模型，用於語言任務，圖像和音頻處理。LastMile AI還提供類似筆記本的環境，帶有參數化模板的AI工作簿，以及與團隊成員協作和構建AI應用程序的能力。
OctiAI	透過AI提示生成，在OctiAI中增強創造力並改善結果。		要使用OctiAI，只需在我們的網站上註冊並開始生成提示。您可以輸入文本或圖像提示，OctiAI將根據您的輸入生成創意輸出。
PromptLayer	第一個專為提示工程師簡化工程流程的平台。		要使用PromptLayer，請在網站上註冊帳戶。登錄後，您可以使用平台提供的各種功能和工具來創建、測試和優化提示。這些工具包括提示生成器、數據分析工具、性能追踪和協作功能。
FraxAI	FraxAI 是一個生成AI平台，提供模型、工具和教程。		要使用 FraxAI，用戶可以探索平台上提供的各種模型和工具。他們可以利用提示工程技術為生成文字、圖像、代碼、音頻、視頻等創建有效的提示。此外，還可以訪問指南和教程來深入了解生成AI和提示工程。
Coglayer	Coglayer是一款增強思維的AI助手，可以發現洞察力並使思考過程更輕鬆。		使用Coglayer非常簡單。只需分享您的想法，觀察它如何發現新的洞察並促使您深入思考。它可以處理長篇輸入，提問，自我提示並生成根據您需求定制的回答。
Pickaxe	無需編碼平台Pickaxe讓即時工程師能夠輕鬆建立和管理AI應用程式。		要使用Pickaxe，只需創建一個帳戶，並使用他們簡單、直觀的提示建立器來建立基於AI的應用程式。您可以使用自己的文件、數據和指示來訓練AI並使其為您工作。自定義您的AI應用程式的設計並直接嵌入到您的網站或內部儀表板中。監控應用程式的活動，檢視回應，給予反饋，並在收集更多數據時不斷改進它。

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通过writeGPT网页扩展提高浏览效率，优化内容创作。

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ToolboxGPT
AI 強化生產力的 ToolboxGPT 可以進行自定義職位搜索、生成高質量內容和進行提示工程。

文案撰寫人工智能重寫器改述工具一般寫作寫作助手 AI 內容生成器

工程學常見問題

什麼是提示工程？: 提示工程是指設計有效提示以引出AI系統，尤其是語言模型所需輸出的實踐。

提示工程為什麼重要？: 提示工程之所以重要，是因為它使人類能夠更好地控制和定制AI系統的輸出，改善它們的實用性，並與人類目標保持一致。

提示工程需要哪些技能？: 提示工程需要一系列技能，包括了解AI系統、創造性思維、清晰溝通和迭代實驗。

提示工程可以自動化嗎？: 提示工程的某些方面，如迭代優化或融入示例，可以部分自動化。但是，了解AI系統和制定清晰、有效的提示這些核心技能仍然需要人類判斷。

如何開始提示工程？: 要開始進行提示工程，首先熟悉您正在使用的AI系統的能力和限制。嘗試不同的提示並分析生成的輸出。尋找社區分享的示例和最佳實踐。

一些高級提示工程技術是什麼？: 一些高級提示工程技術包括少量樣本學習（在提示中提供示例）、思維鏈提示（將任務分解為子任務）和元提示（指導模型如何處理任務）。