最佳 41 工程学 AI 工具与网站 - Gneo.AI

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工程学洞察

工程学领域十大AI工具是什么？

	核心功能	价格	如何使用
Learn Prompting	Learn Prompting是一个在线课程，教授多种语言中与AI进行有效沟通的技巧。		要使用Learn Prompting，您可以访问网站上的免费开源课程。该课程适用于从初学者到高级用户的各个技能水平。它涵盖了如ChatGPT等AI工具的各种应用，并提供了逐步指导，教您如何与AI有效互动。
PromptHero	PromptHero 是一个拥有提示和工作机会的顶级 AI 网站。		使用 PromptHero，只需注册一个账户并登录。登录后，可以根据模型（如稳定扩散、Midjourney 或 ChatGPT）搜索 AI 提示。您可以浏览数百万的 AI 艺术图片，并找到符合您需求的提示。此外，PromptHero 还提供资源和指南，帮助您掌握提示工程和生成式 AI 技术。
PartyRock	使用PartyRock轻松构建基于人工智能的应用程序，并学习生成性人工智能。		使用PartyRock，您可以轻松构建基于人工智能的应用程序，而无需任何编程知识。只需在由Amazon Bedrock提供支持的直观应用程序构建工具中使用。通过实验提示工程技术，审查生成的响应，并在创建和探索有趣的应用程序时学习生成性人工智能的基础知识。
Promptstacks	Promptstacks是一个分享和学习生成式AI知识和资源的平台。		要使用Promptstacks，只需注册一个免费账户并加入社区。您可以参与讨论、共享提示，并获得反馈。此外，您还可以参加由行业专家提供的精选课程，提升在提示设计和人工智能方面的知识和技能。
LastMile AI	为工程团队提供简化的生成型AI系统。		要使用 LastMile AI，工程师可以免费注册并立即开始使用。他们可以探索和访问各种生成型AI模型，用于语言任务、图像和音频处理。LastMile AI 还提供类似笔记本的环境、带参数模板的AI工作簿，以及与团队成员协作和构建AI应用的能力。
OctiAI	通过AI提示生成在OctiAI中增强创造力和改进结果。		要使用OctiAI，只需在我们的网站上注册并开始生成提示。您可以输入文本或图像提示，OctiAI将根据您的输入生成创造性的输出。
PromptLayer	专为提示工程师打造的第一个平台，以简化工程流程。		要使用PromptLayer，请在网站上注册一个账号。登录后，您可以使用平台提供的各种功能和工具来创建、测试和优化提示。这些工具包括提示生成器、数据分析工具、性能跟踪和协作功能。
FraxAI	FraxAI是一个生成式AI平台，提供模型、工具和教程。		要使用FraxAI，用户可以在平台上探索各种可用的模型和工具。他们可以利用提示工程技术为生成文本、图像、代码、音频、视频等创建有效的提示。此外，用户还可以通过指南和教程了解更多关于生成式AI和提示工程的知识。
Coglayer	Coglayer是一款增强思考能力的AI助手，可以发现洞察力并使思考过程更轻松。		使用Coglayer很简单。只需分享你的想法，观察它如何发现新的洞察力并提示你更深入地思考。它可以处理长篇输入，提问，自我提示，并生成根据你的需求定制的自定义回复。
Pickaxe	无代码平台Pickaxe使即使不懂编码的工程师能够轻松构建和管理AI应用。		使用Pickaxe，只需创建一个账户，使用他们简单直观的提示构建器开始构建基于AI的应用程序。您可以使用自己的文档、数据和指导来训练AI，使其为您工作。定制您的AI应用程序的设计，并将其直接嵌入到您的网站或内部仪表板中。监控应用程序的活动，查看响应，提供反馈，并随着收集更多数据不断改进。

最新工程学 AI网站

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通过writeGPT网页扩展提高浏览效率和优化内容创建。

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ToolboxGPT
AI动力的ToolboxGPT通过定制工作搜索、内容生成和提示工程来提高生产力。

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工程学常见问题

什么是提示工程？: 提示工程是设计有效提示以引出AI系统（特别是语言模型）所需输出的实践。

提示工程为何重要？: 提示工程之所以重要，是因为它让人类能够更好地控制和定制AI系统的输出，提高它们的实用性，并使其更符合人类目标。

进行提示工程需要哪些技能？: 提示工程需要结合多种技能，包括了解AI系统、创造性思维、清晰沟通和迭代实验。

提示工程能否实现自动化？: 提示工程的一些方面，如迭代改善或融入示例，可以部分自动化。然而，理解AI系统和制定清晰有效提示的核心技能仍然需要人类判断。

如何开始进行提示工程？: 要开始进行提示工程，首先要熟悉所使用的AI系统的能力和局限性。尝试不同的提示并分析输出。寻找社区分享的示例和最佳实践。

有哪些高级提示工程技术？: 一些高级提示工程技术包括少样本学习（在提示中提供示例）、思维链提示（将任务拆分为子任务）和元提示（指导模型如何处理任务）。