第 31 卷

提示词框架：逻辑锚定思维引导

1.TASTE框架 •Task(任务):定义模型主要任务或生成内容。

•Audience(目标受众):明确说明目标受众。

•Structure(结构):为输出的内容提供明确的组织结构，包括段落安排、论点展开顺序或其他逻辑关系。

•Tone(语气):指定模型回答时的语气或风格。

•Example(示例):例子或模板可帮助模型理解输出风格或格式。

2.ALIGN框架 •Aim(目标):明确任务的最终目标。

•Level(难度级别):定义输出的难度级别。

•Input(输入):指定需要处理的输入数据或信息，或要求模型依据某些事实或条件进行推理。

•Guidelines(指导原则):提供模型在执行任务时应该遵循的规则或约束。

•Novelty(新颖性):明确是否需要模型提供原创性、创新性的内容，是否允许引用已有知识。

示例 •Task:写一篇关于数据隐私的重要性的简短博客文章。

•Audience:普通的互联网用户，非技术背景。

•Structure:文章需要有明确的开头、中间讨论和结尾，开头提出问题，中间介绍原因和影响，结尾提供建议。

•Tone:采用友好、易懂的语气。

•Example:类似于《纽约时报》科技专栏的风格。

示例 •Aim:创建一篇关于“可持续发展”的文章，解释其核心

理念。

•Level:适合高中生阅读，不需要专业术语。

•Input:提供目前的环境问题的背景，讨论应对全球变暖的策略。

•Guidelines:文章应使用简洁明了的语言，并避免复杂的技术概念。

•Novelty:要求结合最新的环境数据，提出新颖的观点和解

三重概率：多层互动逐层精炼

AI G C的三层概率交互的内容生成体系，描述了人工智能与人类在内容创作中的协同合作。通过初始生成、交互筛选和主观优化三个层次，构建了一个动态循环的创作流程，以提升内容生成的

效率和质量，满足市场的多样化需求。

初始生成概率

交互筛选概率

初始生成概率

AI通过大模型的概率预测与推理生成初步

内容。

交互筛选概率

用户与AI互动，通过对话和选择筛选出更

优作品。

主观优化概率

主观优化概率

用户基于自身能力和创意对生成内容进行

个性化优化。

人机共生时代的能力培养体系