AFP提示词跑爆DeepSeek

前边三天,第一次拿出AFP提示词,几十人同步跑真实任务。大家直呼,太吃惊,竟然有这么好用的提示词。
有个个别学员没有高性能AI账号(Gemini3.0、ChatGPT5.2等),就选用国产模型之光DeepSeek。但是没想到的是,现场好几个人都把DeepSeek跑爆了。
怎么跑爆了呢?
大家知道一个概念大模型上下文窗口,简单理解就是大模型的内容吞吐量。
我在《DeepSeek极速上手》这本书里详细介绍了DeepSeek上下文窗口的设置及对人机互动的影响。那时候没有AFP提示词,DeepSeek上下文窗口的短板没有测试出来。
据DeepSeek官方介绍:DeepSeek-V3.2 的上下文窗口为128K(131072 tokens),最大输入长度 96K,非思考模式最大输出 8K(默认 4K),思考模式最大输出 64K(默认 32K)。
我们做一个对比:
Gemini 3.0上下文窗口是1,048,576 tokens (100 万),输出上限 64K tokens。
ChatGPT 5.2 Thinking标准上下文窗口为 196K tokens(199,680 tokens),文本推理输出(默认 32K)。
是不是看出区别来了。
这次线下课内容是用AFP跑论文选题和正文,两个提示词解决了以往需要一大堆操作才能完成的任务。通过这次测试,暴露了一些问题,也真实看到了AFP提示词的无与伦比的优势。

先说说AFP提示词集体测评中暴露的问题:

1.AFP提示词对模型要求极高。现场跑爆了好几个模型,DeepSeek、Gemini、askmanyAI等,普通任务可能看不出区别,但是AFP就是试金石,跑一跑,真是水平就体现出来了。

因为跑论文任务,要投喂很多材料,然后提示词中加重了内容的审核,所以一个窗口内的互动内容很多,不但很多学员把DeepSeek跑爆了,也有一个学员把Gemini跑爆了,这个对话框中至少得有四五十万字的输入输出了。当

2.AFP提示词会发生断档。真实任务中,发现仪表盘太重要了,当对话汇中不出现仪表盘,预示着对话已经不遵守指令了,要赶紧找回来。

这点会在新提示词中升级。

3.AFP提示词更强调对内容的理解了。

流程的事都交给AFP了,那么人的作用呢?一是把关选题;二是提供材料;三是审核结果。那么人的任务更明确了,我总结为两端一尾。两端是对选题的理解和投喂材料的质量,一尾就是对内容的审核和把关。

再说说AFP提示词的优点:

1.上手非常丝滑。

很多第一次来参加学习的同学都可以跟的下来,而且跑出来了非常不错的内容,比之前的五源模型的学习门槛降低很多。仪表盘像指南针一样指导动作,按照指导操作即可。

2.上下文保持一致。

一个对话框跑完全文,各个结构的内容承前启后,前后文内容保持一致。一个学员将自己初稿上传,系统提示补充内容,竟然和自己想做但是觉得太难从而放弃了的内容一样。

3.质量提升。

对AFP提示词中的B角色和C角色赋予了非常重的权重,几乎每一步都要跟着审核,看似浪费大量的token,实际上通过这种对抗模式,提升了结果质量。

现在AFP提示词已经小范围在论文写作、图书写作、绘制漫画、演讲设计、制作PPT等领域开始应用。我相信AFP提示词会给越来越多行业赋能!

AFP只是开始,高性能AI时代已经开启了大门,迎接新时代,从第5代AFP提示词开始!

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<原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/8fODBPkLD6wxBggvm-pv2w

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