本文共同一作是张翔和曹峻泰。张翔是英属哥伦比亚大学研究生，主要研究兴趣集中在大模型推理和 AI for Science；曹峻泰是英属哥伦比亚大学研究生， 主要研究兴趣集中在大模型推理和可解释性研究；本文通讯作者是来自纽约大学石溪分校的助理教授尤晨羽，以及来自 Meta Gen AI 的研究员丁渡鉴。 近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了革命性进展。然而，其底层的 Transformer 架构在处理复杂推理任务时仍有不足。尽管「思维 链」（CoT）提示技术提供了一条实用路径，但多数方法依赖通用指令，导致提示工程高度依赖反复试验，缺乏理论指导。 图 1 ：Prompt 模板深刻影响着答案空间的配置和导航方式。左侧展示了不同的 Prompt（如 Auto-Prompt、RL-Prompt）如何在「Prompt 空间」中进行搜索，而右侧则展示了在特定 Prompt 指导下，如何在「答案空间」中进行搜索以得到解决方案（如 Tree-of-Thought、Graph-of-Thought）。 来自英属哥伦比亚大学、纽约大学石溪分校和浙江大学的研究团队深入剖析了 Prompt 如何在 LLM 的 CoT ...

《内容红利》一针见血地指出："内容能力是一种可迁移、能通感、随时取用的能力，不论顺境、逆境，还是好年景、坏景，这 些才是唯一可以依靠的东西。"作者于困困以20年创作和创业经验为锚点，从《三联生活周刊》的深度特稿到千万播放的短视 频，从创业公司CEO到上市公司高管，亲历了"爆款"从纸媒专栏到AI生成的形态变迁，她发现：所有现象级内容的背后，都藏 着文学、戏剧、电影中被反复验证的底层逻辑。 PART2 从"抄爆款"到"造爆款"：一套让内容自成风格的系统 《内容红利》拆解了诸多知名自媒体账号的前世今生，形成一套易理解、可执行的全方位内容掘金术，颠覆所有人认知："爆款 不是玄学，而是可复制的科学。" 比如书中提出的选题的"纺锤结构"，让自媒体人告别"追热点"的疲于奔命，用"纺锤模型"教会读者如何从自身专长（细针）与大 众兴趣（纺锤）的交集中，找到源源不断的选题灵感。书中还提出了"场景引擎"的构建逻辑，并通过拆解"李子柒的柴火灶台为 什么能成为现象级符号"，将抽象概念变为读者可以轻易理解、感知到的"记忆锚点"。 书中也从海明威的"冰山理论"到抖音前3 秒的完播率，将文学叙事与短视频节奏打通，教读者用"起承转合"的笔法， ...