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 ...

行业趋势分析 - 短视频行业面临流量红利消退，算法更迭导致内容创作者需回归内容本质与商业常识 [1] - 抖音日活突破8亿，内容供给爆炸式增长与用户注意力稀缺形成残酷对冲 [2] - 行业从追逐短期流量转向追求长期价值，强调内容能力的可迁移性与抗周期性 [5] 内容创作方法论 - 爆款内容具有可复制的科学逻辑，非玄学，需掌握底层原理如"纺锤结构"选题法 [3] - 现象级内容背后存在文学、戏剧、电影中被验证的底层逻辑（如冲突与悬念、时间感掌控） [3] - 书中提出16项内容底层原理+5大应用场景+300+实操要点，实现流量与审美平衡 [3] AI技术融合应用 - AI工具应被"原理驯化"，如将16项创作原理转化为Prompt设计的元逻辑 [4] - 通过"垂直领域关键词+用户痛点场景"的Prompt组合实现AI内容定向输出 [4] - 强调人设不可替代性，利用方法论构建差异化内容对抗同质化 [4] 内容商业价值 - 内容能力成为跨行业通用货币，可应用于企业品效合一与个人职场第二曲线 [5] - 70万粉丝博主的实战经验验证抗周期策略有效性 [6] - 书中提供从选题到变现的全链路指南，含300+方法论与AI协作框架 [6] 作者专业背景 - 作者拥有20年媒体与创业经验，历任顶级媒体主笔及互联网公司高管 [10] - 创立女性内容社区"玲珑"获虎嗅年度创新奖，入选微软创投加速器30强 [10] - 个人自媒体账号"是困困啊"全网粉丝约70万，兼具理论与实战经验 [11]