OpenAI Resmi Mengajarkan 8 Jurus Menguasai ChatGPT

marsbitОпубліковано о 2026-07-16Востаннє оновлено о 2026-07-16

Анотація

OpenAI secara resmi merilis panduan terbaru tentang teknik penulisan _prompt_ untuk mengoptimalkan penggunaan ChatGPT. Berikut 8 strategi utama yang dapat membuat ChatGPT lebih patuh dan menghasilkan konten yang akurat: 1. **Gunakan Model Terbaru**: Untuk hasil terbaik, disarankan menggunakan model terbaru OpenAI, seperti GPT-5.6 Sol. 2. **Berikan Instruksi yang Spesifik dan Detail**: Jangan berikan perintah yang umum. Jelaskan dengan jelas tujuan, panjang konten, format, gaya, dan elemen lain yang diinginkan. 3. **Struktur Prompt yang Jelas**: Letakkan intruksi utama di bagian depan prompt dan gunakan pemisah seperti `###` atau `"""` untuk memisahkan instruksi dengan teks yang akan diproses. 4. **Berikan Contoh dan Penjelasan Format**: Berikan contoh atau penjelasan tentang format output yang diharapkan agar AI memahami dengan lebih baik. 5. **Mulai dari Zero-shot, lalu Few-shot, dan Fine-tuning**: Coba dulu dengan instruksi dasar (zero-shot). Jika perlu, berikan beberapa contoh (few-shot). Untuk tugas yang sangat khusus, pertimbangkan fine-tuning dengan dataset yang besar. 6. **Hindari Deskripsi yang Samar atau Tidak Tepat**: Gunakan parameter yang terukur (misal: "3-5 kalimat") alih-alih instruksi seperti "beberapa kalimat" atau "singkat saja". 7. **Jangan Hanya Melarang, Tapi Juga Beri Arahan Positif**: Selain mengatakan apa yang tidak boleh dilakukan, beritahu juga apa yang seharusnya dilakukan oleh AI. 8. **Gunakan "Kata Pemandu" untuk Generasi Kode**: Saat mem...

Hei, ada berita penting! Panduan terbaru prompt dari OpenAI telah diperbarui!

Jika Anda belum bisa menjinakkan ChatGPT,

atau masih kesulitan dengan jawabannya yang semakin berantakan seperti gulungan benang,

maka panduan prompt terbaru dari OpenAI hari ini, harus Anda simpan dengan baik!

Kami tidak hanya merangkum delapan tips kecil untuk membuat ChatGPT Anda patuh dan menghasilkan konten yang akurat dari situs web resmi;

kami juga mengajarkan Anda menggunakan fitur "Generate Anything" resmi, agar AI secara otomatis membantu Anda menulis serangkaian instruksi yang profesional dan mudah digunakan, sehingga Anda tidak perlu lagi menderita mendesain prompt.

Mari kita lihat!

Pertama, gunakan GPT-5.6 Sol sebisa mungkin

Untuk mendapatkan hasil terbaik, silakan bagi teman-teman yang memiliki akses untuk beralih secara manual ke model terbaru dan terkuat OpenAI saat ini, yaitu GPT-5.6 Sol. (Model yang lebih baru biasanya lebih mudah untuk mengeksekusi teknik prompt.)

Harap jelaskan efek yang Anda inginkan secara spesifik dalam instruksi

Saat menggunakan ChatGPT, Anda dapat menganggap model ini sebagai asisten pribadi yang berkualitas tetapi memerlukan instruksi yang jelas sebelumnya. Jelaskan satu per satu dengan jelas: konten, hasil, jumlah kata, format, gaya, dll. yang Anda inginkan.

Perhatian, jangan berikan instruksi yang terlalu umum~

Kalau tidak, yang akan berjuang di tepi pekerjaan ulang dan lelah mati-matian adalah Anda (doge).

Instruksi acak:

"Tulis puisi tentang OpenAI."

Instruksi yang jelas:

Buatlah puisi motivasi singkat tentang OpenAI, berfokus pada peluncuran produk DALL-E baru-baru ini (DALL-E adalah model machine learning yang menghasilkan gambar dari teks), dengan meniru gaya penulisan {nama penyair terkenal}.

Misalnya, saya ingin AI membantu saya merencanakan liburan akhir pekan ke mana.

Saya harus memberikan target yang jelas, agar AI tahu apakah saya ingin berolahraga, mengunjungi tempat wisata, melihat pameran, atau mencari kuliner. Kalau tidak, Anda harus mengulang berkali-kali, dan semangat akan terkikis dalam prosesnya.

Contoh buruk ❌:

△

Sekarang benar ✅:

Teknik optimisasi prompt: Instruksi di depan + Gunakan pemisah yang tepat untuk mengisolasi konteks

Kedua, saat menggunakan, letakkan permintaan inti di paling depan (atau baris pertama) prompt, dan gunakan pemisah yang direkomendasikan oleh OpenAI yaitu "###" atau """"" untuk membedakan dengan jelas antara "instruksi" dan "teks yang akan diproses":

❌ Dicampur TIDAK TIDAK TIDAK:

Rangkum poin-poin inti dari teks berikut ke dalam daftar poin-poin.

{Masukkan teks di sini}

Jelas terpisah YA YA YA:

Rangkum poin-poin inti dari teks berikut ke dalam daftar poin-poin. Teks: """{Masukkan teks di sini}"""

Struktur ini dapat secara efektif meningkatkan pemahaman model terhadap tugas. Misalnya, saya menggunakannya untuk mengoptimalkan esai singkat berima (ditulis sembarangan, dan hanya menggunakan pemisah resmi "###" sekali di depan teks), dan itu benar-benar berhasil, saya sangat puas:

Sebelum menggunakan format ini, output ChatGPT selalu kurang memuaskan 🤔:

Namun perlu diperhatikan, yang saya gunakan untuk pengujian hanyalah tugas yang sangat sederhana. Saat Anda mempraktikkannya, sebaiknya gunakan format lengkap yang diberikan oleh OpenAI~

Beri contoh dan penjelasan, agar OpenAI paham format yang Anda inginkan

Misalnya, saya ingin membuat stiker meme. Saya sebaiknya memberikannya referensi dan penjelasan terlebih dahulu, agar ia paham jenis slogan seperti apa yang ingin saya tambahkan, di mana meletakkannya, dan efek seperti apa yang saya inginkan. Dengan demikian, ChatGPT akan menyelesaikan tugas dengan lebih baik dan merespons lebih cepat:

Ambil contoh proses pembuatan salah satu stiker meme di artikel ini, jangan biarkan ia berkreasi bebas, akan gelap mata ❌:

△

Jelaskan dengan jelas, dan berikan referensi ✅:

△

Mulailah dari zero-shot, lalu pertimbangkan menambah sedikit sampel, baru setelah itu pertimbangkan fine-tuning data

Saat melakukan tugas, Anda juga tidak perlu langsung membombardir AI dengan semua data;

Anda bisa memberikan satu instruksi terlebih dahulu, lihat bagaimana hasilnya;

kemudian, berdasarkan kekurangannya, berikan sedikit contoh.

Jika sampai langkah ini masih belum berhasil, Anda bisa mempersiapkan pekerjaan 'membujuk'-nya — berikan sejumlah besar contoh yang benar kepada model, latih ia, dan bekukan kemampuan ini ke dalam parameter model.

Mari lihat contohnya👇:

Zero-shot

Ekstrak kata kunci dari teks berikut

Teks: {isi teks}

Kata kunci:

Few-shot - berikan beberapa contoh

Ekstrak kata kunci dari teks yang sesuai berikut.

Teks1: Stripe menyediakan antarmuka API, memungkinkan pengembang web untuk mengintegrasikan fungsionalitas pemrosesan pembayaran ke dalam situs web dan aplikasi seluler. Kata kunci1: Stripe, pemrosesan pembayaran, antarmuka API, pengembang web, situs web, aplikasi seluler##

Teks2: OpenAI melatih model bahasa mutakhir, yang berkinerja sangat baik dalam pemahaman dan generasi teks. API kami dapat memanggil model ini, hampir dapat menyelesaikan semua tugas yang melibatkan pemrosesan bahasa. Kata kunci2: OpenAI, model bahasa, pemrosesan teks, antarmuka API##

Teks3: {isi teks} Kata kunci3:

Fine-tune: lihat praktik terbaik fine-tuning di sini.

△

Kurangi deskripsi yang samar atau tidak tepat

Membeli buah di musim panas, 'tragedi' sebenarnya seringkali bukan membeli durian 'balas budi' yang harganya jelas;

melainkan tertipu oleh papan promosi di pinggir jalan, membeli 'kotak misteri' yang harganya terlihat murah, tetapi kualitasnya bergantung pada keberuntungan.

Karena terkadang, mahal ada alasannya. Saat membeli, harganya jelas, Anda tahu apa yang didapat, dan rasanya manis;

namun jika tertipu, meskipun timbangannya jujur, yang Anda dapatkan mungkin adalah buah dengan nilai yang samar, tanpa garansi, kualitasnya bergantung pada keberuntungan.

Bagi ChatGPT, prinsipnya sama persis — Anda perlu menggunakan instruksi yang tepat agar ia 'bekerja dengan mantap', bukan membuatnya menebak:

✅ ChatGPT: Ayo bekerja, kawan-kawan!

Gunakan teks 3-5 kalimat untuk mendeskripsikan produk ini.

❌ ChatGPT: Beberapa kalimat??(@#¥%&)

Deskripsi produk ini harus singkat, hanya beberapa kalimat saja, tidak perlu penjelasan tambahan.

Jangan hanya bilang 'jangan lakukan apa', tapi juga katakan 'harus bagaimana'

Banyak teman-teman saat menggunakan AI, mungkin terlalu khawatir AI menghasilkan hasil yang tidak diinginkan, jadi setelah mengatakan apa yang harus dilakukan, mereka akan cemas berulang kali mengingatkan 'jangan hapus konten kalimat pertama saya', 'jangan ubah makna aslinya', dan sebagainya.

Kekhawatiran seperti itu sangat wajar.

Hanya saja OpenAI ingin mengingatkan: Setelah mengatakan serangkaian 'jangan', Anda juga perlu memberi tahu ChatGPT apa yang harus dilakukan dan bagaimana melakukannya~

✅ Situasi seperti apa, apa yang harus saya lakukan:

Latar belakang: Di bawah ini adalah dialog antara Agen dan pengguna. Agen perlu mencoba mengidentifikasi masalah dan memberikan solusi, sekaligus dilarang menanyakan informasi identitas pribadi (PII) apa pun. Jangan meminta nama pengguna, kata sandi, atau konten pribadi semacam itu, tetapi arahkan pengguna untuk melihat dokumen bantuan.

Pengguna: Saya tidak bisa masuk ke akun saya.

Agen: ...... (berikan jawaban)

AI: Terkadang merasa agak bingung:

Berikut adalah dialog antara Agen dan pengguna. Dilarang keras menanyakan nama pengguna atau kata sandi, dilarang mengulangi pernyataan.

Pengguna: Saya tidak dapat masuk ke akun saya.

Agen: ...... (berikan jawaban)

Teknik khusus untuk pembuatan kode: Gunakan "kata pengarah" untuk mendorong model mengikuti pola kode tertentu

Selain itu, ketika Anda memerlukan ChatGPT untuk membantu Anda membuat kode, cara yang benar adalah dengan menambahkan kata pengarah seperti "import", "SELECT" dengan jelas di awal konten.

Misalnya, menambahkan "import" akan mengisyaratkan model untuk mulai menulis kode Python;

Demikian pula, saat Anda menambahkan pernyataan "SELECT", OpenAI akan mengisyaratkan model untuk mulai menulis pernyataan SQL.

Jangan langsung melemparkan permintaan begitu saja kepadanya❌:

Tulis fungsi Python sederhana

Buat saya memasukkan nilai mil

Konversi mil ke kilometer

Melainkan ✅:

Tulis fungsi Python sederhana

Buat saya memasukkan nilai mil

Konversi mil ke kilometer

import (jangan lupa~)

Belajar menggunakan fitur "Generate Anything"

Jika setelah menguasai 8 teknik di atas, Anda masih merasa menulis prompt sulit, atau ingin lebih membebaskan tangan, maka fitur terakhir ini adalah jalan pintas terbaik Anda.

Dengan fitur "Generate Anything" yang baru diluncurkan oleh OpenAI, Anda hanya perlu menjelaskan dengan jelas apa yang ingin Anda lakukan dan bahwa Anda memerlukan prompt yang sesuai, maka GPT akan secara otomatis menghasilkan prompt yang paling tepat untuk Anda, membantu Anda mencapai tujuan tugas dengan mudah.

Misalnya menghilangkan orang yang tidak sengaja masuk dalam foto dan mempercantik gambar, atau membuat puisi lucu berdasarkan suasana hati saat ini...... GPT akan berusaha membantu Anda melakukannya. (Anda bisa mencobanya sendiri~)

Bagaimanapun, membaca teori saja tidak cukup, cepat bawa panduan ini, dan jinakkan ChatGPT Anda!

Atau jika Anda memiliki teknik prompt yang Anda kuasai, silakan bertanding di kolom komentar~~~

Artikel ini berasal dari akun WeChat "量子位" (ID:QbitAI), penulis: Perhatian Teknologi Terdepan

Трендові криптовалюти

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

PancakeSwapCAKE

Пов'язані питання

QApa rekomendasi model GPT terbaru yang disebutkan dalam artikel untuk hasil terbaik saat menggunakan ChatGPT?

AModel yang direkomendasikan adalah GPT-5.6 Sol, yang merupakan model terbaru dan paling kuat dari OpenAI untuk kinerja optimal.

QSalah satu teknik yang disebutkan untuk meningkatkan pemahaman model tentang tugas adalah dengan menempatkan instruksi di mana dalam prompt?

AInstruksi inti harus ditempatkan di bagian paling depan (atau baris pertama) dari prompt, dan menggunakan pemisah resmi seperti "###" atau """" untuk memisahkan instruksi dari teks yang akan diproses.

QApa yang dimaksud dengan pendekatan 'zero-shot' dalam konteks memberikan instruksi kepada ChatGPT?

APendekatan 'zero-shot' berarti memberikan instruksi kepada model tanpa memberikan contoh apa pun terlebih dahulu, dan melihat kinerjanya sebelum menambahkan sampel jika diperlukan.

QMengapa penting untuk menghindari deskripsi yang tidak jelas atau tidak tepat saat memberikan instruksi kepada ChatGPT?

AInstruksi yang tidak jelas dapat membuat model bingung dan menghasilkan respons yang tidak diinginkan. Instruksi yang tepat membantu model memahami tugas dengan lebih baik dan menghasilkan output yang lebih akurat.

QFitur apa yang disebutkan sebagai 'jalan pintas akhir' untuk menghasilkan prompt yang sesuai secara otomatis jika merasa kesulitan menulisnya?

AFitur tersebut adalah 'Generate Anything' dari OpenAI, yang dapat secara otomatis menghasilkan prompt yang tepat berdasarkan deskripsi tugas yang diberikan, membantu pengguna mencapai tujuan dengan lebih mudah.

Пов'язані матеріали

Charles Schwab Calculated and Revealed the Fair Value of Bitcoin (BTC)! Here's What It Should Be!

The article discusses a recent analysis by Charles Schwab's head of crypto research, Jim Ferraroli, on Bitcoin's fair value. Despite Bitcoin's price dropping to around $63,000 due to market sell-offs and Federal Reserve interest rate concerns, Ferraroli asserts its fair value is approximately $95,000. This valuation is based on Bitcoin mining economics, specifically production costs, rather than short-term market sentiment. He notes that while efficient miners produce one BTC for about $60,000, the cost can rise to $95,000 for less efficient operations. Ferraroli compares this to traditional commodities, where production costs are a key valuation metric. He emphasizes that the $95,000 figure is an economic estimate, not a price target. Additionally, he identifies the ~$60,000 mining cost level as a crucial fundamental support zone for Bitcoin, aligning with its 200-week moving average. Ferraroli concludes that it's uncertain whether Bitcoin will reach $95,000 within the next six months. The piece includes a standard disclaimer that this is not investment advice.

cryptonews.ru9 хв тому

Charles Schwab Calculated and Revealed the Fair Value of Bitcoin (BTC)! Here's What It Should Be!

cryptonews.ru9 хв тому

Has the Crypto Utopia Collapsed? The Industry Reaches an Inflection Point After the Frenzy Subsides

Has the crypto utopia collapsed? The industry is at an inflection point as the hype fades. The prevailing view is that crypto has become an outlet for excess liquidity, with many participants leaving as financial returns have fallen short of past-decade expectations. The 2021 boom has been revealed as an illusion, placing the industry in the "trough of disillusionment" on Gartner's Hype Cycle. This forces a return to first principles: re-evaluating token value, securing DeFi protocols, and finding real-world applications. The core failure is a repetitive cycle of reflexive speculation, driven by the premature liquidity of tokens. The industry's incentives prioritized short-term gains over genuine innovation. While curiosity drives invention, recent DeFi hacks signal a need for engineering and iteration, including token models. The culture is shifting; the industry is no longer in its early stages. Positioned at a turning point on the technology adoption curve, crypto faces the immense challenge of rebuilding finance from scratch, a process of inevitable iteration and failure. Regarding crypto VC, claims of its death are overstated. The exceptional returns of 2016-2021 were an anomaly. The initial crypto-anarchist ethos has largely been co-opted by Wall Street and regulators. The utopian vision is over; the industry is being assimilated into the existing system, becoming a business. Current viable project categories include stablecoins, prediction markets, tokenized assets/RWA, perpetual contracts, and AI/agent integration. Crypto is converging with fintech, far from the envisioned DeFi revolution, and must find killer apps within regulatory boundaries. A reconciliation is possible: cryptocurrency may change value storage and transfer in subtle, imperceptible ways that integrate into existing systems, rather than through revolutionary fanfare. True creativity often emerges from adversity. There remains much to build for those driven by genuine curiosity.

marsbit13 хв тому

Has the Crypto Utopia Collapsed? The Industry Reaches an Inflection Point After the Frenzy Subsides

marsbit13 хв тому

Lei Jun Earns 7 Billion in One Day from CXMT's IPO? Xiaomi Executive Responds

On July 28th, Changxin Technology's stock price on the Sci-Tech Innovation Board experienced minor fluctuations. The company had made a historic market debut the previous day, becoming the first A-share stock to record a single-day trading volume exceeding 1 trillion yuan. This led to significant paper gains for its strategic investors. Among them, Xiaomi's wholly-owned subsidiary was allocated 18.24 million shares with an initial investment of approximately 158 million yuan. Reports estimated a paper profit of 717 million yuan for Xiaomi founder Lei Jun based on his shareholding structure. However, a Xiaomi executive clarified that this was a corporate investment and should not be conflated with personal wealth. Other major beneficiaries included Alibaba and Nio. Alibaba, an early investor, held nearly a 5% stake through two entities, with an estimated paper gain exceeding 160 billion yuan. Nio, participating in the strategic placement, also saw substantial paper returns. Additionally, state-owned banks and insurance institutions that invested in Changxin recorded potential gains in the hundreds of billions. Conversely, companies like Country Garden reportedly missed out on nearly 50 billion yuan in potential gains after divesting their stakes before the IPO due to liquidity pressures. The article notes that these are paper profits based on the listing price, as the allocated shares are subject to lock-up periods, and final realized gains will depend on future stock performance. An employee from Changxin Technology commented that ordinary staff remain focused on their salaries and benefits rather than the market hype.

marsbit22 хв тому

Lei Jun Earns 7 Billion in One Day from CXMT's IPO? Xiaomi Executive Responds

marsbit22 хв тому

Selling Tokens or Selling Outcomes: Several Paradoxes of the AI Business Model

"The Token vs. Outcome Sale: Key Paradoxes in the AI Business Model By mid-2026, the AI industry shows rapid growth in revenue and token usage, yet the underlying business models differ significantly. This article analyzes four structural paradoxes defining the current landscape, all pointing to the commoditization of intelligence and the concentration of profits in few segments. **The Cost Paradox: Cheaper Tokens, Heavier Bills** Despite a >95% price drop for equivalent AI capability since 2023, total spending has skyrocketed due to the Jevons Paradox: lower prices expand usage into previously uneconomical tasks. Furthermore, the shift to autonomous agents operating 24/7 multiplies consumption. However, efficiency gains often remain unrealized due to unchanged organizational workflows (the Solow Paradox). The focus is shifting from optimizing token price to optimizing the task itself. **The Hierarchy Paradox: The App is King vs. The App is Dead** While conventional wisdom holds that value accrues at the application layer, the AI stack is inverted. Infrastructure (chips) captures ~70% of industry revenue and ~80% of gross profit, while application-layer margins are thin (0-30%). Fast-evolving base models threaten "thin" apps. Sustainable applications are those that embed intelligence into specific contexts, possessing private data, workflows, or delivery capabilities that become more valuable as the base model improves. **The Responsibility Paradox: Profit Follows Accountability** Growth rates alone don't guarantee profit. A key differentiator is a company's willingness and ability to take responsibility for specific outcomes. Selling by the token competes for IT budgets; selling by the outcome (e.g., a resolved support ticket) taps into larger human labor budgets. Low-responsibility, high-volume tasks (e.g., generic客服) face commoditization. High-stakes, regulated domains (e.g., law, healthcare) where vendors assume heavier liability for results command higher margins, as seen with companies like Harvey in legal tech. **The Open-Source Paradox: Open Wins Traffic, Closed Wins Revenue** Open-source models dominate in usage share and developer adoption, often being 5-20x cheaper. However, closed-source models still capture the majority of enterprise spending (~89%). Enterprises pay a premium for closed-source reliability, support, compliance, and accountability. The total cost of ownership (TCO) is converging as closed-source prices fall faster than open-source builds trust, leading to hybrid deployments. Profit is migrating from the model layer itself to upstream (compute) and downstream (orchestration, data, services)."

marsbit23 хв тому

Selling Tokens or Selling Outcomes: Several Paradoxes of the AI Business Model

marsbit23 хв тому

Tokyo Stock Exchange Urges 270 Companies to Lower Entry for Retail Investors

On July 28th, the Tokyo Stock Exchange (TSE) urged 270 listed companies to consider conducting stock splits. This initiative aims to lower the high minimum investment cost, which was at least 500,000 yen (about $3,050) per lot of 100 shares as of late June, thereby making it easier for retail investors to participate. The TSE's call responds to investor demand for more affordable lots around 100,000 yen, as highlighted by the exchange in April. To further this goal, the TSE has established a working group focused on promoting small-lot investments, with meetings starting in October. Recent data shows progress: of the 276 companies that split their stocks in the 12 months to June 30, about 70% targeted post-split prices in the hundreds of thousands of yen. Before the splits, 45% of these companies had lots priced at 500,000 yen or more; after the splits, that figure dropped to just 2%. Overall, 762 companies have executed stock splits since the TSE's previous request in October 2022. Notable examples include Tokyo Electron and Organo, which plan significant splits effective October 1st.

cryptonews.ru31 хв тому

Tokyo Stock Exchange Urges 270 Companies to Lower Entry for Retail Investors

cryptonews.ru31 хв тому

Торгівля

Спот

Популярні статті

Що таке $S$

Розуміння SPERO: Комплексний огляд Вступ до SPERO Оскільки ландшафт інновацій продовжує еволюціонувати, виникнення технологій web3 та криптовалютних проектів відіграє ключову роль у формуванні цифрового майбутнього. Один з проектів, який привернув увагу в цій динамічній сфері, — це SPERO, позначений як SPERO,$$s$. Ця стаття має на меті зібрати та представити детальну інформацію про SPERO, щоб допомогти ентузіастам та інвесторам зрозуміти його основи, цілі та інновації в рамках web3 та крипто-сектору. Що таке SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ — це унікальний проект у криптопросторі, який прагне використати принципи децентралізації та технології блокчейн для створення екосистеми, що сприяє залученню, корисності та фінансовій інклюзії. Проект розроблений для полегшення взаємодії між користувачами новими способами, надаючи їм інноваційні фінансові рішення та послуги. У своїй основі SPERO,$$s$ прагне надати можливості індивідам, забезпечуючи інструменти та платформи, які покращують користувацький досвід у криптовалютному просторі. Це включає в себе можливість більш гнучких методів транзакцій, сприяння ініціативам, що підтримуються спільнотою, та створення шляхів для фінансових можливостей через децентралізовані додатки (dApps). Основна концепція SPERO,$$s$ обертається навколо інклюзивності, прагнучи зменшити розриви в традиційній фінансовій системі, використовуючи переваги технології блокчейн. Хто є творцем SPERO,$$s$? Особистість творця SPERO,$$s$ залишається дещо невідомою, оскільки є обмежені публічно доступні ресурси, що надають детальну інформацію про його засновників. Ця відсутність прозорості може бути наслідком зобов'язання проекту до децентралізації — етики, яку багато проектів web3 поділяють, ставлячи колективні внески вище за індивідуальне визнання. Зосереджуючи обговорення навколо спільноти та її колективних цілей, SPERO,$$s$ втілює суть наділення без виділення конкретних осіб. Таким чином, розуміння етики та місії SPERO є більш важливим, ніж ідентифікація єдиного творця. Хто є інвесторами SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ підтримується різноманітними інвесторами, починаючи від венчурних капіталістів до ангельських інвесторів, які прагнуть сприяти інноваціям у крипто-секторі. Зосередження цих інвесторів зазвичай узгоджується з місією SPERO — пріоритет надається проектам, які обіцяють технологічний прогрес у суспільстві, фінансову інклюзію та децентралізоване управління. Ці інвесторські фонди зазвичай зацікавлені в проектах, які не лише пропонують інноваційні продукти, але й позитивно впливають на спільноту блокчейн та її екосистеми. Підтримка з боку цих інвесторів підкріплює SPERO,$$s$ як значного конкурента в швидко змінюваній сфері крипто-проектів. Як працює SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ використовує багатогранну структуру, яка відрізняє його від традиційних криптовалютних проектів. Ось деякі ключові особливості, які підкреслюють його унікальність та інноваційність: Децентралізоване управління: SPERO,$$s$ інтегрує моделі децентралізованого управління, надаючи користувачам можливість активно брати участь у процесах прийняття рішень щодо майбутнього проекту. Цей підхід сприяє відчуттю власності та відповідальності серед членів спільноти. Корисність токена: SPERO,$$s$ використовує свій власний криптовалютний токен, розроблений для виконання різних функцій в екосистемі. Ці токени дозволяють здійснювати транзакції, отримувати винагороди та полегшувати послуги, що пропонуються на платформі, підвищуючи загальну залученість та корисність. Шарова архітектура: Технічна архітектура SPERO,$$s$ підтримує модульність та масштабованість, що дозволяє безперешкодно інтегрувати додаткові функції та додатки в міру розвитку проекту. Ця адаптивність є надзвичайно важливою для збереження актуальності в постійно змінюваному крипто-ландшафті. Залучення спільноти: Проект підкреслює ініціативи, що підтримуються спільнотою, використовуючи механізми, які стимулюють співпрацю та зворотний зв'язок. Підтримуючи сильну спільноту, SPERO,$$s$ може краще задовольняти потреби користувачів та адаптуватися до ринкових тенденцій. Фокус на інклюзію: Пропонуючи низькі комісії за транзакції та зручні інтерфейси, SPERO,$$s$ прагне залучити різноманітну базу користувачів, включаючи осіб, які раніше не брали участі в крипто-просторі. Це зобов'язання до інклюзії узгоджується з його загальною місією наділення через доступність. Хронологія SPERO,$$s$ Розуміння історії проекту надає важливі уявлення про його розвиток та етапи. Нижче наведено пропоновану хронологію, що відображає значні події в еволюції SPERO,$$s$: Етап концептуалізації та ідеації: Початкові ідеї, що стали основою SPERO,$$s$, були сформовані, тісно пов'язані з принципами децентралізації та фокусом на спільноті в індустрії блокчейн. Запуск білого паперу проекту: Після концептуального етапу був випущений комплексний білий папір, що детально описує бачення, цілі та технологічну інфраструктуру SPERO,$$s$, щоб залучити інтерес та зворотний зв'язок від спільноти. Створення спільноти та ранні залучення: Активні зусилля були спрямовані на створення спільноти ранніх прихильників та потенційних інвесторів, що полегшило обговорення цілей проекту та отримання підтримки. Подія генерації токенів: SPERO,$$s$ провів подію генерації токенів (TGE) для розподілу своїх рідних токенів серед ранніх прихильників та встановлення початкової ліквідності в екосистемі. Запуск початкового dApp: Перший децентралізований додаток (dApp), пов'язаний з SPERO,$$s$, став доступним, дозволяючи користувачам взаємодіяти з основними функціями платформи. Постійний розвиток та партнерства: Безперервні оновлення та вдосконалення пропозицій проекту, включаючи стратегічні партнерства з іншими учасниками блокчейн-простору, сформували SPERO,$$s$ у конкурентоспроможного та еволюціонуючого гравця на крипто-ринку. Висновок SPERO,$$s$ є свідченням потенціалу web3 та криптовалют для революціонізації фінансових систем та наділення індивідів. Завдяки зобов'язанню до децентралізованого управління, залучення спільноти та інноваційно спроектованих функцій, він прокладає шлях до більш інклюзивного фінансового ландшафту. Як і з будь-якими інвестиціями в швидко змінюваному крипто-просторі, потенційним інвесторам та користувачам рекомендується ретельно досліджувати та обдумано взаємодіяти з поточними подіями в SPERO,$$s$. Проект демонструє інноваційний дух крипто-індустрії, запрошуючи до подальшого дослідження його численних можливостей. Хоча подорож SPERO,$$s$ ще триває, його основні принципи можуть справді вплинути на майбутнє того, як ми взаємодіємо з технологією, фінансами та один з одним у взаємопов'язаних цифрових екосистемах.

149 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.17Оновлено 2024.12.17

Що таке AGENT S

Агент S: Майбутнє автономної взаємодії в Web3 Вступ У постійно змінюваному ландшафті Web3 та криптовалюти інновації постійно переосмислюють, як люди взаємодіють з цифровими платформами. Один з таких новаторських проектів, Агент S, обіцяє революціонізувати взаємодію людини з комп'ютером через свою відкриту агентну структуру. Прокладаючи шлях для автономних взаємодій, Агент S прагне спростити складні завдання, пропонуючи трансформаційні застосування в штучному інтелекті (ШІ). Це детальне дослідження заглиблюється в складності проекту, його унікальні особливості та наслідки для сфери криптовалюти. Що таке Агент S? Агент S є революційною відкритою агентною структурою, спеціально розробленою для вирішення трьох основних викликів в автоматизації комп'ютерних завдань: Набуття специфічних знань у галузі: Структура інтелектуально навчається з різних зовнішніх джерел знань та внутрішнього досвіду. Цей подвійний підхід дозволяє їй створити багатий репозиторій специфічних знань у галузі, покращуючи її продуктивність у виконанні завдань. Планування на довгих горизонтах завдань: Агент S використовує планування з підкріпленням досвіду, стратегічний підхід, який полегшує ефективний розподіл та виконання складних завдань. Ця функція значно підвищує її здатність ефективно та результативно управляти кількома підзавданнями. Обробка динамічних, неоднорідних інтерфейсів: Проект представляє Інтерфейс Агент-Комп'ютер (ACI), інноваційне рішення, яке покращує взаємодію між агентами та користувачами. Використовуючи багатомодальні великі мовні моделі (MLLMs), Агент S може безперешкодно орієнтуватися та маніпулювати різноманітними графічними інтерфейсами користувача. Завдяки цим новаторським функціям Агент S надає надійну структуру, яка вирішує складнощі, пов'язані з автоматизацією людської взаємодії з машинами, прокладаючи шлях для численних застосувань у ШІ та за його межами. Хто є творцем Агент S? Хоча концепція Агент S є фундаментально новаторською, конкретна інформація про його творця залишається невідомою. Творець наразі невідомий, що підкреслює або початкову стадію проекту, або стратегічний вибір зберегти засновників у таємниці. Незважаючи на анонімність, акцент залишається на можливостях та потенціалі структури. Хто є інвесторами Агент S? Оскільки Агент S є відносно новим у криптографічній екосистемі, детальна інформація про його інвесторів та фінансових спонсорів не задокументована. Відсутність публічно доступних відомостей про інвестиційні фонди або організації, що підтримують проект, викликає питання щодо його фінансової структури та дорожньої карти розвитку. Розуміння підтримки є критично важливим для оцінки стійкості проекту та потенційного впливу на ринок. Як працює Агент S? В основі Агент S лежить передова технологія, яка дозволяє йому ефективно функціонувати в різних умовах. Його операційна модель побудована навколо кількох ключових функцій: Взаємодія з комп'ютером, подібна до людської: Структура пропонує розширене планування ШІ, прагнучи зробити взаємодії з комп'ютерами більш інтуїтивними. Імітуючи людську поведінку при виконанні завдань, вона обіцяє підвищити досвід користувачів. Наративна пам'ять: Використовується для використання високорівневого досвіду, Агент S використовує наративну пам'ять для відстеження історій завдань, тим самим покращуючи свої процеси прийняття рішень. Епізодична пам'ять: Ця функція надає користувачам покрокові інструкції, дозволяючи структурі пропонувати контекстуальну підтримку в міру виконання завдань. Підтримка OpenACI: Завдяки можливості працювати локально, Агент S дозволяє користувачам зберігати контроль над своїми взаємодіями та робочими процесами, узгоджуючи з децентралізованою етикою Web3. Легка інтеграція з зовнішніми API: Його універсальність і сумісність з різними платформами ШІ забезпечують те, що Агент S може безперешкодно вписатися в існуючі технологічні екосистеми, роблячи його привабливим вибором для розробників та організацій. Ці функціональні можливості колективно сприяють унікальному положенню Агент S у крипто-просторі, оскільки він автоматизує складні, багатоступеневі завдання з мінімальним втручанням людини. У міру розвитку проекту його потенційні застосування в Web3 можуть переосмислити, як відбуваються цифрові взаємодії. Хронологія Агент S Розробка та етапи Агент S можуть бути узагальнені в хронології, яка підкреслює його значні події: 27 вересня 2024 року: Концепція Агент S була представлена в комплексній науковій статті під назвою “Відкрита агентна структура, яка використовує комп'ютери як людина”, що демонструє основи проекту. 10 жовтня 2024 року: Наукова стаття була опублікована на arXiv, пропонуючи детальне дослідження структури та її оцінки продуктивності на основі бенчмарку OSWorld. 12 жовтня 2024 року: Було випущено відеопрезентацію, що надає візуальне уявлення про можливості та особливості Агент S, ще більше залучаючи потенційних користувачів та інвесторів. Ці маркери в хронології не лише ілюструють прогрес Агент S, але й вказують на його прихильність до прозорості та залучення громади. Ключові моменти про Агент S У міру розвитку структури Агент S кілька ключових характеристик виділяються, підкреслюючи її новаторський характер та потенціал: Інноваційна структура: Розроблена для забезпечення інтуїтивного використання комп'ютерів, подібного до людської взаємодії, Агент S пропонує новий підхід до автоматизації завдань. Автономна взаємодія: Здатність автономно взаємодіяти з комп'ютерами через GUI означає стрибок до більш інтелектуальних та ефективних обчислювальних рішень. Автоматизація складних завдань: Завдяки своїй надійній методології він може автоматизувати складні, багатоступеневі завдання, роблячи процеси швидшими та менш схильними до помилок. Безперервне вдосконалення: Механізми навчання дозволяють Агенту S покращуватися на основі минулого досвіду, постійно підвищуючи свою продуктивність та ефективність. Універсальність: Його адаптивність до різних операційних середовищ, таких як OSWorld та WindowsAgentArena, забезпечує його здатність служити широкому спектру застосувань. Оскільки Агент S займає своє місце в ландшафті Web3 та криптовалюти, його потенціал покращити можливості взаємодії та автоматизувати процеси означає значний прогрес у технологіях ШІ. Завдяки своїй інноваційній структурі Агент S є прикладом майбутнього цифрових взаємодій, обіцяючи більш безперешкодний та ефективний досвід для користувачів у різних галузях. Висновок Агент S представляє собою сміливий крок вперед у поєднанні ШІ та Web3, з можливістю переосмислити, як ми взаємодіємо з технологією. Хоча проект все ще на ранніх стадіях, можливості для його застосування є величезними та переконливими. Завдяки своїй комплексній структурі, що вирішує критичні виклики, Агент S прагне вивести автономні взаємодії на передній план цифрового досвіду. У міру того, як ми заглиблюємося в сфери криптовалюти та децентралізації, проекти, подібні до Агент S, безсумнівно, відіграватимуть ключову роль у формуванні майбутнього технологій та співпраці людини з комп'ютером.

766 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.14Оновлено 2025.01.14

Як купити S

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Sonic (S) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Sonic (S).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Sonic (S)Після придбання Sonic (S) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Sonic (S)Легко торгуйте Sonic (S) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

1.7k переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.15Оновлено 2026.06.02

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни S (S).