OpenAI Officially Teaches You 8 Tricks to Master ChatGPT

marsbitXuất bản vào 2026-07-16Cập nhật gần nhất vào 2026-07-16

Tóm tắt

OpenAI has released an updated guide with eight key strategies to get better results from ChatGPT: 1. **Use the latest model** (e.g., GPT-5.6 Sol) for best performance with prompt engineering. 2. **Provide clear, specific instructions**, detailing the desired content, format, style, and length. Avoid vague requests. 3. **Structure prompts effectively**: Place the core instruction at the beginning and use delimiters like `###` or `"""` to separate instructions from the text to be processed. 4. **Use examples and explanations** to clarify the exact output format and style you want. 5. **Adopt a stepwise approach**: Start with a zero-shot prompt (instruction only), then add a few examples (few-shot) if needed, and consider fine-tuning only as a last resort. 6. **Avoid vague or imprecise descriptions**. Use concrete terms (e.g., "3-5 sentences") instead of phrases like "keep it brief." 7. **Specify what to do, not just what to avoid**. After stating restrictions, guide the model toward the correct action. 8. **For code generation, use "leading words"** like `import` for Python or `SELECT` for SQL to steer the model into the correct pattern. Additionally, OpenAI's new "Generate Anything" feature can automatically create suitable prompts based on a simple description of your task. Mastering these techniques helps users get more accurate and useful outputs from ChatGPT.

Special Announcement, OpenAI's Latest Prompt Guide is Updated!

If you haven't tamed ChatGPT yet,

or are still struggling with its answers becoming increasingly tangled like a ball of yarn,

then you must save today's latest OpenAI prompt guide!

We have summarized eight little tricks from the official website to make your ChatGPT obedient and generate accurate content;

We also teach you how to use the official "Generate Anything" function to let AI automatically help you write a set of professional and useful instructions, saying goodbye to the pain of designing prompts.

Let's take a look!

First, Please Use GPT-5.6 Sol Whenever Possible

To achieve the best results, we recommend that friends with the capability manually switch to OpenAI's latest and most powerful model, GPT-5.6 Sol. (Newer models are generally easier to execute prompt engineering.)

Be Sure to Specifically Describe the Effect You Want in Your Instructions

When using ChatGPT, you can think of the model as an assistant who delivers acceptable quality but requires patient instructions in advance. Clearly tell it item by item: the content, results, word count, format, style, etc., that you want.

Note, don't give a vague instruction~

Otherwise, the one struggling on the edge of rework and working tirelessly later will still be you (doge).

Vague command:

"Write a poem about OpenAI."

Specific instruction:

Create a short inspirational poem about OpenAI, centered around the recent DALL-E product launch (DALL-E is a text-to-image machine learning model), imitating the writing style of {famous poet}.</n

For example, I want AI to help me plan where to go for the weekend.

Then I need to give it a clear goal, letting it know if I want to exercise, visit scenic spots, attend exhibitions, or eat out. Otherwise, you'll have to redo it several times, and your enthusiasm will be largely worn out during the back-and-forth.

Negative example❌:

This time it's right✅:

Prompt Optimization Technique: Place Instructions First + Use Correct Delimiters to Isolate Context

Secondly, during use, please place the core requirements at the very beginning (or first line) of the prompt, and use the officially recommended delimiters "###" or """"" to clearly separate "instructions" from "text to be processed":

❌Mixing them together is a NO:

Summarize the key points of the following text into a bulleted list.

{Enter text here}

Clear separation is a YES:

Summarize the key points of the following text into a bulleted list. Text: """{Enter text here}"""

This structure effectively improves the model's understanding accuracy of the task. For example, I used it to optimize a rhyming essay (randomly written, and only used the official delimiter "###" once before the text), and it really did it well. I'm very satisfied:

Before using this format, ChatGPT's output was always a bit off🤔:

However, it should be noted that what I used to test was just a very simple topic. When you put it into practice, it's best to use the official format completely~

Use Examples and Explanations to Make OpenAI Understand the Format You Want

For example, if I want to create a meme, it's best to give it some references and explanations first, letting it understand what kind of slogan I want to add, where to add it, and what effect I want. This way, ChatGPT can complete the task more thoroughly and respond faster:

Take the creation process of a meme in this article as an example. Don't let it improvise, it will be disastrous❌:

Explain it clearly and give a reference✅:

Start with Zero-Shot, Then Consider Adding a Few Examples, and Finally Consider Fine-Tuning Data

When performing a task, you don't need to throw all the data to AI at once;

You can give an instruction first and see how it does;

Then, based on its shortcomings, feed it a few examples.

If it still can't handle it at this step, you can prepare to do some "ideological work" for it—feed the model a large number of correct examples, train it, and solidify this ability into the model's parameters.

You can look at the examples👇:

Zero-shot

Extract keywords from the following text

Text:{Text content}

Keywords:

Few-shot - provide a couple of examples

Extract keywords from the corresponding text below.

Text 1: Stripe provides APIs that web developers can use to integrate payment processing into their websites and mobile applications. Keywords 1: Stripe, payment processing, APIs, web developers, websites, mobile applications##

Text 2: OpenAI has trained cutting-edge language models that excel at understanding and generating text. Our API provides access to these models and can solve almost any task that involves language processing. Keywords 2: OpenAI, language models, text processing, APIs##

Text 3:{Text content} Keywords 3:

Fine-tune: see fine-tune best practices here.

Reduce Vague or Imprecise Descriptions

When buying fruit in the summer, the real "tragedy" is often not spending a lot of money on a durian with a clear price;

But being lured by a promotional blackboard on the street, buying a seemingly cheap "blind box" where the quality relies entirely on a gamble.

After all, sometimes, expensive has its reasons. When you buy it, the price is clear, you know what you're getting, and the taste is sweet;

But once deceived, even if the seller's scale is honest, what you get might be a fruit with vague cost-effectiveness, no after-sales service, and its quality entirely up to fate.

For ChatGPT, the principle is exactly the same—you need to use precise instructions to make it "work steadily," not let it guess:

✅ChatGPT: Let's get to work, folks!

Describe this product in 3-5 sentences.

❌ChatGPT: A few sentences??(@#¥%&)

The introduction of this product should be as concise as possible, just a few sentences, no need for extra elaboration.

Don't Just Say "What Not to Do," Also Say "What Should Be Done" and "How"

Many friends, when using AI, might be too worried about AI generating results we don't want. So after stating what to do, they anxiously repeat instructions like "You cannot delete my first sentence," "Don't change the original meaning," etc.

Such concerns are completely normal.

It's just that OpenAI wants to remind everyone: After saying a series of "don'ts," you still need to tell ChatGPT what to do and how to do it~

✅What situation, what I want to do:

Context: Below is a conversation between an Agent and a user. The Agent needs to try to identify the problem and provide a solution, while refraining from asking for any personally identifiable information (PII). Do not request private information such as usernames or passwords; instead, guide the user to check the help documentation.

User: I can't log into my account.

Agent:......(Provide a response)

AI: Sometimes I feel quite helpless:

Below is a conversation between an Agent and a user. It is strictly forbidden to ask for usernames or passwords, and repetition is prohibited.

User: I cannot log into my account.

Agent:......(Provide a response)

Code Generation Specific Technique: Use "Leading Words" to Prompt the Model to Follow Specific Code Patterns

Additionally, when you need ChatGPT to help you generate code, the correct approach is to explicitly add leading words like "import," "SELECT," etc., before the content.

For example, adding "import" prompts the model that it should start writing Python code;

Similarly, when you add a "SELECT" statement, OpenAI prompts the model to start writing SQL statements.

Never just throw the requirements directly at it❌:

Write a simple Python function

Let me input a value in miles

Convert miles to kilometers

Instead✅:

Write a simple Python function

Let me input a value in miles

Convert miles to kilometers

import (don't forget~)

Learn to Use the "Generate Anything" Function

If, after mastering the above 8 tricks, you still find writing prompts challenging, or wish to further free your hands, then this final function is your ultimate shortcut.

With OpenAI's latest "Generate Anything" function, you only need to clearly state what you want to do and that you need a suitable prompt. GPT will automatically generate the most appropriate prompt for you, helping you easily achieve your task goals.

For example, removing accidentally captured passersby from photos and beautifying the image, or creating a humorous poem based on your current mood... GPT will try its best to help you do it. (You can try it out yourself~)

Anyway, knowledge from paper is ultimately shallow, so quickly take this guide and go tame your ChatGPT!

Or if you have handy prompt techniques, feel free to compete in the comments section~~~

This article is from the WeChat public account "QbitAI" (ID: QbitAI), author: Focus on Cutting-Edge Technology

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QWhat are the eight prompt writing tips suggested by OpenAI to improve ChatGPT's performance?

AThe eight tips are: 1. Use the most recent model (like GPT-5.6 Sol), 2. Provide specific and detailed descriptions of the desired outcome, 3. Place key instructions at the beginning and use delimiters (### or """) to separate instructions from text, 4. Use examples and explanations to clarify the desired format, 5. Start with zero-shot prompting, then use few-shot examples, and finally consider fine-tuning, 6. Reduce vague or imprecise language, 7. Tell the model what to do, not just what not to do, and 8. Use 'leading words' (like 'import' for Python) when generating code.

QWhy is it important to place key instructions at the beginning of the prompt and use delimiters according to OpenAI's guide?

APlacing key instructions at the beginning (or on the first line) and using delimiters like ### or """ helps the model better understand and prioritize the task by clearly separating the 'instruction' from the 'text to be processed.' This structure improves the model's accuracy in understanding and executing the task.

QAccording to the article, what is the recommended progression of methods (zero-shot, few-shot, fine-tuning) when getting ChatGPT to perform a task, and why?

AThe recommended progression is to start with a zero-shot prompt (just an instruction), then add a few examples (few-shot) if needed, and only consider fine-tuning with a large dataset if the previous methods are insufficient. This approach is efficient because it starts simple, adds context only as necessary, and reserves the resource-intensive fine-tuning for complex, specialized tasks.

QWhat is the 'Generate Anything' feature mentioned in the article, and how does it help users?

AThe 'Generate Anything' feature is a tool from OpenAI that automatically creates suitable prompts based on a user's simple description of what they want to achieve. It helps users by eliminating the need to manually design complex prompts, making it easier to accomplish tasks like photo editing or creative writing.

QWhat is the code generation-specific tip provided for getting ChatGPT to write code correctly?

AThe tip is to use 'leading words' or specific keywords at the beginning of the prompt to guide the model. For example, starting with 'import' signals the model to write Python code, and starting with 'SELECT' prompts it to write SQL. This helps the model follow the correct code structure and patterns from the outset.

Nội dung Liên quan

Khởi động sàn: Nửa nghìn tỷ mà Country Garden đã bán vội, và một sự chuyển giao thời đại

Ngày 27/7/2026, Changxin Technology (Trường Tân Công nghệ) lên sàn STAR Market với mức tăng 471,59%, đạt vốn hóa thị trường hơn 3.300 tỷ NDT, trở thành công ty có giá trị nhất trên sàn A. Một cái tên vắng mặt trong danh sách cổ đông hưởng lợi là Country Garden (Bích Quyên Viên). Năm 2021, tập đoàn bất động sản này đã đầu tư 2 tỷ NDT để mua 2,24% cổ phần Changxin, một công ty sản xuất bộ nhớ DRAM then chốt của Trung Quốc. Nhận định về ngành và "điểm nghẽn" trong chuỗi cung ứng bán dẫn của họ là chính xác. Đến cuối năm 2025, Changxin đã chiếm 7,67% thị phần DRAM toàn cầu và thu về lợi nhuận ròng lớn nhờ nhu cầu từ AI. Tuy nhiên, cuộc khủng hoảng bất động sản đã làm đảo lộn kế hoạch. Doanh số bán nhà của Country Garden giảm mạnh, nợ cao và áp lực giao nhà khiến họ cực kỳ cần tiền mặt. Tháng 12/2024, họ buộc phải bán toàn bộ cổ phần (khi đó còn 1,56%) trong Changxin với giá 2 tỷ NDT - đúng bằng số vốn ban đầu - cho quỹ đầu tư nhà nước của Hợp Phì. Số tiền này được dùng để tài trợ cho các dự án xây dựng và "bảo giao lâu". Khoản đầu tư đáng lẽ có giá trị khoảng 50 tỷ NDT vào ngày Changxin lên sàn đã bị bán non. Câu chuyện phản ánh sự chuyển giao thời đại: nguồn vốn từ ngành công nghiệp cũ (bất động sản) đã cố gắng nuôi dưỡng ngành công nghiệp mới (công nghệ cứng), nhưng chu kỳ cũ suy thoái quá nhanh trong khi chu kỳ mới chín muồi quá chậm. Country Garden nhìn thấy đúng tương lai của ngành, nhưng đánh giá sai thời gian mà chính họ có thể chờ đợi.

marsbit22 phút trước

Khởi động sàn: Nửa nghìn tỷ mà Country Garden đã bán vội, và một sự chuyển giao thời đại

marsbit22 phút trước

Zimbabwe chấp nhận bảy dự án fintech vào 'hộp cát' quy định

Ủy ban Chứng khoán Zimbabwe (SECZ) đã chấp thuận cho bảy dự án công nghệ tài chính (fintech) tham gia vào "khung thử nghiệm quy định" (regulatory sandbox) của mình, với trọng tâm chính là mã hóa tài sản (tokenization). Các dự án được phê duyệt bao gồm Zimbabwe Entrepreneurship Exchange, Ndarama Standard, Questview Brokers, Crowdaxe Capital, Procode Platforms, FINSEC và Colmin Resources Zimbabwe. Các lĩnh vực hoạt động bao gồm huy động vốn dựa trên blockchain, gọi vốn cộng đồng, giao dịch tổng hợp và mã hóa tài sản, chứng khoán cùng cơ sở hạ tầng. Đáng chú ý, bốn trong số bảy dự án tập trung trực tiếp vào tokenization. Việc tham gia sandbox cho phép các dự án được thử nghiệm có kiểm soát dưới sự giám sát của cơ quan quản lý. Tuy nhiên, ngay cả khi hoàn thành thử nghiệm thành công, điều này cũng không đảm bảo được cấp phép đầy đủ. Các công ty vẫn phải đáp ứng đầy đủ các yêu cầu đăng ký của SECZ trước khi bắt đầu hoạt động thương mại. Nhóm dự án với trọng tâm mã hóa tài sản này phản ánh xu hướng quan tâm ngày càng tăng trong việc sử dụng các công cụ dựa trên blockchain để mở rộng khả năng tiếp cận thị trường vốn và đưa các loại tài sản khó giao dịch vào các cấu trúc đầu tư được quy định.

cointelegraph40 phút trước

Zimbabwe chấp nhận bảy dự án fintech vào 'hộp cát' quy định

cointelegraph40 phút trước

Vì sao KIMI không được phép đi tiệm bar để ăn mừng chiến thắng?

Bài viết thảo luận về phản ứng trái chiều trên mạng xã hội sau khi đội ngũ AI Kimi tổ chức tiệc mừng tại một hộp đêm ở Bắc Kinh, nhân dịp ra mắt thành công mô hình K3. Nhiều ý kiến chỉ trích cho rằng hành động này thể hiện sự phù phiếm, xa hoa và thiếu tập trung, đặc biệt khi công nghệ của họ chưa đạt đẳng cấp số một thế giới. Tác giả so sánh với văn hóa Silicon Valley, nơi những buổi ăn mừng tương tự thường được diễn giải tích cực như biểu hiện của tham vọng, sự sáng tạo và tinh thần trẻ trung. Bài viết chỉ ra sự mâu thuẫn trong cách đánh giá: chúng ta có thể ngưỡng mộ và chấp nhận phong cách sống "phá cách" của giới tinh hoa công nghệ phương Tây, nhưng lại dễ dàng phán xét lối sống của những người thành công trong nước. Nguyên nhân sâu xa được phân tích là do "sự sùng bái Silicon Valley" tiềm ẩn và chủ nghĩa đạo đức đề cao sự chịu đựng gian khổ. Văn hóa này từ lâu đã gắn liền thành công với sự hy sinh, khiến công chúng khó chấp nhận hình ảnh những nhà khoa học, kỹ sư tài năng tận hưởng niềm vui sau thành tựu. Bài viết kết luận rằng, việc đánh giá một công ty nên dựa trên sản phẩm, công nghệ và mô hình kinh doanh, chứ không phải qua cách họ ăn mừng. Một nền văn hóa công nghệ trưởng thành cần học cách chấp nhận rằng những thiên tài Trung Quốc cũng có quyền được vui vẻ và tận hưởng thành quả lao động của mình.

marsbit44 phút trước

Vì sao KIMI không được phép đi tiệm bar để ăn mừng chiến thắng?

marsbit44 phút trước

Thị trường chứng khoán Nhật-Hàn sụp đổ! Nikkei giảm hơn 4%, KOSPI lao dốc 8%, thị trường hoảng loạn trước tuần công bố báo cáo tài chính của các gã khổng lồ AI

Thị trường chứng khoán Nhật Bản và Hàn Quốc lao dốc mạnh trong phiên sáng thứ Ba, với chỉ số Nikkei 225 giảm hơn 4% và chỉ số KOSPI của Hàn Quốc sụt tới 8%, buộc phải kích hoạt cơ chế ngắt mạch. Đợt bán tháo được dẫn dắt bởi các cổ phiếu công nghệ bán dẫn và AI, như Tokyo Electron, Kioxia, Samsung Electronics và SK Hynix – cổ phiếu SK Hynix từng lao dốc 30%. Nguyên nhân chính đến từ lo ngại về tính bền vững của làn sóng đầu tư vào AI. Thông tin về các thỏa thuận cung ứng AI trị giá lớn của Nvidia, cùng với chi phí bảo hiểm vỡ nợ của công ty này tăng vọt, đã làm dấy lên nghi ngờ về rủi ro tín dụng và tốc độ chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI. Cạnh tranh từ Trung Quốc trong lĩnh vực thiết bị sản xuất chip cũng gây áp lực lên các nhà cung cấp Nhật Bản. Các chuyên gia nhận định đợt bán tháo phần lớn do tâm lý bi quan, hơn là sự thay đổi cơ bản ngay lập tức. Nhà đầu tư đang đặt câu hỏi về khả năng duy trì mức chi tiêu vốn khổng lồ và lo ngại về định giá quá cao. Bối cảnh này diễn ra ngay trước mùa báo cáo tài chính quan trọng của các gã khổng lồ công nghệ Mỹ như Meta và Apple, cũng như báo cáo kỷ lục dự kiến từ SK Hynix. Kết quả này được kỳ vọng sẽ là thước đo tâm lý cho toàn ngành phần cứng AI toàn cầu, và ngay cả một kết quả thấp hơn kỳ vọng nhỏ cũng có thể gây biến động mạnh.

marsbit59 phút trước

Thị trường chứng khoán Nhật-Hàn sụp đổ! Nikkei giảm hơn 4%, KOSPI lao dốc 8%, thị trường hoảng loạn trước tuần công bố báo cáo tài chính của các gã khổng lồ AI

marsbit59 phút trước

Hong Kong chuẩn bị cho các ngân hàng ứng phó với các mối đe dọa lượng tử song song với thúc đẩy mã hóa tài sản

Cơ quan Tiền tệ Hong Kong (HKMA) đã công bố một khuôn khổ đánh giá mức độ sẵn sàng của các ngân hàng trước các mối đe dọa từ máy tính lượng tử, trong bối cảnh thành phố đẩy mạnh sử dụng tiền gửi mã hóa, tài sản kỹ thuật số và thanh toán trên blockchain. HKMA giới thiệu một sách trắng và Chỉ số Sẵn sàng Lượng tử (QPI) đầu tiên cho ngành, cho thấy điểm số chung của toàn ngành chỉ đạt 2,3/10 và khoảng một nửa tổ chức được khảo sát chưa có kế hoạch chính thức ứng phó hậu lượng tử. Mục tiêu là đạt điểm QPI 10 vào năm 2030. Động thái này diễn ra khi Hong Kong chuyển nhiều hoạt động tài chính truyền thống lên sổ cái phân tán. Kể từ 2023, Hong Kong đã phát hành ba đợt trái phiếu xanh mã hóa trị giá khoảng 16,8 tỷ HKD, đồng thời HKMA đang thúc đẩy tiền gửi mã hóa và thanh toán tài sản kỹ thuật số thông qua Dự án Ensemble. Sách trắng cảnh báo các ứng dụng sổ cái phân tán và mạng thanh toán phụ thuộc nhiều vào mật mã học và có thể bị gián đoạn nghiêm trọng nếu các biện pháp bảo vệ này bị xâm phạm. Sáng kiến lượng tử nằm trong Chiến lược Fintech 2030 của HKMA, với mã hóa tài sản là một trụ cột chiến lược. Cơ quan này cho biết sẽ đẩy nhanh mã hóa tài sản trong thế giới thực, phát hành trái phiếu chính phủ mã hóa thường xuyên và thử nghiệm các công cụ Quỹ Trao đổi được mã hóa. Theo Bộ trưởng Tài chính Paul Chan, đến cuối năm 2025, các ngân hàng tại Hong Kong đang lưu ký hơn 14 tỷ HKD tài sản kỹ thuật số, tăng khoảng 180%, trong khi tiền gửi mã hóa đạt 29 tỷ HKD. Sách trắng lưu ý rằng máy tính lượng tử quy mô lớn có khả năng chạy thuật toán Shor cuối cùng có thể phá vỡ các hệ mật RSA và đường cong elliptic được sử dụng rộng rãi, cho phép kẻ tấn công giải mã dữ liệu hoặc làm giả chữ ký số. HKMA khuyến nghị các ngân hàng cần bắt đầu kiểm kê, đánh giá rủi ro và lập kế hoạch chuyển đổi sang mật mã hậu lượng tử ngay từ bây giờ.

cointelegraph1 giờ trước

Hong Kong chuẩn bị cho các ngân hàng ứng phó với các mối đe dọa lượng tử song song với thúc đẩy mã hóa tài sản

cointelegraph1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 969Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 2.0kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片