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LearningPrompt 是一个致力于教授人们如何与AI系统有效沟通的在线学习平台。 以下是关于 LearningPrompt 的详细介绍： 一、平台背景与特色 创建背景：随着人工智能技术的快速发展，如何有效地与AI系统进行交互已成为一项重要技能。LearningPrompt 应运而生，旨在帮助用户掌握这门新兴的“AI语言”。 专家团队：平台由一群来自OpenAI、微软等顶尖AI公司的专家共同创建，确保了课程内容的权威性和前沿性。 开源与免费：作为一个免费开源的AIGC（AI生成内容）课程平台，LearningPrompt 让所有人都能平等地获取AI知识。 二、课程内容与结构 全面性：LearningPrompt 提供了80多个课程模块，涵盖了从基础到高级的各种提示工程技巧，包括ChatGPT基础使用、高级提示工程、AI安全、Midjourney图像创作、AI营销应用等多个热门AI工具的应用。 学习路径：平台为学习者提供了一个清晰的学习路径图，展示从基础到高级的学习过程。学习者可以根据自己的学习需求，快速找到所需的学习材料和指导。 个性化推荐：利用人工智能技术，LearningPrompt 根据学习者的学习历史和表现，提供个性化的学习推荐，帮助学习者更高效地找到适合自己的学习资源。 三、实践与应用 实践项目：除了理论知识外，LearningPrompt 还通过实践项目如HackAPrompt等，让学习者真正掌握技能。HackAPrompt 是一个全球性的AI安全竞赛，旨在提高AI系统的安全性。 实时反馈与评估：在学习过程中，LearningPrompt 会提供实时反馈和评估，帮助学习者了解自己的学习情况和表现，以便及时调整学习策略。 四、社区与互动 Discord社区：LearningPrompt 拥有一个庞大而活跃的Discord社区，学习者可以在这里交流经验、分享见解，并获得专家的指导。这种协作学习环境极大地促进了知识的传播和创新思想的碰撞。 技术支持与学习辅导：平台还提供技术支持和学习辅导，帮助学习者解决在学习过程中遇到的问题。 五、未来发展 扩展课程范围：随着AI技术的不断发展，LearningPrompt 计划增加更多关于AI伦理、大规模语言模型（LLMs）原理、AI辅助编程等主题的课程。 目标愿景：LearningPrompt 的目标是成为全球最全面、最权威的AI交互学习平台，帮助更多人掌握这项关键的未来技能。 六、用户评价 广泛认可：目前，LearningPrompt 已有超过200万用户和45,000多名Discord社区成员，受到了广大学习者的广泛认可。 总之，LearningPrompt 是一个全面、便捷且实用的在线学习平台，无论您是AI新手还是经验丰富的开发者，都能在这里找到有价值的资源，通过系统学习提示工程和AI交互技巧，更好地利用AI工具提高工作效率和激发创造力。

PromptPerfect 是一款先进的提示优化工具，专为大型语言模型（LLMs）和大型模型（LMs）设计，旨在提升这些模型的性能和生成内容的质量。

AiShort（ChatGPT Shortcut）是一个简洁易用的AI指令表，旨在提升用户与ChatGPT等AI语言模型的交互效率。它为用户提供了一个广泛的AI快捷指令库，方便用户快速找到适用于各种场景的提示词（Prompt），从而提升工作效率和生产力。

提示工程（Prompt Engineering）是开启大型语言模型（LLM）潜力的关键，它关注于提示词的开发和优化，帮助用户将LLM应用于各种场景和研究领域。

OpenCompass，也被称为“司南”，是由上海人工智能实验室推出的一款开源的大模型评测体系。评测体系从多种视角出发，量化大模型的能力。评估维度包括但不限于目标检测、文字识别、动作识别、图像理解和关系推理等基础能力，还涉及艺术与设计、商业、科学、健康与医学、人文与社会科学、技术与工程、数学推理等多个专业领域。

CMMLU（Chinese Multi-task Language Understanding）是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。CMMLU涵盖了从小学到大学或专业水平的67个主题，包括自然科学（如物理、化学）、人文科学（如历史、哲学）、社会科学（如经济学、政治学）等领域。

Open LLM Leaderboard 是一个由 Hugging Face 发布的开源大模型排行榜，旨在跟踪、排名和评估开源的大型语言模型（LLMs）。用户可以通过访问 Hugging Face 的官方网站或相关平台，查看 Open LLM Leaderboard 的最新排名和评估结果。

C-Eval是一个全面的中文基础模型评估套件，C-Eval评估套件包含了13,948个多项选择题，这些题目广泛覆盖了52个不同的学科领域，如科学、技术、工程、数学、社会科学、人文科学等。题目难度分为四个级别：初中、高中、大学和专业，以全面评估模型在不同难度任务上的表现。

MMBench是由OpenCompass社区开发的一款AI工具，旨在评估大规模视觉语言模型（LVLMs）的多模态理解能力。

FlagEval是北京智源人工智能研究院推出的一个大模型评测体系及开放平台,FlagEval覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音（Audio）和多模态（Multimodal）四大领域，提供多维度评测。

Holistic Evaluation of Language Models（HELM）是一个由斯坦福大学提出的语言模型综合评估框架。HELM对语言模型感兴趣的潜在应用场景（即用例）进行了广泛的分类。这些场景涵盖了多个任务、领域和语言，以确保评估的全面性。

SuperCLUE是中文通用大模型综合性评测基准，由CLUE团队推出，是中文语言理解测评基准（CLUE）在通用人工智能时代的进一步发展。SuperCLUE通过多层次、多维度的测评基准，覆盖语言理解与生成、知识理解与应用、专业能力、环境适应与安全性等多个方面。