谷歌的Anna Bortsova利用AI工具创作超现实主义图像和ASMR视频，采用“元提示”方法生成详细创作提示，取得惊艳效果。她鼓励大家选择热爱的主题进行实验，享受创作乐趣。

本研究提出了一种元提示方法，解决人类心智预期与大型语言模型的对齐问题。通过强化学习，该方法在2024年美国公开赛中实现了人类与AI内容审阅者的100%对齐，显著提升了内容质量。

该文综述提示学习研究进展，涵盖元提示（将复杂任务分解为子任务，在GPT-4上较传统支架方法平均提升约17%）、自动生成NLI数据改进句子嵌入、统一任务嵌入框架FUTE、多维任务提示MTPrompt、语义提示STPrompt、Eval4NLP 2023评测、MetaPrompter、EmotionPrompt及PromptIDE等，表明提示工程可提升大模型多任务性能。

该文综述大语言模型提示工程进展，涵盖思维链提示提升数学与符号推理、合成提示自动生成示例、Prompt Space 理论框架、元提示优化自动提示、结构增强提示提升逻辑规划与写作、迭代提示支持多步推理，并扩展至视觉语言任务。

本文综述元提示方法，以类型论和范畴论为框架，将复杂问题分解为子问题，在创意构思、复杂推理和多模态任务中优于少样本提示。元认知提示可提升GPT-4理解能力，元引导、MetaPrompting、PromptIDE、MTPrompt和AutoPrompt等进一步优化提示生成与任务适应。

该论文介绍了一种名为“元提示”的新技术，它在大型语言模型、多模态基础模型和人工智能系统中具有广泛的应用。该技术基于类型理论和范畴论，注重信息的结构和语法，提供了一种超越传统方法的框架。论文详细阐述了“元提示”的定义，并展示了它在不同人工智能应用中的优势。此外，论文还将“元提示”扩展到复杂推理领域，并将其推广到多模态基础模型设置中。这一技术的推广解决了整合不同数据类型的挑战，展示了处理复杂多方面数据的潜力。