AI提问并没有一个固定的公式，但是可以遵循一些最佳实践来提高提问的效果。如果你是程序员，你可能会更注重逻辑性、精确性和技术细节。以下是一些设计提问方式的建议：
- 明确目标：在提问之前，明确你想要解决的问题或达到的目标。
- 具体化问题：尽量具体地描述你的问题，包括你已经尝试过的解决方案和遇到的具体问题。
- 使用技术术语：由于你是程序员，使用正确的技术术语可以帮助AI更准确地理解你的问题。
- 逻辑结构：按照逻辑顺序组织你的问题，先从背景信息开始，然后是具体问题，最后是期望的结果。
- 避免假设：避免在问题中包含过多的假设，这可能会限制AI的回答范围。
- 提供上下文：提供足够的上下文信息，这样AI可以更好地理解问题的背景。
- 限定范围：如果问题很复杂，尝试将其分解成几个小问题，逐一提问。
- 使用关键词：在问题中包含关键词，这有助于AI快速定位相关信息。
- 避免模糊语言：尽量避免使用模糊不清的语言，如“有时候”、“可能”、“大概”等。
- 请求反馈：如果AI的回答不够清晰或不满足你的需求，请求更详细的解释或示例。
示例
假设你是一名程序员，正在开发一个使用机器学习算法的项目，并且遇到了一些性能问题。
错误示例：
- AI，我的代码有问题。
正确示例：
- 我正在使用TensorFlow框架实现一个卷积神经网络（CNN），用于图像识别任务。目前，我的模型在训练集上的准确率达到了90%，但在验证集上只有70%。我怀疑存在过拟合问题。我已经尝试了调整正则化参数和使用数据增强技术，但效果不明显。请问还有哪些方法可以减少过拟合并提高模型的泛化能力？
通过这样的提问方式，你提供了足够的背景信息，明确了问题所在，并且指出了你已经尝试过的解决方案，这有助于AI提供更有针对性的建议。
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