这篇76页的论文叫《The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques》，主要讨论了各种提示技术，特别是文字提示技术，以及它们在不同模式中的应用。以下是论文的关键内容和一些简单解释：

主要内容：

1. 提示技术分类：

- 论文系统地分类了58种文字提示技术和40种其他模式的提示技术。

- 重点关注离散前缀提示，而不是填空提示，因为前缀提示在现代大型语言模型（如仅解码器模型）中更常用。

2. 提示技术的六大类别：

- In-Context Learning (ICL)：从示例/指令中学习。

- Zero-Shot：不使用示例的提示。

- Thought Generation：提示语言模型表达推理过程。

- Decomposition：将复杂问题分解。

- Ensembling：使用多个提示并聚合输出。

- Self-Criticism：让语言模型评估自己的输出。

3. ICL的设计决策：

- 讨论了示例数量、顺序、标签质量、格式和相似性等关键设计决策对输出质量的影响。

4. 多语言和多模式提示：

- 探讨了多语言提示技术，如先翻译提示和跨语言ICL。

- 涉及图像、音频、视频、分割和3D模式的多模式提示。

5. 复杂提示技术：

- 涉及访问外部工具的代理、代码生成和检索增强生成等复杂技术。

6. 提示技术的问题：

- 讨论了提示黑客攻击、过度自信、偏见和模糊性等问题。

- 提出了两个案例研究：MMLU上的基准技术和一个诱捕检测提示工程练习。

举例：

假设你在使用一个AI写作助手，想要生成一篇关于环境保护的文章。你可以使用In-Context Learning (ICL)方法，提供几个示例段落，让AI学习这些示例的写作风格和内容，然后生成新的段落。或者，你可以使用Zero-Shot方法，直接输入提示“写一篇关于环境保护的文章”，让AI在没有示例的情况下生成内容。

这篇论文对提示技术进行了详细分类和讨论，有助于更好地理解和应用这些技术，提升AI生成内容的质量和多样性。