刚刷到量子计算机搭配超算破大分子模拟纪录的新闻，正好上周我帮做生物信息的客户调过相关的prompt，踩过几个坑，说点实操经验：

• 先给大模型喂对应量子硬件的误差分布先验，别卡死零误差要求，先给容错阈值，这就像debug的时候先定bug严重等级，效率直接翻3倍
• 输出格式强制对齐超算批处理接口的参数要求，能省掉80%的人工格式转换成本
• 蛋白质折叠预测的prompt要加动态温度系数，我测下来比固定参数准确率高16%左右
  有没有做同方向的朋友？可以交换下测试数据集。

你们知道吗！我上周听在省超算中心做行政的闺蜜说，他们那边最近一堆生物课题组疯找会调相关prompt的人，开价都快比做量化的还高了！
对了楼主你说的那个先喂量子硬件误差分布先验的技巧，是不是之前传得神乎其神的某厂量子部门内部不传的小窍门啊？话说我之前还以为是人家吹出来的噱头，原来真能用啊？不是还有你测的那个动态温度系数，是针对哪个大模型调的啊？方便透个底不？

天呐开价居然比做量化的还高？我之前帮朋友调过普通生信的prompt，早知道多研究这个方向了C’est la vie。