话不多说，先上效果图：
AI一键生成简历（简历中信息为模拟生成）
一觉醒来，科技圈掀起巨浪。Sam早前释放的风声成真，OpenAI今日正式发布GPT-o1模型，在AI领域投下重磅炸弹。从各项指标来看，GPT-o1相较前代有显著提升（红色部分为o1的进步之处）。
尤其在推理、数学、编程等方面，GPT-o1的能力提升尤为明显。让我们用几个逻辑测试题来对比一下它的表现吧！
池塘取水问题
『假设有一个池塘，里面有无穷多的水。现有2个空水壶，容积分别为5升和6升。问题是如何只用这2个水壶从池塘里取得3升的水。』
GPT-4o 测试一下，回答扑街。
测试一下 GPT-o1，完美回答。
地图上色问题
地图的相邻区域不能使用同一种颜色。现在有三种颜色：红、绿、蓝。请问如何为上面这幅地图着色？
由于 GPT-o1 没法输入图片，我们用 prolog 逻辑语言描述这个「上色问题」：
以下定义了一个地图着色问题：color(red).color(green).color(blue).:-color(B), color(C), color(D), color(E),\+ A=B, \+ A=C, \+ A=D, \+ A=E,\+ B=C, \+ C=D, \+ D=E.give me solution A,B,C,D,E,给出所有可能的答案，用中文回答
答案是六组，可以用 prolog 求解。
GPT-4o 直接扑街，给出了12组，答案全错。
Claude3.5 也直接扑街，和 GPT-4o 一样，答案全错
只有 GPT-o1 能答对 4组，不过还是漏了两组答案，还需要加油呀。
一时间，AGI 降临的声音很多。但是，需要注意，这个 草莓模型只在推理，数学，编程等 GPT 传统弱项上提升比较大，对于非推理任务，还是用 GPT-4o 方便。
否则，你会得到一个又差又耗时的结果，实测让 o1 写几千字小说，效果有时候还不如 4o。
一键直出简历
再来看看编程，不要搞复杂，写个简历试试吧
GPT-4o 结果：还行，但是吧，有点丑。
o1 结果：比 4o 好看hh，审美确实提升了，但是，还是很丑。
于是，我开启了"爆肝优化模式"：在群友建议下不断调整提示词生成简历。
不断调整细节，于是有了下面的简历。
群友看了反馈都不错。
提示词的复杂度不容小觑，我正在细心整理，争取尽快为大家提供一套稳定、美观、实用的提示词方案！
正如我常说：模型能力越强，提示词能发挥的潜力就越大！
大家可以先期待一波！
如果您也对这个项目感兴趣，欢迎点赞、转发、评论，让我看到大家的热情！
有需要这个的，点赞转发评论，让我看到大家的热情hh，热情越高，大家能用上的时间越短！
