「Prompt Caching」共找到 203 篇相关文章
卷疯了！这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars，还要“消灭”Prompt？
随着大模型能力突破，Agent 从概念走向应用。清华系 Agent 框架 Cooragent 开源获 1.9k stars。其创始人王政认为 Agent 框架要适应多样需求，解决泛化与精确性平衡等痛点，还分享了对 MCP、框架融合等看法。
卷疯了！这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars，还要“消灭”Prompt？
随着大模型能力突破，Agent 从概念走向应用，各类框架不断涌现。清华系团队发布开源框架 Cooragent，获 1.9k stars。创始人王政分享 Agent 发展洞察，指出大模型能力提升推动 Agent 商业化，还探讨 MCP、框架等多方面问题。
AI Agent 是长期运行的“风险系统”，如果你还只在防 Prompt Injection，说明已经落后一代了
AI安全公司CyberArk首席软件架构师Niv Rabin团队提出基于“指令检测”与“历史感知校验”的方法，防御大语言模型和AI Agent恶意输入与历史投毒攻击，介绍多种防御机制。
8B模型可以超过GPT-4o！并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp
大模型长文本推理存在瓶颈，作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新，能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%，特定任务超 GPT - 4o。
我手搓了一个Seedance 2.0分镜Skill：一键生成电影级Prompt，再也不用为提示词发愁了
作者为解决用Seedance 2.0写分镜提示词难题，手搓Seedance Storyboard Skill。它能引导用户完成分镜细节，输出专业提示词。作者实测4种风格案例效果佳，还介绍了Skill原理、安装使用方法。
AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
Claude：转述
作者李继刚每日阅读包含书、经典文章和最新文章。最新文章信息量大，让人消化不良。为此需要一个Prompt，输入文章链接或文本，输出转述精华，还给出了转化原理、方向等内容。
震惊！13万Star的GitHub仓库泄露了30+款AI工具的核心机密
system-prompts-and-models-of-ai-tools项目是AI界“维基解密”，收录30+款AI工具核心系统提示词。从多维度解密，有完整提示词、跨工具对比等。适用于多种从业者，还给出使用方法。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
来自 Manus 的一手分享：如何构建 AI Agent 的上下文工程？
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择，给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则，助开发者少走弯路。