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YC最新总结顶尖的提示词应该怎么写?
提示工程在大模型时代愈发重要,其核心在于提示词设计。近日,YC在播客分享从与大模型创业公司学到的提示工程实践,涵盖核心原则、进阶技巧、企业级实践、创业者模式等内容。
斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核,性能比人类专家优化得还要好!翻倍碾压原生PyTorch,华人主创
斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的,在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码,还使用多分支探索模式。
LLM又曝致命缺陷:根本不会看时钟!博士惊呆,准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷,读取时钟准确率仅38.7%,判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力,虽部分模型有亮点,但整体表现不佳,凸显训练数据和推理方式改进需求。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的?
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事,介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法,还提到该方法的效果及局限性 。
企业级Agent落地有了样板间!百融硅基员工批量上岗,“按结果”领工资
百融智能中报显示,受外部因素影响公司总收入波动,但AICC业务同比增长52%。其已在金融场景打磨能力并向多行业复制,采用RaaS按结果收费模式,还提出“技术重构型AI Roll - up”概念。
将 Pod 作为 worker 而非智能体:在 Kubernetes 上重新思考 AI 智能体的部署单元
在CNCF博客文章中,Lin Sun介绍kagent项目工作,认为Pod可能是智能体执行单元,却不适合作为部署、身份标识或生命周期单元。探讨了两种智能体部署方法及利弊,还提及新部署模式影响。
IJCAI 研究卓越奖得主 Nick Jennings:一个智能体的聪明,不如一群智能体的相遇|IJCAI 2026
8月18日,IJCAI 2026大会上,研究卓越奖得主Nick Jennings回顾智能体发展历程,指出当下智能体AI火热,它并非新概念,而是经数十年积累。还分享经验,展望从智能体到智能社会的未来。
具身智能空间视觉死穴,终于被最新顶会彻底解决!
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式,以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式,提出层次化数据解耦策略,该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA,打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA,将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习,在多基准测试表现强劲,保留模块化优势,为具身智能系统提供启发。
全球首个AI专家市场上线!把你的绝活打包,数字分身7x24小时变现
全球首个AI专家市场「袋袋」上线,降低「数字分身」变现门槛。非技术专家自然对话,技术大佬用CLI模式上传项目文件。买家可按需雇佣专家,获专业成品。袋袋有多项技术,保障安全且能自进化。