「提示工程指南」共找到 1329 篇相关文章
OpenAI深夜发布ChatGPT Study:免费AI家教,彻底颠覆传统教育
今天凌晨1点,OpenAI发布ChatGPT Study学习模式,面向教育领域,有交互式提示等四种方法,能解读难题思路,免费版也有此模式。其底层有自定义系统指令,特色功能实用,不少内测用户已用它解决学习难题。
【医学影像分割】UN-SAM:一种高效且通用的细胞核分割模型
文章提出UN - SAM框架解决现有SAM在医学影像分割依赖人工标注、跨域泛化不足问题。它含三大模块,能自动生成提示、增强特征判别力和跨域分割精度,实验显示其在多数据集表现优,代码已开源。
RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。
叫板 OpenAI Sora?Manus 推出文生视频服务,计划向所有用户开放
近日,Manus AI 推出文本转视频生成服务,支持单条提示完成视频制作,目前供部分订阅用户抢先体验,计划向所有用户开放,对标 OpenAI Sora 等竞品。其母公司获投资,还与微软合作,系统有独特优势。
DeepSeek们越来越聪明,却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证,模型推理能力变强时,提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试,发现用CoT推理后执行准确率下降,还提出4种提升指令遵循效果的方案。
跟上 AI 的节奏:为演进式架构构建上下文存储库
本文探讨AI辅助开发带来的上下文认知断层问题。在开发中,AI前期提效但后期难题凸显,企业面临团队执行和管理层决策层面隐患。可通过融合三大工程规范构建上下文存储库解决,确保开发逻辑可控。
无需训练,如何提升黑箱VLM?CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来,视觉 - 语言模型(VLMs)改变图像理解范式,但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案,以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题,已被 ICLR 2026 接收。
写在 Claude Design 发布之后:如果明天巨头做掉了你的核心功能,你该怎么办?
Anthropic 发布 Claude Design,可从提示词生成设计稿等,让 Figma 市值蒸发。这引发对 AI 应用层产品的思考,当基础模型厂商收回能力,靠能力缺口的产品将失重,应用层需从工作流、数据等找机会。
Claude Code 推出 Monitor 功能,帮你随时盯梢
Claude Code 在 v2.1.98 版本推出 Monitor 功能,可让 Agent 后台挂监控脚本,解决轮询痛点。它能覆盖日志监控等多场景,与 /loop、/schedule 功能有别,使用有注意事项,反映 Anthropic 让其成工程系统的方向。
Anthropic 的 Harness 设计:build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章,探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题,采用GAN式对抗、三Agent编排,对比单Agent与多智能体产出,还介绍调教评估者及编排简化,提出Build to Delete原则。