「提示词策略」共找到 1388 篇相关文章
专治AI生图「人脸崩坏」,8倍速碾压GPT!新版FLUX.1多方位刷新SOTA
FLUX.1 Kontext是融合即时文本图像编辑与文本到图像生成的新一代模型,支持文本与图像提示,角色一致性强,速度快达GPT - Image - 1的8倍。它能解决AI生图“人脸崩坏”等问题,评估显示性能优异。
大模型推理也能“智能调度”:让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026
生成式奖励模型(GRM)推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架,将模型不确定性定义为调度信号,按需推理。文章从多维度解读该框架,并展示实验评估结果。
Anthropic逼急谷歌!布林下场亲自督战,组「追杀队」围剿Claude
谷歌联合创始人布林亲自督战,组建攻坚队「追杀」Anthropic,欲夺回编程能力差距。Claude在编程领域锋芒正劲,谷歌AI编码占比仅50%,而Anthropic已达100%。攻坚队聚焦长期写代码任务,策略转向优先训练内部代码模型。
5Y News|GIM 完成数千万元天使轮融资
日前,GIM宣布完成数千万元天使轮融资,由五源资本与Monolith投资。资金用于自研金融大模型迭代等。其定位自进化智能体投资平台,已推自研金融时序大模型,未来将推基金策略与产品。
Token 新译名:「智元」
文章讨论Token新译名「智元」,认为其比「词元」更合适。介绍英伟达GTC 2026上黄仁勋强调AI推理时代智元重要性,OpenClaw消耗大量智元引争议,还提及黄仁勋闭门会观点及多位大佬对「智元」译名的认可。
每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程,分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考,如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等,还探讨了未来发展挑战与趋势。
Anthropic:警惕评测排行榜!差别可能只是机器的内存更大,而已
Anthropic发工程博客指出,AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小,而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同,资源配置影响评测结果,排行榜分数差距或因硬件。
技术框架不重要,大厂简历不值钱?小哥不会写代码却进了Lovable,80% 靠聊天也能上生产
Lovable是当红AI产品公司,估值66亿美元,其开设全职Vibe Coder岗位。零技术背景的Lazar Jovanovic成首位该岗员工,他80%时间规划对话,介绍了Vibe Coding方法及应对问题策略,强调表达、品味等重要性。
谷歌AI的“心脏”长什么样?读懂TPU就够了
文章介绍了谷歌TPU的发展历程,从2015年为解决AI计算效率瓶颈自研,发展到如今成为谷歌“经济支柱”。还对比了谷歌、英伟达、亚马逊的芯片路线,强调谷歌全栈垂直整合策略使TPU在推理时代优势明显。
英伟达DLSS 4.5来了:Transformer再进化消除鬼影,“拼好帧”最高提至6倍还能动态调节
CES 2026英伟达在中国媒体见面会介绍了DLSS 4.5,它采用“双核心”策略,画质核心用第二代Transformer模型解决鬼影和闪烁,性能核心支持6倍插帧并能动态调节,还推出G - SYNC Pulsar降低动态模糊。