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谢赛宁团队新作:不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架,结合图形工具 (Blender) 与扩散模型,让视觉合成不再仅依赖文本提示,实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合,还透露两项训练技巧提升泛化性。
我收集了 12 条技术社区疯传的 Claude Prompt,如今这篇帖子火遍全网
近日一篇关于Claude提示词的整理帖在海外技术社区走红。发帖者汇总了‘被反复验证有效’的Claude Prompt,清单中的提示聚焦质疑、拆解等认知工作,InfoQ翻译整理了12条供参考。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈!KV缓存暴降90%,速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示,它降低KV缓存、加速TTFT,在多任务表现佳,为大模型与知识库结合提供新范式。
Claude Fable 5.1 发布:缓存读降价 75%,但实际更贵了
Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 和 Mythos 5.1。Fable 5.1 性能全面上涨,但出现价格悖论,缓存读降价 75% 实际更贵。在 Agent 类任务与 Opus 5 基本持平,推出 EFS 应对数据留存争议,还有多项科研演示。
Agent下半场!比Prompt更重要的是「上下文工程」,Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程,指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程,探讨了其与提示工程区别、重要性,给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
Claude Agent Skills:从第一性原理深入剖析
本文深入剖析Claude的Agent Skills系统,它是基于提示的元工具架构,借助‘提示展开’与‘上下文改写’扩展大模型能力。文中以具体技能为例,介绍其机制、构建方法、编写规范及常见模式。
Claude Skills 写作指南:从0到1看完就会,不会来找我
本文介绍Claude Skills写作指南,指出传统提示词使用麻烦,而Skills能解决问题。阐述其适用场景、定义、原理,还讲了创建方法、作者实践及完整写作工作流,可按需管理提示词。
比修驴蹄还魔性!谷歌这7段纸片动画,看完焦虑没了,第2支直接封神
全球网友爱刷解压视频,谷歌Gemini下场做带提示词的解压视频。它推出7段纸艺动画,包括火烈鸟起舞、圣托里尼落日等,靠高精准提示生成等打造,拓展想象边界,是通往美学与治愈的桥梁。
Omni-Effects:首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。
Karpathy:我不是要造新词,是「上下文工程」对 Agent 来说太重要了
Andrej Karpathy 认同Shopify CEO关于「上下文工程」的观点。它指为大语言模型提供恰当信息和工具,比提示词工程更重要。文章介绍其概念、与提示词工程区别,及写入、筛选等落地策略。