「提示词生成」共找到 2590 篇相关文章
AI视频生成走向「演技生成」时代，生数科技Vidu全球发布Vidu Q2
9月25日，生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2，打破AI生成表情假、动作飘忽等问题，实现从“视频生成”到“演技生成”跨越，有AI演技生动、镜头语言丰富等亮点，已多端上线。
Codex自我蒸馏玩法火了！OpenAI员工亲授：复制粘贴就能让AI消灭重复劳动
OpenAI员工Vaibhav Srivastav爆出Codex「自我蒸馏」秘籍，复制提示词就能让它找出重复工作并打包。提示词从初版迭代到2.0版，覆盖更多场景且能直接创建项目。此外还介绍了Codex新功能及Vaibhav的其他玩法。
Google Nano Banana 与 GPT-4o Image 1：哪款 AI 图像生成更好？
2025年8月26日，Nano Banana发布引关注，而GPT - 4o Image 1是主流常用图像生成器。文章从关键指标、生成速度对比二者，又用相同提示词在多种场景对比，分析各有优劣，适用场景不同。
上下文工程比提示词工程好 10 倍，比 vibe 编码好 100 倍！Karpathy 站台，堪称「全新的氛围编码」。
Andrej Karpathy 提出「上下文工程」概念，Shopify CEO 更青睐它。研究显示开发者因 AI 幻觉和错误多，不信任其生成代码。上下文工程可成 AI 辅助开发核心技能，文中还介绍了相关开源项目及使用方法。
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。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method：如何把大模型系统提示词，变成一支“可复制的 AI 开发团队”？
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集，基于BMAD Core框架，有19个专业AI角色和50+条工作流，获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点，将AI开发工程化，可在多工具复用。
阿里通义发布Z-Image非蒸馏版基础模型版本，支持完整CFG和负向提示
阿里通义发布Z-Image基础图像生成模型，采用单流扩散Transformer架构，具核心创新技术。它是非蒸馏模型，支持完整CFG和负向提示，注重输出多样性和创意控制，已在Hugging Face开放下载。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
微软炸场了！一张图片仅需3即可生成带完整PBR材质的超高质量3D资产！
微软推出3D资产生成大模型TRELLIS，能接收文本或图像提示，输出高质量3D资产。其结果质量强，支持灵活切换输出格式和局部3D编辑，还给出安装和使用方法及项目地址。
腾讯开源混元Image 2.1：2K高清+完美文字嵌入，图文天花板来了
今天凌晨，腾讯开源最新图像模型混元Image 2.1，支持原生2K分辨率与长提示词，文字嵌入能力强，适用于专业场景。还开源加速版模型权重和提示词改写模型，评估显示其性能达开源最优，接近闭源商业模型。