「提示词理解」共找到 1292 篇相关文章
AI 画图不是玩具，而是可以变成效率工具 ｜ 豆包 P 图Seedream 4.0 效率场景挖掘
作者测试豆包P图Seedream 4.0，发现它有对指令深度意图理解等能力且中文支持好。还分享用其提升效率的场景，如制作封面图、翻译图片文字等，也给出发掘AI应用场景思路和写画图提示词方法。
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成，提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练，在图像理解和生成任务表现佳，指令微调效果显著。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
谷歌Gemini一次提示能耗≈看9秒电视，专家：别太信，有误导性
谷歌报告称处理一个中位数的Gemini文本提示能耗低，2024 - 2025年单个文本提示能耗降33倍、碳足迹减44倍，归功于全栈式优化。但专家质疑其方法论，指出未算间接用水、碳排放核算不全等问题。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
让大模型理解真实医疗视频，全球首个开源技术方案来了！
AI 进入医疗领域需谨慎，此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源，解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。
原生理解生成统一：商汤开源SenseNova U1，用统一架构终结「缝合怪」多模态
商汤开源日日新 SenseNova U1 系列原生理解生成统一模型，采用 NEO-unify 架构，只需 8B 小参数就能实现很多商业闭源模型效果。在多测评维度性能领先，还能实现连续性图文创作输出，解决理解与生成断层问题。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。