「低提示词」共找到 1531 篇相关文章
告别复杂提示词！蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求
蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出AlignXplore方法，通过强化学习让AI从用户行为归纳偏好并动态更新。该方法训练分两阶段，支持流式偏好推断，实验表现优异，是大模型个性化新尝试。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
OpenAI 详解规模化低延迟语音 AI 的 WebRTC 架构
OpenAI 介绍为全球规模低延迟语音 AI 调整 WebRTC 架构，将传统媒体终结模型换为中继收发器架构，分离职责，避免复杂逻辑堆砌与转嫁。此架构为实时语音技术布局补充基础设施细节，对架构师有参考价值。
「你是专家」竟成AI幻觉毒药？新论文一巴掌揭穿提示词最大骗局
最新论文证实，「让AI装专家」会可测量、持续地降低模型的准确率。研究发现，Persona Prompting的效果依赖多因素，专家人设提升的多是「对齐感」。为解决问题，研究人员发明PRISM算法。
深度体验TRAE SOLO 正式版，总结一点技巧(附完整可重现提示词和源码)
TRAE SOLO正式版面向国际版所有用户全量上线，模型能力提升且限免。它是响应式编码特工，适合复杂任务。有打通‘行动➔验证’闭环、SubAgent管理上下文等亮点，正式版还有多处升级，作者分享实战技巧。
YOLO + OpenClaw 缺陷检测智能体，低代码实战方案
文章介绍了YOLO + OpenClaw缺陷检测智能体低代码实战方案。先指出实时检测延迟问题，提出离线自动化方案。接着讲训练YOLO模型、创建OpenClaw技能、配置自动化任务及企业微信集成，还对比了与人工质检效果。
OpenAI Codex彻底火了，4个官方前端提示示例给你
OpenAI Codex热度飙升，很多用户从Claude code转投其怀抱。它在响应式和移动端前端开发表现出色，文中给出像素游戏、工作管理平台等4个官方前端提示示例及中英文表述。
「上下文工程」硅谷爆火，Karpathy亲自站台！提示工程瞬间失宠
继提示工程后，「上下文工程」在硅谷爆火，获Karpathy等大佬青睐。它是「全新的氛围编程」，是智能体成败关键。其范畴广，是科学也是艺术，为LLM构建上下文能解决定制任务。
低延迟、高吞吐，LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高，用户要低延迟，企业要高吞吐。工程师开发优化技术，如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎，还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。
英伟达4段简短提示词，IOI夺金！开源模型也能征服最难编程竞赛
英伟达研究者提出GenCluster框架提升开源LLM解题能力，让开源模型gpt - oss - 120b在IOI 2025获金牌级别高分。它执行‘海选+筛选+比拼+提交’流程，优势明显，标志开源AI里程碑式突破。