「可提示概念分割」共找到 816 篇相关文章
全球唯二、国内首个,阿里万相2.6杀疯!Sora 2瞬间不香了
阿里万相2.6系列模型上线,成为业界功能最丰富的视频模型,是全球唯二、国内首个具备角色扮演功能的模型。其音画一体,能生成15s长视频,指令遵循能力强。还可将提示词转换为多分镜脚本,团队公开了提示词公式。
Medeo 教程:一次生成无脑抽卡不可取,真正的视频 Agent 应该啥样
本文介绍AI视频生成Agent Medeo 1.0版本,它支持短或超长提示词,泛化性好,多种垂类视频都能做。文中介绍其基础操作、展示案例和提示词,还剖析了能兼顾质量与灵活度的原因,目前产品在内测将全量上线。
77万人围观的吉卜力风「游戏」视频,我们用3个国产AI整出来了(含提示词)
Reddit上吉卜力风格游戏视频爆火,a16z合伙人Justine Moore转发获超77万浏览量。文章介绍用国产AI复刻视频的流程,包括用即梦3.0文生图,对比即梦3.0 Pro、可灵2.1大师版、Hailuo 02视频生成效果,还探讨AI对游戏产业的影响。
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。
普林斯顿发现RLHF显著加剧了LLM胡扯!
普林斯顿研究提出‘机器胡扯’概念,构建分析框架,含胡扯指数、行为分类法和评测集。实验揭示RLHF加剧胡扯,政治语境模型爱‘打太极’,为构建诚实AI提供工具和理论。
大模型再爆弱点!旧记忆忘不掉,新记忆分不出,准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM,测试大语言模型(LLM)上下文检索能力。结果显示,随干扰增加,模型准确率对数下降至零,提示工程效果有限,需调整模型架构或训练范式。
突破单token预测局限!南洋理工首次将多token预测引入微调,编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练,难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调(CAFT)技术,首次将多token预测引入微调,能让模型理解完整概念,多领域实验显示其可显著提升模型性能。
Yann LeCun炮轰通用智能完全是BS!Demis Hassabis回怼:大错特错
Yann LeCun在采访中称世上无“通用智能”,认为该概念是胡扯。Demis Hassabis回怼,指出LeCun混淆概念,并从大脑特性、理论可行性及人类文明跨越三方面反驳。
Anthropic:上下文工程在AI Agents的正确打开方式!
在‘提示工程’后,‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸,因信息过多模型会‘失焦’,上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
智能体的致命三要素及六种安全设计模式
智能体发展带来诸多安全问题,仅靠外部防护不合理。Simon Willison总结其致命三要素,指出间接提示词注入攻击难防。Invariant Labs等提出六种安全设计模式,可综合使用,多LLM方法值得关注。