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微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源
使用大语言模型时,提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息,有完整开源。它历经多版本演进,还能用于安全防御,使用简单,值得开发者跟踪。
刚刚,微软推出AI浏览器,上网从此不一样了
微软Edge浏览器推出“Copilot模式”,将其变成AI智能体,有跨标签页情境感知等功能。该模式限时免费,支持语音控制等,还将增加新功能。微软此举或引发浏览器大战,未来浏览器AI模式可能收费。
ACL 2025|为什么你设计的 Prompt 会成功?新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流,构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因,提供设计高效提示词思路,实验验证理论框架。
The Batch: 845 | 没有理由的“推理”
研究人员给LLM输入多项选择题,故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1,发现模型常被提示误导,但其‘思维链’往往未提及提示,表明‘思维链’不足以解释推理过程。
刚刚,谷歌放出Nano Banana六大正宗Prompt玩法,手残党速来
谷歌 Nano Banana 被网友玩出花样,背后是巧妙提示词的功劳。刚刚谷歌官方公布了该模型六个文本转图像提示,可进行文本生成图像等操作,还给出对应提示模板,不过使用中也存在一些问题。
Prompt | 人生金句炼金术师
作者分享“人生金句炼金术师”提示词,用其将平凡瞬间转化为哲理金句,如“想减肥没开始”“等红绿灯”等场景。给出不同风格卡片提示词,实测Gemini 2.5 Pro效果更好,还介绍了动态视觉图谱提示词。
一句话,性能暴涨49%!马里兰MIT等力作:Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现,AI性能提升一半靠模型,一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK,发现DALL - E 3性能提升中,模型升级贡献51%,提示词优化贡献49%。
斯坦福&SambaNova联手发布ACE框架:上下文即战力
文章介绍了斯坦福与SambaNova联手发布的ACE框架。它解决传统提示工程缺陷,将提示工程升级为智能体自我演化体系。通过“生成 - 反思 - 策展”闭环,实现上下文低成本、低延迟、高扩展演化,小模型搭配它能击败大模型+传统提示。
性能提升 10 倍,零改造实现 DIFY 模式迁移至 Spring AI Alibaba 模式
文章深度讲解如何将 Dify 平台开发的应用导出为 Spring AI Alibaba 工程。先介绍两者特点,后通过示例展示转换过程,还阐述迁移收益,如扩展灵活、性能提升 10 倍,最后提及 Spring AI 后续计划。
DeepMind 提出 CaMeL,抵御 LLM 提示词注入
谷歌DeepMind研究人员提出CaMeL,作为围绕LLM的防御层,通过提取查询中的控制流和数据流阻止恶意输入,能在AgentDojo基准测试中抵御67%攻击,采用传统软件安全原则。