「系统提示词学习」共找到 3232 篇相关文章
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
龙虾开始投简历了，月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工，写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化，展现犯错、复盘、改进的过程，体现AI从错误中学习的能力，也凸显人对AI调教的重要性。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
Pixel 10『打样』AI手机：苹果、华为、三星差几年？
谷歌发布被称为“全球最AI的手机”Pixel 10系列，全新Tensor G5+端侧Gemini Nano带来AI领先。文章将其与苹果、华为、三星手机对比，分析各品牌AI功能优劣势，指出未来手机竞争是硬件、系统与大模型的综合较量。
甲小姐对话程路：做能源领域的“自动驾驶”｜甲子光年
本文是甲小姐对话新奥能源程路，探讨能源领域“自动驾驶”。程路认为能源转型正当时，AI是关键。新奥泛能网构建数字能源运营系统，提出“能源领域的自动驾驶”分级概念，还介绍了数据处理、算法及落地应用等情况。
Andrej Karpathy 爆火演讲刷屏技术圈：AI 开启软件 3.0，重写一切的时代来了！
Andrej Karpathy 在旧金山 AI 创业学校演讲，指出 AI 开启软件 3.0 时代，自然语言成编程接口。软件经历 1.0 代码、2.0 神经网络权重，现进入 3.0 用提示词编程大模型阶段，还探讨大模型特性、应用及相关问题。
Kotlin Multiplatform 评估：跨平台开发中的优势与权衡
文章评估了 Kotlin Multiplatform（KMP）在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码，编译成原生代码获出色性能，保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题，但 Netflix 等大公司已用，未来潜力大。
阿里通义开源GUI智能体SOTA：2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI，通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束，自进化数据管线和在线强化学习提升性能，端云协同平衡隐私与效率，扩展动作空间打破局限，在多基准测试创SOTA。
智能流体力学青年学者论坛第28讲：伦敦城市大学Manolis Gavaises教授
智能流体力学青年学者论坛第28讲于2025年12月4日9点至12点在航空楼A110举办。多位学者分享成果，如Manolis Gavaises用机器学习建模多相流；方波李研究超临界流体湍流；陈杰石提出大涡模拟子网格模型等。
前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发
本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革，剖析工程化演进、性能优化进化，展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势，为开发者提供成长路径指导，强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。