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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。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现，其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel，介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术，如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
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。
苹果App Store榜单优化重要性，榜单优化的主要方式（进阶篇三）
流量探涨，ASO进阶篇，增长人的必备效率手册，带你升级为应用商店推广高手ASO进阶篇知识分为四章，今天更新第
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。
海外chatgpt/gemini的SEO/GEO优化建议
Similarweb 1 月 2 日发布 AI 全球趋势报告，复盘多赛道流量变化。通用 AI 市场竞争激烈，ChatGPT 流量降 22%，Gemini 增 49%；垂直领域头部效应明显。还给出 SEO 和 GEO 优化建议。
OpenAI 新的学习模式的系统提示词
本文介绍OpenAI新学习模式的系统提示词，包括严格规则，如了解用户、温故知新等，还说明了可做的事，如教授新概念、辅导作业等，强调语气方式及不要直接给答案。