「提示工程」共找到 1106 篇相关文章
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
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。
如何让Agent更符合预期？基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验
文章围绕云小二Aivis项目，分析Agent不按预期输出的原因，从预期和技术层面展开。还总结十大优化经验，如清晰预期、精准投喂上下文等，为构建和调优Agent提供参考。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈，北大团队提出SEAlign对齐框架：显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好，但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架，通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点，提升模型在真实工程任务表现，成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
半年研发、1周上线，1秒200行代码爆发？美团研发负责人：靠小团队奇袭，模型和工程能力突破是核心
6月10日美团推出首款AI Coding Agent产品NoCode。美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答诸多问题，如模型性能优化、产品竞争力、用户使用难点等，还提及产品未来规划和对行业发展的看法。
智谱首秀工程实战经验！Coding Agent日均数亿次调用，GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎，随着用户和调用量上涨，Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客，披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。
Vibe Coding 何必只在桌面 IDE，多端智能体协同的思考与设计
依托下一代开源 AutoDev 架构，在 AutoDev 多平台预览版中实现了 Server 与 Android 的架构一体化与协同。Vibe Coding 可按自然语言提示生成代码，现阶段能完成 80% 功能，但跨越剩下 20% 挑战需团队工程化落地。
不止AlphaFold，「药界ChatGPT」横空出世！华人女投资人深度揭秘
AI初创Chai Discovery宣布分子设计模型Chai-2重构药物设计逻辑，将抗体设计成功率从0.1%提升到16%，实现零样本设计。其联创认为这是范式革命，未来药神或成提示词工程师。
Chroma创始人「Context Engineering」5 步杀疯全网
文章聚焦Chroma创始人提出的「Context Engineering」，指出RAG已死，上下文工程崛起，还给出实用建议，如聚焦检索、混合召回等，介绍了上下文工程包含的数据摄入、查询等内容。
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。