「提示词创作」共找到 857 篇相关文章
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，全网最猛AI视频模型免费了！我们手搓了一段「牛来」，效果绝了
AI短剧火爆，但创作者面临成本高痛点。Agnes Video 2.5系列模型上线Pavo平台，成本低效果好，其Flash版免费。Pavo还有「无限画布」和「Agent创作模式」，降低返工成本，实现低门槛创作。
龙虾也能当导演了！LibTV解锁全自动拍片，一句话从剧本干到成片
LiblibAI推出AI视频产品LibTV，是一站式AI内容创作社区。它把人和Agent当平等用户设计，人类可自由操控画布创作，也能让Agent一句话全自动出片，还集成多种模型，定价有竞争力。
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。
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。
本地无限画布，把AI创作玩出了新高度！
传统AI生图工具使用有局限，缺乏自由组织的畅快感。Infinite - Canvas是本地无限画布工具，支持多种生成后端，有普通和智能两种画布模式，具空间自由、覆盖不同用户等优势，还提供上手教程。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
Claude Agent Skills：从第一性原理深入剖析
本文深入剖析Claude的Agent Skills系统，它是基于提示的元工具架构，借助‘提示展开’与‘上下文改写’扩展大模型能力。文中以具体技能为例，介绍其机制、构建方法、编写规范及常见模式。
ElevenLabs 发布“视频到音乐”：AI 读懂视频内容，为其创作氛围匹配的 BGM。
ElevenLabs推出“视频到音乐”功能，其“Eleven Music”模型能分析视频上下文、情绪和风格，一键生成匹配的定制背景音乐，还能添加画外音和音效，为创作者提供端到端音视频解决方案。
APP 上线 40 天后，Sora 核心团队分享了他们对于 AI 社交的关键思考
Sora APP上线不到5天下载达100万次，近200万周活用户中70%在创作。其核心团队分享对AI社交思考，介绍玩法、设计理念，还谈及推荐算法、创作门槛、商业化等方面规划。