「提示词压缩」共找到 730 篇相关文章
操控宇宙万物？Gemini3.0生成最火的3D粒子交互案例（圣诞老人、Jarvis）丨附HTML.代码
最近用Gemini 3.0或GPT 5.2做3D粒子交互爆火，能生成可手势操作的爱心、圣诞树等。以往需数天写代码，现在和AI对话几轮就行。文中给出基础提示词，还展示多个案例及HTML代码获取方式。
真香！我用AI做PPT的血泪史：从“能用”到“真香”，V3版到底解决了什么？
作者因公开分享需做PPT，尝试多种AI PPT工具后，自己围绕Agent攒了一个。从V1到V3版不断改进，V3用多Agent提示词用法，风格多样且规则减少，还给出3步制作PPT的方法及后续功能拓展想法。
又多了一个哄孩子AI神器，一张破涂鸦竟能秒变迪士尼动画
年轻父母有了哄娃新法子，用AI可将涂鸦变动画。博主用Midjourney将妈妈30年前涂鸦做成动画，还给出提示词框架。介绍即梦、可灵、谷歌Veo3等工具，它们能快速生成音视频，各有优劣。还提到Meta的Animated Drawings玩法。
月费3万，成本为零：谁在收割企业的GEO焦虑？| 甲子光年
GEO指针对生成式AI进行结果优化，提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生，多数服务商报价随意、技术原始，靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战，未来提示词或成新货架。
Sora 2 惊现 LLM 推理能力，视频生成模型也能搞推理？
Sora 2在科学推理基准测试中获55%成绩，虽不敌GPT - 5，但一个视频生成模型能做推理令人惊讶。Epoch AI实验发现其可能借LLM重写提示词答题，网友也证实背后或有GPT - 4o等处理。此外，Google研究显示视频模型经大量训练或有推理能力。
关于多模态大模型Token压缩技术进展，看这一篇就够了
多模态大模型跨模态融合带来高计算成本，催生MLLM Token Compression研究。北大等机构人员基于压缩位置对方法系统归类，讨论特定场景压缩机制选择，还探讨了挑战与前景方向。
模型砍掉一大半，准确率反升15%！华科&阿里安全新研究实现ViT近乎无损的类特定压缩｜ICLR'26
华中科技大学联合阿里安全部提出Vulcan方法，一改传统压缩策略，通过“先训练再剪枝”实现ViT近乎无损的类特定压缩，为大模型服务小场景提供新路径，论文已被ICLR 2026接收。
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。
不得了，这个新技术把视频压缩到了0.02%！
中国电信人工智能研究院的生成式视频压缩（GVC）技术，将视频数据压缩率干到0.02%，还能保持画面高清连贯和细节。它以‘用计算换宽带’为核心理念，在实测中表现优异，有诸多应用场景。