「提示词理解」共找到 1266 篇相关文章
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。
理解了巴菲特“补票”谷歌，就理解了字节、阿里与腾讯的AI入口大战
2026年初，字节、阿里、腾讯围绕AI入口与生态展开争夺。从巴菲特卖苹果买谷歌案例可理解这场大战，谷歌建成AI全栈生态，其他科技巨头布局时各有挑战，AI时代建立生态才能不败。
快速理解热门LLM大语言模型
本文用通俗易懂方式帮读者理解LLM、Transformer、Prompt等基本概念，介绍大模型API使用，如温度参数、角色设定等，还提及Function Calling、Agent、MCP等内容，并对AI未来发展作出假想。
Deep Search 如何理解业务仓库代码？
文章系统介绍Deep Search和Deep Research概念、与传统RAG区别、主流商业产品与开源方案、在代码领域应用及未来规划。提出Deep Search方案，构建独特代码理解与检索架构，还计划研发专用代码搜索Agent。
字节对 AI Coding 的理解，够深刻。
今年 AI Coding 赛道火热，国内外纷纷布局。字节跳动技术副总裁洪定坤在分享中阐述了字节对 AI 编程的理解，字节此前推出原生 AI IDE：TRAE。编程门槛因 AI 降低，未来有望贯穿软件开发全周期。
理解Ray Data分布式数据处理原理-源码分析
Ray Data是构建于Ray之上的分布式数据处理库，提供高性能且可扩展的API，可用于AI场景。文章从源码入手，分析其流式执行原理，包括读取数据源、构建数据处理、输出数据等环节，还介绍了LogicalPlan转PhysicalPlan及流式执行过程。
理解规范驱动开发：Kiro、spec-kit和Tessl
作者尝试理解规范驱动开发（SDD），查看了 Kiro、spec - kit 和 Tessl 三个自称 SDD 的工具。介绍了 SDD 定义、规范含义，分析评估工具的挑战，还指出工具存在不适合多数编程问题、审查体验差等问题。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）
文章为《深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）》，讲解各系统模块，如SandBox沙箱系统、记忆管理等，还介绍自进化、工作区与路由等机制，最后展望企业级智能体架构和应用方向演进。
OCR 赛道变天了：Datalab 要亲手杀死自己
Datalab推出Chandra模型，指出老一代pipeline OCR已到天花板。它从“切块识别”转向“整页理解”，在布局感知、数学支持、表格表单处理上表现出色，标志OCR从“识别字符”进入“理解文档”阶段。