「Prompt能力」共找到 3360 篇相关文章
爆火的AI三宫格图片，比我们的生活更像电影。
最近三宫格AI图片爆火，起初是唯美电影感写真配文艺台词，后各地文旅、宠物赛道等画风渐趋抽象。其制作简单，用豆包的Seedream 4.0即可，文中还给出Prompt模板，该现象内核是将生活电影化。
苹果M5「夜袭」高通英特尔！AI算力狂飙400%，Pro三剑客火速上新
苹果悄无声息更新官网，三款核心产品14寸MacBook Pro、iPad Pro以及Vision Pro换上全新M5芯片。M5芯片性能提升显著，AI能力连翻数倍，加量不加价，在AI、图形处理等多方面有重大升级。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
这次，LLM黑盒被LLM打开了~
随着大语言模型（LLM）能力提升，其内部机制更不透明。概念描述新范式用另一个 LLM 自动生成自然语言解释。介绍了描述对象、生成方法、评估指标，还提及社区关注方向，指出结合多种手段才能把解释变知识。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
微软：LLM上下文学习并非真的学习！
微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
稚晖君机器人炸场：全球首秀“真男人必会的韦伯斯特空翻”
智元的灵犀X2成全球首个完成韦伯斯特空翻的机器人，该动作对腿部爆发力和协调性要求高。稚晖君介绍其攻克难点的原理，完成此动作验证了硬件可靠性，也体现机器人应对复杂环境的能力。
开放全栈！超越π0，具身智能基础大模型迎来真·开源，开发者狂喜
继π0后，具身智能基座模型WALL - OSS正式开源，多项指标超越π0。它是通用多模态具身模型，具良好推理和泛化能力。背后自变量机器人刚完成近10亿A + 轮融资，开源将降低具身智能门槛。