「prompt规则」共找到 402 篇相关文章
被轻视的巨大市场，大厂做不好的Local Agent为何难？| 甲子光年
文章指出大模型边际收益递减，AI竞赛规则生变，产业从‘参数竞赛’转向‘效率革命’。本地Agent有潜力，但主流产品体验差。GreenBitAI深耕低比特模型，推出Libra，有望撬开万亿美元增量市场。
骂得越狠，ChatGPT回答越准！PSU研究实锤，狂飙84%准确率
宾夕法尼亚州立大学团队研究发现，对ChatGPT越粗鲁，它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集，改写为五种礼貌等级共250个prompt测试，非常粗鲁时准确率达84.8%，非常礼貌为80.8%。
无惧AI失业潮的「铁饭碗」，微软揭秘了！能干到退休
AI就业冲击严峻，初入职场年轻人就业率下降，老板冻结招聘。微软研究梳理出易被AI替代的40个岗位，如口译笔译、写作者等；也分析出不易被替代的40个岗位，像采血护士、护工等。
AI搜索引擎领域大哥Perplexity AI 三层重排序系统与核心排名因素揭秘，必看！
国外研究人员分析揭示Perplexity AI部分排名规则和因素。其有三层重排序系统，人工配置权威域名，热门话题与YouTube相关。还总结8个核心排名因素，并给出SEO优化策略，体现搜索重质量趋势。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多问题模拟复杂推理场景。结果显示，DeepSeek - R1等模型高压下性能大幅缩水，REST能拉开不同模型差距，还揭示评测方法局限。
Claude 4破解困扰人类4年系统bug，30年码龄程序员200小时没搞定，GPT-4.1/Gemini-2.5也做不到
30年码龄程序员4年没搞定的顽固型‘白鲸bug’，Claude Opus 4配合Code模式，用30个prompt+1次重启，几小时就破解。此前GPT - 4.1等模型都失败，凸显Claude编程与推理能力强。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
启发学习：让大模型认知从外化到内生
当下大模型能力多靠人为框架，能力上限受限。文章提出“启发学习”，将其集成到推理侧成Isaac框架，通过Prompt与网络层注入复用旧经验，实验显示能大幅提升大模型任务性能。
NovaSilicon发表新论文：造芯的瓶颈不在工具，而在组织
NovaSilicon发表论文探讨超级智能在芯片领域的运用。随着芯片复杂度提升，传统EDA方法遇瓶颈，论文提出将芯片设计超级智能建模为AI组织，利用LLM等技术，重塑芯片设计行业，实现产业链智能化升级。
Claude Code把自己的提示词删掉80%，我照着砍了自己的60%
Anthropic将Claude Code系统提示词删减超80%，编码评测表现无明显下降。文章阐述删减背后判断，给出六条变化策略、四类文件写法及两条方法论，还介绍实施步骤，作者按此精简提示词约60%。