「提示词原则」共找到 666 篇相关文章
革了程序员再革打工人：Anthropic发布Cowork，Claude Code走进数字办公自动化
Anthropic发布Cowork，让Claude Code走进数字办公自动化。Cowork是Claude Code理念延伸，能让普通用户驾驭强大代理能力，还能跨应用协作。不过使用时要警惕赋予权限、提示注入等风险。
人类遗忘的难题解法，被GPT-5重新找出来了
GPT-5 Pro从埃尔德什问题定位到关键文献，发现该“未解决”数学难题早在2003年已被解决。此前网友曾热烈讨论此问题，此外，有教授称GPT-5 Pro能快速发现论文漏洞。
7年了，OpenAI官方给出五代GPT对比，网友却怀念起「狂野」初代
OpenAI总裁分享给定相同提示下，GPT-1到GPT-5输出的差异，对比显示GPT系列在知识储备等方面不断进步，但网友看法不一，不少人怀念初代模型的‘狂野’。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
七校联合开源OpenWAM：机器人的「世界模拟器」来了
来自新加坡国立大学、清北等七所高校的研究团队，开源面向世界动作模型的全栈研究基础设施与基座OpenWAM，拆解核心问题，通过实验总结出高性能WAM构建原则，已通过仿真与真实机器人验证。
奖励是假的，能让Qwen提升25%性能却是真的！
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。
正交化之外是什么？微软等提出ARO优化器：训练提速1/3，揭示矩阵优化新「蓝海」
微软研究院联合多校发布论文，提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则，能让大模型训练提速约 1/3，比 Muon 高效 10% - 15%，还能全模型优化，揭示了矩阵优化新方向。
从极速复制“死了么”APP，看AI编程时代的技术选型
本文以复刻‘死了么’APP为例，分析AI编程时代技术选型。介绍开发工具，如Qoder；给出技术选型原则，像选声明式技术栈；还阐述Supabase优势，能降后端复杂度、省运维成本。
ChatGPT惊现“零点击攻击”，API密钥被轻松泄露，OpenAI暂未解决
ChatGPT存在“零点击攻击”安全问题，攻击者可通过向第三方应用文档注入恶意提示，窃取用户敏感数据和API密钥。OpenAI虽采取防范措施，但攻击者仍能绕过。专家为企业提出防范建议。
AI开始玩乐高了？我拼一小时的乐高，它几秒就搭好，LegoGPT开源了！
卡内基梅隆大学提出LegoGPT，是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集，训练自回归大模型生成设计，还开发纹理生成法，设计能手动或机器人组装。