提示词缓存」共找到 622 篇相关文章

推荐文章7

实战·Agentic 上下文工程(下):实现一个可自我学习与进化的智能体原型

文章参考ACE论文架构与提示设计,实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试,也指出当前问题如LLM表现波动大等,并给出改进方向。

AI大模型应用实践
新闻资讯8

Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南

今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点,指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。

AGI Hunt
产品应用7

藏师傅教你用 Nano Banana 编辑图片做手办

前几天发 Nano Banana 测评后,很多人不知怎么用。刚好做手办图玩法火了,作者教大家在 LM Arena 用 Nano Banana 编辑图片、做手办图,还介绍把图片变视频及剪辑的方法。

歸藏的AI工具箱
产品应用7

突破视频时长限制!Manus上架视频生成功能,网友:比Sora更好

Manus上架视频生成功能,可通过连续拼接突破时长限制。它按“拍电影”方式,根据提示生成片段再合成故事。网友评价是新创作方式,但效果有提升空间,部分人认为比Sora好。

量子位
新闻资讯7

33岁稚晖君,上市公司董事长!

11月25日,上纬新材公告选举彭志辉(稚晖君)为董事长。智元机器人于2025年7 - 11月完成对上纬新材收购,成本约21亿。上纬提示股价风险,业务仍在开发未量产盈利,主营未变。

量子位
开源动态7

小红书发布 SWE-Bench Mobile:当 AI Agent 面对亿级用户 App 代码库,最高通过率仅12%?

小红书联合多科研机构发布 SWE-Bench Mobile,它是首个还原‘端到端’开发流程的基准,以小红书 App 实际任务为核心。评测显示,AI Agent 在移动端开发能力上限低,架构设计比模型本身重要,简单提示策略效果更好。

InfoQ
推荐文章8

Anthropic:我们如何构建多智能体研究系统

Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验,该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法,也提及生产环境的挑战,此系统处理开放式研究任务价值大。

宝玉AI
算法论文8

大模型能力,小模型成本!Google等 | 提出递归混合框架:MoR, 大幅提升LLM计算效率

Google提出递归混合框架(MoR),融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略,在不同路由机制各有优劣。实验显示,MoR在性能、计算和内存效率上表现出色,有望实现“大模型能力,小模型成本”。

AINLPer
开源动态8

开启端侧长文本时代!面壁全新架构,让小钢炮最快提升220倍

2025智源大会上,面壁智能发布MiniCPM 4.0模型,实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色,降低缓存需求,提高运行效能,还进行多维度架构创新,是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。

机器之心
算法论文8

1.5B推理模型新SOTA,RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒

QuestA通过在训练中注入解题提示,实现两项成果:在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能,还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题,为开发强推理模型打开大门。

机器之心