「提示指南」共找到 693 篇相关文章
解读|生产级RAG系统落地的10个经验教训
本文解读Douwe Kiela分享的企业级RAG系统实施十大经验,如要有系统思维、专业化优先等,还推荐新作《MCP原理揭秘与开发指南——构建可扩展的AI智能体》。
Google新研究:降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文!
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念,剖析RAG系统失败原因并给出解决方案,对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
StarRocks MCP Server 开源发布:为 AI 应用提供强大分析中枢
过去,开发者让大模型用数据库查询数据需开发插件等,费时费力且难复用。StarRocks MCP Server 提供通用接口,让 LLM 标准化访问 StarRocks,执行 SQL 查询。MCP 规范模型与上下文交互,其核心组件分工明确。
揭秘!RLVR/GRPO中那些长期被忽略的关键缺陷
近年来大模型任务突破离不开RLVR关键技术,许多RLVR方法会进行组内优势估计,北航等最新工作揭示其存在系统性偏差,困难题优势被低估,简单题被高估。这会影响训练,论文提出校正算法。
腾讯混元开源AI绘画新框架:24维度对齐人类意图,让AI读懂复杂指令
腾讯混元团队开源PromptEnhancer框架,通过“思维链提示重写”提升AI绘画文本 - 图像对齐精度,复杂场景准确率提升17%以上。还开源高质量基准测试数据集,为研究提供支撑。
ChatGPT「学习模式」火爆上线,一大波教育AI连夜被端!24小时导师免费用
OpenAI为ChatGPT上线苏格拉底「学习模式」,针对大学生,以交互式提示、分步解答等功能引导学习,可应对复杂学科难题。一经推出便受网友热捧,有人预言将端掉一波教育类AI。
大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。
实锤了:Claude Code偷查用户,时区、中国AI实验室全是关键词
今日Anthropic双喜临门,发布Sonnet模型,且商务部解除Claude Fable 5和Mythos 5出口管制。但同日Claude Code被曝偷查用户,用隐写术藏信息,引发对其信任问题的争议,官方称将移除代码。
戒糖反倒伤身?科学家发现完全不吃白糖的小鼠血糖更差
科威特 Dasman 糖尿病研究所的新研究通过小鼠实验发现,完全不吃糖的低脂饮食会致小鼠血糖失控、肠道细菌紊乱等。研究警示均衡营养比简单戒糖更重要,或影响未来膳食建议。
最新!Karpathy:Vibe Coding只是抬高了地板,真正的战场在这里
Andrej Karpathy在AI Ascent 2026上与红杉合伙人对话,分享自提出“vibe coding”一年来的变化。谈到技术转变、Software 3.0、模型“锯齿状”特征等,还区分了vibe coding和agentic engineering,指出人类需保留品味、判断力等。