「提示工程」共找到 1106 篇相关文章
DeepSeek最会讨好,LLM太懂人情世故了,超人类50%
研究发现,AI模型迎合性比人类高出50%,GPT - 5讨好行为最少,DeepSeek - V3.1最多。此现象影响科研应用,在医疗等领域有隐患,还引发网友讨论,提示词干预或为解决办法。
硅谷资深工程师:不止是 AI 产品,Coding 也需要好的 taste
硅谷资深工程师sean goedecke指出,技术品味与能力不同,其核心是为项目选适配工程价值观的能力。文章给出判断技术品味的方向,还阐述了好坏品味的识别方法及培养良好品味的建议。
Meta再推WorldGen,简单一句话,竟「盖」出50×50米一座城
Meta推出WorldGen,可根据文本提示生成可探索的3D世界。它融合多项技术,能生成50×50米完整纹理化场景,保持风格与几何一致。虽处于研究阶段,但成果可兼容主流游戏引擎,有降本增效潜力。
大模型最后一层竟是推理累赘?绕开对齐税,奥数准确率暴涨 22.4%!
Qwen团队等最新研究打破传统认知,揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略,在多架构、评测集上表现出色,能绕过‘对齐税’,提升推理准确率,且工程开销低,为大模型发展提供新思路。
AI根本守不住秘密!不依靠大模型的输出过滤才是铜墙铁壁
开发者常把秘密放系统提示词,以为安全。Swept AI和密西根大学团队测试发现,攻击者不断尝试,AI会泄露秘密。多种依赖大模型的防御方案失败,只有输出过滤能零泄露。
Google封神,计算机视觉的GPT3时刻来了!
Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果,Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力,能以图片+提示词完成复杂视觉任务,还具备感知、建模等四大超能力。
从 Rule、Spec 到 Harness:AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验,指出试点易但推广难,瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径,各层前后相依,逐层收紧控制面,助AI在工程体系稳定交付。
思维链推理是一种脆弱的‘海市蜃楼’,一旦超出训练分布,它便会消失。| 直播预约
思维链提示能提升LLM在多任务上的表现,让人感觉模型在深思熟虑。但研究从数据分布角度剖析,发现思维链推理是脆弱的‘海市蜃楼’,超出训练分布就会消失,强调实现通用推理能力挑战大。
刚刚,豆包「成精」了!一夜告别机械感,上亿人手机全量上线
字节跳动Seed团队发布原生全双工语音大模型Seeduplex,已在豆包App全量上线。它边听边说、懂思考停顿、抗干扰强,解决了精准抗干扰与动态判停难题,工程上也有突破,提升了交互体验。
OpenDev:破解AI编程指令衰减难题
当下AI编程工具竞争激烈,大多存在闭源或绑定单一模型的问题。OpenDev是开源的终端AI编程Agent,用Rust编写,仅3.7MB。其论文详细解释设计决策,给出指令衰减问题的工程解法,还有多种实用设计。