反向提示词」共找到 564 篇相关文章

开源动态8

NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%

大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。

机器之心
推荐文章7

实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化

在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。

AI大模型应用实践
产品应用8

OpenAI 内部揭秘:我们如何使用 Codex

文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况,介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景,还给出最佳实践,如用‘提问模式’开始、组织好提示等,展现了 Codex 强大的开发辅助能力。

宝玉AI
产品应用7

Figma 如何使用 AI 来支持而不是取代设计师

Figma 在设计平台集成 AI,有自动命名层等功能,能将文本提示等转换为生产就绪代码。其 AI 功能基于早期基础设施,关键在于 Dev Mode 和 MCP 服务器,确保设计师掌控输出,降低制作软件障碍。

AI前线
算法论文8

无需训练的LLM对齐方法综述

大型语言模型应用引发担忧,传统微调方法有短板,免训练对齐(TF Alignment)应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文,提出三阶段分类框架,实验显示TF方法优势明显,还指明未来研究方向。

深度学习自然语言处理
推荐文章7

中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【八】| 什么是残差连接?

本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接,指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题,而残差连接能缓解,还说明了其工作原理和可行性。

AI大模型应用实践
新闻资讯7

实锤!GPT-5.5「降智」被抓,OpenAI官方文档认了

近期,网友发现GPT - 5.5使用一两个小时后突然变傻、质量下降,开发者经测试实锤系统会静默切换模型。Plus和Pro用户均受影响,此前GPT各版本升级也常引发“降智争议”。

新智元
算法论文8

刚刚,何恺明团队新作,「嵌入式语言流」ELF来了

何恺明团队提出ELF模型,将扩散过程置于连续向量空间,只在最后翻译成。它用一个网络实现去噪和解码,引入自条件机制。实验显示,ELF用不到其他方法十分之一数据,生成质量全面领先。

机器之心
新闻资讯7

Claude Opus 4.6差评如潮!思考深度暴跌67%,AMD总监6852次日志打脸

Claude Opus 4.6遭差评,用户感其「变笨」,输出浅、易失败、违规提示增多。AMD总监用6852次日志证明其「思考深度」降67%,价格高却性能倒退。Anthropic虽称优化,但用户不满默认值被改。

新智元
推荐文章7

Harness Engineering又他妈是啥?

AI圈新Harness Engineering引发关注。它类似给AI套缰绳,让其运转更高效。通过案例表明,模型非瓶颈,环境才关键。还介绍不同实现方式,指出命名有价值,最后探讨培养新人设计harness的问题。

花叔