「提示词工程师」共找到 903 篇相关文章
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「提示词工程」。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。
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。
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,根据提示词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。
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。
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。
如何用好 Codex?OpenAI 内部实践指南:7 个最佳应用场景,6 个使用 Tips
OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景,如理解代码、重构迁移等,还有6个使用技巧,像从提问模式开始、组织好提示等,展示了Codex在开发中的强大作用。
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。
微信AI绝密计划曝光!但一个前腾讯员工,已经在硅谷做出来了
腾讯正为微信秘密开发AI智能体项目,计划2026年年中灰度测试,三季度全量上线。而前腾讯工程师已在硅谷做出全球首个人类与AI共生社交网络Teamily AI,能让Agent进群协作,有三层架构支撑。
大厂CIO独家分享:AI如何重塑开发者未来十年
阿里云智能集团副总裁、CIO 蒋林泉分享 AI 时代开发者竞争力构建。探讨技术贡献衡量、全栈工程师发展、产研与业务提效顺序、知识协作及大厂招人要求等,指出 AI 助发现并解决软件工程问题。
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。