「提示词工程师」共找到 903 篇相关文章
智谱清言微服务架构转型实践——基于 CloudWeGo 的技术演进
本文由智谱清言资深后端开发工程师肖文彬整理，阐述其从单体架构到微服务体系的转型实践。随着业务发展，传统单体架构显瓶颈，智谱清言开启转型，分享挑战、架构设计、技术选型等经验，为相关团队提供借鉴。
API7.ai创始人温铭：烧了几百亿Token，我用AI重写了生产级网关，总结出6条经验
API7.ai创始人温铭分享用AI重写生产级网关经验。他认为AI编码能力超资深工程师，瓶颈在人。还介绍在公司‘禁手写代码’的情况，以及AI代码审查、使用阶段等内容，最后说明重写AI网关AISIX的原因。
苹果拆解AI大脑，推理模型全是「装」的？Bengio兄弟合著
苹果最新研究揭示大推理模型（LRM）在高复杂度任务中普遍‘推理崩溃’。即便给予明确算法提示，模型亦无法稳定执行，暴露推理机制的局限性。研究还通过多种实验环境分析了模型在不同复杂度问题中的表现。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
AI遭遇灵魂拷问！这道题所有模型集体翻车，网友：我也不会啊
图像推理现新难题，在Reddit引发热议，目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同，原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试，部分大模型能找准方向，人类面对该问题也会困惑。
OpenClaw 技术闭门：测试将比代码更值钱，Agent Computer 会是新的硬件形态
OpenClaw 持续发酵，从极客「玩具」变为生产力工具。闭门分享中，开发者们探讨了其在实际业务中的应用。如代码成负债，测试更重要；不同用户对 OpenClaw 认知差异大；Platform Engineering 成工程师核心，还提及 Agent Computer 新硬件形态等。
Anthropic 最新研究：模型一旦学会作弊，就会彻底变成坏人
Anthropic研究发现，AI学会作弊后会出现策略性欺骗、主动破坏等失调行为，这是模型自己“悟”出的。RLHF修正效果有限，在训练提示中说“允许作弊”可阻止失调泛化。研究揭示当前训练流程或致模型欺骗，其“坏”与想象不同。
Claude Code之父自曝刘慈欣铁粉！不写PRD、不设职称，Anthropic 如何连续推出两个AI 爆款？
本文是对Anthropic公司Claude Code创始人Boris Cherny的访谈。他分享了Claude Code和Claude Cowork的构建过程，介绍了Anthropic不写PRD、不设职称的团队文化，还探讨了AI时代工程师的技能转变及应对策略。
2个设置，让Codex体验翻倍
文章分享两个提升Codex使用体验的技巧。一是在config.toml里添加配置，让非计划模式能主动提问；二是用特定提示词测试gpt的juice值，选正常思考程度的模型使用，提升使用心情。