「提示工程」共找到 1106 篇相关文章
每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程,分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考,如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等,还探讨了未来发展挑战与趋势。
月费3万,成本为零:谁在收割企业的GEO焦虑?| 甲子光年
GEO指针对生成式AI进行结果优化,提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生,多数服务商报价随意、技术原始,靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战,未来提示词或成新货架。
基于大模型的领域场景开发:从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段,现设计架构升级,选用层级指挥模式的React框架,实现单智能体对工具调用的反思规划,后续还将迭代实现多智能体协作,同时提及技术选型、系统架构等内容。
Sora 2 惊现 LLM 推理能力,视频生成模型也能搞推理?
Sora 2在科学推理基准测试中获55%成绩,虽不敌GPT - 5,但一个视频生成模型能做推理令人惊讶。Epoch AI实验发现其可能借LLM重写提示词答题,网友也证实背后或有GPT - 4o等处理。此外,Google研究显示视频模型经大量训练或有推理能力。
员工吐槽“给 AI 擦屁股”更辛苦?揭秘企业 AI 提效的“悖论”与真拐点
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨企业 AI 提效实战。嘉宾指出用工程化手段控制模型‘幻觉’、做好数据治理很关键。还讨论了模型使用、数据处理、提效感受、招聘标准、场景选择等问题。
深度解析 OpenClaw 在 Prompt / Context / Harness 三个维度中的设计哲学与实践
文章从Prompt、Context和Harness三个维度解析OpenClaw设计思路。Prompt工程有动态组装与文件驱动特点;Context工程含可扩展技能、上下文压缩修剪及双层记忆管理;Harness工程为模型套“马具”,保障其可控运行。
20种机器人本体通吃!蚂蚁新一代VLA具身大脑刚刚开源了
2026 年具身智能 VLA 受关注,蚂蚁灵波发布新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0,支持 20 种机器人构型,多方面能力提升,开源模型权重等,从架构、数据、后训练解决跨本体难题。
使用 GPT-5 进行编程的六个技巧
OpenAI给出使用GPT - 5编程的6个提示技巧,如指令准确无冲突、选对推理力度、用类XML语法结构化规则等,还提供了详细提示技巧的参考链接。
智源技术分享:大模型行业应用新模式和关键实现路径
在 AICon 大会上,智源研究院周华分享大模型行业应用。分析落地问题,提出以大模型为核心的技术路径,涵盖数据、训练等环节,还给出数据生产流程建议,分享最新开源成果。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。