「提示词策略」共找到 1388 篇相关文章
智能体的记忆管理机制及其潜在风险 | 直播预约
大语言模型(LLM)智能体兴起,记忆机制是核心。本次报告将探讨记忆管理对其性能的影响及潜在风险,展示缓解关键挑战的策略,介绍新攻击范式,揭示安全漏洞,强调需重新审视与建模。
AI 真能看懂物理世界吗?FysicsWorld:填补全模态交互与物理感知评测的空白
多模态大语言模型正经历范式转变,目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准,可评测模型多能力,还提出 CMCS 策略,为全模态智能发展提供指引。
谷歌营收被Nano Banana带飞!季度首破千亿美元,Gemini APP月活6.5亿
Nano Banana成爆款后,Gemini月活达6.5亿。AI业务带动下,谷歌季度营收首破千亿美元。谷歌CEO称全栈式AI策略推动增长,谷歌还将加码AI基建投资,且与能源企业合作重启核电站。
LangChain联合Manus季逸超最新分享!也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程,介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降,上下文工程能解决此问题,还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。
从 AI 创业角度看 GEO:如何引流、效果评估,以及创业机会在哪里?
文章从AI创业角度剖析GEO,介绍其原理、内容优化策略、实操建议、效果评估搭建、代表产品等,指出GEO与SEO不同,虽有争议但值得做,还探讨了相比SEO的更多想象空间。
Anthropic CEO:模型可在一亿上下文窗口中学习,且不改变权重,未来AI将每月10万美元
Anthropic CEO Dario Amodei预测几年内将出现月费10万美元、支持1亿词上下文窗口的AI模型。Google Research论文揭示LLM能在不改变权重下,通过「临时便签」机制学习,还介绍了其原理与实验验证。
开源Agent模型榜第一名,现在是阿里通义DeepResearch
阿里开源首个深度研究Agent模型通义DeepResearch,在多权威评测集上超越多个Agent模型。它采用多阶段数据策略,有两种推理模式,革新训练流程,已赋能高德出行Agent和通义法睿等应用,且模型等均已开源。
如何实现RAG与MCP集成
文章聚焦RAG与MCP集成,介绍RAG突破传统模型局限及不足,引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式,结合二者构建集成架构,还给出实现步骤、优化策略与代码实践,为释放AI系统潜力提供方案。
Karpathy刚刚敲响警钟:大模型的“终极之战”打响!Agent大军即将全面接管研发
Andrej Karpathy发布新项目autoresearch,人改提示词,AI改训练代码。经约2天微调,找到约20个降低验证损失的修改,提升排行榜成绩。Agent还发现多项重要改进点,未来前沿LLM实验室或走此路。
智能体崛起,AI+软件研发到新拐点了?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请多位嘉宾探讨 LLM 时代软件研发新范式。指出 AI 在测试中多为提效工具,距“原生开发时代”尚远;Coding Agent 潜力大;还谈及 AI 应用场景、落地问题、人员能力要求等。