「误导性提示」共找到 965 篇相关文章
AI时代，我们为何重写规则引擎？—— QLExpress4 重构之路
AI时代下规则引擎需求旺盛，QLExpress4全面重构。它性能提升，编译和执行性能显著提高；体验优化，支持JSON语法、有表达式追踪功能；还在淘天、钉钉等有应用场景，且对AI友好。
综述238篇遥感微调！清华院士团队指出9大方向 | CVMJ
在大数据和大模型推动下，遥感微调技术从全参数微调发展到混合微调。清华等团队在CVMJ期刊梳理技术脉络，涵盖适配器、提示等微调方法，还指出9个潜在研究方向，助力遥感技术应用。
超越纯视觉模型！不改VLM标准架构，实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型不改架构就能媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示等创新策略，它精准完成像素级深度估计等任务，为多领域带来前景。
用户被通知烦到关掉 Instagram？Meta：我们反思了，用 AI 给自己“限流”
Meta为Instagram推出新机器学习排序框架，引入‘多样性算法’，在现有互动模型上加‘多样性过滤层’，通过‘乘性惩罚’减少重复内容推送，解决通知疲劳，还计划探索新策略和用大语言模型优化。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。
Marble登场！告别不稳定与变形，持久探索3D世界
李飞飞团队World Labs推出Marble并开放有限测试预览，基于图像或文本提示可生成3D世界，具有持久、稳定、风格多样等特点。用户能导出使用，在浏览器自由导航，虽有局限但潜力大。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
Github斩获1.8K 星！！再见了按键精灵，Windows-MCP开源了！
今天介绍超酷开源项目Windows - MCP，它让AI与Windows系统互动，支持Win7到Win11。功能强大，不挑大模型，工具全、轻量开源、扩展性强。还给出安装步骤，不过使用时要谨慎。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
AI 产品定价指南
本文编译对按量计费平台初创公司 CEO Scott Woody 的访谈，探讨 AI 改变软件定价逻辑、不同类型 AI 公司应对之法，还补充定价专家 Madhavan Ramanujam 关于 AI 产品定价四象限观点。