「自我反思词」共找到 751 篇相关文章
科学进步实际上很大程度依赖于实打实的实验结果，而不仅仅是理论智力｜AI 自我提升不会突然“起飞”，而是逐渐加速的过程
如今未实现AI自我提升，一旦实现将是重大突破。但它不会突然飞跃，而是缓慢持续的过程。不同领域提升难度有别，科学进步受现实实验速度限制，AI自我提升更可能是缓慢加速进程。
我手搓了一个Seedance 2.0分镜Skill：一键生成电影级Prompt，再也不用为提示词发愁了
作者为解决用Seedance 2.0写分镜提示词难题，手搓Seedance Storyboard Skill。它能引导用户完成分镜细节，输出专业提示词。作者实测4种风格案例效果佳，还介绍了Skill原理、安装使用方法。
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
推理时扰动高熵词，增强LLM性能
香港科技大学（广州）研究团队发现LLM推理时，一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法，含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance，无需额外训练，能提升模型推理能力。
根据 YouTube 视频生成 Blog 文章的提示词
文章给出根据YouTube视频生成Blog文章的提示词，涵盖核心创作原则、文章生成流程与要求、全局风格与限制等，指导创作者将视频内容转化为优质博客文章。
AI的新技能不是提示词，而是上下文工程
最近，“上下文工程”在AI领域备受关注，人们讨论焦点正从“提示词工程”转移至此。构建有效AI智能体的秘诀在于提供的上下文质量，而非代码复杂程度，这正是上下文工程的意义。
Sutton 的批评与反思：AGI 的下一步是什么？
文章是对 Richard Sutton 采访的反思，指出 LLM 训练效率低、依赖人类数据，未实现有机自主学习。作者与 Sutton 有分歧，认为模仿学习与强化学习互补，还探讨持续学习，称 Sutton 批评有启发性。
将文章、故事变成漫画脚本提示词参考
文章给出将文章、故事变成漫画脚本的提示词参考，包含生成脚本和画图示例对话，从视觉风格、封面设计、布局、叙事结构、对话与文字设计等方面提出详细要求，为漫画脚本创作提供指引。
最近新出现的两个提示词注入攻击场景
随着AI应用广泛，提示词注入攻击场景增多。一是Checkpoint发现带注入攻击的恶意软件，与AI分析系统对抗；二是多所大学论文含面向AI的秘密指令，对抗AI审稿。本质是攻防双方的对抗，且会持续。