「AI 提示词模式」共找到 10411 篇相关文章
即时编程与设计，软件按需生成：Google生成式UI将重塑人机交互体验
Google Research团队发布生成式UI研究，打破Markdown文字墙模式，能将用户需求实时转化为完整应用程序。系统通过多组件协作，构建不同风格界面，在多领域有应用案例，虽有挑战但前景好。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
ICCV 2025 Highlight | 大规模具身仿真平台UnrealZoo
北京多校联合团队推出具身仿真环境平台 UnrealZoo，基于虚幻引擎构建近真实三维虚拟世界集合，收录 100 余个 3D 场景。该成果被 ICCV 2025 接收，已开源，其易用接口可助力具身 AI 研究。
这一年做 Agent 的公司，Coding 赚了钱，客服融了钱，你呢？
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势，如语音成主流交互等；分析发展受限问题、有潜力机会；还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
LeCun预言成真！790年长视频，炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场，谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5，340亿参数，基于790年长视频数据训练，其架构优越，推理快，能力强，还公开技术报告邀全球探索。
Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构，用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中，它减少75%的KV缓存需求，推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
Glyph：文本转图片解决长上下文困境，智谱把“DeepSeek-OCR”具像化了
传统 token 扩展方式遇算力成本天花板，DeepSeek 与智谱都想到让 AI“看”文字思路。智谱发布 Glyph 框架工程化实现此思路，将文本转图片处理，降低计算成本，有不错效果但也存在排版敏感等限制。
在 Sora 诞生之前，胡修涵做了两年多的「二次元版 Sora」
Sora发布后迅速获数百万用户，全球刷屏。国内创业公司捏Ta在其诞生前两年就开始做类似产品，专注二次元和OC人群。捏Ta创始人胡修涵分享对Sora的看法，认为它是新形态产品，还在探索需求。同时谈及捏Ta发展阶段、特色功能及社区运营理念等。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。