开源「提示语管理.skill」，就为快速选出最适合你的Prompt（附25个深度思考提示语）
开源「提示语管理.skill」，就为快速选出最适合你的Prompt（附25个深度思考提示语）今年我攒了一堆思考类的提示语。
来自主题: AI技术研报
10000 点击 2026-10-21 15:11
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今年我攒了一堆思考类的提示语。
这两年大模型圈有一条几乎没人怀疑的信条，Scaling Law。
上周末，Claude官方在X上发了一条帖子，分享了在过去几周里，引起他们关注的6个创意项目。
现在的大模型，已经越来越擅长从自然语言直接生成一个可以运行的游戏。
近期，六角未来沿着 Physical Coding 的思路，进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果，在 RoboDojo 全部 42 项任务上，HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分，成功率高出第二名 7.5 个百分点，领跑 RoboDojo-Agent 榜单。
团队盯住的是一个很实际的问题：Agent 明明保存了项目计划，预算更新后却仍按旧版本行动；看过环境截图，下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新，还是找到了证据却没用上？
稀疏注意力减少了主注意力的计算量，但负责筛选 token 的索引器仍可能成为长上下文推理的瓶颈。小红书 Dots 团队自研的 DoSA 利用分数上下界，在保持原始 Top-K 选择结果的前提下加速索引器，并在测试中提前过滤了约 97% 的候选。
AI 制药的故事，终于从计算机里的分子结构，走到了实验室的试管里……
AI圈，最近集体盯上了三个字母：RSI。
看一段房间视频，视觉语言模型（VLM）能够认出桌子、椅子和柜子。但在它的内部，这些物体是按颜色、形状组织在一起，还是形成了一张包含邻接关系的空间地图？
「全球只有大约5,000人，真正见识过顶尖AI的能力。」这是Andrej Karpathy近日分享的一个观察。他说，只有站在漏斗顶端的那一小撮研究者，才能看到数千个AI Agent长时间协作、昼夜不停地做科研。
近日，由清华大学、原力灵机与极寰时代联合研发的世界动作模型LoopWAM，登顶真机评测榜单RoboChallenge Table30 V2，成功率与过程分双双位列榜首，成绩超过VLA-DM0.5等同期方案。同时，LoopWAM在仿真榜单RoboTwin 2.0和RoboCasa365上同样取得SOTA表现。
上月发布 GPT-6-Astra 时，OpenAI 称它为「全球智能程度最高且最符合人类意图的模型」。具身社区则是惊讶的发现，VLA vs WAM 的路线之争，被通用大模型用文字模态「降维打击」了，大家不禁想问：
近日，腾讯混元官方账号（@TencentHunyuan）在 X 上发布了一项新研究：ExplorationBench，一个专门衡量 AI 系统如何「探索」的评测基准；随后，腾讯 AI 官方账号（@TencentAI_News）也发文进行了专题推介。
当我们谈论智能眼镜时，许多人的第一反应仍是：它能不能拍照、放歌、导航，或者它就像一个戴在头上的语音助手？
Agent在真实任务中出错，工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”：加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills，或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统，就是Agent Harness。
近年来，Loop Transformer 逐渐从简单的模块复用走向更复杂的分层循环计算，探索如何通过共享参数持续更新模型状态。一个自然的问题是：当模型开始看图，这套机制还成立吗？
Claude，竟然排在最后？
随手拍一段街景，镜头在移动，行人在穿行，街道上的车也在开。如果要边拍边重建这个变化的三维场景，麻烦就来了：未来画面还没到，如何分清哪些变化来自相机移动，哪些来自物体运动？随着镜头不断向前，如何将前一分钟重建的街道与后一分钟看到的路口准确拼接，避免场景错位或动态物体留下重影？当视频源源不断地输入时，系统又如何避免重复计算，让重建始终跟得上拍摄速度？
让大模型回答一道数学题，通常还能拿标准答案判断对错。可如果问题换成「梳理一个领域的研究进展」「比较几种技术路线」或者「给出有依据的专业建议」，怎样才算答得好？答案没有唯一版本，遗漏关键事实、混淆概念、论证不充分，都可能藏在一段看起来很流畅的文字里。
太震撼了。 就在刚刚，一项研究显示，GPT-6 Astra 已经解决了 98% 的全新理论物理难题！
谷歌的AI数学家，登上Science了！
由Transformer奠基论文核心作者Llion Jones创办的 Sakana AI，联手UC Berkeley带来了一项递归自我改进（RSI）新成果：MASS（Multi-Agent Self-Supervision）。
都知道跨学科才能拿大结果，可啃完全陌生的领域又太烧心？
看着机器人抓偏了杯子、迟迟对不准面包机的插口，人们可能会忍不住提醒：“往左一点，再往前一点。”这些对人类来说再简单不过的调整，对机器人却未必容易。
Coding Agent正在进入新的发展阶段。过去，它们主要修复Bug、解决GitHub Issue或实现相对独立的功能，SWE-bench等Benchmark已为此建立了成熟评测范式；如今它们开始承担从完整代码仓库生成、跨语言迁移，到需要持续探索与验证的长周期软件工程项目，任务规模和执行时间不断增长，单个Agent的上下文容量、推理能力和执行效率逐渐成为限制。
一句话概括：多答案问答要求智能体找全整个答案集合，而不是只搜到一个就停止。现有 RL 方法在此场景下存在两处错位：优势计算停留在轨迹级，信用分配粗糙；F1 奖励对头部与长尾实体一视同仁，智能体缺乏探索长尾的动力。
设想一个日常场景： 家庭机器人刚刚在茶几上看见一本书，去厨房完成几项任务后，接到取书的指令，却又开始挨个房间搜索。它已经试过一个打不开的抽屉，过了一会儿，还是回到同一个抽屉前反复尝试。
团队提出免训练评测方法RAVEL，通过带稳定项的PCA白化和局部图像块匹配提升视觉编码器评测准确性，在三个LLM上的平均Spearman相关系数达0.85，并开源210个MLLM权重。
南芥智能发布模型群体智能技术报告，披露Mio 1.0 Lite在9个公开benchmark中平均得分77.15/100居首、平均每请求成本0.06元最低，其SinapisAI平台已公测并收录484个模型。