来自斯坦福的研究者们最近发布的一篇论文（https://arxiv.org/abs/2509.01684）直指RL强化学习在机器学习工程（Machine Learning Engineering）领域的两个关键问题，并克服了它们，最终仅通过Qwen2.5-3B便在MLE任务上超越了仅依赖提示（prompting）的、规模更大的静态语言模型Claude3.5。
nano banana爆火！网上看到的那些超强效果图是如何生成的呢？谷歌的官方Prompt模板终于来了！赶紧先收藏再说！
最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路，他们开源发布了POML（Prompt Orchestration Markup Language），它的的解决方案它的核心思想非常直接：为什么我们不能像开发网页一样，用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢？这个编排语言很类似IBM的PDL
GPT-5发布半月，却被连连吐槽。如今，一张基准与GPT-4对比基准测试图，证明了Scaling Law没有撞墙。七年间，从GPT-1到GPT-5十四个花式Prompt对决，实力差一目了然。
提示词才是AI隐藏的王牌！马里兰MIT等顶尖机构研究证明，一半提示词，是让AI性能飙升49%的关键。
假如你还没有尝试用AI来提升效率，那一定要抽点时间来研究下，你会打开新世界的大门！ 如果你用过，但觉得AI并没有传说中的那么神奇，不妨看看今天的文章，或许能帮助你更得心应手的驾驭AI。
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
GPT-5智商测试，仅拿下了70分？全网狂吐槽「降智」背后的真相，竟是「路由」决定了模型的智能。想要解锁神级GPT-5，秘诀在于prompt。这不，医学家借助GPT-5重现了「神之一手」时刻。
一起给GPT5上上强度吧！ 我相信它的参数、API、纸面实力已经被扒得差不多了，所以接下来的内容先会分为总结篇，把system card、发布会、OpenAI自家技术博客、奥特曼私下说的信息做个全篇，然后从编程、写作、多模态、PPT等等给GPT犁一边，最后再总结一下GPT-5后续的一些开发计划啥的，Here we go!
除了是知名 AI 播客「No Priors」的主理人之外，Sarah Guo 更知名的身份，是风险投资 Conviction 的创始人。
