现在市面上有46种Prompt工程技术，但真正能在软件工程任务中发挥作用的，可能只有那么几种。来自巴西联邦大学、加州大学尔湾分校等顶级院校的研究者们，花了大量时间和计算资源，调研了58种，整理了46种，最终筛选测试了14种主流提示技术在10个软件工程任务上的表现，用了4个不同的大模型（包括咱们的Deepseek-V3），总共跑了2000多次实验。
每次更换语言模型就要重新优化提示词？资源浪费且效率低下！本文介绍MetaSPO框架，首个专注模型迁移系统提示优化的元学习方法，让一次优化的提示可跨模型通用。我在儿童教育场景的实验验证了效果：框架自动生成了五种不同教育范式的系统提示，最优的"苏格拉底式"提示成功由DeepSeek-V3迁移到通义千问模型，评分从0.3920提升至0.4362。
就在刚刚，DeepSeek 在全球最大 AI 开源社区 Hugging Face 发布了一个名为 DeepSeek-Prover-V2-671B 的新模型。
借助新版DeepSeek-V3，任何人现在可以一次性创建任何应用或游戏了——
DeepSeek又卷起来了！上周刚出的DeepSeek-V3-0324在大模型竞技场排名中，打败了自己的DeepSeek-R1，成为开源AI至尊。
最近超火的氛围编程（Vibe coding）你听说了吗？
这项来自约翰霍普金斯与ETH Zurich的自主科研智能体框架AgentRxiv的确可以显著提高研究效率。我在测试了多次之后用Deepseek-V3-0324实现了它。
刚刚，DeepSeek官方发布DeepSeek-V3模型更新技术报告。V3新版本在数学、代码类相关评测集成绩超过GPT-4.5！而且这只是通过改进后训练方法实现。DeepSeek-V3-0324和之前的DeepSeek-V3使用同样的base模型。
685B的DeepSeek-V3新版本，就在昨夜悄悄上线了。参数量685B的V3，代码数学推理再次显著提升，甚至代码追平Claude 3.7，网友们实测后大呼强到离谱！有人预测说，按照此前的节奏，DeepSeek-R2大概率几周内就将上线。
就在DeepSeek-V3更新的同一夜，阿里通义千问Qwen又双叒叕一次梦幻联动了——
