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长上下文窗口、Agent崛起,RAG已死?

长上下文窗口、Agent崛起,RAG已死?

长上下文窗口、Agent崛起,RAG已死?

在技术飞速更新迭代的今天,每隔一段时间就会出现「XX 已死」的论调。「搜索已死」、「Prompt 已死」的余音未散,如今矛头又直指 RAG。

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6129 点击    2025-10-20 15:03
实测“清华特奖版Sora”:一图一prompt直接生成视频,堪称嘴强王者

实测“清华特奖版Sora”:一图一prompt直接生成视频,堪称嘴强王者

实测“清华特奖版Sora”:一图一prompt直接生成视频,堪称嘴强王者

那边OpenAI的Sora2还没全面开放,这边国内团队已经上线了自己的“特色打法”。 清华特奖选手创办的Sand.ai,上线了音画同步视频模型GAGA-1。

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6153 点击    2025-10-15 14:38
苹果盯上Prompt AI, 不是买产品,是要伯克利团队的[视觉大脑]

苹果盯上Prompt AI, 不是买产品,是要伯克利团队的[视觉大脑]

苹果盯上Prompt AI, 不是买产品,是要伯克利团队的[视觉大脑]

根据外媒 CNBC 消息,苹果公司正和计算机视觉领域的初创企业 Prompt AI,推进收购事宜的 “最后阶段谈判”。

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6703 点击    2025-10-15 12:31
库克虎口夺食:马斯克盯上的北大校友AI公司被苹果抢走

库克虎口夺食:马斯克盯上的北大校友AI公司被苹果抢走

库克虎口夺食:马斯克盯上的北大校友AI公司被苹果抢走

库克和马斯克都盯上的CV公司!打开Prompt AI官网,上面介绍了这家公司的定位:一家专注于消费应用视觉智能的AI公司。这家总部位于旧金山的初创公司,其核心团队非常UC伯克利范儿:

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9283 点击    2025-10-11 15:56
斯坦福最新:上下文只能写死在prompt里?用ACE把经验写进可演化上下文『附系统提示』

斯坦福最新:上下文只能写死在prompt里?用ACE把经验写进可演化上下文『附系统提示』

斯坦福最新:上下文只能写死在prompt里?用ACE把经验写进可演化上下文『附系统提示』

调模型不如“管上下文”。这篇文章基于 ACE(Agentic Context Engineering),把系统提示、运行记忆和证据做成可演化的 playbook,用“生成—反思—策展”三角色加差分更新,规避简化偏置与上下文塌缩。在 AppWorld 与金融基准上,ACE 相较强基线平均提升约 +10.6% 与 +8.6%,适配时延降至约 1/6(-86.9%),且在无标注监督场景依然有效。

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8936 点击    2025-10-11 11:31
别卷 Prompt 了,上下文工程正在淘汰你

别卷 Prompt 了,上下文工程正在淘汰你

别卷 Prompt 了,上下文工程正在淘汰你

Hi,返工早上好。 我是洛小山,和你聊聊 AI 行业思考。 AI Agent 应用的竞争逻辑,正在发生根本性变化。 当许多团队还在死磕提示词优化(PE 工程)时,一些优秀团队开始重心转向了上下文工程

来自主题: AI技术研报
6208 点击    2025-10-09 11:59
全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品

全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品

全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品

蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组(后简称“团队”)推出PromptCoT 2.0,要在大模型下半场押注任务合成。实验表明,通过“强起点、强反馈”的自博弈式训练,PromptCoT 2.0可以让30B-A3B模型在一系列数学代码推理任务上实现新的SOTA结果,达到和DeepSeek-R1-0528, OpenAI o3, Gemini 2.5 Pro等相当的表现。

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6674 点击    2025-10-01 17:12
Prompt的尽头,居然是MBTI。

Prompt的尽头,居然是MBTI。

Prompt的尽头,居然是MBTI。

论文的标题很学术,叫《心理学增强AI智能体》但是大白话翻译一下就是,想要让大模型更好地完成任务,你们可能不需要那些动辄几百上千字的复杂Prompt,不需要什么思维链、思维图谱,甚至不需要那些精巧的指令。

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6582 点击    2025-09-23 10:08
想让LLM精确输出?试下XML格式Prompt语法约束解码GCD,帮你迭代收敛到稳定解

想让LLM精确输出?试下XML格式Prompt语法约束解码GCD,帮你迭代收敛到稳定解

想让LLM精确输出?试下XML格式Prompt语法约束解码GCD,帮你迭代收敛到稳定解

随着Agent的爆发,大型语言模型(LLM)的应用不再局限于生成日常对话,而是越来越多地被要求输出像JSON或XML这样的结构化数据。这种结构化输出对于确保安全性、与其他软件系统互操作以及执行下游自动化任务至关重要。

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6519 点击    2025-09-16 10:19