腾讯开源世界第一生图模型,我总结了16个邪修玩法
腾讯开源世界第一生图模型,我总结了16个邪修玩法讲真,AI生图圈的内卷速度简直离谱。8月底的Nano Banana、9月中的即梦4.0已经把画质和效果卷到了一个新高度,但我还在纠结到底该把谁设为主力工具,因为总觉得他们差点什么:不是出错就是不懂场景。
讲真,AI生图圈的内卷速度简直离谱。8月底的Nano Banana、9月中的即梦4.0已经把画质和效果卷到了一个新高度,但我还在纠结到底该把谁设为主力工具,因为总觉得他们差点什么:不是出错就是不懂场景。
本来这个国庆我真的想好好休息一下,但是放假之前写完那篇假期产品推荐之后,微信里就一直有人问我,能不能写一篇豆包的P图玩法教程。。。 一是不知道怎么用,二是不知道怎么写提示词来处理图片。 正好抖音上豆包
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。
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
其实大语言模型的“教育”问题也差不多。研究者在训练和使用这些模型时,离不开提示词。这就像一份人生剧本,告诉模型“你是谁?”“你要做什么?”“你能做到哪里?”但问题是,提示词到底应该像家长一样,
先给你们看个刺激的:国外有个哥们儿,自己一个人用 AI做 3D 模型,最高单日收入折算快 1 万人民币了:一年收入30 万刀。而他在用的也只是通过提示词让 AI 生成对应的 3D 模型,或者上传图片生成 3D 模型。
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。
话说回来,梁文锋作为通讯作者已经足够引人注目了,但细心的网友还发现了这篇 Nature 论文的贡献者名单里出现了两位熟悉的人物——涂津豪和罗福莉。先说涂津豪,2007 年出生的他,2024 年在阿里巴巴全球数学竞赛首次开设的 AI 赛道中,以 34 分(当届最高分)从全球 563 支高校与企业队伍中脱颖而出,直接夺得第一名。
上下文学习”(In-Context Learning,ICL),是大模型不需要微调(fine-tuning),仅通过分析在提示词中给出的几个范例,就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了:您在提示词里扔进去几个例子,然后,哇!大模型似乎瞬间就学会了一项新技能,表现得像个天才。
即梦AI最新上线的Agent模式,只需要说出你的需求,它就能自动帮你写提示词,新上手的小白也能轻松玩转。比Nano banana更懂中文场景,文生图和图像编辑还比Nano banana强!