最近网上出现了一些很有趣的声音——"提示词已死"、"写提示词把自己写死了"，这些文章认为随着模型变得越来越智能，精心设计提示词的时代已经过去了。但芝加哥大学的最新研究却给出了完全相反的结论：prompt不仅没有死，反而是理解大模型最重要的科学工具。
曾几何时，用文字生成图像已经变得像用笔作画一样稀松平常。
MIT最新研究让LLM直接操控宇宙飞船进行太空追逐挑战赛：ChatGPT少量微调即获第二，开源Llama更胜一筹，凭提示词精准追踪卫星、节省燃料，更是0%失败率，验证AI小数据高效与自主航天可行，为未来的太空漫游铺路。
MT Park 的第12场AI分享会顺利进行！~🎉 感谢向阳乔木老师非常细致地分享了： 他探索 Prompt 的多场景实践，从 Cursor、Windsurf 等 vibe 编程工具，到 Veo3 的视频生成，覆盖编程、教育、内容创作等多个方向，带你快速上手 AI 最实用的玩法。
这几天 AI 圈子有个非常有必要也非常热的讨论就是提示工程是不是应该被称为“上下文工程”更加适合。
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![Black Forest震撼开源FLUX.1 Kontext [dev]：媲美GPT-4o的图像编辑](https://www.aitntnews.com/pictures/2025/6/27/49d75709-5310-11f0-82be-fa163e47d677.jpg)
前段时间，沉寂了很久的Flux官方团队Black Forest Labs发布了新模型：FLUX.1 Kontext，这是一套支持生成与编辑图像的流匹配（flow matching）模型。FLUX.1 Kontext不仅支持文生图，还实现了上下文图像生成功能，可以同时使用文本和图像作为提示词，并能无缝提取修改视觉元素，生成全新且协调一致的画面。
朋友们，大家好呀！ Google 昨晚发布并且开源了自己的终端代码运行助手，GEMINI-CLI ，完全是照着 Claude Code 来对标。如果你已经非常习惯使用 Claude Code 了，相信也可以无缝切换到 Gemini-Cli 来尝试使用。
AI 时代，你可能听说过提示词工程、RAG、记忆等术语。但是很少有人提及上下文工程（context engineering）。
切肥皂、修驴蹄甚至挖树根……谁还没看过解压视频？这次谷歌Gemini下场也做起了解压视频——还是带提示词的那种！
