过去一年,很多 AI 产品团队都有过类似经历。刚开始做 AI 功能时,大家最关心的是 Prompt,一个提示词改得好不好,往往直接决定 demo 是否惊艳、回答...
📅 日期:2026-03-24 📌 定位:向量与检索正式开课前,把 输出可控、工具调用闭环、本地知识 mock、长文 Map-Reduce 和 运行日志 打牢。
2022-2026四年时间,普通人使用大模型的底层逻辑,已经完成三次颠覆性迭代。绝大多数人还停留在第一代:反复打磨提示词,改措辞、加案例、优化话术,试图让AI输...
最近这段时间,我在研究一批 Stable Diffusion 写真类大模型,其中最让我惊艳的,非 Beautiful Realistic Asians(简称 B...
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石化盈科信息技术有限责任公司 | 算法工程师 (已认证)
POMDP Context Compression Inference-time Scaling RL on Trajectories
Layer 3 Microcompact — 这一层特别考虑了prompt cache的影响。Anthropic的API有prompt caching机制,前缀...
这就是 Prompt Engineering 最早火起来的原因。你写清楚角色、任务、约束、格式、示例,模型输出就会稳定很多。对于写文案、总结、翻译、生成代码片段...
腾讯云智 | 云产三-内容识别-产运 (已认证)
本文面向多模态业务的开发者与技术决策者,从架构、能力、工程指标三个维度,系统说明 VITA 的技术选择与对应的工程价值。
这周,AI Agent 圈又出现了一个新词:Loop Engineering。它看起来有点陌生,但如果放到我们和 AI 的交互变化里看,就会自然很多。
一开始觉得很简单:调用GitHub API获取PR diff,扔给GPT-4,拿到意见返回。
Cursor 负责写新功能,Copilot 负责补全,Claude 负责解释老代码。整套流程跑起来效率确实高——但也踩了不少坑。
对比你写 prompt:你大概是 “You are a helpful assistant”,然后用户问什么你都答。生产级 prompt 反过来——先告诉它不能...
不是那种跑一个Case看看输出"感觉对"的人肉验证,而是一个可以自动运行、自动打分、每次Prompt改动都跑一遍的评测集?
最近关于 Agent 自进化的讨论越来越多。今天我们来看论文《MOSS: Self-Evolution through Source-Level Rewriti...
图1:Grafana 面板显示 Prompt 优化前后的 Code Review 准确率对比
在 API 场景下,把角色和固定规则分离到 system prompt 里,user prompt 只放任务相关的输入。System prompt 就是你的模型...