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用强化学习（RL）优化文生图模型的 prompt following 能力，是一条被广泛验证的路径 —— 让模型根据 prompt 用不同随机种子生成多张图片，通过 reward model 计算 reward，再利用相关 RL 算法优化模型。
最近发现 GitHub 上有个 4 万多 Star 的开源项目（system_prompts_leaks），干了一件事：把市面上几乎所有顶级 AI 产品的 System Prompt，全部扒了出来。ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Claude Cowork、Codex、Perplexity....你能叫得出名字的，基本都有。
吴恩达老师又出新课了。5月1号刚刚上线的这次教的是提示词。课程名叫 AI Prompting for Everyone，在 DeepLearning.AI 平台上线，由吴恩达本人主讲，面向所有人，不需要任何技术背景。
Anthropic 的工程师们写了篇技术博客，标题是：构建 Claude Code 的经验教训：Prompt Caching 就是一切。Anthropic 内部把 Prompt Cache 的命中率当作基础设施级别的指标来监控，地位跟服务器 uptime 差不多。一旦命中率下降，就会触发 oncall 告警，工程师得像处理线上事故一样去排查。
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队一篇最新入选 ICLR 2026 Oral 的论文，把视角放在了一个更贴近日常使用场景的问题上：人们更熟悉的，是用户故意诱导模型说假话的情形；而这篇工作真正追问的是，在没有刻意诱导、只是正常提问的情况下，模型会不会也出现某种 “表面这样答，实际那样想” 的现象。
有这样一种 “模型玄学”：明明是同一个 Prompt，仅仅换一种说法，模型的回答可能就天差地别。
前阵子有个深夜，我同时开着五个Claude对话框。
我输入了一段 prompt，按下生成。手还搁在键盘上呢，视频已经出来了。
最近，harness engineering 又成了继 prompt engineering、context engineering 之后新一代的 buzzword。
昨日，OpenAI 宣布收购了 Promptfoo 以保障其 AI 智能体的安全。这家成立于 2024 年的 AI 安全初创公司，专注于保护大语言模型免受网络攻击。OpenAI 在一篇博客文章中表示，交易完成后，Promptfoo 的技术将整合进 OpenAI Frontier，该平台是其近期推出的、供企业构建和管理 AI 智能体的平台。