提示词工程论文登上ICML 2026,网友吵翻了天
提示词工程论文登上ICML 2026,网友吵翻了天这年头,提示词工程也能发ICML了???
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这年头,提示词工程也能发ICML了???
年近 70 岁的图灵奖得主、强化学习之父理查德・萨顿(Richard Sutton),宣布创业了。本周一,Richard Sutton 宣布与 Khurram Javed 共同创立新公司 Oak Lab,要打破当前深度学习方式,用全新的理念构建 AGI。
AI 生图最难的地方,早就从「生成一张好看的图」变成了「把那张差一点的图改对」。
试图把医疗级脑刺激技术装进日常耳机。
在过去二三十年的互联网发展中,个性化推荐几乎一直是平台的核心能力之一。打开视频 app,平台决定你接下来会刷到什么视频;打开购物软件,平台预测你可能会购买什么商品;打开短视频 app,平台根据你的浏览、点赞、停留和互动,不断优化信息流。某种意义上,现代互联网的用户体验本身就是由推荐系统塑造的。
用 AI 生图的人,应该都体会过这种痛苦。
AI岂能只活在云端?刚刚,阶跃星辰上新来Step Edge 端侧模型全家桶!这次,AI能听懂语音、看懂屏幕,直接补齐了Agent本地执行的关键拼图。「端云协同」发力,你的手机与车机即将被彻底重构!
瞄准这类 “看起来做对了,物理上却没完成” 的失败。破晓智能(PHANES AI)创始人、哈工大(深圳)长聘教授杨朔及其团队发布了最新论文 TouchWorld: A Predictive and Reactive Tactile Foundation Model for Dexterous Manipulation。
上周,我们又打了一通电话。酱油开口的第一句话是:「这个行业已经没有了!」 当时他们还在讨论要招 3000 人、4000 人;现在,只剩下 300 人左右。在 Seedance 2.0 出现后,行业没有因此更繁荣,反而被更快地推向过剩。
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection(GPS)。GPS 的做法很直接:先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model(PPM),让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度;再根据难度和 batch 多样性选择训练样本,从而减少无效 rollout。