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看似万能的 AI,其实比你想的更脆弱和邪恶

看似万能的 AI,其实比你想的更脆弱和邪恶

看似万能的 AI,其实比你想的更脆弱和邪恶

十月,《纽约时报》发表了题为《The A.I. Prompt That Could End the World》(《那个可能终结世界的 AI 提示词》)的文章。作者 Stephen Witt 采访了多位业内人士:有 AI 先驱,图灵奖获奖者 Yoshua Bengio;以越狱测试著称的 Leonard Tang;以及专门研究模型欺骗的 Marius Hobbhahn。

来自主题: AI技术研报
8554 点击    2025-10-27 15:58
有效的 Context 工程(精读、万字梳理)|见知录 004

有效的 Context 工程(精读、万字梳理)|见知录 004

有效的 Context 工程(精读、万字梳理)|见知录 004

近日刚好得了空闲,在研读 Anthropic 官方技术博客和一些相关论文,主题是「Agent 与 Context 工程」。2025 年 6 月以来,原名为「Prompt Engineering」的提示词工程,在 AI Agent 概念日趋火热的应用潮中,

来自主题: AI技术研报
7177 点击    2025-10-21 10:21
长上下文窗口、Agent崛起,RAG已死?

长上下文窗口、Agent崛起,RAG已死?

长上下文窗口、Agent崛起,RAG已死?

在技术飞速更新迭代的今天,每隔一段时间就会出现「XX 已死」的论调。「搜索已死」、「Prompt 已死」的余音未散,如今矛头又直指 RAG。

来自主题: AI资讯
6573 点击    2025-10-20 15:03
实测“清华特奖版Sora”:一图一prompt直接生成视频,堪称嘴强王者

实测“清华特奖版Sora”:一图一prompt直接生成视频,堪称嘴强王者

实测“清华特奖版Sora”:一图一prompt直接生成视频,堪称嘴强王者

那边OpenAI的Sora2还没全面开放,这边国内团队已经上线了自己的“特色打法”。 清华特奖选手创办的Sand.ai,上线了音画同步视频模型GAGA-1。

来自主题: AI资讯
6564 点击    2025-10-15 14:38
苹果盯上Prompt AI, 不是买产品,是要伯克利团队的[视觉大脑]

苹果盯上Prompt AI, 不是买产品,是要伯克利团队的[视觉大脑]

苹果盯上Prompt AI, 不是买产品,是要伯克利团队的[视觉大脑]

根据外媒 CNBC 消息,苹果公司正和计算机视觉领域的初创企业 Prompt AI,推进收购事宜的 “最后阶段谈判”。

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7060 点击    2025-10-15 12:31
库克虎口夺食:马斯克盯上的北大校友AI公司被苹果抢走

库克虎口夺食:马斯克盯上的北大校友AI公司被苹果抢走

库克虎口夺食:马斯克盯上的北大校友AI公司被苹果抢走

库克和马斯克都盯上的CV公司!打开Prompt AI官网,上面介绍了这家公司的定位:一家专注于消费应用视觉智能的AI公司。这家总部位于旧金山的初创公司,其核心团队非常UC伯克利范儿:

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9648 点击    2025-10-11 15:56
斯坦福最新:上下文只能写死在prompt里?用ACE把经验写进可演化上下文『附系统提示』

斯坦福最新:上下文只能写死在prompt里?用ACE把经验写进可演化上下文『附系统提示』

斯坦福最新:上下文只能写死在prompt里?用ACE把经验写进可演化上下文『附系统提示』

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。

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9271 点击    2025-10-11 11:31
别卷 Prompt 了,上下文工程正在淘汰你

别卷 Prompt 了,上下文工程正在淘汰你

别卷 Prompt 了,上下文工程正在淘汰你

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

来自主题: AI技术研报
6559 点击    2025-10-09 11:59
全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品

全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品

全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品

蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组(后简称“团队”)推出PromptCoT 2.0,要在大模型下半场押注任务合成。实验表明,通过“强起点、强反馈”的自博弈式训练,PromptCoT 2.0可以让30B-A3B模型在一系列数学代码推理任务上实现新的SOTA结果,达到和DeepSeek-R1-0528, OpenAI o3, Gemini 2.5 Pro等相当的表现。

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7011 点击    2025-10-01 17:12