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。
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。
随着大模型能力的突破，“可调用工具的智能体”已经迅速从实验室概念走向应用落地，成为继大模型之后的又一爆发点。
最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」（DnD），它可以基于提示词快速生成模型参数，无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍，而且具备出色的零样本泛化能力。
让它画一张黑白手绘风格的svg图片，说明一下“自由”的本质。Prompt：“用黑白手绘风格，说明自由的本质，用svg图解。”
生成图像这件事，会推理的AI才是好AI。 举个例子，以往要是给AI一句这样的Prompt： （3+6）条命的动物。 我们人类肯定一眼就知道是猫咪，但AI的思考过程却是这样的：
今年上半年，最吊足胃口和期待的，莫过于 Agent 工具，饼画得都很大：日常中那些烧脑、重复、耗时间的任务，现在似乎只需要动动手指、敲几行 prompt 就能搞定。
您有没有发现一个奇怪的现象：同样是Vibe coding，有些人轻松拿到完整的Flask应用，有些人却只得到几行if-else语句？剑桥大学计算机科学与技术系的研究者们最近发布了一项研究，用科学的方法证实了我们的直觉——AI确实会"看人下菜碟"。
在计算机科学领域，有一句英文谚语——「Garbage in, Garbage out」。
现在市面上有46种Prompt工程技术，但真正能在软件工程任务中发挥作用的，可能只有那么几种。来自巴西联邦大学、加州大学尔湾分校等顶级院校的研究者们，花了大量时间和计算资源，调研了58种，整理了46种，最终筛选测试了14种主流提示技术在10个软件工程任务上的表现，用了4个不同的大模型（包括咱们的Deepseek-V3），总共跑了2000多次实验。
