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RoboNeo深度体验,超多趣味玩法提示词分享给你!

RoboNeo深度体验,超多趣味玩法提示词分享给你!

RoboNeo深度体验,超多趣味玩法提示词分享给你!

今天玩点轻松的。是 RoboNeo 的一些用法和提示词分享。其实这个7月初就出了,之前一直没写是因为我起初确实不信任他们,之前我早早体验了美图的那个 Whee 觉得挺失望,感觉浪费了我的订阅费。所以看到了 RoboNeo 宣传视频也无动于衷。

来自主题: AI资讯
6280 点击    2025-08-04 11:54
你的Prompt已达性能极限?试试这个0成本的优化 | 马里兰大学最新

你的Prompt已达性能极限?试试这个0成本的优化 | 马里兰大学最新

你的Prompt已达性能极限?试试这个0成本的优化 | 马里兰大学最新

上下文学习(In-Context Learning, ICL)、few-shot,经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念,给模型几个例子(Demos),它就能更好地理解我们的意图。但问题来了,当您精心挑选了例子、优化了顺序,结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能,问题出在一个我们谁都没太在意的地方,这些例子,到底应该放在Prompt的哪个位置?

来自主题: AI资讯
5915 点击    2025-08-02 12:37
当提示词优化器学会进化,竟能胜过强化学习

当提示词优化器学会进化,竟能胜过强化学习

当提示词优化器学会进化,竟能胜过强化学习

仅靠提示词优化就能超越 DeepSeek 开发的 GRPO 强化学习算法? 是的,你没有看错。近日上线 arXiv 的一篇论文正是凭此吸引了无数眼球。

来自主题: AI技术研报
6300 点击    2025-08-01 11:42
刚刚,OpenAI推出学习模式,AI教师真来了,系统提示词已泄露

刚刚,OpenAI推出学习模式,AI教师真来了,系统提示词已泄露

刚刚,OpenAI推出学习模式,AI教师真来了,系统提示词已泄露

今天凌晨,ChatGPT 迎来了一个重磅更新。不是 GPT-5,而是 Study Mode(学习模式)。在该模式下,ChatGPT 不再只是针对用户查询给出答案,而是会帮助用户一步步地解决自己的问题。

来自主题: AI资讯
7888 点击    2025-07-30 09:32
上下文工程难吗?试下Claude Code写入Kiro的Spec,自动搞定上下文

上下文工程难吗?试下Claude Code写入Kiro的Spec,自动搞定上下文

上下文工程难吗?试下Claude Code写入Kiro的Spec,自动搞定上下文

10天前Amazon发布了他们自己的开发平台,Kiro IDE,其中有一个很厉害的交互功能“Spec(Specification)”,强调的是规范的文档,说明书,以一套非常结构化的方法确保开发过程的系统性、可控性和质量,堪称现代软件工程的最佳实践。让vibe coding有一个规范的范式。

来自主题: AI资讯
6548 点击    2025-07-26 11:46
夸克、浙大开源OmniAvatar,一张图+一段音,就能生成长视频

夸克、浙大开源OmniAvatar,一张图+一段音,就能生成长视频

夸克、浙大开源OmniAvatar,一张图+一段音,就能生成长视频

近期,夸克技术团队和浙江大学联合开源了OmniAvatar,这是一个创新的音频驱动全身视频生成模型,只需要输入一张图片和一段音频,OmniAvatar即可生成相应视频,且显著提升了画面中人物的唇形同步细节和全身动作的流畅性。此外,还可通过提示词进一步精准控制人物姿势、情绪、场景等要素。

来自主题: AI资讯
6910 点击    2025-07-25 17:07
ShellAgent 2.0 体验:让前端消失,省掉 70% 开发资源

ShellAgent 2.0 体验:让前端消失,省掉 70% 开发资源

ShellAgent 2.0 体验:让前端消失,省掉 70% 开发资源

今天带来 Myshell ShellAgent 2.0 的测试和介绍。 发现 Myshell 上了一个 ShellAgent 2.0 的能力,只需要提示词就能生成一个 Agent 应用。他们这个有意思的点是,没有复杂的前端页面都会在一个 Chatbot 里构建类似的交互,这就摆脱了构建前端的复杂流程降低了错误率,Agent 只需要管理工具之间的交互就可以。

来自主题: AI资讯
6371 点击    2025-07-25 12:55
光速美国领投2500万美金,这家公司要让AI Agent具备学习和进化能力

光速美国领投2500万美金,这家公司要让AI Agent具备学习和进化能力

光速美国领投2500万美金,这家公司要让AI Agent具备学习和进化能力

你有没有想过,为什么那些看起来无所不能的 AI agent,在真实工作环境中却总是显得如此笨拙?我们花费数百小时调试提示词、完善指令,但这些智能系统依然无法像人类员工那样从经验中学习和成长。它们不会从错误中汲取教训,也不会在重复性任务中变得更加熟练。这个根本性问题,正是 Composio 刚刚完成 2500 万美元 A 轮融资要解决的核心挑战。

来自主题: AI资讯
5941 点击    2025-07-25 12:34