还在质疑AI生物制药「纸上谈兵」？Chai-2已经把抗体设计成功率从0.1%提升到16%，而且还是零样本！不仅是技术奇迹，这更是范式革命：下一代药神，可能不是生物学博士，而是提示词工程师。
您有没有遇到过这样的场景：为了调试一个LLM应用的效果，您需要在一大堆Python代码中翻找那些零散的提示词字符串？每次想要A/B测试不同的提示时，就像在做开颅手术一样小心翼翼。
最终体验 = 模型 + context (包括提示词、文件、代码库、业务数据，MCP服务等等一切喂给模型的东西)，正好Andrej karpathy前几天天也整了个新提法叫Context engineering，这里可以碰瓷一下Andrej哈哈，这篇文章好几天前我发在小红书了
就像是播放音乐，Prompt Engineering是在调音响的音量，那Context Engineering就是在设计整个音响系统，从音源、功放、音箱到房间声学，每个环节都要精心设计。Context Engineering本质上是设计和优化AI模型整个上下文窗口的工程学科。这不只是一个技术升级，更像是思维模式的根本转变。
大神也陷入学术不端质疑，偷偷在论文里藏提示词刷好评？最新进展是，谢赛宁本人下场道歉了：这并不道德。对于任何有问题的投稿，共同作者都有责任，没有任何借口。
相对于文字，图像信息更能直观地传达复杂的信息和概念，其最大的优势是直观、高效、精准。作为一名数据分析师，画图是我工作中必不可少的一部分。无论是汇报时的ppt展示图、还是做计划时的流程图、亦或是小组讨论时的思维导图……我们无时无刻都在跟图表打交道，也通过图表来完善我们的工作。
Atharva博客揭示，AI是工程师能力的放大器。扎实的编程基础搭配精准提示，能让AI助你打造出极致产品。想知道如何用AI加速开发、少踩坑？快来看高手的秘诀！
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。
曾几何时，用文字生成图像已经变得像用笔作画一样稀松平常。
MIT最新研究让LLM直接操控宇宙飞船进行太空追逐挑战赛：ChatGPT少量微调即获第二，开源Llama更胜一筹，凭提示词精准追踪卫星、节省燃料，更是0%失败率，验证AI小数据高效与自主航天可行，为未来的太空漫游铺路。
