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Google Antigravity「系统提示词」简直太牛了,厉害是有原因的

Google Antigravity「系统提示词」简直太牛了,厉害是有原因的

Google Antigravity「系统提示词」简直太牛了,厉害是有原因的

Google昨天伴随Gemini3.0pro一同发布了他们的AI IDE产品Antigravity《与Gemini 3.0一起发布的AI IDE「Antigravity」究竟有多厉害?》。其震撼性的三位一体全流程Agent体验让无数开发者直呼“Cursor危险了”。

来自主题: AI技术研报
9307 点击    2025-11-20 16:24
网友疯玩Gemini 3!AI造物门槛真是0了

网友疯玩Gemini 3!AI造物门槛真是0了

网友疯玩Gemini 3!AI造物门槛真是0了

芜湖,才刚发布一天,Gemini 3 Pro就被网友们玩出花,那脑洞一个比一个大!

来自主题: AI资讯
7842 点击    2025-11-20 15:27
ChatGPT 写了 147 遍都是废话,直到我吐槽了它一句

ChatGPT 写了 147 遍都是废话,直到我吐槽了它一句

ChatGPT 写了 147 遍都是废话,直到我吐槽了它一句

半夜 3 点,你跟 AI 苦战许久,横跳在 ChatGPT、Claude、Gemini 等各个平台,辗转反侧。

来自主题: AI资讯
7355 点击    2025-11-10 10:28
如何自动优化领域任务的提示词?用EGO-Prompt|NeurIPS 2025

如何自动优化领域任务的提示词?用EGO-Prompt|NeurIPS 2025

如何自动优化领域任务的提示词?用EGO-Prompt|NeurIPS 2025

大型语言模型(LLMs)正迅速成为从金融到交通等各个专业领域不可或缺的辅助决策工具。但目前LLM的“通用智能”在面对高度专业化、高风险的任务时,往往显得力不从心。

来自主题: AI技术研报
8131 点击    2025-11-07 10:52
40页的上下文工程ebook「深度拆解」|weaviate

40页的上下文工程ebook「深度拆解」|weaviate

40页的上下文工程ebook「深度拆解」|weaviate

如果你也在做 RAG 或智能体应用,大概经历过这些瞬间:文档切得太碎,答案失去上下文;切得太大,又召回不准;加了更多提示词,效果可能更不稳定。

来自主题: AI技术研报
7915 点击    2025-11-06 09:37
Gemini 的 PPT 生成:使用技巧及模板提示词

Gemini 的 PPT 生成:使用技巧及模板提示词

Gemini 的 PPT 生成:使用技巧及模板提示词

Gemini APP 前几天上线了 PPT 生成的能力,我昨天尝试了一下发现相当可以啊。

来自主题: AI资讯
10393 点击    2025-11-05 16:41
爆火的AI三宫格图片,比我们的生活更像电影。

爆火的AI三宫格图片,比我们的生活更像电影。

爆火的AI三宫格图片,比我们的生活更像电影。

最近这两天,被一个三宫格AI图片给刷屏了。 还有那三句经典的台词: “山的那边是什么。” “你不用告诉我。” “我会自己去看。” 抖音和小红书上玩的人巨多,点赞量动辄几千几万。 群里的朋友们也都在玩。

来自主题: AI技术研报
9874 点击    2025-10-31 09:43
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
9649 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,

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8548 点击    2025-10-21 10:21
无奖励也能把Agent练硬,Meta发布早期经验学习,隐式建模+反思(附提示词)

无奖励也能把Agent练硬,Meta发布早期经验学习,隐式建模+反思(附提示词)

无奖励也能把Agent练硬,Meta发布早期经验学习,隐式建模+反思(附提示词)

Meta提出早期经验(Early Experience)让代理在无奖励下从自身经验中学习:在专家状态上采样替代动作、执行并收集未来状态,将这些真实后果当作监督信号。核心是把“自己造成的未来状态”转为可规模化的监督。

来自主题: AI技术研报
9144 点击    2025-10-20 11:54