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拒绝AI摆烂：如何用prompt chain让ChatGPT条理清晰、输出稳定又可靠？
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社区头条你是否曾经让ChatGPT或其他AI助手完成一项复杂任务，却发现它要么答非所问，要么只完成了一半就开始"胡言乱语"？这并非AI技术的根本缺陷，而是我们使用它的方式出了问题。想象一下，如果让一个助手同时完成市场调研、数据分析、趋势预测和报告撰写，即便是最优秀的人类助手也会感到力不从心。今天，我们来看下一种模式：promptchain模式（也称流水线模式）来把复杂任务拆成一串更小、更可控的步骤：每步只做一件事，上一步的结...大模型ChatGPTAI助手生产级 AI 智能体落地的八个核心技能
原创 社区头条与大语言模型（LLM）打交道，远不止“写提示词”这么简单。生产级别的AI智能体系统，要求开发者深入理解模型的工程构建、部署流程与优化方法。以下是支撑生产级AI大模型应用落地的8大核心技能：我们来逐一拆解这些技能。AI智能体企业落地的8个核心技能1、核心技能一：提示词工程（PromptEngineering）最基础的技能，是设计结构化的提示词（Prompt）既要减少歧义，又要引导大模型输出可预期的结果。这需要快速尝试不同的提示词变...LLM智能体大模型应用分钟级长视频生成迎来“记忆革命”，7倍成本降低，2.2倍端到端生成速度提升!｜斯坦福&字节
社区头条论文链接：https:arxiv.orgpdf2508.21058项目链接：https:primecai.github.iomoc亮点直击提出MoC框架，将每个查询路由到视频序列中最相关的片段，而不是依赖统一或静态的稀疏注意力机制或固定选择策略。引入了因果路由mask，以强制交互图为有向无环图，提升在分钟级序列上的展开鲁棒性。将密集自注意力替换为MoC机制，能够将长视频生成转化为一种内部上下文检索过程。MoC能够裁剪超过85%的token对，将注意力FLOPs成本最多减少7...AI视频生成模型从简单查找到代理推理：聊聊智能RAG系统的兴起
原创 社区头条检索增强生成（RAG）是大语言模型领域的一项技术，通过将外部数据检索融入至生成过程，借此增强文本生成。与单纯依赖模型预训练知识的传统方式不同，RAG让AI能够从外部来自“查找信息”，显著提高响应准确性与关联度，有助于缓解幻觉及知识过时等问题。换言之，RAG能够超越静态训练数据、为AI赋予动态记忆。随着时间推移，一系列RAG架构也应运而生——其解决的分别是特定早期缺陷，而种种简单概念如今已发展成为复杂的模式生态...检索增强生成RAGAI通义千问放大招！4800亿参数MoE架构，Qwen3-Coder厉害在哪里
原创 社区头条当通义实验室官宣：Qwen3Coder480BA35BInstruct正式发布！这不仅是通义系列迄今为止最强大的开源智能编程模型，更是全球首个真正意义上具备“自主编程能力”的AgenticCodeModel（代理式代码模型）。一句话总结：它不再只是帮你补一行代码的“小助手”，而是能独立思考、调用工具、执行测试、提交PR的“AI程序员”。今天，我们就来全面拆解这个重磅模型，看看它是如何重新定义AI编程的边界。1.不是“写代码”，而是“做项目”：Q...通义千问MoE架构Qwen3-CoderQwen3-Coder与Claude Code深度对比：谁是你的AI编程助手？
原创 社区头条在编程的世界里，AI已经不再是单纯的代码补全工具，而是逐渐演变为能主动参与开发全流程的“智能助手”。从编写代码到测试、部署，甚至优化CICD流程，AI编程助手的崛起正在改变开发者与代码交互的方式。在这场技术革命中，Qwen3Coder和ClaudeCode无疑是两颗耀眼的明星。一个是开源的MoE架构巨兽，一个是闭源的混合推理CLI利器，它们各有千秋，却又在功能、性能和生态上展开激烈角逐。今天，我们将带你深入剖析这两款AI编程助手...Qwen3-CoderClaude CodeAI编程助手传统RAG vs Agentic RAG：全面对比分析，为什么说智能代理是下一代AI应用的核心？
原创 精华用传统RAG构建AI应用，总感觉像在跟一个"健忘症患者"对话——它能找到相关文档，却无法真正理解问题的本质。问它"如何优化RAG系统的准确率"，它只会机械地检索包含"RAG"和"准确率"的文档，然后拼凑出一个看似合理的答案。但如果问题稍微复杂一点，比如"比较不同RAG实现方案的优缺点，并给出在资源受限场景下的最佳实践"，传统RAG就露怯了。这就是AgenticRAG要解决的核心问题——让AI不仅会"找"，更要会"想"。从被动到主动传统RA...RAGAgentic RAGAI应用Anthropic内部泄露：让Claude性能提升10倍的Prompt工程实践
原创 精华在人工智能快速发展的今天，如何有效地与大语言模型交流成为了一项关键技能。本文将深入探讨提示工程的核心技术，帮助您构建更加精准、高效的AI交互方案。提示工程的基础架构每个专业的提示都由两个核心组件构成：静态部分：这些是在整个交互过程中保持不变的指令框架，如系统设定、任务描述等基础配置。动态部分：根据具体场景灵活调整的内容，包括用户输入、检索到的相关信息、历史对话记录、API返回的数据等实时信息。通过模...Claude提示工程在RAG文档处理中——怎么处理噪音问题
原创“RAG文档处理的原则是找出有效数据，剔除无效数据，而不是为了大而全整一堆没用的数据。”在RAG增强检索中，文档处理是重中之重，但是很多人的文档处理做的很粗糙，然后还奇怪为什么我的RAG质量不好，召回率太低，原因就在于你的文档处理真的不咋地。虽然说现在的文档处理是大模型应用中的一个难点，但既然用了那就要想办法把它做好，因此我们现在需要考虑的不是文档处理有多复杂，而是应该考虑怎么提升文档的处理质量，减少噪...RAG大模型应用文档处理超越提示词：深入理解 AI 应用成功的关键--上下文工程
原创核心观点：大多数AI智能体的失败，其根源不在于模型本身的能力不足，而在于“上下文工程”（ContextEngineering）的缺失。“上下文工程”这个概念近期在AI大模型领域迅速升温，它究竟是新瓶装旧酒，还是真正揭示了构建强大AI应用的核心秘诀？它与我们熟知的提示工程（PromptEngineering）和检索增强生成（RAG）有何不同？本文将深入探讨上下文工程的“是什么”、“为什么”以及“如何做”，为你揭示其在构建鲁棒、可扩展的AI应...提示词AI应用上下文工程智能体强化学习综述；强化学习原生GUI智能体；多轮工具交互强化学习；模块化多轮工具强化学习
TheLandscapeofAgenticReinforcementLearningforLLMs:ASurvey20250902｜OxfordU,ShanghaiAILab,NUS,UCL,UIUC,Brown,USTC,ImperialCollegeLondon,Bristol,CAS,CUHK,FudanU,UGA,UCSD,DLUT,UCSB🔺81http:arxiv.orgabs2509.02547v1https:huggingface.copapers2509.02547https:github.comxhyumiracleAwesomeAgenticLLMRLPapers研究背景与意义本论文聚焦于“AgenticReinforcementLearning（AgenticRL...智能体强化学习GUI长视频理解语义聚合幻觉评估基准；无需蒸馏的VLM文档装好框架；Keye-VL 1.5技术报告，动态分配计算资源
ELVHalluc:BenchmarkingSemanticAggregationHallucinationsinLongVideoUnderstanding20250829｜SenseTime🔺51http:arxiv.orgabs2508.21496v2https:huggingface.copapers2508.21496https:github.comhlsv02ELVHalluc研究背景与意义研究背景视频多模态大型语言模型（VideoMLLMs）在视频理解领域取得了显著进展，但仍存在“幻觉”问题，即生成与视频内容不一致或无关的信息。现有研究多聚焦于短视...长视频VLMKeye-VL 1.5RMSprop算法：引入“指数加权移动平均” 优化Adagrad算法
RMSprop（RootMeanSquarePropagation）算法是一种自适应学习率的优化算法，它由Adagrad算法改进而来，引入指数加权移动平均方法替代梯度平方累加，动态调整每个参数的学习率，解决了传统梯度下降法中的震荡和收敛慢问题。本文将从Adagrad算法的局限性出发，解析RMSprop算法的原理与推导过程，揭示其是如何突破优化后期学习率衰减过大的问题。1.算法背景与发展动机(1)Adagrad算法的局限性：在AdaGrad算法中，由于梯度分量的直接...RMSprop算法Adagrad谷歌“蕉”傲登场！AI生图告别“走钟”时代
嘿，各位AI圈的朋友们，最近有没有被一个叫做“NanoBanana”的名字刷屏？别误会，这可不是什么新型水果，而是谷歌在2025年8月底丢下的一枚重磅炸弹——正式名称为Gemini2.5FlashImage的AI图像生成与编辑模型。说它是“炸弹”一点不为过，因为它似乎在悄悄地，或者说，是大张旗鼓地，改写着我们对AI生图的认知。作为一名在AI内容创作领域摸爬滚打的创作者，我深知“AI生图”过去那些让人又爱又恨的痛点。而这次，谷歌的“小香蕉...谷歌AI自然语言2025，AI世界模型新篇章：腾讯混元Voyager展望
嘿，朋友们！想象一下，你不再只是被动地观看屏幕上生成的虚拟世界，而是能够亲自“走进”其中，沿着自己设定的轨迹，自由漫游，而且这个世界还拥有真实的三维深度和结构。听起来是不是有点科幻？但腾讯混元团队似乎正把这份科幻照进现实，预备在明年为我们带来HunyuanWorldVoyager——一个号称“业界首个支持原生3D重建的超长漫游世界模型”。🗺️拓疆者登场：Voyager的野心这款模型的出现，可不是为了简单地生成一段酷炫的视...AI世界模型Voyager单GPU秒产一分钟！MAI-Voice-1，微软语音AI的“核爆”时刻？
精华 社区头条如果你以为AI语音合成已经够惊艳了，那微软这次自研的MAIVoice1，恐怕要刷新你的认知天花板。这不是简单的技术升级，更像是给整个语音AI领域投下了一枚重磅炸弹，预示着一个高效、情感丰富、且成本更低的全新时代即将到来。作为一名长期关注AI圈的创作者，我不得不说，微软这次玩儿大了。告别等待：单GPU，秒级生成一分钟音频！这无疑是MAIVoice1最核心也最令人瞠目的亮点。想象一下，你只需要一块普通的GPU（比如我们熟悉的英...GPUMAI-Voice-1微软语音手动PS时代结束! 伊利诺伊大学香槟分校推出 InstantEdit，只需4步即可搞定文本引导图像编辑，代码已开源
伊利诺伊大学香槟分校提出的InstantEdit是一个只需几步即可完成的图像编辑框架，能够高效精准地进行文本引导的图像编辑。该方法基于分段修正流模型，只需几步即可实现精准编辑。主要功能包括：免训练：无需微调。开箱即用，可立即编辑。精确控制：与同类的几步编辑方法相比，在保持图像一致性的同时实现了更好的可编辑性。多功能应用：支持各种编辑任务，包括对象操作、样式转换和属性修改下图为InstantEdit的示例，仅需4个步骤...InstantEdit文本引导图像编辑文本Diffusion模型来了！字节Seed Diffusion Preview专用于代码生成，每秒可推理2146个token
SeedDiffusionPreview是字节跳动种子团队推出的文本扩散语言模型，旨在验证离散扩散方法作为下一代语言模型基础框架的可行性，以结构化代码生成为实验领域。团队引入两阶段扩散训练、约束序学习等多项关键技术，经实验验证有效。结果显示，该模型代码推理速度达2146个tokens，较同等规模自回归模型提升5.4倍，且在多个核心代码基准测试中性能相当，在推理速度、生成质量上建立新的SOTA，有力证明了方法的有效性。相关链接博客:s...Diffusion模型代码电影特效革命性升级！高德&北大联合发布Omni-Effects：LoRA-MoE架构突破，精准掌控电影特效空间艺术！
由高德、北大联合推出的统一框架OmniEffects创新性地采用LoRAMoE混合专家架构，将多种特效无缝集成至统一模型，有效规避了跨任务干扰；同时通过空间感知提示SAP与独立信息流模块的协同作用，实现了对特效空间位置的精准把控，防止了控制信号的混杂。此外还精心构建了OmniVFX数据集与专用评估框架，为框架的性能验证提供了坚实支撑。实验结果显示，OmniEffects能精准控制特效位置，并生成丰富多样的特效，为电影特效制作带来了革...LoRA-MoE架构视觉特效中国开发者已是顶尖水平！Linux基金会大佬罕见采访流出：盛赞中国企业，DS不是凭空冒出来的！
原创 社区头条编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）中国软件产业已经达到了“逃逸速度”！中国开发者已经位居世界顶尖开发者之列！本周，一年一度的全球开源界的“旗舰级”级盛会在阿姆斯特丹如约举行。今年的主题无疑聚焦在“开源AI”。峰会上，平时很少出来接受采访的主办方Linux基金会执行董事JimZemlin罕见地出来对外发声。作为全球开源界的“联合国总部”，Linux基金会在近3年来的生成是AI爆发的浪潮中，花了很大篇幅称赞了中...LinuxMCPAI
