Lovart 悄悄大更新,这一次轮到 AI 适应设计师了
Lovart 悄悄大更新,这一次轮到 AI 适应设计师了现在的 AI 生图有点太强,像 images 2.0 这样的模型,一段 Prompt 敲进去,直接逼真到你怀疑现实的一切。
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现在的 AI 生图有点太强,像 images 2.0 这样的模型,一段 Prompt 敲进去,直接逼真到你怀疑现实的一切。
最近来自斯坦福大学、CMU、MIT、UT Austin 等高校和科研机构的研究人员联合发布了全球首个系统提示词库 System Prompt Index(systempromptindex.ai),其中汇集了来自 Claude、ChatGPT 等 400 多款 AI 产品的 1000 余个系统提示词,是目前全球规模最大的 AI 系统提示词库。
继Loop Engineering、Graph Engineering等概念进入讨论之后,一篇2026年7月底发布的论文又提出了一个更贴近Prompt本身的工程概念:Prompt Graph Engineering,提示词图工程。
本文作者 Eric Provencher,在 OpenAI 负责 Codex 开发者体验(DX),此前是 Repo Prompt 的作者。原文是 OpenAI 官方文档中的 Prompting 指南,以下为逐段中英对照翻译
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection(GPS)。GPS 的做法很直接:先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model(PPM),让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度;再根据难度和 batch 多样性选择训练样本,从而减少无效 rollout。
现在的 AI Agent 动辄需要处理超长上下文,既要看系统提示词、工具说明,又要翻阅历史对话和检索文档。为了省钱、省算力并降低延迟,很多开发者会给系统加上 “提示词压缩”(Prompt Compression)模块,把冗长的上下文浓缩后再喂给大模型。
做科研的人应该都懂,论文配图真的很耗时间。
在常规的对话外,Claude Code(也可以是 Codex)其实还提供了一些别样的控制(或者说:上下文注入)方法,比如:CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、以及 System Prompt Append
一开始,忽悠 AI 挺简单。
AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技,最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同,它选择从另一个方向切入:让 AI 主动学习用户的工作流程。