搜索
每次更换语言模型就要重新优化提示词？资源浪费且效率低下！本文介绍MetaSPO框架，首个专注模型迁移系统提示优化的元学习方法，让一次优化的提示可跨模型通用。我在儿童教育场景的实验验证了效果：框架自动生成了五种不同教育范式的系统提示，最优的"苏格拉底式"提示成功由DeepSeek-V3迁移到通义千问模型，评分从0.3920提升至0.4362。
，即使是最强大的大语言模型也有"健忘症"！但现在，Supermemory提出的创新解决方案横空出世，声称只需一行代码，就能让任何AI拥有"无限记忆"能力。这到底是怎么回事？今天我们就来一探究竟！
Agent 太多了，为了不让订阅费掏空我的钱包，我会通过苹果的屏幕使用时间以及 gemini 统计网页的访问次数来汇总每周使用频率。
数学能力几乎和AlphaGo的围棋水平一样？！
近年来，生成式人工智能的快速发展，在文本和图像生成领域都取得了很大的成功。
你以为GPT-4已经够强了？那只是AI的「预热阶段」。真正的革命，才刚刚开始——推理模型的时代，来了。这场范式革命，正深刻影响企业命运和个人前途。这不是一场模型参数的升级，而是一次认知逻辑的彻底重写。
ChatGPT悄悄上线的直连Github新功能太强大！一旦连上Github，立马化身「研究怪兽」：不管是DeepSeek这样的明星开源项目，还是自己DIY的文档资料，只要放进仓库，就能交给深度研究，一键生成专业到飞起的报告。
我们发现，当模型在测试阶段花更多时间思考时，其推理表现会显著提升，这打破了业界普遍依赖预训练算力的传统认知。
本文作者分别来自中国科学院大学和中国科学院计算技术研究所。第一作者裴高政为中国科学院大学博士二年级学生，本工作共同通讯作者是中国科学院大学马坷副教授和黄庆明教授。
在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。