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。
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。
整个周末我都在把额度刷刷刷满,剩下最后20%的时候在X上看到一个开发者发的一条长贴,他说他把Fable 5的行为模式,再结合Claude团队开源的Fable5提示语技巧,提炼成了一份协议,贴给Opus 4.8用,神人来的。
这就是最近网上热传热议,然后老黄黄仁勋给AI新趋势画的新重点:Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops.(现在根本没有人写Prompt了,新时代的核心工作是编写和管理loop。)
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
2026 年,会不会用 AI 不再看 Prompt(提示词)能力了,而是要看会不会设计循环。
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。