搜索
如今想写出一篇结构严密、用词专业的文章已经不算难事，只需要敲几个 prompt 生成式 AI 就能瞬间给你一篇成千上万字的文章。布鲁金斯学会去年的一项调查显示，拥有学士学位的成年人中有 35% 的人在工作中使用 AI 来撰写或编辑文档。
日常聊天可能在不经意间污染个性化Agent的长期记忆，使其在未来任务中偏离用户真实意图。研究人员通过ULSPB基准测试发现，即使无恶意提示，日常对话也可能改变Agent的安全边界。
NVIDIA Dynamo 团队发现，Claude Code 向自定义端点发送请求时，prompt 最前面会带一行 session-specific billing header。这行 header 每个 session 都变，导致 52K token 的稳定前缀在 KV cache 中无法复用——TTFT 从 168ms 飙到 912ms。Dynamo 加了一个 `
用强化学习（RL）优化文生图模型的 prompt following 能力，是一条被广泛验证的路径 —— 让模型根据 prompt 用不同随机种子生成多张图片，通过 reward model 计算 reward，再利用相关 RL 算法优化模型。
UC伯克利联合斯坦福提出的Combee，正是为此而来。它把Prompt Learning从低并发、顺序式更新，推进到高并发、分布式经验聚合，并已在ACE和GEPA中完成验证。
Anthropic 的工程师们写了篇技术博客，标题是：构建 Claude Code 的经验教训：Prompt Caching 就是一切。Anthropic 内部把 Prompt Cache 的命中率当作基础设施级别的指标来监控，地位跟服务器 uptime 差不多。一旦命中率下降，就会触发 oncall 告警，工程师得像处理线上事故一样去排查。
前阵子有个深夜，我同时开着五个Claude对话框。
AIFUT大会，两天四场，全部结束啦！
最近，harness engineering 又成了继 prompt engineering、context engineering 之后新一代的 buzzword。
来自阿里高德的一篇最新 ICLR 2026 中稿论文《Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models》提出了面向文生图空间智能的系统性评估基准 SpatialGenEval，旨在通过长文本、高信息密度的 T2I prompt 设计，以及围绕空间感知