正如前几天网上泄露与传闻所预料的那样，深夜，谷歌发布了最新的 AI 视频生成模型 Veo 3.1。Veo 3.1 带来了更丰富的音频、叙事控制，以及更逼真的质感还原。在 Veo 3 的基础上，Veo 3.1 进一步提升了提示词遵循度，并在以图生视频时提供更高的视听质量。
只花120元，效果吊打70000元微调！腾讯提出一种升级大模型智能体的新方法——无训练组相对策略优化Training-Free GRPO。无需调整任何参数，只要在提示词中学习简短经验，即可实现高性价比提升模型性能。
那边OpenAI的Sora2还没全面开放，这边国内团队已经上线了自己的“特色打法”。 清华特奖选手创办的Sand.ai，上线了音画同步视频模型GAGA-1。
写给正在落地 AI 产品的工程师。一些代码直接可改造复用；另一些，是我踩坑后的经验之谈。
讲真，AI生图圈的内卷速度简直离谱。8月底的Nano Banana、9月中的即梦4.0已经把画质和效果卷到了一个新高度，但我还在纠结到底该把谁设为主力工具，因为总觉得他们差点什么：不是出错就是不懂场景。
本来这个国庆我真的想好好休息一下，但是放假之前写完那篇假期产品推荐之后，微信里就一直有人问我，能不能写一篇豆包的P图玩法教程。。。 一是不知道怎么用，二是不知道怎么写提示词来处理图片。 正好抖音上豆包
调模型不如“管上下文”。这篇文章基于 ACE（Agentic Context Engineering），把系统提示、运行记忆和证据做成可演化的 playbook，用“生成—反思—策展”三角色加差分更新，规避简化偏置与上下文塌缩。在 AppWorld 与金融基准上，ACE 相较强基线平均提升约 +10.6% 与 +8.6%，适配时延降至约 1/6（-86.9%），且在无标注监督场景依然有效。
Hi，返工早上好。 我是洛小山，和你聊聊 AI 行业思考。 AI Agent 应用的竞争逻辑，正在发生根本性变化。 当许多团队还在死磕提示词优化（PE 工程）时，一些优秀团队开始重心转向了上下文工程
其实大语言模型的“教育”问题也差不多。研究者在训练和使用这些模型时，离不开提示词。这就像一份人生剧本，告诉模型“你是谁？”“你要做什么？”“你能做到哪里？”但问题是，提示词到底应该像家长一样，
先给你们看个刺激的：国外有个哥们儿，自己一个人用 AI做 3D 模型，最高单日收入折算快 1 万人民币了：一年收入30 万刀。而他在用的也只是通过提示词让 AI 生成对应的 3D 模型，或者上传图片生成 3D 模型。
