Veo 3实测来袭：从会说话的松饼到电影质感的短片，一句提示词就能打造电影质感短片，还能音画同步，好莱坞真的要慌了？DeepMind首席技术官更在访谈中透露，Deep Think模式像多线程大脑般并行推理，而AGI的竞赛早已超越单纯「堆算力」。
看到朋友在网上的分享： 用Deep Research 的时候就怕在研究来源中看到ZHIHU、SINA、CSDN 这样的网址，这简直就是报告结果的灾难！ 垃圾进 垃圾出。。 在大模型还没有进化出反思修正和推理新知识能力的时候，务必屏蔽掉低质量信息源，AI无脑文越演越烈。
今天橘子的新产品可以一分钟将任何内容变成播客的 ListenHub发布了，照例想用提示词为他做一张长图。
近日，一份疑似Claude的系统提示词意外泄露，一时引来众多网友和程序员的围观。
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。
5 月 14 日凌晨，X 平台的用户发现，Grok 在回应各种无关问题时，会固执地转向一个敏感话题：南非的“白人种族灭绝”。比如，用户询问棒球运动员 Max Scherzer 的薪水，“MaxScherzer 今年不打球真的能赚 7200 万美元吗？”
这两天Lovart产品火出圈外，昨天大家都还在疯狂求码，
多年来，生成式AI供应商一直向公众保证，大语言模型符合安全准则，并加强了对产生有害内容的侵害。然而，一种看似简单但非常有效的提示词策略，能够让所有主流大模型开启「无限制模式」。
看了Dia的系统提示词，真的是细节狂魔啊！（提示词放文末了）每个细节都在优化用户的使用体验，这就是产品级AI和玩具级AI的区别。提示词整体结构遵循了"总-分-总"的结构，开头设定整体角色身份的基本认知，然后分项设定规则，最终设定总体的安全策略。
最近ContextGem很火。它既不是RAG也不是Agent，而是专注于"结构化提取"的框架，它像一个"文档理解层"，通过文档中心设计和神经网络技术(SAT)将非结构化文档转化为精确的结构化数据。它可作为RAG的前置处理器、Agent的感知模块，也可独立使用。
