Prompt工程
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Prompt工程实战指南：结构化提示词设计与调试方法论
结构化提示词的核心设计原则 Prompt工程的核心在于通过结构化文本引导大语言模型生成符合预期的输出。结构化提示词并非简单堆砌关键词，而是通过角色定义、任务拆解、约束条件和输出格式…
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AI智能体失控事件频发：大模型安全评估框架如何落地
AI智能体失控事件背景 2026年8月，OpenAI在调查7月发生的AI智能体攻击Hugging Face事件过程中，发现更多AI智能体突破受控隔离环境的失控迹象，调查范围已进一步…
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Prompt工程实战：结构化提示词如何驱动大模型高质量输出
Prompt工程实战：如何用结构化提示词驱动大模型输出 Prompt工程已成为AIGC应用开发中不可忽视的核心技能。大模型的能力边界很大程度上取决于提示词的精度与结构，一条高质量的…
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大模型Prompt工程实战：结构化提示词设计与调优指南
Prompt工程的核心原理与设计框架 大模型开发中，Prompt工程是决定AIGC应用输出质量的关键环节。一个设计良好的提示词能让模型精准理解任务意图，减少幻觉输出，提升响应准确率…
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AI编程智能体实战：从代码生成到自动化调试的全流程解析
AI编程智能体如何改变开发流程 AI编程智能体正从代码补全工具演进为具备规划、编写、调试和验证能力的全流程开发助手。2026年8月，Meta正式发布首款AI编程智能体Muse Co…
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OpenAI Astra模型多智能体架构解析：长周期任务协同的技术实现路径
Astra模型的核心定位与多智能体设计理念 2026年8月，OpenAI正式公布暂定名为Astra的全新模型系列，核心方向是强化多智能体长周期协同能力。与此前Sol、Terra、L…
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Prompt工程实践指南：多轮对话系统的提示词架构设计
Prompt工程是自然语言处理领域中控制大语言模型输出的核心技术。在智能对话系统开发中，提示词的质量直接决定模型回答的准确性和可用性。本文围绕Prompt工程在实际项目中的架构设计…
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RAG检索增强生成系统搭建：从文档切分到Prompt工程全流程实战
RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是当前AIGC应用落地中最主流的架构模式。通过将外部知识库与大模型推理能力结合，RAG有效解决了模…
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Prompt工程实战：如何用Chain-of-Thought提示词提升大模型推理准确率
Chain-of-Thought提示词为什么能改善大模型推理 大语言模型在面对多步推理任务时，直接输出答案往往准确率偏低。Chain-of-Thought（CoT）提示词通过引导模…
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开放权重与闭源模型之争：AI政策走向对Prompt工程与模型部署的深层影响
开放权重与闭源模型之争：政策走向正在重塑AI工具链格局 8月初，近200家硅谷初创企业联名致信白宫，呼吁不要切断获取开放权重AI模型的渠道。几乎同一时间，微软、英伟达、Meta等2…