提示词的终极秘密：它考的不是技巧，而是表达
真正高质量的提示词，来自清晰的目标、精准的表达和对场景的深刻理解。这篇文章将帮你跳出“技巧陷阱”，构建一套可迁移的提示词思维框架，让AI真正成为你的表达放大器。AI世界的探险家们，集合了！咱们在AI这片广袤新大陆上探险，手中都握着一把叫“提示词”的万能钥匙。
印度自研模型社死，照搬千问，仅塞提示词硬充印度造
2026 年 11 月 8 日排灯节当天，印度 AI 机构 169Pi 在 X 上高调宣布，自家研发出了 9B 多模态推理模型 Alpie Seed，多项跑分直接封神，号称要把印度 AI 的光亮照向全世界!
一文搞懂大语言模型微调（Fine-tuning）技术
背景随着大型语言模型（LLM）的迅猛发展，如何有效利用这些强大的预训练模型来解决特定领域问题已成为生成式 AI 领域的热门话题。微调（Fine-tuning）作为一种关键技术，使我们能够在保留模型通用能力的同时，针对性地提升其在特定任务上的表现。
给语言模型装一个"纠错外挂"，能不伤原有能力吗？
你有没有遇到过这种情况：家里的老电器用久了，某个功能开始出毛病，你拿去修，结果修好了这个毛病，别的功能却跟着坏了。大语言模型的纠错也面临同样的困境。模型会犯错，说错事实、算错数字、给出脱离实际意图的建议。
瞭望 | 直面“价值对齐”挑战
从安全角度考虑，在推动对AI的价值对齐之前，应先就对齐的价值观进行协调统一，但大到生死观，小到对美丑的认知，全球的多元文化背景和价值体系使得价值对齐的标准统一进程难以推进随着人工智能开始承担更复杂的任务，人类开展对齐工作甚至是简单评估，都将变得难以想象地复杂文 | 王焕超过去一年
不用考生实测就知道题难不难：这个AI试题评测框架把考试难度“量化”了
论文标题:Cognitive Episodes in LLM Reasoning Traces Enable Interpretable Human Item Difficulty Prediction。
提示词的终极秘密：它考的不是技巧，而是表达
在AI时代，提示词不只是“指令”，而是表达的延伸。真正高效的提示词，源于对意图的精准传达与语境的深度理解。本文将从表达逻辑出发，拆解提示词的底层机制，帮助内容创作者、产品人、运营者构建更具控制力的AI协作方式。AI世界的探险家们，集合啦！
训练一个”懂事”的 AI：SFT 和 RLHF 到底在做什么？
“为什么这个 AI 感觉不太对劲?”你懂那种感觉吗?它能回答你的问题，但回答得很奇怪。你问它”帮我写一封请假邮件”，它给你洋洋洒洒写了一大段关于请假制度的分析。
人工智能价值对齐的哲学反思｜有限主义视域下的人工智能价值对齐
现有人工智能（artificial intelligence，简称AI）价值对齐方案试图借助自然科学的经验证据与实证方法厘清人类道德的自然主义基础，并通过技术手段将其应用到AI对人类价值观的学习之中，忽视了道德的自然主义解释的根本性缺陷，引发了AI价值对齐难题。
世界动作模型的“自训练”红利：无专家示范，从自我想象中迭代进化
论文:EVO-WAM: Evolving World Action Models through Video-Action Verification。