Amazon Quick 各组件的提示词模式与常见陷阱
Amazon Quick 各组件的提示词写法各有差异:Quick Research 需明确目标、受众与聚焦领域并可拆分子问题、筛选数据源,Quick Flows 要写清触发时间、数据源、计算与输出格式并用编号步骤组织复杂逻辑,Quick Sight 查询需包含业务问题、指标与维度。
Amazon Quick 各组件的提示词写法各有差异:Quick Research 需明确目标、受众与聚焦领域并可拆分子问题、筛选数据源,Quick Flows 要写清触发时间、数据源、计算与输出格式并用编号步骤组织复杂逻辑,Quick Sight 查询需包含业务问题、指标与维度。
Amazon Quick 发布提示词工程系列文章第一篇,讲解跨组件通用的提示词原则与结构化框架。核心原则包括用具体指标、时间范围和范围限定替代模糊请求,提供业务上下文以校准输出,以及用 few-shot 示例直接演示所需格式。文章介绍 CRISPE 框架,从上下文与约束、角色与职责、意图与输入、步骤与范围等维度构建完整提示词,帮助团队减少迭代、复用提示模式。
OpenAI Academy 迎来两周年,正把 AI 技能带给更多社区。
GPT-6 Astra 让 Parallel 的智能体研究并综合劳动力市场数据的时间和成本相比此前模型都减半。
OpenAI Academy 新增面向员工、开发者、领导者、教育者和学生的学习路径,帮助他们构建并展示实用 AI 技能。
OpenAI 推出 Astra for Law,为法律行业提供前沿智能、定制律所工作流、连接法律数据源,并配备面向保密客户工作的法律级管控。该产品通过 OpenAI for Law 提供,整合了法律场景所需的智能能力与合规控制。
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Perplexity 使用 GPT-6 Astra 撰写沟通内容、修改软件并监控生产系统,且检查频率远低于此前使用的模型。
一位 MIT 研究者使用 GPT-5.6 Sol 搭配 Codex 自主运行量子计算实验、分析结果并校准 qubit。文章展示了 GPT-5.6 Sol 与 Codex 结合在科研工作流中的实际用法。
OpenAI 与 AIRPPU、WAN-IFRA 联合推出 AI 项目,帮助乌克兰新闻机构加强创新、韧性和独立新闻业。
Google DeepMind 启动首届亚太 Accelerator 项目,聚焦 "AI for the Planet",面向该地区的初创公司、研究团队和非营利组织,用前沿 AI 解决自然、气候、农业、能源等领域的环境问题。
Google DeepMind 介绍剑桥大学 Clare Bryant 教授使用 Co-Scientist 寻找病原体跨物种传播引发重症的分子开关。Bryant 先后输入课题摘要与完整基金申请书,工具生成并排序假设,最终锁定她此前未关注的蛋白并细化到具体氨基酸,团队正构建含相应突变的细胞系验证。她表示原本需两到三年的实验工作如今有望在六个月内完成。