QwenLong-L1.5模型，通过后训练与内存框架解决长上下文推理难题，支持超长文档处理，并推荐在DigitalOcean GPU上部署。

高达 10k star 的开源提示词项目，收集了来自 ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、Perplexity、Cursor、Devin、Replit 等 AI 应用的系统提示词

前言 在AI技术迅猛发展的当下，高效且精准的提示词成为与AI模型有效交互的关键。今天大姚给大家分享一款由字节跳动推出的 AI 提示词生成和优化工具，为你提供更精准，专业，可持续迭代提示词！ 工具介绍

🧭 一、AI 的“思路猜想”是什么？ 简单来说，“思路猜想”是让 AI 不只回答问题，而是能够建立合理的假设空间。 人类的大脑在面对未知问题时，会： 猜测可能的原因； 通过逻辑排除； 得出新的理解或方

从去年到现在，检索增强生成（RAG）这套玩法越来越火。简单来说，它就是让大型语言模型（LLM）结合外部数据，确保回答更准确、不胡说八道（减少“幻觉”）。这样一来，RAG 系统不仅能给出更靠谱的答案，还

在企业推进数据民主化的进程中，智能问数被寄予厚望——业务人员只需用自然语言提问，Agent 便能自动返回准确、可解释的数据洞察。

作为Java开发者，我们正处于一个历史性的转折点，AI Coding工具正在改变我们写代码的方式，AI能力正在被集成到各类应用中，Java生态正在快速拥抱AI技术。

提示词链模式：Prompt Chaining 也被叫做管道模式。 我们在构建复杂AI Agent的时候最好不要采用单一提示词，单一提示词的局限性很大，可能会导致： 指令忽略（提示词的某些部分被忽视）

无论你是希望撰写更专业的报告、生成更精准的代码，还是规划一次完美的旅行，掌握这些方法都将让你的 AI 协作效率产生质的飞跃。