2025年7月，日本媒体《日经亚洲》揭露在预印本平台arXiv上发现17篇论文暗藏“求好评”提示词，后延世大学等研究者进一步确认为18篇。这些提示词以白色小号字体植入，肉眼不可见，但可被AI审稿人识别，最早出现于2024年12月16日。该现象主要集中在计算机科学领域，灵感源自英伟达科学家的一条推文。测试显示，部分提示词确实能操控AI评审意见，但仅限特定文本结构。截至7月15日，已有15篇论文删除提示词，仍有3篇保留，其中包括Meta AI和Amazon AI成员的作品。此外，类似“求好评”策略已被验证可用于简历筛选，引发对AI辅助决策公平性的广泛担忧。研究者警告，在AI工具可控性与规则共识未完善前，应谨慎将其用于重要场景。

2025年7月，纽约大学助理教授谢赛宁因被曝在论文中嵌入隐藏提示词操控AI审稿引发热议。提示词为“只给好评”，意图影响AI评审结果。事件曝光后，谢赛宁承认疏忽，称是一名日本访问学生误用社交媒体上的玩笑做法所致，并表示将加强伦理审查与科研培训。此事件揭示了学术界对AI审稿机制的争议与漏洞，arXiv上还发现多篇类似“咒语论文”。专家指出，这种行为虽为自保，但破坏了学术公平，凸显制定明确规则的重要性。谢赛宁强调需重新思考学术界的运行方式，确保技术服务于科研诚信。

7月7日，据《日经亚洲》报道，部分学者被曝在论文中植入隐藏提示词，试图诱导AI评审工具给出正面评价。调查显示，学术预印本网站arXiv上的17篇论文包含此类提示词，作者来自早稻田大学、哥伦比亚大学等14所机构。这些提示词多以白色文字或极小字体隐藏，内容要求AI‘仅给出正面评价’或称赞论文具有‘重大影响力’。一名早稻田大学教授辩称，此举旨在对抗学术会议中使用AI进行‘敷衍评审’的行为。这一现象引发对学术诚信与AI应用的广泛讨论。

标题：为什么一个弹幕，就能让主播喵一百声？ 最近，“开发者模式”在视频平台爆火，许多网友通过输入该关键词，看到一堆玩梗视频，播放量高达百万，弹幕里全是笑声。评论区有想尝试的，有当谜语人的，还有想看真人反串的，仿佛AI面前人人都是“恶人”。 数字人本应是表面挂上美女帅哥皮套，背后由大模型处理评...

标题：YC访谈：顶级公司如何写AI提示词？ 核心观点：一个6页的“说明书”价值千万。 目前，无论是Perplexity搜索问题、Replit写代码，还是联系知名AI公司的客服，回答你的通常是AI机器人。这些AI机器人为何能如此聪明？答案在于它们有一本厚达6页的“工作手册”，即“提示词”。 提示词告诉...

标题：第一批追赶AI的人，正在被AI甩开 近两年，“提示词”这个词因AI的火热发展而广为人知。它不仅是AI时代的必备技能，也是普通人借助AI完成工作的手段。这种趋势催生了大量知识付费课程，让一些敏锐的人提前布局。 “提示词工程师”一度成为转行AI的热门选择，门槛低、薪资高，吸引了不少人涌入。然而...

近日，Claude系统提示词近1.7万字、包含24000个token的详细内容遭泄露，迅速引发全网关注。这些提示词定义了模型行为、工具使用及引用格式等，堪称技术“金矿”。然而，AI专家Karpathy指出LLM缺乏关键学习范式，并提出“系统提示学习”新方法，主张模拟人类经验积累，将系统提示嵌入权重，赋予LLM自主反思能力。此提议引发热烈讨论，支持者认为可提升模型灵活性与安全性，反对者则担忧可能导致模型混乱或误判。Claude提示词相较ChatGPT的o4-mini更为详尽，涉及行为风格、问题解决策略等。新范式若能完善实施，或将推动AI迈向更高层次的自我迭代与AGI探索，但目前仍面临诸多技术挑战。

2023年初，提示词工程师因高薪（25-33万美元年薪）成为AI领域的热门岗位，但如今却成为大厂不愿扩招的岗位之一。微软调查表明，该岗位在未来12-18个月内的新增需求排名倒数第二。Indeed数据显示，其搜索热度从2023年1月的2次/百万次飙升至4月的144次/百万次后迅速回落至20-30次/百万次。尽管曾获OpenAI和AI大神的认可，但随着AI自动化工具的普及及普通用户上手门槛降低，提示词工程正从专门岗位转变为职业技能。目前，企业更倾向于招聘AI训练师、数据专家和安全专家等复合型人才。不过，在垂直行业中仍存在部分招聘需求，如格灵深瞳要求提示词工程师需精通政务业务知识。长远看，提示词工程师岗位的存续或取决于AI进化速度，未来AI个性化发展可能使通用化岗位不再必要。

标题：全网最火的提示词，让AI学会“拍废片” 正文： 27岁，没拼爹妈、没靠关系，靠自己搞定了人生第一张和世界首富的合照。这不是偶遇马斯克和黄仁勋，而是借助GPT-4o生成的。在这个“万物皆可生成”的时代，“合照”的门槛已不再是物理距离，而可能是一段能骗过眼睛的Prompt。 你或许已在社交...

标题：我的AI提示词库心得，超简单 工作中肯定要用到AI。复杂任务仅靠简单指令难以解决。例如，制作海报需明确主题和文案。紧急需求时，临时应对不够，需有现成方案。 分享建立个人提示词库的心得，帮助任务梳理。提示词库即存提示词的仓库，随时可用。原因包括系统模板不合适、重复工作耗时、AI记忆不足及日常重复任务。 避免直接照搬他人提示词，分类保存，及时更新。初期尝试过多无效，后来只存重点。 构建提示词需考虑任务本质，拆解需求。四步法：培养AI意识、拆解流程、明确要点、简洁提示词。示例：新媒体运营，先选主题，再写大纲，按大纲填内容，最后润色。 自动化可简化任务，如从PDF提炼核心观点。工作流结合自动化动作，批量处理任务。 提示词管理采用自下而上和自上而下两种方法。自下而上收集常用提示词，自上而下服务具体任务。使用Obsidian本地存储，分类查找方便。