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。

AI4S的前世今生与应用潜力 概述 人工智能驱动科学研究（AI4S）近年来成为热门话题，尤其在生物信息学领域，自上世纪90年代人类基因组计划启动以来，生物信息学迎来“数据大爆炸”，研究者开始利用AI技术加速科研进程。近几十年，大模型技术从理论研究走向应用，广泛应用于生物信息学、材料科学、药物发现等领...

北京大学王选计算机技术研究所发布了一项创新成果，针对多模态大模型在理解人类行为方面的局限性，提出了一种名为多模态提示学习（CMMP）的方法。该方法利用提示词工程技术教会多模态大模型理解区域级的人物交互关系，尤其擅长处理未见过的人物交互类型。 当前，多数研究聚焦于封闭环境下的多模态模型，而在开放环境中...