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人工智能
雷哥AI工程化
创建于2024-10-18
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免费使用最强编程插件Cline
摘要 本文将详细介绍如何使用Cline这一强大的AI编程工具。Cline在Open Router排行榜中长期占据领先地位,支持多种免费模型,能够显著提高编程效率。我们将从安装配置开始,逐步讲解如何使用
看完Claude提示语库学到的知识
我通读了克劳德给出的官方的64个提示语,把整个库都读完了。 这是我学到的几点内容,分享给大家,希望对你们有用.
吴恩达的LLM反思方法-我学到的知识
深入思考并优化这一模式,使其更有效地帮助我们将未完全表达清晰的事情阐述得更加完整和透彻。再次基础上改进出我们想得到的结果。 我认为这种方式在改进提示词方面具有巨大潜力。
提示语结构化的4点内容-来自源码的启发
提示语工程实践中,我发现4点极具价值的技巧:创建模板文件夹,使用占位符,xml结构化输出,xml解析工具构建
记住:让AI干活,人来决策
怎么利用AI自动化解放双手,聚焦高价值任务,并通过优化提示语进一步提升AI的表现。让我们一起探索如何释放AI的潜力,提升工作效率。
LLM-TAG不是新玩意?只是...
TAG的全称是: Table-Augmented Generation,可以理解为在表的基础上进行增强,之后再进行输出。
提示语最佳实践-推理链结果的妙用
直接向大模型提问问题,即便使用提示语也不能很好的得到我们想要的结果,所以我们要考虑使用大模型的思考和推理能力,构建推理链来得到我们想要的答案,并格式化输出。
ReAct必定失败,那应该如何落地Agent?
ReAct框架作为智能体的全能解决方案,通过每一步执行“思考”、“行动”、“观察”、“响应”的循环,有效解决用户问题。 然而,这一看似完美的流程背后却隐藏着一个致命缺陷。
AI coding:不会前端,却开发了个Chrome插件
通过AI Coding开发个Chrome插件,我用了两个小时。记录了整个实战过程,以及如何用好AI Coding。
能不手动调试吗?自动提示语工程!
调试提示语的过程:调整第一版,然后用一些案例测试一下,然后再调试,再测试。。 如果把这个过程自动化,就可以构建一个自动提示语工程了。
啊!这就是为什么不要微调!
微调是对特定能力的追求,对通用能力的妥协。从5个微调带来的问题来说明为什么不要微调,并给出了如何合理使用模型的最佳方案。
深入理解Agent:从0实现function call
Function的调用时Agent实现很重要的一步,只有了解了这个原理才可以更好的创建Agent。 我将不使用任何langchain等框架或者coze等平台,从0开始构建一个可以调用function的
大话AI模型:无需数学知识,掌握LLM原理
只有认识模型,才能用好模型。 直观地了解模型是如何运行的以及它的能力是如何产生的,不需要用到数学知识。