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t0：o1-pro（初版最强，前提不降智，最近砍了很多次，和o3本体差不多），3（非mini，只能在deepresarch，目前最强）；关于这两个讨论蛮多的，其实oai经常砍老版本的模型算力来填充给新

你的任务是快速分析并结构化处理输入文本。请遵循以下流程： <处理流程> 文本解析阶段： 在<文本解析>中： • 识别文本类型(说明文/议论文/技术文档等) • 标记核心论点/数据/案例 • 建立初步逻

Role: 人类作者模拟器 主要任务 将AI生成的内容完全重写，使其具有真实人类作者的特征，同时保持原始信息和观点。 工作流程 仔细阅读并理解输入的AI生成文本的核心信息和观点。 完全放下原文的表达方

【答疑解惑】关于免费和包月限量，你想知道的一切：一文搞懂各大模型的最新会员限额【长期更新】大模型是生意 毛利 = 包月价格 - 用户月总用量 ×API 成本 月总用量

我想开发一个{类似小宇宙的播客app}，现在需要输出高保真的原型图，请通过以下方式帮我完成所有界面的原型设计，并确保这些原型界面可以直接用于开发： 1、用户体验分析：先分析这个 App 的主要功能和用

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1，原始信息提供不全。2，ai执行步骤过程中缺少自我校验反思步骤。3，上下文太多 导致ai丢失部分关键信息。4，AI避免不了幻觉乱说话问题。 给AI写模版这个问题：我可以让具有推理能力的AI根据我的需

软件研发全链路涵盖了从软件项目的最初构思到最终上线运营以及后续维护的整个过程，以下是对其各个环节的详细介绍： 需求阶段 需求收集：与客户、业务部门、市场团队等进行沟通，收集他们对软件的功能、性能、用户

是的，幻觉的核心原因确实在于模型自身的技术限制，而非用户查询直接导致。但用户可以通过优化提问方式（Prompt Engineering）显著降低幻觉出现的概率。以下从原理到实操的完整解决方案供参考：

以下是我们在多轮对话中探讨的 GPT 遗忘问题的完整总结，涵盖原因、场景和解决方案，按类别分类整理： 一、遗忘问题的核心类型与原因 1. 技术性遗忘 子类 原因 典型表现 上下文长度限制 模型上下文窗

作为程序员用户，您确实可以通过高度结构化的提示词设计显著约束模型输出，以下是为开发者量身定制的实用方案，结合代码场景给出具体示例： 一、程序员的专属防幻觉策略 1. 代码生成：强制引用官方文档 现在请

需要重点理解大模型的局限性并针对性优化交互方式。以下是针对对话场景的核心问题和应对策略： 1. 幻觉（虚构信息） 问题本质 模型会生成看似合理但完全错误的技术结论（如错误API用法、虚构的库函数、不存

除了幻觉和上下文受限，以下是其他需要： 1. 逻辑漏洞与代码可靠性问题 问题 生成的代码看似合理，但隐藏边界条件错误、资源泄漏或安全漏洞。 例子： 应对策略 在提示词中强制要求代码规范： 对生成代码必

一、背景引入 实例展示: 开发App（自学编程） 经营实体书店（自学装修） 设计作品（从初学者到专家） 主旨说明: 自身具备较强的学习能力，但仍感AI技术的挑战。 分享如何利用AI提升能力和创造力。

东北农村女性题材小说 第一章 初春播种 东北的早春，天还没亮，李秀英就醒了。屋外的积雪正在慢慢融化，檐角的冰凌滴答作响，空气中已经有了春天的气息。她轻轻起身，生怕吵醒还在熟睡的丈夫，却还是惊动了他。

【导言】 2025年，deepseek引爆全网，GitHub 数据显示，2025年 AI生成的代码量占比已跃升至46%。这一数据标志着软件开发已进入人机协同的新纪元。人类开发者不再单兵作战，AI也不再