nine是工程师

Few Shots学习是大模型分类任务的核心技术，通过精心设计的示例选择和管理策略，可以在极少量数据下达到优秀的分类效果。在实际应用中，要根据业务场景持续优化示例质量和选择...

大型语言模型(LLMs)在分类任务中表现出色，但要发挥其最大潜力，关键在于掌握提示工程技巧。本文从零开始，深入解析如何通过精心设计的提示词让大模型准确完成分类任务。...

想象一下，你向大型语言模型抛出问题，满心期待精准回答，得到的却是答非所问，是不是让人抓狂？在复杂分类场景下，这种“大模型不听话”的情况更是常见。...

25岁的Max用非法律背景，在13个月内将Legora打造成估值6.75亿美元的法律AI巨头，其破局逻辑藏在技术适配与商业渗透的双重精密设计中。...

DeepSeek API 现在支持 Anthropic API 格式了，这意味着你可以用 DeepSeek 3.1 的强大能力来驱动 Claude Code，获得超棒的编程...

AI评测非单一分数比拼，而是多维度、多方法的系统工程。其核心框架可拆解为基础维度、主流基准与关键方法，共同构成模型能力的“CT扫描”系统。...

n8n是一款获GitHub 129k+星标的开源工作流平台，以「400+集成生态+原生AI能力+双模式操作+全栈部署自由」为核心，兼顾无代码的敏捷与代码级的灵活，成为技术团...

在数据隐私与效率需求双重驱动下，本地部署AI知识库已成职场刚需。本文基于DeepSeek-R1开源模型与AnythingLLM文档处理工具，构建一套私有化智能问答系统，30...

当AI模型因HTML冗余代码浪费50%上下文窗口时，LLMs.txt正成为网站与AI对话的新语言。这个轻量级标准已被Anthropic、Cursor等企业采用，让AI理解内...

随着AI技术的快速发展，多智能体系统(Multi-Agent)已成为企业智能化转型的关键技术。本文将梳理2025年7月值得关注的四大AI Agent框架（注：OpenAI ...

对每天和 Redis、Caffeine 打交道的 Java 工程师来说，MuonClip 的“qk-clip”机制听起来像玄学；但如果把它翻译成你熟悉的 分布式缓存并发写冲...

微信小程序SSE流数据接收实现 在微信小程序中，由于原生API不支持标准的Server-Sent Events（SSE），基于wx.request结合enableChunk...

作为配套资源的Anthropic Cookbook开源项目，更是凭借其丰富的代码示例和实用指南，在GitHub上获得了18k+颗星的高度认可。...

仅通过强化学习(RL)训练，无需监督微调(SFT)，就能让大模型自发产生带有反思的思维链(long CoT)。这一发现颠覆了此前行业对模型训练范式的认知。...

来自全栈程序员 nine 的探索与实践，持续迭代中。 欢迎关注评论私信交流~ 在大型语言模型(LLaMA、GPT等)日益流行的今天，一个名为MiniMind的开源项目正在A...

目前的LLM模型，在理解用户意图方面，正在使用自适应Prompt技术，来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。...

自适应Prompt技术通过动态意图解析与反馈驱动优化，将LLM从“机械执行者”进化为“认知协作者”。企业落地时需聚焦垂直场景，结合自动化工具链快速验证价值。...

提示词工程Prompt Engineering是通过设计和优化输入提示（Prompt）来引导模型生成更准确、更相关的输出。...

编程Agent的核心是一个强大的大语言模型，负责理解用户意图并生成相应的代码和解决方案。这些模型通过海量文本和代码数据的训练，掌握了广泛的编程知识和语言理解能力。...

工作流共享是文生图应用社区建设的核心功能，它使用户能够分享创作经验和技巧，形成知识共享生态。工作流序列化与存储设计需要解决复杂工作流的高效表示问题。...