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谈谈我对上下文工程的看法,为什么说它是Agent落地最核心的本质所在。
首先,提示工程的主要重点是如何编写有效的提示,但随着我们致力于设计能够运行多轮推理和更长时间范围的更强大的智能体,必须制定一个策略去管理整个上下文状态(包括System Prompt、User Pro
AI 应用开发,不就是调个接口么?
AI 技术发展日新月异,对程序员的要求也在不断提高。AI 相关知识不再只是算法工程师需要了解,而是每个程序员都必须掌握的基本技能。
相见恨晚!终于有篇文章能把Git给讲明白了
本文用较为简单的语言讨论了git的部分原理,希望能够在Git的理解以及使用上给大家带来帮助或者能解决大家的部分疑惑。
FastAPI框架,这一小篇就能搞懂精髓。
不整长篇大论,你也记不住, FastAPI 的核心机制说白了就四件事: 装饰器绑定路径、 函数签名自动解析请求参数、 Depends 注入服务端上下文、 函数体里写你自己的业务逻辑 这四块合起来,从前
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🟡世界的语言——向量 人工智能的核心挑战,在于将人类世界中海量的、非结构化的信息——文字、图像、声音——翻译成机器能够进行计算的符号。在所有可能的数学对象中,向量就成为了这门通用语言的基石,将世间万物
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没有目标函数之外的世界:AI为何永远不能“自主”?AI可以“装出”自由意志吗?
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LLM这个谎话精!给你的究竟是解释,还是推理?——CoT的局限与陷阱
引言 想象一下,你在调试一个大语言模型LLM,输入一句指令,却发现模型的回答似乎在“掩饰”什么。比如,你问:“达拉斯所在州的首府是哪座城市?”模型回答:“达拉斯在得克萨斯州,首府是奥斯汀。
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