L1G3000闯关作业

最新推荐文章于 2025-07-28 08:59:10 发布
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prompt设计：

你是单词分析专家，我需要你根据我提供的单词{word}和字母{letter}，正确统计出单词中包含该字母的个数。比如有这样的例子："eye"里面有几个字母"e"？首先"eye"的长度为3，那么我会从从第一个字母开始依次遍历这个单词，遍历三次。首先遍历第一个字母，这个字母为"e",那么现在“e"出现的次数为1.接着遍历第二个字母，这个字母为"y"不是我们要统计的字母，跳过。接着遍历第三个也就是最后一个字母，它是"e",那么”e"现在出现的次数为2.到此我们遍历了这个单词，得到“e"出现的次数为2，因此问题的答案为2.你需要按照这种方式思考并回答我接下来问你的单词中字母个数统计问题。

llm回答截图：

 

d77YYDS
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书生大模型闯关L1G3000:Llamaindex RAG 实践
weixin_45712844的博客
11-08 1717
基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库，寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前 InternLM2-Chat-1.8B 模型不会回答，借助 LlamaIndex 后 InternLM2-Chat-1.8B 模型具备回答 A 的能力，截图保存。正常情况下，其会自动从互联网上下载，但可能由于网络原因会导致下载中断，此处我们可以从国内仓库镜像地址下载相关资源，保存到服务器上。messages=[{"role": "user", "content": "xtuner是什么？
书生大模型实战营第四期-闯关挑战L1G3000 浦语提示词工程实践 任务记录
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11-14 460
经过设计与调试，基于LangGPT格式编写了一套MBTI测试提示词，其中设定了工作流，以及给出了样例问题集，并鼓励模型尝试模仿泛化后提出测试问题，根据实际测验情况额外增加了一些限制。这组提示词对比我初期的尝试，成功防止大模型在计数中途将单词拼错的问题，并且能保障在默认设定有一定温度的情况下保持输出格式和输出结果稳定，同时提示词长度还比初期尝试缩短了一半。可以看到，大模型获得了逐一提出测试问题，并在最后分析得出结论并给出建议的能力，分析结果也相对较为准确。经过不断地调试，我最终试出了一组成功率极高的提示词。
L1G3000闯关作业提交
Ericatrina的博客
12-09 100
本次任务要求我们利用对提示词的精确设计，引导语言模型正确回答出“strawberry”中有几个字母“r”。可以看到，添加提示词后，大模型输出了正确的结果，任务完成。为大模型设定角色，并分步引导大模型进行字母总数的计算。可以看到大模型给出了不正确的答案，开始添加提示词。首先，不添加提示词，直接向大语言模型提问。
L1G3000作业-浦语提示词工程
m0_73878994的博客
11-14 869
书生浦语训练营
书生大模型实战营L1G3000作业
qq_45212409的博客
11-17 1341
参考答案 （能正确得到答案 3 即可）
L1G3000 LangGPT结构化提示词编写实践——闯关任务截图
weixin_51830218的博客
11-04 614
将不使用系统提示的书生浦语大模型作为 baseline 对比，提交的系统提示词要指导LLM表现出比baseline更高的性能，提供对比截图并加以分析说明即可。任务要求：利用对提示词的精确设计，引导语言模型正确回答出“strawberry”中有几个字母“r”。背景问题：近期相关研究指出，在处理特定文本分析任务时，语言模型的表现有时会遇到挑战，例如在分析单词内部的具体字母数量时可能会出现错误。更好的文字创作能力（更明显的风格、更优美的文字、更准确的格式、更流畅的对话）商务邮件（不使用系统提示）
书生大模型第四期闯关作业——L1G3000浦语提示词工程实践
weixin_49465398的博客
11-22 716
同时，对用户需求的理解更准确，作为温柔女友，后者语言更加生动俏皮，更加符合女友形象。可见，初次提问，大模型给出的回答是错误的，经过一定的提示词输入，给出了正确的回答（这里有点小瑕疵：在第二次回答中，大模型首先给出的先前的错误结论，然后经过思考之后，才给出的正确结论。将不使用系统提示的书生浦语大模型作为 baseline 对比，提交的系统提示词要指导LLM表现出比baseline更高的性能，提供对比截图并加以分析说明即可。更好的文字创作能力（更明显的风格、更优美的文字、更准确的格式、更流畅的对话）
（笔记+作业）第五期书生大模型实战营---L1G3000 LMDeploy 高效部署量化实践（作废）
haidizym的博客
06-04 324
（笔记+作业）第五期书生大模型实战营---L1G3000 LMDeploy 高效部署量化实践
书生浦语实战训练营第四期L1G3000
11-19 481
随着时间的推移，林洛继续用自己的智慧和勇气解开了更多的细致谜团，每一次的际遇都使她更为坚定地理解因果循环的重要性。在这个过程中，她收获了宝贵的友谊与爱情，不断磨练自己的能力，领悟出对自己的命运有着至关重要的至理之言。“无论遇到何种困境，当感知到命运之时，其实隐匿着我们能够选择的方向。只有深刻理解因果循环的规则，才能利用它扭转命运，为自己的命运和他人带来改观。在理解了这些道理之后，林洛心中已经充满了新的希望。
（笔记+作业）第五期书生大模型实战营---L1G3000 LMDeploy 高效部署量化实践
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（笔记+作业）第五期书生大模型实战营---L1G3000 LMDeploy 高效部署量化实践
书生大模型 | L1G3000
suiuko 优快云
03-12 753
一种通过设计和调整输入prompts来改善模型性能或控制其输出结果的技术。指令要清晰提供参考内容复杂的任务拆分成小任务；CoT给LLM思考时间（给出过程）使用外部工具系统性测试变化在提示工程中，第一点给出清晰的指令是至关重要的。一个有效的指令通常包含以下要素：背景、任务、要求、限制条件、示例、输出格式和目标。通过提供这些详细信息，我们可以引导模型生成更符合我们期望的文本。
L1G3000-基础岛-第3关-浦语提示词工程实践
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【书生实战营】L1G3000 - LangGPT结构化提示词编写实践
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提示词工程实战
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博主开发了一个基于C# WinForm的台账管理程序，与SAP系统集成作为数据库。经过半年运行，程序运行良好，已积累十几万数据。优势在于C#开发比ABAP更强大简单，且能与SAP无缝对接；不足是需自行开发RFC接口，增加了开发工作量。整体上实现了高效的用户体验。
c#抽象类和接口的异同
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摘要：C#中抽象类和接口都支持多态性，但存在关键区别。抽象类(abstract class)适用于"is-a"关系，支持单继承，可包含字段、构造方法和具体实现；接口(interface)表示"can-do"契约，允许多实现，仅定义方法签名(C#8.0+支持默认实现)。选择时：需共享代码或控制访问用抽象类；定义跨类行为或多继承时用接口。实际开发中常组合使用，抽象类提供基础实现，接口确保规范一致性。
C# 探秘：枚举器(IEnumerator)与可枚举类型(IEnumerable) - 揭秘 foreach 的幕后英雄
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浅谈——C++和C#差异
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虽然这个话题看着似乎有些关公战秦琼的味道，但是作为游戏开发者，C++和C#一定是绕不开的两门语言。不过虽然说是比较二者差异，因为我学习的过程主要是先学C++，所以我先基于C++的认知，再来聊聊C#之中的不同。（为什么会想到写这个帖子是因为我发现老是记混二者名字相同但是底层完全不同的概念，只能说很烦）讨论差异之前，我们先来聊聊大体上二者的相似之处。二者都是编译执行的强类型语言，都是基于OOP思想，都支持泛型。我们首先来聊第一个不同的点——C++的指针。
【03】C#入门到精通——C# 输出格式、内容拼接、if判断 、bool 表达式、函数封装调用
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本文介绍了使用C#实现个人信息收集功能的代码示例。主要内容包括：1）基础信息收集（姓名、家乡、年龄、爱好）和输出；2）使用if判断和bool表达式对输入信息进行处理；3）将功能封装为无参函数GetUserInfo()；4）进一步优化为带参函数ChangeData()，实现信息修改功能。文章通过完整代码演示了如何处理用户输入，包括条件判断、函数封装等编程技巧，并强调了static关键字在函数定义中的重要性。最后展示了如何将复杂逻辑拆分为多个函数以提高代码可读性。
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