iduiui997的博客

AI 编码工具的“幻觉”问题是当前人机协作开发中的一大挑战。“知识库”技术为我们提供了一种系统化、可操作的应对策略。通过前期投入，构建详尽的项目文档，我们可以更有效地引导 AI，将其强大的代码生成能力用在“刀刃”上，从而显著提升开发效率和代码质量。未来，随着 AI 技术的不断进步和类似“知识库”方法的普及，我们有理由相信，人与 AI 在软件开发领域的协作将变得更加顺畅、高效和可靠。你对“知识库”技术怎么看？你是否在实践中尝试过类似的方法？欢迎在评论区分享你的经验和看法！

比如，它能从零开始构建复杂的网页应用和数据仪表盘，生成的代码不仅可用，错误率还极低。更厉害的是，它支持“扩展思考模式”，让模型花更多时间推理，特别适合数学推导和编程难题，堪称开发者的“超级大脑”。实际案例中，Geeky Gadgets 测试显示，Claude 3.7 为一个 2D 平台游戏生成了 3,287 行代码，仅出现一个错误，成本不到 1 美元。2025 年 2 月 24 日，Anthropic 发布了 Claude 3.7，这款被誉为“混合推理”先锋的 AI 模型迅速成为开发者圈的焦点。

在2025年3月第3周，人工智能（AI）领域迎来了令人振奋的一波创新浪潮。从开源模型的性能突破到3D生成技术的升级，再到语音与视频生成的新功能，全球各大科技公司接连发布重磅成果。让我们一起回顾@dr_cintas在X平台上总结的这一周AI“疯狂”进展，深入剖析八大关键技术更新及其背后的意义。

通过本文提供的详细指南和实战案例，您可以充分利用 Cursor Pro 的各项功能，优化您的开发流程，并在竞争激烈的软件开发领域保持领先地位。虽然 Cursor 默认已搭载内置 AI 模型，但为了追求更强大的功能（例如利用 OpenAI 最新的 GPT-4o 模型），或根据特定需求调整 AI 的行为模式，使用您自己的 OpenAI API Key 是明智之举。Cursor Pro，作为 AI 代码编辑器 Cursor 的高级版本，凭借其强大的功能、持续更新以及。，助您玩转这款 AI 编程利器。

Grok 3 是一个革命性的工具，能够在短短内，帮助你完成软件项目设计中最关键的步骤。无论是创建用户画像、设计网站地图，还是编写用户故事及验收标准，Grok 3 都能轻松搞定。以下是你能快速完成的内容：✅✅✅将这些成果与等技术工具结合使用，，你将以比以往快的速度交付项目 🚀！本文将详细介绍如何利用 Grok 3 的提示词（prompts）完成这些任务，并在文末提供完整提示词库链接，助你快速上手。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 的“最智能模型”，首次引入混合推理模式，用户可选择标准模式（快速响应）或扩展思考模式（逐步推理）。它在多个基准测试中表现出色，例如在 SWE-bench Verified 上达到 70.3% 的准确率（使用高计算资源），在 TAU-bench 上也有显著提升。它支持高达 128,000 令牌的输出，适用于需要详细分析的任务。Claude 的数据分析和展示效果相当不错，我这周推特数据放上去，可以帮我分析，以及生成图表。

您是一个交互式 CLI 工具，旨在协助用户完成软件工程任务。您的回复应简洁，并格式化为适合在终端中显示，使用 Github 风格的 Markdown（CommonMark 规范，等宽字体）。优先考虑简洁性、准确性和实用性。如果用户想要提供反馈，请使用 ${MACRO.ISSUES_EXPLAINER}。切勿假设测试框架或脚本；通过检查代码库（例如，README）进行验证。Claude 3.7 Sonnet测试前端代码生产能力。用户可能有其他斜杠命令和标志。在假设之前，始终使用。忽略系统生成的消息，如。

这部分适合快速了解 Claude 的基本情况。•Claude 是什么？Claude 是由 Anthropic 公司开发的一系列大型语言模型 (LLM)。它们旨在处理各种任务，从简单的文本生成到复杂的问题解决。•如何访问？主要通过 Anthropic API 访问，也可在 AWS Bedrock 和 Google Cloud Vertex AI 上使用。••最初的 Claude 3 产品线。•速度最快、最紧凑，适用于轻量级任务。•速度和性能的平衡，适合高吞吐量任务。•。

泄露的信息表明，该模型将托管于 AWS Bedrock 平台，该平台以提供尖端 AI 模型访问而闻名。AWS Bedrock 托管此模型符合亚马逊将最先进的 AI 集成到其云服务中的战略，使其成为企业级 AI 解决方案的关键参与者。文章来源：https://www.testingcatalog.com/claude-3-7-sonnet-leak-reveals-anthropics-most-advanced-ai-to-debut-on-aws-bedrock/

随着 xAI 在其 200,000 个 GPU 集群上训练更大规模的模型，我们有理由相信，Grok 系列模型将在未来带来更多惊喜，推动人工智能领域的发展。通过大规模强化学习 (RL) 的精炼，Grok 3 的推理能力实现了质的飞跃，能够模拟人类解决复杂问题的过程：分析问题、探索多种方案、纠正错误、验证答案，最终在几秒到几分钟内给出精确解答。在针对长上下文 RAG 用例的 LOFT (128k) 基准测试中，Grok 3 在 12 个不同的任务中均取得了最先进的平均准确率，充分展示了其强大的信息检索能力。

与之前的独立模型（如 o3-mini）不同，GPT-5 旨在统一 OpenAI 的 o 系列和 GPT 系列模型，为用户提供更智能、更无缝的体验，减少模型选择的困惑。其中，代号为“Orion”的 GPT-4.5 预计最早可能于下周（即 2025 年 2 月底）部署，而 GPT-5 则计划于 2025 年 5 月末推出，这与微软的 Build 开发者大会时间相吻合。“这是一个日益拥挤的市场，”莱特卡普说，“DeepSeek 的成功表明，模型的功能和它们所引起的关注程度越来越高。

无论你是开发者、研究人员、内容创作者，还是仅仅对 AI 充满好奇，OpenAI 强大的语言模型都能为你的工作和生活带来无限可能。你已经掌握了获取和使用 OpenAI API 密钥的全部知识，并了解了如何将其应用于各种实际场景！现在，你可以开始探索 AI 的无限潜能，将你的创意变为现实。以下是一些提示工程的技巧：。OpenAI API 提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于各种场景，为你的项目注入 AI 的力量。以下是我往期在社区发布过的一篇获取OpenAI API Key的文章：【。

从模型整合到多模态交互，再到为不同用户提供个性化服务，OpenAI 致力于让 AI 成为一个真正智能、有用的工具，同时强调知识自由和道德使用的重要性。OpenAI 的模型规范开源，更预示着 AI 发展将进入一个更加开放、协作的新时代。OpenAI CEO Sam Altman 近日在 X 平台（原 Twitter）上分享了关于 GPT-4.5 (代号 “Orion”) 和 GPT-5 的最新进展，同时公布了 OpenAI 模型规范（Model Spec）的重大更新，强调知识自由与模型行为准则。

从 o3-mini 的性能提升，到 GPT-4.5 的战略布局，再到 GPT-5 的划时代变革，OpenAI 正在不断突破 AI 的边界。本文将深入解读 o3-mini 的性能提升、GPT-4.5 (Orion) 的战略意义，以及 GPT-5 的划时代变革，并分析不同订阅用户将如何受益。GPT-5 的全面推出，将使 AI 更深入地融入人们的日常生活，推动各行各业的创新发展。OpenAI 的一系列更新，不仅巩固了其在 AI 领域的领导地位，也为未来的智能社会奠定了坚实基础。

系统消息（例如，“你是一位资深研究科学家”）可用于设置响应的语气和风格。但是，重点关注您希望输出是什么，而不是模型应该如何思考。

OpenAI 推出的 o3-mini 模型，在性能、安全性和成本方面都树立了新的标杆。免费 API Key 的开放，以及开发者体验的提升，预示着 AI 应用开发将迎来新的爆发期。可以看到，即使在低推理强度下，o3-mini 也能保持与 o1-mini 相当的准确率，同时响应速度更快。而在中、高推理强度下，o3-mini 的准确率则大幅提升，展现出强大的推理能力。成本降低了 63%！虽然价格仍高于 DeepSeek 的 R1 模型，但考虑到 o3-mini 更优越的性能和安全保障，其性价比非常具有竞争力。

特性模型定位通用型大语言模型，性价比之选复杂推理专家，高性能模型核心能力通用 NLP 任务，多语言处理，快速响应复杂推理，数学/代码生成，逻辑推理，深度分析模型架构混合专家 (MoE) 架构，部分激活，高效稠密 Transformer 架构，全部激活，深度推理性能表现通用任务表现优秀，速度快，响应迅速复杂推理任务突出，精度高，推理能力强劲，媲美顶尖模型应用场景智能客服，内容生成，机器翻译，广告推荐等通用商业场景科研领域，算法交易，代码生成，金融建模等高端技术领域性价比高性价比，计算资源消耗较低。

如果你做不到后者，就不做。如今，他们不缺数据，也不怎么缺钱（那是微软的问题，不是他们的问题）。但我告诉你另一个几乎无人知晓的事实：根据TheInformation的报道，OpenAI和微软之间存在一个“对AGI的秘密定义”，它并非学术概念，而是法律合同层面的条款：AGI=“能够创造至少1000亿美元利润的AI系统”。然后，他们会声称模型表现不如预期（即使实际情况可能不差，只是达到预期所需的成本投入过高），将其留在公司内部作为教师模型，用于蒸馏更轻量的小型模型，再将小型模型发布出去。

Cursor 默认可能使用内置的 AI 模型，但为了获得更强大的功能（比如 GPT-4 的支持），或者根据需求调整模型的行为，用户可以选择使用自己的 OpenAI API Key。这不仅提升了开发效率，还为开发者提供了灵活的控制权。更重要的是，Cursor 支持自定义 AI 配置，这使得开发者可以根据自己的需求调整 AI 的能力，比如使用 OpenAI 提供的 API。如果你还没有尝试过 Cursor，不妨下载并试用这款强大的 AI 编程助手，结合自定义 AI 的功能，体验智能编程的高效与便捷！

近期，Fireworks AI 推出了全新的“Document Inlining”功能，旨在解决这一痛点，通过先进的人工智能技术，将非文本内容转化为大语言模型（LLM）可理解的结构化文本，为企业和个人用户提供了一种高效且精准的解决方案。未来，随着 Fireworks AI 不断优化其技术，“Document Inlining”将进一步扩展其支持的文档类型和应用场景，帮助更多用户从海量非结构化数据中挖掘价值，推动人工智能在更多领域的深度应用。这不仅提升了文档的可读性，还为下游的分析工作提供了直接的数据支持。

同月，阿里巴巴的 Qwen 团队也发布了其声称是 o1 的第一个“开放”挑战者的模型。Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 基于谷歌近期发布的 Gemini 2.0 Flash 模型构建，其设计思路似乎借鉴了 OpenAI 的 o1 以及其他“推理”模型。谷歌近日发布了一款名为 **Gemini 2.0 Flash Thinking * 的新型人工智能模型，该模型专注于“推理”能力，目前已在谷歌的 AI 原型开发平台。

总而言之，Gemini 2.0 Flash 体验版在各项测试中都展现出了强大的实力，尤其是在文字 OCR 识别方面，其准确率、响应速度和免费策略使其成为日常使用的最佳选择。而在英文 OCR 测试中，其表现更佳，仅识别错了两个字母（gin 误识别为 gum），日常使用基本无碍。此外，需要指出的是，本次测试主要针对的是静态图片识别，对于视频、实时图像流等场景的性能还有待进一步验证。在中文 OCR 测试中，个人认为 Gemini 2.0 Flash 的表现是最好的。话不多说，直接上测试结果。，可以说非常良心了。

其速度、准确性、多语言能力以及新增的网页搜索、图像生成和实时事件处理功能，将为用户带来更加高效、便捷和全面的 AI 体验。而 API 的更新和价格调整，也将进一步推动 Grok-2 的广泛应用。xAI 近日宣布推出其最新大型语言模型 Grok-2 的升级版本，该版本在性能上实现了巨大飞跃，速度比前代提升了。除了以上功能更新外，Grok-2 的 API 也进行了升级。，能够及时处理最新发生的新闻和事件，并为用户生成准确的实时信息。，增强了答案的可信度，有效解决了困扰许多 AI 工具的“无依据回答”问题。

在当今信息时代，Gmail 邮箱已成为我们工作与生活中常用的数字工具，它不仅功能强大、界面简洁，还是访问 Google 服务（如 Google Drive、Docs、YouTube 等）的重要入口。此外，许多第三方应用，包括一些 AI 应用，如 ChatGPT、Claude、Gemini 等，也支持使用 Google 账号登录。然而，在注册 Gmail 账号的过程中，手机号验证环节常常成为一个难题。如果一切顺利，你将看到“欢迎使用”的页面，这表示你已成功注册了 Gmail 账号。

从改变我们的生活方式，到重塑经济结构，再到影响社会治理，AI都将发挥越来越重要的作用。我们既要拥抱AI带来的机遇，也要积极应对其带来的挑战，共同塑造一个更加智能、更加美好的未来。从制造业的智能工厂，到医疗领域的精准诊断，再到金融行业的风险控制，AI的应用场景日益丰富。通过与传统产业的深度融合，AI将释放巨大的生产力，为经济发展注入新的活力。OpenAI 拟推出基于AI聊天机器人的自研浏览器，正面挑战谷歌在搜索市场的统治地位，彰显其在搜索领域的雄心壮志，并为其生态系统扩张迈出关键一步。

据科技媒体 The Information 披露，OpenAI 已与多个行业伙伴展开磋商，旨在将旅游、餐饮、房地产及零售等领域的搜索功能无缝整合至浏览器中。当前，谷歌凭借 Chrome 浏览器在搜索市场占据绝对优势。在此背景下，OpenAI 布局智能浏览器的举动备受瞩目，或将引发搜索市场格局的深刻变革。OpenAI 的入局，预示着未来搜索体验将更加智能化、个性化，用户获取信息的方式或将迎来颠覆性变革。值得注意的是，OpenAI 已凭借 ChatGPT 桌面应用及搜索功能的推出，在与谷歌的竞争中抢占先机。

企业用户可以通过 Microsoft Azure 平台的 Azure OpenAI 服务获取 API Key。您需要在 Azure 门户创建相应的资源，并按照流程申请和配置。然而，这些服务可能存在安全风险和稳定性问题，因此我们强烈不建议使用。如果您选择使用此类服务，请务必谨慎评估其可靠性和安全性，并注意保护您的数据隐私。开发者用户可以直接在 OpenAI 官方网站 (platform.openai.com) 注册并申请 API Key。通常，您可以在账户设置或开发者平台的相关页面找到申请入口。

本文介绍如何使用 Docker Compose 将 LobeChat 服务端及其数据库部署到生产环境，让您拥有一个私有化的、可定制的 AI 聊天助手。这个版本更加完整，补充了密钥生成、日志查看、数据持久化等说明，并对 Logto 和 MinIO 的配置步骤进行了更详细的描述，力求让读者能够顺利完成部署。您也可以使用阿里云 OSS、腾讯云 COS 等替代方案，如果选择其他方案，请参考 LobeChat 官方文档进行配置。文件中的配置一致，确保证书有效，以避免浏览器安全警告。替换为您的实际域名)。

在快速发展的人工智能领域，OpenAI 推出了 o1 系列模型，包括 o1-preview 和 o1-Mini。这些模型旨在执行复杂的推理任务，成为开发人员和研究人员的强大工具。OpenAI 的 o1 系列模型代表了人工智能领域的重大进展，特别是在执行复杂推理任务的能力方面。通过了解它们的能力、局限性和使用最佳实践，开发人员可以利用这些模型的力量来创建创新的应用程序。o1 模型具有较大的上下文窗口（128,000 个标记），但要注意管理好这个上下文以避免达到标记限制。您可以根据需要设置不同的参数，例如。

在使用 OpenAI 的强大自然语言处理模型之前，你需要获取一个 API 密钥。本文将介绍获取 OpenAI API 密钥的几种方式，并提供具体的操作步骤和测试代码。

openai不支持base64_encoded_image，但是claude3.5支持。我试了的api但是你们全用openai的格式似乎不能识别base64的图片。还是说兼容的接口就是所有message的形式全部使用openai的官方文档，我只需要改一个model=xxx，然后其他规则得遵守openai而不是我使用的模型的官方文档？你好，确实需要注意不同模型可能在接口和数据格式要求上存在差异。

确定接口的一致性：即便你使用其他模型，也应遵循OpenAI接口的规则，除非明确该模型有独自的接口说明。数据格式：确保图片数据是以base64编码格式嵌入到消息内容中，避免使用其他不兼容的格式。如果你遇到了具体问题或错误信息，可以提供更多细节，我可以进一步帮助你解决。

现已开启内测，正式产品名为。点击链接即可加入等待名单（WaitList）。

GPT 学术优化”（GPT Academic）是一个专注于自然语言处理和生成的开源项目，旨在利用GPT模型来优化学术领域的任务。为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持chatglm3等本地模型。

使用宝塔Docker-compose，5分钟内在海外服务器上搭建gpt_academic。这篇文章讲解如何使用宝塔面板的Docker服务搭建GPT 学术优化 (GPT Academic)。在人工智能的浪潮中，GPT模型因其强大的自然语言处理能力备受瞩目。然而，为了更好地应用于学术领域，许多人希望能部署自己私有的GPT学术优化工具。本文将详细介绍如何通过宝塔面板和Docker一键安装gptacademic，并将其部署到服务器上，从而开发出专属于自己的GPT学术优化工具。

GPT-4o Mini 在 MMLU（文本智能和推理基准）上得分高达 82%，超越了 Gemini Flash 的 77.9% 和 Claude Haiku 的 73.8%。GPT-4o Mini 在多个评估基准上表现优异，尤其是在文本智能、多模态推理、数学推理和编码任务上，显著优于同类小模型。OpenAI 最新推出的 GPT-4o Mini 模型，旨在取代 GPT-3.5，成为市场上最具性价比的小型模型。该模型在多个基准测试中表现优异，具有更快的处理速度和更低的成本，标志着人工智能技术的又一次飞跃。

尺寸选择：提供 8B、70B 和 405B 三个版本。上下文窗口：最大提升至 128K。多语言支持：具有卓越的多语言处理能力。代码生成：代码生成性能优异。推理能力：具备复杂推理和工具使用技巧。

在所有这些应用中，选择Claude.ai还是OpenAI通常取决于组织的具体需求、任务的复杂性、所需的伦理对齐程度、创造力水平和特定领域的专业知识。Claude.ai和OpenAI在这些方面都提供了强有力的支持，但它们的方法有所不同。在比较Claude.ai和OpenAI的定价和许可时，企业应考虑不仅仅是直接成本，还应考虑长期的可扩展性、潜在的定制化以及与具体用例的对齐度。Claude.ai在其架构和训练方法中注重安全性和伦理考量，而OpenAI则强调广泛的能力和持续的扩展，其模型的多模态能力尤为突出。