AI大模型应用开发学习-3【20251010】

学习目标：

学习内容：

1. LLM的应用开发
2. 利用Python快速生成大屏数据

Q&A

Q：我们学成后，主要工作职责是什么呢
1、AI产品经理
负责产品需求、设计、解决方案
2、AI应用开发
掌握vibe coding，完成产品开发
3、AI咨询顾问
4、AI项目经理

Q：大模型的问答数据会影响模型的迭代吗？
大模型是否会收集用户的反馈 => 有些大模型会收集，会影响迭代
也有很多数据，来自于其他的维度（不一定是用户使用的）

Q：vibe coding指的是什么
氛围编程，心流编程

Q：老师，有哪些值得看的ai媒体么，或者适合看ai文献的平台
公众号：新智元，机器之心，36kr， paperweekly
https://arxiv.org/

Q：其实我们哪怕本地部署的大模型，不管经过几次的本地问答，应该都不会改变大模型的底层对吗？除非经过后面我们要学的微调？
是的，我们和AI对话，AI的参数不会发生修改
AI能短期记忆，记住我们的对话，是因为我们把上下文（历史对话）一起发送给了AI

Q：老师，常用cursor的同学听这节课的侧重点应该在哪
Code Agent => Vibe Coding => Vibe Working
Wucai Code

Q：最近有个研究说是，传统编程模式，编码80%时间，debug 20%时间。现在反过来了，所以当前应该也不能单纯的迷信AI
是的！

Preference => Cursor Setting
1、之前完成正确的功能，尽量不要修改。
比如当前的instruction是完善功能A的，那么只需要专注功能A，不需要修改其他功能（比如功能B）。
2、生成的注释用中文，并使用 UTF-8 编码。
3、生成的代码有时候会存在中文