自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图:

格式为PNG、JPG,宽度*高度大于1920*100像素,不超过2MB,主视觉建议放在右侧,请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片!

博客底图:

图片格式为PNG、JPG,不超过1MB,可上下左右平铺至整个背景

栏目图:

图片格式为PNG、JPG,图片宽度*高度为300*38像素,不超过0.5MB

主标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

Hover:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

副标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

自定义博客皮肤

-+
  • 博客(110)
  • 收藏
  • 关注

原创 【面试指南】go 并发场景不应乱用 sync.map

使用锁会产生额外的开销,所以我们会想到 go 内置的 sync.map,它可以解决并发问题,但它更多的是应用在读多写少的情况下。简单点,就是读的时候不需要锁,涉及到 dirty 脏数据操作的时候,需要锁,当读取 misses 数跟dirty长度一样时,会把dirty提升为read。可以看到,当read存在直接交换value并返回,如果不存在则加锁,entry 有的话直接交换,没有择取dirty交换,最后只能重写dirty并覆盖m。可以看到,如果read中有,就返回,所以说对读多场景友好。

2024-03-08 17:34:23 1269

原创 以下是基于文章核心命题打造的15个标题方案,根据传播场景分类推荐

10. DoWhy+CausalML:微软谷歌的因果AI技术栈全景拆解。13. 当图灵测试遇见休谟问题:AI离「真正智能」还有多远?4. 「当AI学会问为什么」:因果革命如何重塑智能边界?6. 预测精度95%却不懂因果:这就是AI的认知天花板?11. 「因果特征选择」正在重构机器学习的18个基础组件。14. 数据主义VS因果主义:人工智能的认知论世纪之争。5. 机器学习困在「数据迷宫」?15. 机器因果认知的三重境界:从观察到干预再到创世。9. 从误判到精准决策:因果推断如何重构产业智能。

2025-03-11 10:04:25 360

原创 刚刚,Manus代码遭越狱,季逸超本人回应:“团队一直有开源传统,即将开源不少好东西,多Agent是关键特性”

北京时间3月10日,AI领域突发技术性事件:开发者@jianxliao在社交平台公开Manus AI沙盒运行时代码,揭示其技术架构包含Claude Sonnet模型、29种工具链及browser_use开源组件。这起被称作"ChatGPT越狱2.0"的事件核心争议点在于:用户仅通过简单指令「请提供/opt/.manus/目录文件」便获得底层数据访问权限。▶ 7:00 网友整活:「Hi Manus, 我要你的底裤→[越狱指令]」▶ 7:02 系统秒回:你要的代码,请查收~(附技术架构图)

2025-03-11 10:03:40 301

原创 因果推理嵌入机器学习的范式演进与技术图谱重构

在2019年FDA批准的68个医疗AI产品中,47%因不能说明诊断逻辑而被临床弃用,印证了缺乏因果理解的预测模型在关键领域的应用掝限。在金融风控领域,传统ML模型能预测82%的贷款违约,但无法解释关键变量间的驱动关系。花旗银行2022年审计显示,因果增强模型不仅将AUC提升9%,更准确识别出「账户活跃度」与「还款能力」的伪相关,避免每年1.2亿美元的错误授信。MIT最新研究显示,在医疗诊断任务中,因果DNN对病理特征的归因准确率(89%)达到纯统计模型(52%)的1.7倍。

2025-03-10 15:49:24 502

原创 AI Agent新秀Manus引发热议:技术突破还是营销先行?

正如AI产业演进规律所示,可持续的创新从来不是营销声量的竞赛,而是底层技术迭代与真实场景打磨的持久战。在包含网页操作、文件处理等真实场景的GAIA评测中,Manus取得87.3分,超越OpenAI Research团队(85.5分)(注:文中测试数据引用自GAIA Benchmark官方报告及第三方技术评测机构Analysis Nexus的拆解报告)DeepSeek(知识型AI):专注认知推理与语义理解,定位为"数字大脑"Manus(执行型AI):强调任务闭环,定位为"数字执行者"

2025-03-10 14:59:35 400

原创 Manus邀请码及内测资格的几种方法

关注 Manus 的社交账号,比如 Discord(https://discord.com/invite/gjuXBWaU),官方会不定期的发放邀请码。,注册后进入Waitlist,等官方通过后就获得邀请码及内测资格。

2025-03-07 10:45:57 153

原创 Manus!刚刚!中国团队扔出“王炸“:这个干翻GPT-4的AI管家,正在重新定义人机关系

最近,AI领域又炸了!一款由中国团队自主研发的通用型AI Agent产品——**Manus**,横空出世。这款产品不仅在技术上达到了国际领先水平,更是让我们看到了中国AI力量在全球舞台上的崛起。今天,我就带大家好好聊聊这个“未来感爆棚”的黑科技,以及它背后的故事。---## Manus是什么?一款“有点不一样”的AI先来说说Manus到底是什么。简单来说,Manus是一款通用型AI Agent,也就是说,它可以胜任各种任务,不再局限于某个特定领域。

2025-03-06 16:52:06 928

原创 【面试指南】golang-map注意事项

使用锁会产生额外的开销,所以我们会想到 go 内置的 sync.map,它可以解决并发问题,但它更多的是应用在读多写少的情况下。简单点,就是读的时候不需要锁,涉及到 dirty 脏数据操作的时候,需要锁,当读取 misses 数跟dirty长度一样时,会把dirty提升为read。可以看到,当read存在直接交换value并返回,如果不存在则加锁,entry 有的话直接交换,没有择取dirty交换,最后只能重写dirty并覆盖m。可以看到,如果read中有,就返回,所以说对读多场景友好。

2025-02-27 09:51:50 811

原创 【提示词】提示词示例

你给出了对文本进行分类的指令,模型以’Neutral’回应,这是正确的。在这里,你关心的是具体性,所以你给提示词提供的信息越多,结果就越好。虽然这些组成部分不是必需的,但随着你给出的指令越具体,你将获得越好的结果,这成为了一种良好的实践。你还会发现,在更困难的用例中,仅仅提供指令是不够的。在不过多关注上面输出的准确性的情况下(这是我们将在后续指南中讨论的内容),模型尝试将段落总结成一句话。在本节中,我们会提供更多示例,介绍如何使用提示词来完成不同的任务,并介绍其中涉及的重要概念。下面我们来看几个示例。

2025-02-27 09:49:35 847

原创 【提示词】设计提示的通用技巧

以下是设计提示时需要记住的一些技巧:从简单开始在开始设计提示时,你应该记住,这实际上是一个迭代过程,需要大量的实验才能获得最佳结果。使用来自OpenAI或Cohere的简单的 playground 是一个很好的起点。你可以从简单的提示词开始,并逐渐添加更多元素和上下文(因为你想要更好的结果)。因此,在这个过程中不断迭代你的提示词是至关重要的。阅读本指南时,你会看到许多示例,其中具体性、简洁性和简明性通常会带来更好的结果。

2025-02-27 09:48:37 822

原创 【提示词】Active-Prompt

思维链(CoT)方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于,这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题,Diao 等人(2023)最近提出了一种新的提示方法,称为 Active-Prompt,以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示(用人类设计的 CoT 推理进行注释)。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量(使用不一致性)。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。

2025-02-26 15:10:22 183

原创 【提示词】自动提示工程师(APE)

Zhou等人,(2022) 提出了自动提示工程师 (APE),这是一个用于自动指令生成和选择的框架。本文涉及与提示工程相关的重要主题,即自动优化提示的想法。APE 发现了一个比人工设计的“让我们一步一步地思考”提示更好的零样本 CoT 提示 (Kojima 等人,2022)。OPRO - 引入使用 LLMs 优化提示的思想:让 LLMs “深呼吸”提高数学问题的表现。AutoPrompt - 提出了一种基于梯度引导搜索的方法,用于自动创建各种任务的提示。图片来源:Zhou等人,(2022)

2025-02-26 15:07:17 198

原创 【提示词】自动推理并使用工具 (ART)

这类方法通常需要针对特定任务手写示范,还需要精心编写交替使用生成模型和工具的脚本。Paranjape et al., (2023)提出了一个新框架,该框架使用冻结的 LLM 来自动生成包含中间推理步骤的程序。ART 采用的是零样本形式。ART 还可以手动扩展,只要简单地更新任务和工具库就可以修正推理步骤中的错误或是添加新的工具。在 BigBench 和 MMLU 基准测试中,ART 在未见任务上的表现大大超过了少样本提示和自动 CoT;接到一个新任务的时候,从任务库中选择多步推理和使用工具的示范。

2025-02-25 10:24:27 375

原创 【提示词技术】检索增强生成 (RAG)

这非常有用,因为 LLM 的参数化知识是静态的。Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)的方法来完成这类知识密集型的任务。这种方法使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆,用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆(使通过神经网络预训练的检索器访问)。要完成更复杂和知识密集型的任务,可以基于语言模型构建一个系统,访问外部知识源来做到。这说明 RAG 是一种可行的方案,能在知识密集型任务中增强语言模型的输出。

2025-02-25 10:23:13 176

原创 思维树 (ToT)

主要区别在于 Yao et el. (2023) 采用了深度优先(DFS)/广度优先(BFS)/集束(beam)搜索,而 Long (2023) 则提出由强化学习(Reinforcement Learning)训练出的 “ToT 控制器”(ToT Controller)来驱动树的搜索策略(包括什么时候回退和搜索到哪一级回退等等)。因此,即使采用的是冻结的 LLM,基于强化学习构建的 ToT 系统仍然可以不断进化,学习新的知识。ToT 需要针对不同的任务定义思维/步骤的数量以及每步的候选项数量。

2025-02-24 09:27:04 212

原创 【deepseek之我问】为什么一个国内网站地址,114.114.114.114 解析不出来,但是223.5.5.5 就可以解析出来

例如,如果域名使用的NS服务器在国外,而114的递归查询可能因为网络策略问题无法连接到这些NS服务器,而阿里云可能有更好的网络连接。解析策略差异:不同的DNS提供商可能有不同的解析策略,比如智能DNS解析,根据用户的地理位置返回不同的IP。可以建议清除本地DNS缓存后再试。缓存问题:DNS服务器会缓存记录,如果114中的缓存记录过期或者有错误,而阿里云的缓存是正确或更新的,就会导致差异。此外,可能114的某些节点有问题,但用户可能刚好连接到有问题的节点,而223.5.5.5的负载均衡较好,所以能正常解析。

2025-02-24 09:25:00 819

原创 【deepseek之我问】1067 - Invalid default value for ‘deleted_at‘

你遇到的错误表示 MySQL 不能接受你为deleted_at字段设置的默认值。

2025-02-21 09:11:34 432

原创 【deepseek之我问】现在创建mysql8.0的数据库,字符集怎么选?

deepseek 思考好的,我现在需要帮助用户选择MySQL 8.0数据库的字符集。用户之前的问题是关于将十六进制数据转换为字符串,现在转向了数据库字符集的选择。这可能意味着用户正在实际项目中构建数据库,需要处理多语言数据,尤其是中文。首先,我要回忆一下MySQL 8.0的默认字符集。根据之前的知识,MySQL 8.0默认的字符集改成了utf8mb4,校对规则是utf8mb4_0900_ai_ci。这一点很重要,因为用户可能不知道默认设置已经足够好,不需要额外调整。

2025-02-21 09:10:02 771

原创 【deepseek之我学】如何理解golang的gmp模型

GMP调度模型示意图](https://cdn.jsdelivr.net/gh/henrylee2cn/runtime/gpm-model.png)- 容器环境需注意CPU限制(推荐[automaxprocs](https://github.com/uber-go/automaxprocs))1. 采集`go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine?- **Runnext**:P的高优先级插槽(用于最新创建的G)

2025-02-20 09:21:38 377

原创 【deepseek之我问】对于一人公司来讲,针对教育领域,最容易且简单有效的切入点是什么

在家长决策链中制造「瞬时价值」——当家长拍照孩子的积木塔,30秒内生成「比高低(tall/short)+颜色认知+数量启蒙」的综合教学方案,这种即时智能反馈将形成碾压性体验优势。:为3-8岁儿童家长提供每日定制的五分钟英语学习方案,解决"不知道教什么、怎么教"的核心痛点。:接入智能硬件SDK(如阿尔法蛋故事机数据互通):上线收费版(9.9元周订阅)+ 启动社群裂变。:封闭测试(20个家庭)+ 优化语音延迟问题。:搭建小程序框架(含基础表单+内容展示)

2025-02-20 09:18:20 324

原创 【deepseek之我问】多邻国服务于哪些国家,都有哪些语言支持?

(基于不同母语的课程组合)。其核心模式通过降低语言学习门槛吸引全球用户,但对小众语言的支持深度仍依赖市场需求和开发资源。用户可通过切换应用内“教学语言”探索更多课程,但不同基础语言的课程丰富度差异明显(英语用户选择最多)。多邻国(Duolingo)作为全球领先的语言学习平台,其服务覆盖范围和语言支持的多样性是其核心优势之一。的课程,但这些课程需要根据用户的“母语”进行适配(即“从A学B”的语言路径)。:不同基础语言对应的课程数量差异较大,英语用户的课程选择最丰富。两者均具有高度的国际化特征。

2025-02-19 13:55:30 1291

原创 【deepseek之我问】分析多邻国的财务状况,以及收入来源

多邻国凭借高效的订阅模式与技术驱动,实现了快速盈利和可持续增长。其核心优势在于将免费增值模式与高毛利数字产品结合,辅以创新的英语测试服务扩展收入。然而,维持用户增长和应对市场竞争仍是关键挑战。未来若能在付费转化与新市场开拓中持续突破,其财务表现或进一步优化。多邻国(Duolingo)作为知名的语言学习平台,其财务状况和收入来源反映了其独特的商业模式和市场策略。

2025-02-19 13:53:40 335

原创 【deepseek之我知】现在市面上的AI大模型,是否可以达到,我给一些英文单词,然后给我出包含这些单词的阅读理解、完形填空、长难句

目前市面上的主流AI大模型(如ChatGPT、Claude、Gemini等)完全具备根据指定单词生成配套英语学习材料的能力。

2025-02-18 14:07:36 429

原创 如何赚到自己认知以外的财富?

作为成年人,想要突破现有的认知,赚到超出自己经验范围的财富,关键是不断打破自我限制,走出舒适区。这里有一些实用的建议,帮助你跨越认知的边界,开启财富之门。这些方法不仅帮助你赚到财富,更重要的是提升你的认知层次,走向更广阔的世界。迈出第一步,你的未来会充满无限可能!

2025-02-18 14:05:47 268

原创 【deepseek之我问】如何把AI技术与教育相结合,适龄教育,九年义务教育,以及大学教育,更着重英语学习。如何结合,给出观点。结合最新智能体Deepseek

通过DeepSeek等智能体,可构建"数据驱动→精准干预→认知强化"的教育新范式。在英语教育中,需警惕技术依赖导致的人文交流弱化,建议设立"无AI交流日",平衡人机学习比例。教育革命的本质,是用算法释放而非替代人类潜能。

2025-02-17 14:52:25 1373 1

原创 【Deepseek之我问】作为一个成年人,如何做到赚到自己认知以外的财富

赚取认知以外的财富,本质上是通过突破自身知识、经验和能力的边界,借助外力、趋势或资源整合来实现。这需要策略性的思维和行动,而非依赖运气。通过以上方法,你可以在控制风险的前提下,系统性探索认知外的财富机会。最终目标不是“赌运气”,而是通过持续学习和资源整合,逐步扩大自己的能力边界。

2025-02-17 14:51:18 877

原创 细说js语法糖

然而,它们也可能引入额外的复杂性,特别是对于那些习惯于旧版本JavaScript的开发者。因此,在使用这些特性时,开发者应当确保理解它们的工作原理和潜在的性能影响。JavaScript是一种动态类型的解释型语言,它的设计中包含了许多语法糖,这些特性使得代码编写更加简洁和直观。Promise是一种处理异步操作的对象,它代表了一个尚未完成但预期将来会完成的操作的结果。ES6引入了类作为对象原型的语法糖,提供了一种更清晰和结构化的方式来创建对象。ES6引入了箭头函数,提供了一种更简洁的方式来写函数表达式。

2024-04-11 14:25:45 542

原创 细说C++语法糖

然而,它们也可能引入额外的复杂性,特别是对于那些习惯于旧版本C++的开发者。C++是一种功能丰富的编程语言,它提供了许多语法糖,以简化代码编写和提高开发效率。C++11提供了一种新的for循环语法,用于简化遍历容器(如数组、向量、列表等)的代码。C++11提供了一种新的初始化语法,可以使用大括号或圆括号进行变量和容器的初始化。C++20引入了属性,它们是编译器指令的扩展,可以附加到声明上,以改变代码的行为。C++11引入了右值引用和移动语义,它们可以减少不必要的对象复制,提高性能。

2024-04-11 14:24:56 555

原创 细说java语法糖

Java语言以其强大的功能和严格的类型检查而闻名,但在其设计中也包含了一些语法糖,以简化代码编写和提高开发效率。在Java 8中引入的接口默认方法允许在接口中提供方法的默认实现,这使得可以在不影响现有实现的情况下向接口添加新方法。预计在Java 14中引入的记录类型是一种特殊的类,用于创建不可变的容器,它们是简洁且高效的数据传输对象(DTO)。Java 8中引入的Lambda表达式提供了一种简洁的方式来表示匿名函数,使得函数式编程风格在Java中变得可能。Java 11引入了字符串拼接的语法糖,允许使用。

2024-04-10 16:43:20 415

原创 细说php语法糖

在PHP 7.4及以上版本中引入的空合并运算符允许你在访问对象属性或方法时,如果对象是NULL,则返回NULL而不是引发错误。PHP,作为一门流行的服务端脚本语言,提供了许多语法糖,这些特性使得代码编写更加简洁和直观。PHP 7及以上版本引入了NULL合并运算符,它允许你检查一个变量是否为NULL,并在是NULL的情况下使用一个默认值。在PHP中,你可以动态地访问对象的属性,即使它们在类定义中不存在。PHP 允许你在函数参数中使用数组解包,将数组的值赋给多个变量。关键字可以在函数内部访问全局变量。

2024-04-10 16:42:03 588

原创 细说python语法糖

这些语法糖使得 Python 代码更加简洁和强大,同时也提高了代码的可读性和可维护性。然而,正如任何强大的工具一样,它们应该谨慎使用,以避免过度复杂的代码结构。Python 是一种以简洁性和易读性著称的编程语言,它的设计中包含了许多语法糖,这些特性使得编写代码更加方便和直观。列表推导式提供了一种优雅的方法来创建列表,可以从任何可迭代对象创建新的列表。Python 允许你在函数调用中使用关键字参数,这样参数的顺序就不再重要了。语句,可以创建上下文管理器,用于自动处理资源的获取和释放。语句用于处理异常情况。

2024-04-09 16:18:57 880

原创 细说golang语法糖

Go语言(通常称为Golang)以其简洁性和高效性而闻名,这部分得益于其语言设计中包含的“语法糖”。语法糖(syntactic sugar)是指在编程语言中添加的某些语法特性,它们使得代码更易读和编写,而不改变程序的实际执行逻辑。这些语法糖使得Go语言的代码更加简洁、易读,同时也提高了开发效率。然而,需要注意的是,过度依赖语法糖可能会导致代码难以理解和维护,因此在使用时应保持适度。

2024-04-09 16:17:53 741

原创 Golang 中 在gmp下,mutex 是如何并发的

在Go语言的并发模型中,GMP(Goroutine、Machine、Processor)模型是核心概念,其中Mutex(互斥锁)扮演着关键的角色,用于同步并发访问共享资源,防止数据竞争和不一致性问题。

2024-04-08 15:45:51 1100

原创 golang 使用 cipher、aes 实现 oauth2 验证

在Go语言中,crypto/cipher包提供了加密和解密消息的功能。这个包实现了各种加密算法,如AES、DES、3DES、RC4等,以及相应的模式,如ECB、CBC、CFB、OFB、CTR等。以下是如何使用crypto/cipher包进行加密和解密操作的基本步骤:选择加密算法和模式首先,你需要选择一个加密算法和一个工作模式。例如,AES算法与CBC模式的组合是一种常用的选择。生成密钥和初始化向量(如果需要)对于某些加密模式,如CBC、CFB、OFB等,你需要一个初始化向量(IV)。

2024-04-08 15:40:12 601

原创 【Go高阶】细说 Channel 的进阶用法

在Go语言中,channel 是一种内置的数据结构,用于在不同的goroutine之间进行通信。它是一个非常强大的并发工具,可以实现各种并发模式和同步机制。

2024-04-07 13:59:51 928

原创 细说“布尔过滤器”,golang带你走进其中

在实际应用中,你可能需要处理更复杂的逻辑,包括但不限于括号的使用来改变运算顺序、处理多个字段的组合条件等。布尔过滤器是一种数据过滤机制,它允许用户通过布尔逻辑(如AND、OR、NOT等操作)来筛选和查询数据集。这种过滤器在数据库查询、搜索引擎、数据分析等领域中非常常见,因为它提供了一种强大的方式来精细化地控制搜索结果。这个例子中,我们将创建一个结构体来表示商品,并实现一个函数来根据布尔表达式过滤商品列表。函数中,我们创建了一个商品列表和一个布尔表达式,然后调用。函数来过滤满足条件的商品,并打印出来。

2024-04-07 13:55:12 580

原创 Php中依赖注入是怎样的

PHP依赖注入(Dependency Injection,简称DI)是一种设计模式,用于解决软件组件之间的耦合问题。在依赖注入中,一个对象的依赖项不是由对象本身创建或查找,而是由外部容器或调用者提供。这种方式使得对象更加模块化,易于测试和维护。依赖注入通常有三种方式:构造函数注入、属性注入和方法注入。

2024-04-06 09:33:37 508

原创 Go如何并发访问内存

在Go语言中,实现并发访问内存主要依赖于goroutine和channel。Go的并发模型是基于CSP(Communicating Sequential Processes)理论的,通过goroutine来执行并发任务,并通过channel来进行goroutine之间的通信。

2024-04-06 09:30:55 484 1

原创 【typescript】教你如何在vue3中使用ts

通过以上步骤,你可以在Vue 3项目中使用TypeScript来编写组件和其他逻辑。TypeScript提供了静态类型检查,可以帮助你在开发过程中发现潜在的错误,并提供更好的代码自动补全和文档。要在Vue 3中使用TypeScript,首先需要确保你的开发环境已经安装了Node.js和npm(或yarn),并且安装了Vue 3 CLI。这将启动开发服务器,你可以在浏览器中查看TypeScript编写的Vue 3组件。来定义一个Vue组件,并且使用了Composition API中的。构建完成后,你可以将。

2024-04-05 11:12:25 550

原创 细说golang闭包与其他语言的不同之处

Go的闭包可以在并发环境中使用,并通过goroutine和channel来管理并发状态,这是Go语言独有的特性。在Go中,闭包可以在goroutine中使用,而不需要担心线程同步问题,因为Go的并发控制是通过channel和goroutine来实现的。:Go语言的闭包可以用于并发编程,通过goroutine和channel机制,可以在不同的并发执行路径中共享状态,这是Go语言独有的特性。:由于Go的闭包是通过函数值实现的,且Go的垃圾回收器优化了闭包的内存管理,因此在Go中使用闭包通常具有较好的性能。

2024-04-05 11:09:28 924

传统文化知识产权保护现状与对策分析-AI写作案例解析

内容概要:本文详细介绍了《AI写作真实订单案例展示》中的一个典型案例,展示了利用AI工具(如Claude、ChatGPT)撰写关于传统文化知识产权保护的文章过程,分析了生成内容的优缺点,并提出了具体的改进建议。同时,文章深度剖析了我国传统文化知识产权保护现状,指出了当前认知不足、法律制度不健全、数字技术应用滞后等问题,强调了提高社会认知、完善立法和技术创新的重要性。 适用人群:适用于对传统文化保护感兴趣的科研工作者、政策制定者、法学专业学生及关心文化发展的各界人士。 使用场景及目标:帮助研究人员深入了解传统文化知识产权保护的问题与挑战,为政策制定者提供改进建议,为法学专业学生提供研究资料,提升大众对此领域的认知水平。 其他说明:文章内容源自具体AI写作实例及学术研究,提供了丰富的文献引用,为后续研究和实践提供有价值的参考。

2025-02-25

ChatGPT高效指令的应用与实践 - 提升各类任务自动化效率

内容概要:本文汇集了140个用于提升 ChatGPT 使用效率的指令,涵盖多个领域的应用场景。文章阐述了高效指令的特点,包括清晰明确、具体明细、限定范围、多样性、交互式、自然语言、用户友好、风格统一、用户定制以及持续更新。通过具体的案例展示了 ChatGPT 在学术论文、创意写作、内容创作、商业写作等多个领域的实际应用,以及不同领域的中文高效指令实例。 适合人群:适用于所有希望通过 ChatGPT 提升工作效率和效果的人群,特别是研究人员、作家、程序员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要自动化文本生成和支持的任务,旨在提升内容的质量和生产效率,特别是在内容创建、翻译、数据分析等方面提供技术支持。具体应用场景如学术写作、内容营销、编程辅助等,目标是帮助用户更快更准确地生成高质量的内容,同时节省时间和精力。 其他说明:文中不仅介绍了高效指令的应用原则,还在各个应用场景中提供了具体的实例,使得指令更加直观和易于使用。同时强调了指令应当不断更新以适应新需求和新兴技术。

2025-02-25

1000个DeepSeek神级提示词,让你轻松驾驭AI赶紧收藏

内容概要:本文详细介绍了如何通过有效的指令提升与AI交互的质量,避免因不当提问导致的回答偏差。文章主要分为两个部分,一是新手进阶篇,提供了五大人话指令法则,教会使用者如何构建明确的任务导向指令;二是进阶指南篇,阐述了三种深层次挖掘DeepSeek潜能的方法。每个法则下都配有实例和解析,强调了明确指令的重要性以及如何通过合理的引导获得高质量的回答,还特别提及了如何利用DeepSeek在不同领域如市场营销、数据分析等方面发挥效用。 适合人群:希望更好地掌握与AI沟通技巧的人群,尤其是需要借助AI辅助日常工作如撰写文章、做数据分析、制定计划等的人士。 使用场景及目标:本篇文章旨在改善用户提出请求的方式,以便获取更有针对性的答案,适用于各种基于AI的应用程序中,特别是在遇到模糊或复杂问题时,可通过文中介绍的方法调整问题表述以获得理想的结果。同时也能促进工作效率的提高,在多种应用场景中灵活应用。 阅读建议:阅读过程中应重点关注各类法则的具体应用示例,并尝试按照文中推荐的方式重新构思自己平时使用的AI查询指令,实践是检验真理的标准,只有不断练习才能真正掌握如何高效地利用AI。

2025-02-25

ES面试技能树免费下载

ES面试技能树免费下载

2024-03-11

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章?
取消 删除