wt334502157的博客

官方网站：https://studio.firebase.google.com/云端在线AI编程，使用时，本地电脑无需安装任何应用程序，只需满足网络能访问页面与注册用户登录界面【注意】: 需要科学上网，使用google账号登录即可登录后，左下区域可以创建一个新工程项目（类比于idea、pycharm中的new project）根据自己的需求选择创建新项目根据代码仓库进行已有项目拉取（当前仅支持github、gitlab、bitbucket，试了一下gitee会有红色报错不支持）

​ Prompt是指你向AI输入的内容，它直接指示AI该做什么任务或生成什么样的输出，简而言之， Prompt就是你与AI之间的“对话内容”，可以是问题、指令、描述或者任务要求，目的是引导AI进行特定的推理，生成或操作，从而得到预期的结果。在人工智能领域，特别是大语言模型（如GPT-4、deepseek、Gemini等）快速发展的背景下，prompt越狱（Prompt Jailbreaking）成为了一个备受关注的安全议题。一般称为“提示词越狱”或“提示词劫持”。

RAGFlow作为新一代智能文档处理平台，深度融合检索增强生成（RAG）技术与自动化工作流引擎，为企业级知识管理提供全栈解决方案。通过结合多模态解析、语义理解与智能推理能力，重塑了非结构化数据处理范式。传统的生成模型在回答复杂问题时常常依赖于预训练数据的广度与深度，而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）则有效结合了检索与生成的优势，为各类应用场景提供了更为灵活、高效的解决方案。能够针对性的进行解答。

​ Ollama 是一个轻量级的 AI 模型运行时，专注于简化 AI 模型的部署和使用。它支持多种预训练模型（如 Llama、Vicuna、Dolly 等），并且可以在本地运行，无需复杂的基础设施。Ollama 的设计理念是让 AI 模型的使用变得像运行普通程序一样简单，同时确保数据和隐私的安全性。​ Ollama 正在不断优化和扩展，未来会支持更多模型类型、更高效的性能优化，以及更友好的用户界面。Ollama的目标是成为 AI 模型部署领域的标准工具，让更多人能够轻松使用

​ OpenManus是MetaGPT团队在3小时内复刻Manus核心功能的开源AI智能体项目。它采用模块化Agent系统，包含主代理、规划代理和工具调用代理等角色，可自由组合功能模块创建定制AI助手。OpenManus具有实时反馈机制，能可视化展示思考链、任务进度和文件生成过程。它配备强大的工具链，如浏览器自动化、Python代码执行器、网络搜索工具和文件处理系统，可处理复杂任务。OpenManus全免费且支持本地部署，无需邀请码，用户可外挂任意大模型API，灵活配置。

Dify融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上

随着AI辅助编程工具的快速发展，VSCode作为一款轻量级、高度可扩展的代码编辑器，已成为开发者首选的工具之一。DeepSeek作为AI模型，结合Roo Code插件，能够为开发者提供智能代码生成、调试辅助、需求分析等功能，极大提升了开发效率。这种组合顺应了AI与开发工具深度融合的趋势，尤其适合快速原型开发和小型项目

​ 在深度学习的宏伟城堡中，损失函数扮演着国王的角色，它决定了模型训练的方向和目标。损失函数，也被称为代价函数，是衡量模型预测与实际结果之间差异的函数。在深度学习的训练过程中，我们的目标就是最小化这个损失函数，就像是在一场游戏中，我们的目标是获得尽可能低的失误和丢分。​ 损失函数的选择对于模型的训练至关重要。不同的问题可能需要不同的损失函数。比如在图像识别中，我们可能需要一个能够处理大量类别的损失函数，这时候交叉熵损失就是一个很好的选择。

PyTorch是一个广泛使用的开源机器学习框架，特别适合深度学习的应用。它以其动态计算图而闻名，允许在运行时修改模型，使得实验和调试更加灵活。PyTorch提供了强大的GPU加速功能，支持自动微分，简化了梯度计算和模型训练。此外，PyTorch拥有直观的API，与Python深度集成，使得它易于学习和使用。它还拥有一个庞大的社区和丰富的生态系统，包括预训练模型和专用库，适用于计算机视觉、自然语言处理等多种任务。PyTorch的灵活性和强大的功能使其成为研究人员和开发者的首选工具之一。

贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前最优解的策略，以期望构建出全局最优解的算法。它的核心思想是“贪心选择性质”，即在每个决策点上，基于当前信息选择最有利的选项，从而希望通过这些局部最优决策累积成全局最优解。贪心算法的实现通常简单直接，易于编码，且执行效率高，这使得它在需要快速响应的大规模问题中非常有用。贪心算法的关键在于其贪心策略的选择，这通常涉及到对问题结构的深入理解。在某些问题中，贪心算法能够保证找到最优解，特别是当问题具有最优子结构和贪心选择性质时。

Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型在文本摘要任务中的应用与其在机器翻译中的应用有很多相似之处。文本摘要的目标是从一个长文本中生成一个简短的、语义上等价的摘要。与机器翻译类似，Seq2Seq模型通过编码器和解码器的组合来实现这个任务。编码器（Encoder）编码器将输入的长文本编码成一个固定长度的上下文向量（Context Vector）。通常使用递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）来处理输入文本。

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测。机器学习（Machine Learning）是一种基于数据驱动的方法，旨在通过自动化的统计模型和算法从数据中学习和提取模式，以进行预测、分类和决策。其核心思想是通过训练数据构建模型，使其在面对新数据时能够准确进行预测和分类。