若不是 token 有限额,我真觉得 GPT5.5/OPUS4.6 加上相对成熟的 Harness 基本已是 AGI 了
因为不了解 LLM 本质,也刚摸索 Agent 小半年,我感觉: 无限的知识挖掘与总结 x 无限的自动化工程优化 x 无限学习、计划、执行、总结 LOOP , 然后其中夹在一些你身为“老父亲”直觉性大道理。 我觉得它真能永动搞出点啥名堂…… 当然,它受限于互联网知识是肯定的,大家
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ai编程工具里的ai是不是本质就是使用特殊提示词让ai输出特定内容来操控命令电脑,修改文件 8 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
Java + Agent 的发展路线,本质上是从传统 Java 后端逐步转向“AI 应用工程化”。先掌握大模型基础和 API 调用,再重点学习 Spring AI 或 LangChain4j,实现 Prompt、Memory、Function Calling 等能力;随后深入 R
感觉本质上其实算 ibkr 那边的?
演进流程 Prompt → Workflow → RAG → Agent → Flywheel 为什么需要 LL本质上是概率模型,输出每次都不可控,所以需要工程化的手段将LLM的输出约束在我们希望的方向上。从而让LLM从单次生成到可交付,可控制,可迭代,可以应用于真实系统中的模块
关于这个问题,本质上还是provider的问题,CPA的provider默认是custom。一种解决方法是把所有对话记录中的provider统一为一个,参考网上有人使用的批量修改脚本。 根本原因:Codex 本地历史会按 model_provider 过滤。原生 OpenAI 是
ralph loop通过不断开一个新的background agent 输入相同的doLoop提示词做检查。/goal本质上也是dev-review-stop_hooks循环,这二者存在根本上的不同吗?又或者仅是ralph-skills和slash_commands的不同 2 个
部分用户获得一个 Agent Mode 使用权限,在左上角有一个agent mode选项卡。 本质就是远程vm,配置如图所示。 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
本质上,AI率就是一个充满不确定性的东西,没有标准的办法判断一句话到底是人说的还是AI说的。每一句话叫人去判断,那又是不可能的。所以,这项艰巨的任务一定是交给机器来做。但是,改卷子肯定要有一个评分标准,于是,各大查重网站都盯上了机器翻译。为什么它能够成为评分标准呢?因为,机器翻译
史上使用最广泛的软件:SQLite的诞生与传奇故事 | Coding with Lewis bilibili.com 史上使用最广泛的软件:SQLite的诞生与传奇故事 | Coding with Lewis_哔哩哔哩_bilibili 来源:https://www.youtub
claude 又崩了么?一直 Retrying 话说最近我时常处在两种状态中 模型很强,有望 AGI 大模型本质是在做成语接龙,这不是真正的"智能"
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ok,well then,发出去没几分钟被秒举报 本质上这种垄断行业是无需广而告之的,因为能上这个站的人都能找到我 只是,没有必要为了点虚拟积分而做出这样的事情,我只是在问答帖里给出一个合理的回答 以后的你,也可能会变成OP来发这种问答帖,因为你也无法保证你的信息检索能力不会倒退