[程序员] 不知道是 TraeCN 还是国模问题,总之,被 Copilot GPT AUTO 爆完了
需求可以理解为一个原型设计,要求增加一个 3 级的功能清单,快速调用某个功能,比如( XXX 系统-XXX 公司-XXX 分类-XXX 应用) 为了防止 AI 进死胡同,我写了很多提示词,包括但是不限于 不需要设计应用点击之后的动作 不需要为每个分类、每个系统设置单独的应用,比如
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需求可以理解为一个原型设计,要求增加一个 3 级的功能清单,快速调用某个功能,比如( XXX 系统-XXX 公司-XXX 分类-XXX 应用) 为了防止 AI 进死胡同,我写了很多提示词,包括但是不限于 不需要设计应用点击之后的动作 不需要为每个分类、每个系统设置单独的应用,比如
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需求可以理解为一个原型设计,要求增加一个 3 级的功能清单,快速调用某个功能,比如( XXX 系统-XXX 公司-XXX 分类-XXX 应用) 为了防止 AI 进死胡同,我写了很多提示词,包括但是不限于 不需要设计应用点击之后的动作 不需要为每个分类、每个系统设置单独的应用,比如
IT之家 4 月 29 日消息,据IT之家小伙伴反馈,DeepSeek 正在灰度测试“ 识图模式 ”,该模式和“快速模式”“专家模式”并列,并非简单的 OCR 文字,而是终于具备了多模态识别能力。 根据网友今日晒出的图片,灰度到的用户可以上传一张图片, 让 DeepSeek 描述
目前我用的字节的coding plan,虽然额度消耗非常夸张,但kimi支持图片理解,不过我才几天就要把额度给蹬完了。 现在想转向go,仔细翻阅了官网介绍,压根就没提图片理解的事,有没有佬验证过kimi-2.6啊 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
回顾前文 Harness 工程的基本理解与Multi-Agent系统的区别 本人目前使用最频繁的模型,本篇博客接替上门继续讨论编程大模型: deepseek-v4-pro[max] sonnet 4.6[web] qwen3.6-plus glm-5 后两个模型为gc模型,不在本
从 初听《巴拉莱卡》——我的理解 继续讨论: 依旧碾压() 但是这次不多说啥了,直接看效果吧 image2 (他终于理解什么叫做艺术签名了!) g3.0p2k (2k还没人家1k看起来清晰是什么情况?) 本来想着以后主要还是用来做音乐封面的,没想到第一张图却用来做文章封面了w 补
最开始在段俊的短视频中听到这首歌 评论区都在说是家暴 我以为真的这么简单… 直到全面了解了整个专辑… 听了完整版的音频… 这首歌的主题或许是: 「晚安吧——然后成为新的巴拉莱卡」 参考豆包专家的解析灵感 按照自己的理解 作文 弦鸣血脉 暴雪迷城 ——当暴力法则异化文明母语 「巴拉
刚刚遇到的面试题,说实话我有点蒙,我理解里的提示词调优还是看主观效果,在我的实践中基本没有一个标准概念可以让我作为依据去调优提示词,所谓评测集我觉得也不够全面,向佬友们求教。 还有个问题,在做ai应用开发的时候“数据标注”指的是什么概念,大家有通过数据标注对智能体输出进行优化过吗
自己起了个多 agent 批量处理 issue ,跑起来发现一个很诡异的问题:加了并行之后速度几乎没变,但 token 消耗暴涨,几分钟烧光 codex 5 小时限额。 仔细研究才发现原因:每开一个新 agent 就要重新理解一遍整个 codebase 和项目背景。十个 agen
自己起了个多 agent 批量处理 issue ,跑起来发现一个很诡异的问题:加了并行之后速度几乎没变,但 token 消耗暴涨,几分钟烧光 codex 5 小时限额。 仔细研究才发现原因:每开一个新 agent 就要重新理解一遍整个 codebase 和项目背景。十个 agen
自己起了个多 agent 批量处理 issue ,跑起来发现一个很诡异的问题:加了并行之后速度几乎没变,但 token 消耗暴涨,几分钟烧光 codex 5 小时限额。 仔细研究才发现原因:每开一个新 agent 就要重新理解一遍整个 codebase 和项目背景。十个 agen
目前使用两天的DS感受如下: 1.意图理解方面较主流的claude、codex、gemini稍微差点,但是不影响大局,日常coding基本够 2.ds我用下来的明显感觉扣细节很强 3.重要的一点是价格真是无敌,虽然质量稍差,不过还能接受,当然可能是场景不够复杂,这个有持续验证 4
看到ds和gpt都是没有写缓存这个说法,它们的缓存时间是多少?我可以理解写缓存是免费的吗? deepseek的定价: gpt定价: claude定价: 15 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
前篇 【长期贴】开个帖子,分享一下我自己是如何做harness【已更新完成,等待交作业,后续再有新想法再补充】 开发调优 据网上传,目前Anthropic的所有产品均为harness模式,不过最近他们推了一个harness产品,原本把我吓了一跳,但实质一看,并不是干货,多少有点恶
总感觉LLM其实并不理解庞大的知识库,有点倒果为因的意思?要实现真正的AGI,当前这种力大砖飞无限回归纯靠算力堆的思路,真是正确的吗? 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
刚才AI写完小游戏后,忽然想到个问题,好奇的问了问他以前的程序员写这么一个需要多久,然后 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
一直不能够理解 OpenRouter 的盈利模式,在官方模型价格的基础上再额外加收一定的手续费。 如果价格不比官方的 API 便宜还要额外加收手续费,我能够想到的使用 OpenRouter 的唯一好处就是方便聚合多个大模型,不需要测试一个模型就绑定一个信用卡。 但是现在 Clou
一直不能够理解 OpenRouter 的盈利模式,在官方模型价格的基础上再额外加收一定的手续费。 如果价格不比官方的 API 便宜还要额外加收手续费,我能够想到的使用 OpenRouter 的唯一好处就是方便聚合多个大模型,不需要测试一个模型就绑定一个信用卡。 但是现在 Clou