lgc653 最近的时间轴更新 lgc653 最近的时间轴更新 |
lgc653V2EX 第 411779 号会员，加入于 2019-05-13 13:35:32 +08:00今日活跃度排名 8233 |
| 薅羊毛，火速整合 Gitee AI，每天额度免费用 水 • lgc653 • 12 天前 |
| 实现一个乞丐版的 NotebookLM 分享发现 • lgc653 • 13 天前 |
| 尹卡卡说了啥 - 聊聊使用 AI 做视频理解 分享发现 • lgc653 • 13 天前 • 最后回复来自 bojackhorseman | 8 |
| 自然语言进行音视频处理 分享发现 • lgc653 • 15 天前 |
| NL2SQL 擂台赛 分享发现 • lgc653 • 16 天前 • 最后回复来自 lgc653 | 3 |
| 量大管饱，自己写的本地运行的智能体集合 Local Agents
2 分享发现 • lgc653 • 17 天前 • 最后回复来自 Tink
|
1 |
lgc653 最近回复了
7 天前 回复了 libasten 创建的主题 › 程序员 › AI 辅助编程用多了，会不会降低自己的编程水平？ |
水平提升了，好多新的语法原来不了解，看 AI 用了才学会
@kenshinhu 其实你自己选好范围全部喂给他就行了，不要使用什么 RAG 啥的，反正现在输入 token 都不值钱，但是建议不要一次喂太长，最好以章节来分割喂送，这样它出的题目也比较有针对性
@kenshinhu 可以试试我这个思路，反正我自己给小孩刷简单题还是蛮好用的，基本我不用介入就能完成整个根据知识点出题、答题、验证的流程。对于有一定难度的题我个人觉得效果不太行。
当然不论什么阶段，什么科目，都少不了需要高度依赖记忆的的知识点，这个就是这类软件的用武之地。
当然不论什么阶段，什么科目，都少不了需要高度依赖记忆的的知识点，这个就是这类软件的用武之地。
@qhd1988 现在的推理模型进步还是不小，可以试试看，我看了几题，比较像人在分析问题，一步步求解的感觉，仔细看进去还是有收获。如果有一天，它做理科如履平地，可能对我们从业者来说不是什么好事。
@xing7673 您说的非常对，所以类似的推理模型是给具备一定水平的小孩或者辅导老师使用才有效果。当然，也可以采用和其它主流辅导软件比对答案的方法来进行粗浅的验证。
其实 AI 编程也是一样，应用过程中需要我们具备一定的代码阅读能力和经验，这样才不会被 AI 蒙蔽。
其实 AI 编程也是一样，应用过程中需要我们具备一定的代码阅读能力和经验，这样才不会被 AI 蒙蔽。
11 天前 回复了 maidenAssassins 创建的主题 › 职场话题 › 领导要求开发都要使用 ChatGPT 或者其他 ai 提高开发效率，都有哪些使用新姿势呢？ |
其实用处最大的还是写代码，你也不要指望 AI 给你一次性写太复杂的代码，但是你自己把代码分解成函数，然后再用 AI 帮你写函数是非常靠谱的，即使 gpt-4o-mini 也能做的很好
11 天前 回复了 maidenAssassins 创建的主题 › 职场话题 › 领导要求开发都要使用 ChatGPT 或者其他 ai 提高开发效率，都有哪些使用新姿势呢？ |
我也来打打广告
自然语言写 SQL 和数据库调优： https://agents.uue.cn/guide/database-agent.html
自然语言操作终端： https://agents.uue.cn/guide/terminal-agent.html
git 进度评估： https://juejin.cn/post/7425124409797967922
自然语言写 SQL 和数据库调优： https://agents.uue.cn/guide/database-agent.html
自然语言操作终端： https://agents.uue.cn/guide/terminal-agent.html
git 进度评估： https://juejin.cn/post/7425124409797967922
14 天前 回复了 lgc653 创建的主题 › 分享发现 › 尹卡卡说了啥 - 聊聊使用 AI 做视频理解 |
@Flobit 叫姐姐或者阿姨比较合适
14 天前 回复了 lgc653 创建的主题 › 分享发现 › 尹卡卡说了啥 - 聊聊使用 AI 做视频理解 |
感谢各位留言，也可以去 https://github.com/lgc653/courses/releases 下载，欢迎大家试用反馈。也没想过靠这个能赚钱，自己业余时间做个项目基座来跟一下技术潮流，顺便通过大家的反馈来找找方向。
16 天前 回复了 lgc653 创建的主题 › 分享发现 › NL2SQL 擂台赛 |
因为 DDL 长度其实也不大，本身具备很强的语义，便于大模型理解，所以即使你添加了一些无用的 DDL 作为上下文，大模型也可以很好的处理。所以尽可能多的命中是关键（即使可能是无效的）
Select Language