chatgpt中的??ㄊ斤L(fēng)格提示是什麼?示例句子的詳盡解釋?zhuān)?/h1> May 13, 2025 am 01:52 AM
您是否聽(tīng)說(shuō)過(guò)一個(gè)名為“??ㄋ固崾鞠到y(tǒng)”的框架?諸如ChatGpt之類(lèi)的語(yǔ)言模型非常出色,但是適當(dāng)?shù)奶崾緦?duì)於發(fā)揮其潛力至關(guān)重要。??ǎ‵ukatsu)提示是旨在提高輸出準(zhǔn)確性的最受歡迎的提示技術(shù)之一。
本文解釋了??ㄊ斤L(fēng)格提示的原理和特徵,包括特定的用法方法和示例。
此外,我們還引入了其他眾所周知的及時(shí)模板和有用的技術(shù)來(lái)及時(shí)設(shè)計(jì),因此我們希望您可以使用它們來(lái)幫助您使用Chatgpt和其他類(lèi)似其他句子來(lái)生成更準(zhǔn)確的句子。
我們還提供了有關(guān)提示提示可以預(yù)期的各種效果的詳細(xì)信息,因此請(qǐng)閱讀到最後。
單擊此處以獲取有關(guān)Openai最新AI代理OpenAi Deep Research??的更多信息
[chatgpt]什麼是Openai深入研究?關(guān)於如何使用它和費(fèi)用結(jié)構(gòu)的詳盡解釋?zhuān)?/p>
目錄
什麼是??ㄊ斤L(fēng)格的提示?
??ㄋ癸L(fēng)格的基本概念提示:4個(gè)元素
主題
狀況
結(jié)構(gòu)
榮譽(yù)語(yǔ)言
創(chuàng)建chatgpt中的??ㄊ斤L(fēng)格提示是什麼?示例句子的詳盡解釋?zhuān)r(shí)的要點(diǎn)
定義語(yǔ)言模型的角色
澄清輸出內(nèi)容
使用標(biāo)記語(yǔ)言
基本??ㄋ癸L(fēng)格提示的示例
福卡斯風(fēng)格提示的應(yīng)用:添加一個(gè)反向問(wèn)題
介紹著名的chatgpt提示模板
目標(biāo)尋求及時(shí)(Shunsuke風(fēng)格提示)
Nanari風(fēng)格提示
對(duì)提示的更多了解:3個(gè)重要技術(shù)
幾乎沒(méi)有學(xué)習(xí)
思想鏈
零射cot(一步一步)
概括
什麼是??ㄊ斤L(fēng)格的提示?
Fukatsu Style Primate是Note Co.,Ltd的CXO Fukatsu Takayuki構(gòu)想的及時(shí)技術(shù)。
該方法旨在通過(guò)結(jié)合四個(gè)元素:目標(biāo),條件,結(jié)構(gòu)和榮譽(yù)語(yǔ)言來(lái)提出與用戶(hù)意圖更一致的生成的句子。
例如,如果您想為針對(duì)年輕人的音樂(lè)節(jié)撰寫(xiě)報(bào)告文章,則可以期望看到一段文字,可以通過(guò)介紹“假設(shè)青少年讀者”和“結(jié)合年輕人的語(yǔ)言”等條件來(lái)符合讀者的觀點(diǎn)。
??ㄋ癸L(fēng)格的基本概念提示:4個(gè)元素
如一開(kāi)始所述,福卡風(fēng)格的提示由四個(gè)要素組成:主題,條件,結(jié)構(gòu)和榮譽(yù)語(yǔ)言。這些元素在??ǎ‵ukatsu)及時(shí)設(shè)計(jì)中非常重要,因此我們將以特定的例子來(lái)解釋它們。
主題
目標(biāo)是指在請(qǐng)求語(yǔ)言模型生成句子時(shí)的特定主題和主題。
例如,當(dāng)要求準(zhǔn)備語(yǔ)音手稿時(shí),重要的是要以“在東京奧運(yùn)會(huì)火炬接力賽”或“所有員工的問(wèn)候”形式提出特定情況和情況。
通過(guò)清楚設(shè)定目標(biāo),語(yǔ)言模型使限制上下文變得更容易,並生成具有更合適和相關(guān)內(nèi)容的句子。
狀況
條件是指語(yǔ)言模型生成句子的先決條件和情況設(shè)置。
例如,在書(shū)評(píng)中,重要的是要展示審稿人的觀點(diǎn),例如“作者的觀點(diǎn)”和“一般讀者的印象”,以及在博客文章中,重要的是要傳達(dá)作者的屬性,例如“基於經(jīng)驗(yàn)的工程師寫(xiě)作”和“家庭主婦的經(jīng)歷”。
通過(guò)清楚地指出這些條件,語(yǔ)言模型清楚地將句子定位,從而更容易生成適合上下文的內(nèi)容。可以說(shuō),準(zhǔn)確的條件表現(xiàn)會(huì)導(dǎo)致高質(zhì)量的生產(chǎn)結(jié)果。
結(jié)構(gòu)
結(jié)構(gòu)是指在請(qǐng)求語(yǔ)言模型寫(xiě)句子時(shí)指定句子的結(jié)構(gòu)和形式的過(guò)程。
例如,在文章的情況下,您可以考慮諸如“首先,在引言中給出主題和觀點(diǎn),然後按主題,發(fā)展和結(jié)論順序組織文章”。
通過(guò)顯示中等的結(jié)構(gòu)和格式,該模型可以為如何創(chuàng)建文本提供途徑。也可以預(yù)期避免多餘的描述。
榮譽(yù)語(yǔ)言
榮譽(yù)語(yǔ)言是在某種程度上指定生成句子的語(yǔ)言和語(yǔ)氣的過(guò)程。
例如,這些短語(yǔ)是“用禮貌的語(yǔ)言”和“假設(shè)這是針對(duì)專(zhuān)家的解釋性文本”。
需要尊重和仔細(xì)的語(yǔ)言並指定高級(jí)專(zhuān)業(yè)音調(diào)將允許對(duì)樣式和音調(diào)進(jìn)行更詳細(xì)的控制。
這些是福卡斯風(fēng)格提示的基礎(chǔ)的四個(gè)要素。
通過(guò)使用對(duì)象和結(jié)構(gòu)設(shè)置一般主題和格式,並使用條件和榮譽(yù)來(lái)組合更精細(xì)的上下文和短語(yǔ),可以進(jìn)一步闡明語(yǔ)言模型中的過(guò)程。
結(jié)果,可以創(chuàng)建更複雜的句子,例如事實(shí)列表,而是結(jié)合角色和個(gè)性的結(jié)構(gòu),並增強(qiáng)邏輯。
創(chuàng)建chatgpt中的??ㄊ斤L(fēng)格提示是什麼?示例句子的詳盡解釋?zhuān)r(shí)的要點(diǎn)
考慮到前面提到的四個(gè)基本元素,我們將在創(chuàng)建福卡斯風(fēng)格提示時(shí)介紹使用點(diǎn)和示例,以及chatgpt實(shí)際輸出的示例。
定義語(yǔ)言模型的角色
重要的是要清楚地定義語(yǔ)言模型應(yīng)生成文本的觀點(diǎn)和定位,例如“您是專(zhuān)業(yè)作家”和“您是專(zhuān)業(yè)的英語(yǔ)教練”。
澄清輸出內(nèi)容
通過(guò)指定輸出內(nèi)容的特定條件,例如“字符數(shù)在500之內(nèi)”和“允許小學(xué)生也能理解”,“獲得滿(mǎn)足您期望的信息和答案更容易。
使用標(biāo)記語(yǔ)言
使用標(biāo)記語(yǔ)言清楚區(qū)分文檔中不同元素(例如指令,約束,參考文檔)。這闡明了提示的結(jié)構(gòu),並允許期望更忠實(shí)的輸出。
###指令的項(xiàng)目符號(hào)通過(guò)清晰,簡(jiǎn)明地表達(dá)對(duì)語(yǔ)言模型的指令和指令,您可以適當(dāng)?shù)仨憫?yīng)語(yǔ)言模型中的每個(gè)點(diǎn)。
使用以上四個(gè)基本元素,我們?cè)趧?chuàng)建福卡式風(fēng)格提示時(shí)解釋了關(guān)鍵點(diǎn)!
通過(guò)牢記以上幾點(diǎn)創(chuàng)建,您可以設(shè)計(jì)一個(gè)更有效的提示,以提高您的語(yǔ)言模型的能力。
基本??ㄋ癸L(fēng)格提示的示例
我實(shí)際上創(chuàng)建了福卡風(fēng)格的提示,並問(wèn)了chatgpt。
在這裡,我們使用GPT-3.5(免費(fèi)版本)來(lái)考慮用戶(hù)數(shù)量。
這是我創(chuàng)建的提示。
# 命令: 您是專(zhuān)業(yè)撰稿人。 根據(jù)以下約束和輸入語(yǔ)句輸出{最佳插詞短語(yǔ)}: #約束: ?產(chǎn)品是sokenbicha?字符的數(shù)量約為300?不要重複相同的結(jié)尾超過(guò)三倍?seo意識(shí)的關(guān)鍵字選擇?無(wú)論性別或年齡如何,一個(gè)句子都想購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品#輸入文本: {輸入文本} #輸出語(yǔ)句:
為了比較輸出結(jié)果,我首先要求您為SokenBicha創(chuàng)建一個(gè)口號(hào)。
輸出的示例而無(wú)需提供特殊說(shuō)明
由於沒(méi)有指定特定條件,例如字符或音調(diào)的數(shù)量,因此文本以簡(jiǎn)潔的句子輸出。
接下來(lái),嘗試輸入您之前創(chuàng)建的??ㄋ癸L(fēng)格提示。
chatgpt中的??ㄊ斤L(fēng)格提示是什麼?示例句子的詳盡解釋?zhuān)?/em>
從這些結(jié)果中可以看到,在提出問(wèn)題進(jìn)行chatgpt時(shí),添加特定說(shuō)明而不是簡(jiǎn)單地輸入要輸出的內(nèi)容很重要。
??ǎ‵ukatsu)提示旨在在語(yǔ)言模型中詳細(xì)說(shuō)明條件和角色,因此您可以期望輸出結(jié)果與用戶(hù)的目的更加一致。
??ㄋ癸L(fēng)格提示的應(yīng)用:添加一個(gè)反向問(wèn)題
應(yīng)用??ㄊ斤L(fēng)格提示的一個(gè)示例是鼓勵(lì)用戶(hù)從語(yǔ)言模型中向後提出問(wèn)題。
通過(guò)詢(xún)問(wèn)反問(wèn)題,您可以提高用戶(hù)不打算的潛在需求,並獲得最佳的輸出結(jié)果。
反向問(wèn)題的一個(gè)例子如下:
是否還有其他條件或信息應(yīng)添加以進(jìn)一步優(yōu)化輸出內(nèi)容?
輸出後,發(fā)送反向問(wèn)題,而不是將其納入提示更有效。
實(shí)際上,我會(huì)問(wèn)一個(gè)有關(guān)我之前提到的chatgpt答案的反向問(wèn)題。
chatgpt中的??ㄊ斤L(fēng)格提示是什麼?示例句子的詳盡解釋?zhuān)?/em>
這樣,它提供了具體點(diǎn)來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化輸出內(nèi)容。
它提供了您可能沒(méi)有提出自己的想法和信息,因此您可以使用Chatgpt的反饋來(lái)進(jìn)一步刷新原始提示的約束。
此方法不僅限於??L(fēng)格的提示,但可以應(yīng)用於各種框架,因此請(qǐng)嘗試一下。
介紹著名的chatgpt提示模板
到目前為止,我們?cè)敿?xì)介紹了??ㄊ斤L(fēng)格的提示,但是除了福卡斯風(fēng)格的提示外,還宣布了各種迅速的模板。
其中,我們將介紹目標(biāo)提示和納納里風(fēng)格的提示,這尤其是典型。
目標(biāo)尋求及時(shí)(Shunsuke風(fēng)格提示)
顧名思義,目標(biāo)尋求提示是一個(gè)提示,該提示在驗(yàn)證目標(biāo)時(shí)(用戶(hù)最終希望輸出的句子)進(jìn)行輸出。
該方法不是從一開(kāi)始就指定特定條件,而是通過(guò)使用語(yǔ)言模型重複對(duì)話(huà)來(lái)創(chuàng)建最佳提示。
當(dāng)您想到“我想創(chuàng)建有關(guān)XX的最佳提示,但我應(yīng)該給您什麼指示?”
Ochiai Yoichi活躍於包括AI領(lǐng)域在內(nèi)的各種領(lǐng)域,也被稱(chēng)為“非常敬虔”。
終於找到了他! Shunsuke的提示是如此敬虔。 (在演出中,一個(gè)名叫Shunsuke的人說(shuō),他是在及時(shí)出版的及其出版的錄像帶上展示的,但他找不到視頻,因此他終於在Twitter上找到了這個(gè)人。)這真是太神奇了。 https://t.co/nd6j600pme
- Yoichi Ochiai Ochiai(@ochyai)2023年3月14日
這是一個(gè)示例提示。
您是一個(gè)很好的及時(shí)工程師。 您的目的是幫助您創(chuàng)建適合我意圖的最佳提示。 按照以下過(guò)程: 步驟1: 首先,為提示確定主題。請(qǐng)問(wèn)我您正在創(chuàng)建什麼提示。 我將提供反饋,因此請(qǐng)瀏覽下一步2並通過(guò)連續(xù)迭代進(jìn)行改進(jìn)。 步驟2: 請(qǐng)?zhí)崾?- 請(qǐng)清楚,清晰地介紹重寫(xiě)的提示。 B的想法和建議 - 請(qǐng)介紹觀點(diǎn)和考慮因素,以加深主題的內(nèi)容。 c驗(yàn)證 - 詢(xún)問(wèn)我需要了解我的意圖並提高提示所需的信息。 步驟3: 重複上面的“ A”,“ B”,“ C”部分,直到我說(shuō)“完成”以創(chuàng)建最佳提示。
這樣,語(yǔ)言模型和用戶(hù)可以反復(fù)相互餵食,從而創(chuàng)建最佳提示。
考慮到語(yǔ)言模型本身最了解的假設(shè),我認(rèn)為使用此方法而不是在模棱兩可的提示下提出問(wèn)題是有效的。
Nanari風(fēng)格提示
Nanari風(fēng)格的提示提示了企業(yè)主Nanari Shinichi構(gòu)想的技術(shù),該技術(shù)是企業(yè)主和著名的提示研究員。
圖像是一個(gè)框架,該框架進(jìn)一步擴(kuò)展了基於??ㄊ绞教崾镜幕窘Y(jié)構(gòu)的條件和說(shuō)明。
這是一個(gè)示例提示。
“ #執(zhí)行 : 根據(jù){目標(biāo)和可交付成果}的內(nèi)容創(chuàng)建提示先決條件。 有關(guān)標(biāo)題,請(qǐng)參考{目標(biāo)和可交付成果}的內(nèi)容,並寫(xiě)下適合提示標(biāo)題的標(biāo)題。 對(duì)於客戶(hù)條件,用一個(gè)句子寫(xiě)下希望實(shí)現(xiàn){目標(biāo)和可交付成果}內(nèi)容的人的特徵。 創(chuàng)建者的要求應(yīng)以一個(gè)句子的形式寫(xiě),包括那些可以實(shí)現(xiàn){目標(biāo)和可交付成果}內(nèi)容的人的必要技能。 目標(biāo)和目標(biāo)應(yīng)以一個(gè)句子的形式寫(xiě)成{目標(biāo)和可交付成果}的內(nèi)容。 用一個(gè)句子寫(xiě)入必要的資源。 用一個(gè)句子寫(xiě)下確定已達(dá)到評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)。 請(qǐng)寫(xiě)下多個(gè)特定步驟和準(zhǔn)則,以達(dá)到澄清要求。 請(qǐng)使用{參考格式}以代碼塊格式輸出。 參考格式=“ #前提: - 標(biāo)題: - 請(qǐng)求者的條款: - 生產(chǎn)者的要求: - 目的和目標(biāo): - 資源: - 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn): - 澄清要求: “ 和, 輸出代碼塊後,將以下輸出作為文本輸出。 *** --- 請(qǐng)?jiān)谟疑辖鞘褂谩把}製代碼”複製,然後在新線(xiàn)程中使用它。 --- *** #Additional信息 - 請(qǐng)不要重複說(shuō)明。 - 不要自我評(píng)估。 - 請(qǐng)不要寫(xiě)任何結(jié)論或摘要。
資料來(lái)源:Nanari-San及時(shí)研究所及時(shí)研究所及時(shí)研究所研究所
上面介紹的兩個(gè)框架是有效的提示技術(shù),可以通過(guò)簡(jiǎn)單地複制它們即可立即使用,就像??ǎ‵ukatsu)提示一樣。
這兩者都準(zhǔn)確地將重要點(diǎn)納入了及時(shí)的設(shè)計(jì)中,因此最好基於這些創(chuàng)建自己的及時(shí)模板是一個(gè)好主意。
[相關(guān)文章]
??[準(zhǔn)備使用] 30個(gè)chatgpt提示模板[業(yè)務(wù)] - >
對(duì)提示的更多了解:3個(gè)重要技術(shù)
包括??ǎ‵ukatsu)提示在內(nèi)的框架,即使對(duì)於初學(xué)者來(lái)說(shuō)也很容易使用,並且是提高答案質(zhì)量的非常有效的方法,但是及時(shí)工程的知識(shí)對(duì)於創(chuàng)建更有效的提示至關(guān)重要。
通過(guò)加深對(duì)及時(shí)設(shè)計(jì)的理解,您可以應(yīng)用基本框架以進(jìn)一步提高語(yǔ)言模型的輸出準(zhǔn)確性!
在這裡,我們將介紹三種典型的技術(shù)。
幾乎沒(méi)有學(xué)習(xí)
很少有學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)是一種幫助語(yǔ)言模型通過(guò)提供少量示例來(lái)解決特定任務(wù)或問(wèn)題的方法。
以下是少量學(xué)習(xí)提示的示例:
目的:回答詢(xún)問(wèn)多個(gè)國(guó)家首都的問(wèn)題。 迅速的: “東京是日本的首都?!?“意大利的首都是羅馬。” “加拿大的首都是什麼?”
因此,前兩個(gè)示例教導(dǎo)模型“將一個(gè)國(guó)家與資本聯(lián)繫起來(lái)”的任務(wù),第三個(gè)問(wèn)題應(yīng)用了知識(shí)。這使語(yǔ)言模型可以根據(jù)所提供的示例生成新問(wèn)題的答案。
思想鏈
思想鏈是一種使模型可以通過(guò)包括如何處理任務(wù)的方法來(lái)更深入地了解問(wèn)題的意圖,並為複雜問(wèn)題提供準(zhǔn)確的答案。
以下是少量學(xué)習(xí)提示的示例
迅速的: 目的:讓AI解決複雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題。 迅速的: 您在水果店購(gòu)買(mǎi)了三個(gè)蘋(píng)果和兩個(gè)香蕉。一個(gè)蘋(píng)果的價(jià)格為100日元,一個(gè)香蕉的價(jià)格為80日元??偨痤~是多少? 這個(gè)想法如下: 1??紤]一個(gè)蘋(píng)果和一個(gè)香蕉的價(jià)格。蘋(píng)果的價(jià)格為100日元,香蕉的價(jià)格為80日元。 2。接下來(lái),計(jì)算蘋(píng)果和香蕉的數(shù)量。有3個(gè)蘋(píng)果和2個(gè)香蕉。 3?;洞诵畔?,計(jì)算蘋(píng)果和香蕉的總量。 4。首先,每個(gè)蘋(píng)果和香蕉的總量是多少? 5。最後,將這些總量加在一起以找到總金額。
這樣,這是一種顯示邏輯思維過(guò)程(思維),以解決問(wèn)題並根據(jù)結(jié)果得出答案的方法。
一個(gè)示例答案如下:
AI答案: “一個(gè)蘋(píng)果是100日元,一個(gè)香蕉為80日元。” “我買(mǎi)了三個(gè)蘋(píng)果和兩個(gè)香蕉。” “首先,計(jì)算蘋(píng)果的總量。一個(gè)蘋(píng)果為100日元,其中三個(gè)蘋(píng)果的價(jià)格為300日元?!?“接下來(lái),計(jì)算香蕉的總量。一個(gè)香蕉為80日元,因此有兩個(gè)香蕉的價(jià)格為160日元。” “最後,我們將添加蘋(píng)果和香蕉的總量。300日元(蘋(píng)果) + 160日元(香蕉)= 460日元?!?“因此,要支付的總金額為460日元?!?
請(qǐng)按照提示按順序分析每個(gè)步驟,然後根據(jù)邏輯推斷得出最終答案。此外,有可能可視化過(guò)程,例如語(yǔ)言模型為何輸出這樣的東西。
零射cot(一步一步)
零射cot是上述思想鏈(COT)的高級(jí)方法,並且不提供任何思維過(guò)程或事先信息的示例。
取而代之的是,這是一項(xiàng)允許您在分階段推斷出逐步指令的技術(shù)。
示例輸出
迅速的: 在一家餐廳,您訂購(gòu)了250日元的咖啡和500日元的三明治。如果我必須繳納10%的消費(fèi)稅,我總共需要支付多少? 一步一步思考。
這樣,我們只會(huì)給您指示,以逐步思考而不是思考過(guò)程。
示例答案將如下:
AI答案: “首先,計(jì)算您訂購(gòu)的商品的基本價(jià)格。咖啡的價(jià)格為250日元,三明治的價(jià)格為500日元。” “總價(jià)為250日元,500日元= 750日元?!?“消費(fèi)稅是總價(jià)的10%。因此,消費(fèi)稅為750日元x 10%= 75日元?!?“最終總金額是基本價(jià)格和消費(fèi)稅的總數(shù)。750日元,75日元= 825日元?!?“因此,總付款金額為825日元?!?
通過(guò)這種方式,通過(guò)給指令在階段進(jìn)行思考而不提供類(lèi)似的示例或具體解釋?zhuān)Z(yǔ)言模型本身可以構(gòu)建邏輯過(guò)程並導(dǎo)致答案。
這是及時(shí)設(shè)計(jì)的三種重要技術(shù)。
這些是本文有用性中顯示的非常有效的技術(shù),因此在設(shè)計(jì)提示時(shí)一定要嘗試一下。
[相關(guān)文章]
??A完整指南及時(shí)工程!還介紹可以在chatgpt中使用的示例句子
概括
以下是本文的要點(diǎn)的摘要。
- Fukatsu風(fēng)格提示結(jié)合了四個(gè)元素:主題,條件,結(jié)構(gòu)和榮譽(yù)語(yǔ)言,以創(chuàng)建與用戶(hù)意圖相匹配的句子。
- 通過(guò)清楚設(shè)置四個(gè)元素,語(yǔ)言模型使限制上下文變得更加容易,並且可以期望適當(dāng)?shù)木渥由伞?/li>
- 創(chuàng)建提示時(shí),重要的是要定義語(yǔ)言模型的角色,澄清輸出內(nèi)容,使用標(biāo)記語(yǔ)言並在項(xiàng)目符號(hào)點(diǎn)中列出指令。
- 添加反向問(wèn)題將進(jìn)一步優(yōu)化輸出內(nèi)容
- 典型的提示模板包括目標(biāo)搜索及時(shí)和納納利風(fēng)格的提示。
- 很少有學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí),思想鍊和零鏡的嬰兒床是有效的,可以加深您對(duì)提示的理解。
各種提示技術(shù)(包括福卡斯提示)是優(yōu)化語(yǔ)言模型輸出的強(qiáng)大工具。通過(guò)加深您對(duì)及時(shí)工程的知識(shí),您可以更有效地利用這些技術(shù)!
以上是chatgpt中的??ㄊ斤L(fēng)格提示是什麼?示例句子的詳盡解釋?zhuān)〉脑敿?xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

熱AI工具

Undress AI Tool
免費(fèi)脫衣圖片

Undresser.AI Undress
人工智慧驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序,用於創(chuàng)建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線(xiàn)上人工智慧工具。

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費(fèi)的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門(mén)文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費(fèi)的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強(qiáng)大的PHP整合開(kāi)發(fā)環(huán)境

Dreamweaver CS6
視覺(jué)化網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)工具

SublimeText3 Mac版
神級(jí)程式碼編輯軟體(SublimeText3)

還記得今年早些時(shí)候破壞了Genai行業(yè)的大量開(kāi)源中國(guó)模型嗎??jī)嵐蹹eepSeek佔(zhàn)據(jù)了大多數(shù)頭條新聞,但Kimi K1.5是列表中的重要名字之一。模型很酷。

讓我們來(lái)談?wù)劇? 對(duì)創(chuàng)新AI突破的分析是我正在進(jìn)行的AI中正在進(jìn)行的福布斯列覆蓋的一部分,包括識(shí)別和解釋各種有影響力的AI複雜性(請(qǐng)參閱此處的鏈接)。 前往Agi和

到2025年中期,AI“軍備競(jìng)賽”正在加熱,XAI和Anthropic都發(fā)布了他們的旗艦車(chē)型Grok 4和Claude 4。這兩種模型處?kù)对O(shè)計(jì)理念和部署平臺(tái)的相反端,但他們卻在

我們將討論:公司開(kāi)始委派AI的工作職能,以及那些最不可能用人工智能替代的角色AI如何重塑行業(yè)和就業(yè),以及企業(yè)和工人的工作方式。

但是我們可能甚至不必等10年就可以看到一個(gè)。實(shí)際上,可以被認(rèn)為是真正有用的,類(lèi)人類(lèi)機(jī)器的第一波。 近年來(lái),有許多原型和生產(chǎn)模型從T中走出來(lái)

直到上一年,迅速的工程被認(rèn)為是與大語(yǔ)言模型(LLM)互動(dòng)的關(guān)鍵技能。然而,最近,LLM在推理和理解能力方面已經(jīng)顯著提高。自然,我們的期望

許多人充滿(mǎn)熱情地打入健身房,並相信自己正在正確實(shí)現(xiàn)自己的健身目標(biāo)。但是由於飲食計(jì)劃差和缺乏方向,結(jié)果不存在。僱用私人教練AL

我相信您必須了解通用的AI代理Manus。它是幾個(gè)月前推出的,在過(guò)去的幾個(gè)月中,他們?yōu)橄到y(tǒng)添加了幾個(gè)新功能?,F(xiàn)在,您可以生成視頻,創(chuàng)建網(wǎng)站並做很多MO
