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cursorrules是个什么东西,为什么在做cursor需要用到它?

Answer

.cursorrules 是 Cursor 中的一个特殊文件,需放在打开文件夹的根目录。它具有以下重要作用:

  1. 改变 Cursor 对于后台 LLM 的 prompt:文件中的所有内容都会作为 prompt 的一部分发给后端的 AI,如 GPT 或 Claude,为定制化带来极大灵活性。例如,可以把计划的内容放在这个文件里,让 Cursor 在对话时获取最新版计划,还能在文件中给予更详细的指令。
  2. 实现闭环:Cursor 会自动读取该文件内容了解最新动态,经过思考后将更新后的进度和下一步计划写回文件。
  3. 支持更多工具的使用:由于可以通过.cursorrules 直接控制给 Cursor 的 prompt,且 Cursor 有运行命令的能力,可事先在文件中向它介绍工具用法,使其学会使用工具完成任务。例如,对于网页浏览和搜索工具,可在文件中进行相关设置和说明。
  4. 规范代码生成:就像给助手的“整理指南”,提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里,AI 会自动按照要求写代码,避免生成混乱的代码。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

[Agentic AI] 搏一搏,$20变$500:一小时魔改Cursor变身Devin

在上一篇文章中也提到,Devin的一个非常有意思的变化是,它更像一个有章法的实习生。它知道先做一个计划出来,然后在执行的过程中不断地更新计划的进度。这一方面,让我们作为AI Manager能够更轻松地掌握AI当前的进度;另一方面,也让它不至于偏离原有的计划,实现更高的思维深度和任务完成质量。这个功能看起来很厉害,其实用Cursor是很容易实现的。对于Cursor来说,它有一个特殊的文件,叫做.cursorrules,放在打开文件夹的根目录上面。它的特殊之处在于,它让你可以改变Cursor对于后台LLM的prompt。换言之,这个文件里的所有内容都会作为prompt的一部分,发给后端的AI,比如GPT或者Claude。这给我们的定制化带来了非常大的灵活性。比如我们可以把计划的内容放在这个文件里,这样每次我们跟Cursor对话的时候,它都会得到一份最新版的计划。同时在这个文件里,我们也可以给它更详细的指令,比如让它任务开始的时候先思考和制定一个计划,每次做完一步之后都要更新这个计划。由于Cursor可以利用更改文件的agent,而.cursorrules本身就是一个文件,因此这就实现了一个闭环。它每次都会自动地读取这个文件的内容,了解最新动态,在经过思考之后,把更新后的进度和下一步的计划写到这个文件里,让我们始终能够得到最新的更新。

[Agentic AI] 搏一搏,$20变$500:一小时魔改Cursor变身Devin

相比于Cursor,Devin的一个很大的优势是它可以使用更多的工具。比如可以调用浏览器进行搜索,可以浏览网页,甚至可以调用它自己的大脑,用LLM的智能对内容进行分析。这些在Cursor里都是不支持的,但好消息是,因为我们可以通过.cursorrules直接控制给Cursor的prompt,而且它又有运行命令的能力,因此这又构成了一个闭环。我们可以事先准备好一些写好的程序,比如Python库或者命令行,然后在.cursorrules里面向它介绍这些工具的用法,这样它就可以learning on the fly,自然而然的学会如何使用这些工具来完成它的任务。而事实上,这些工具本身也可以使用Cursor在一两分钟内写出来。比如对于网页浏览这个工具,我在[开源的项目](https://github.com/grapeot/devin.cursorrules)里就用Cursor做了一个参考实现。其中有一些需要注意的技术决策,比如为了实现对含有JavaScript内容的网页的抓取,我们在这里不使用Python自己的request库,而是使用playwright之类的浏览器。同时,为了更好地跟LLM沟通,方便它对后续内容的理解和抓取,我们并没有单纯地使用beautiful soup来提取这个网页的文本内容,而是将它按照一定规则转化成了markdown格式,因而保留了它的class name和超链接等等更细节的基础信息,通过这样的方式,在更底层的方面支持LLM撰写后续的爬虫。类似的,对于搜索的工具,有一个小坑是,不论是Bing还是Google,它们的API的搜索质量都远远不如客户端,这主要是历史原因造成的,API和网页端分别是不同的组来负责,但是duckduckgo则没有这样的问题,因此我们使用的参考实现用的是duckduckgo的免费API。

怎么让 AI 写出你想要的代码?.cursorrules 一招制胜

前段时间在用Cursor写代码,遇到一个让人抓狂的问题——一开始AI输出的代码还挺正常,可是越聊到后面,它突然开始"放飞自我":生成的代码乱七八糟,目录结构完全不对,命名风格也很混乱...那会我还不知道.cursorrules这个"宝藏",只能一遍遍地提醒AI:"要用这个框架","放到那个目录","按这个规范写"。直到我发现了Cursor的隐藏功能,才彻底解决了这个困扰...[heading2]一、什么是.cursorrules[content]简单来说,.cursorrules就是一个需要放在项目根目录的"说明书"。想象一下,你请了个助手帮你整理房间。第一次你得告诉他:"衣服要叠好放衣柜""书本要按大小排列""零食要放储物盒"...但如果你把这些要求写成一份"整理指南",助手每次来都能按照这个指南操作,是不是就不用重复说了?.cursorrules就是这样的存在——你提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里,AI就会自动按照这些"要求"来帮你写代码。

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cursor课程
以下是关于“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”课程的详细内容: 课程第一节:Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程 时间:45 分钟 教学内容: Python 简介:包括 Python 的发展历史、特点,在数据分析和人工智能领域的优势,在人文学科的应用,以及在语言教学和研究中的实际案例。 Cursor 编程环境介绍: 什么是 Cursor:Cursor 是一种结合了 AI 功能的编程编辑器,旨在帮助用户更高效地编写代码。 Cursor 的主要功能和优势:AI 辅助代码补全和生成、实时语法和错误检查、简洁友好的用户界面,适合初学者。 Bohrium 在线编程平台: 什么是 Bohrium:Bohrium 是 AI for Science 的科研学习平台,提供在线编程和丰富的 AI 工具。 利用 Bohrium 中的 Jupyter Notebook 进行远程编程的优势:无需本地环境配置,内置丰富的 AI 和深度学习功能,适合团队协作和教学场景。 实践部分: 熟悉 Cursor 界面:包括安装和设置,指导学生下载安装 Cursor 编辑器,了解界面布局和基本功能。 编写第一个程序:使用 Cursor 编写一个打印“你好,世界!”的简单程序,体验 AI 辅助功能,如代码自动补全和错误提示。 使用进行远程编程:注册和登录,帮助学生注册 Bohrium 账户并登录在线编程平台,在线编写和运行代码,在 Bohrium 上编写同样的“你好,世界!”程序,演示如何在云端运行代码并查看输出。 教学目标: 了解 Python 对于人文学科的意义。 掌握 Cursor 和 Jupyter Notebook 编程环境的基本使用。 能够在本地和云端运行简单的 Python 代码,体验 AI 技术如何辅助编程和学习。 此外,还有相关的宝玉日报提到了 Cursor 的中文教程网站: ,适合想深入了解和学习 Cursor 的用户。
2025-03-09
Cursor
以下是关于 Cursor 的相关信息: Models 模型: 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K,您可以轻松在您选择的不同模型之间切换。 在 AI 输入框下方有下拉列表,允许您选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型有:、cursorsmall。其中 cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 Ignore Files 忽略文件: 要忽略包含在 Cursor 功能(如中的文件,可以在项目根目录中使用.cursorignore 文件,其工作方式与.gitignore 对 git 的工作方式相同。.cursorignore 遵循.gitignore,如果已有.gitignore,默认情况下将忽略相关文件。若要忽略其他文件,可添加到.cursorignore 文件中。 融资情况: 组建了出色的初始团队,共同构建了包括 SOTA 次级编辑预测模型、数十亿个文件检索系统以及通过推测推理进行快速代码重写的系统。 最后,从 Andreessen Horowitz、Thrive Capital、OpenAI、Jeff Dean、Noam Brown 以及 Stripe、Github、Ramp、Perplexity 和 OpenAI 的创始人以及许多其他出色的公司筹集了 6000 万美元的 A 轮融资。
2025-03-07
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用,它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据,保存opus并把数据转换成wav,再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用?
很抱歉,目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑,例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接,如何接收和处理 Opus 数据,如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是,仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性,建议您在具备相关基础知识的前提下,结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。
2025-03-06
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用,它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据,保存opus并把数据转换成wav,再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用?
很抱歉,目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说,您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考: 1. 明确应用的功能需求,如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用,用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据,保存 Opus 并转换为 WAV 格式,然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点,例如“应用需基于 Android 平台,使用合适的网络库处理 WebSocket 连接,采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据,利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV,以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求,比如“在 Android Studio 开发环境中,遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是,Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求,还需要您进行进一步的修改和完善。
2025-03-06
cursor可以免费使用么
Cursor 可以免费使用。您可以通过以下步骤使用 Cursor: 1. 下载:访问 https://www.cursor.com/ 进行下载。 2. 注册账号:使用自己的邮箱(如 google、github、163、qq 邮箱)直接登录,可接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 您还可以参考 。 同时,Cursor 是一款 AI 增强的代码编辑器,包括 Copilot++功能,您可以免费试用,访问 https://www.cursor.com/pricing 了解更多。它集成了多个模型,支持多种语言,继承了 vscode 的强大功能和用户界面,体量小,启动快,编程效率高。目前提供了 3 种订阅模式。
2025-03-05
关于cursor
Cursor 是一款结合了 AI 大语言能力的编程工具,具有以下特点: 1. 主打的三个功能:代码库参考、代码补全、对话编程。 2. 集成了 claude3.5sonnet、GPT4 等多个模型,国内可以直接使用,支持多种语言,如 python、java、C等,也支持在多平台安装,可用于聊天、辅助写代码、辅助写作等。 3. 继承了 vscode 的强大功能和用户界面,几乎一模一样,还深度集成了 gpt 等大模型,无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。 4. 体量小,启动快,编程效率高。 5. Anysphere 公司客户群已拓展到像 OpenAI、Midjourney、Perplexity 等知名大企业。 6. 价格方面,提供了 3 种订阅模式。 其优点包括:能完成许多基础而重复的任务,让开发者把注意力更多聚焦在业务、架构等高纬度,不必过多关注具体细节;能够在遇到知识盲点时提供有意义的提示与帮助;能完成许多重复、低级任务,是提升开发效率的生产力工具。 但需要注意的是,Cursor 始终只是辅助生产工具,人类智能才是本体,不要本末倒置。
2025-03-05
我现在需要做我的毕业设计名为“基于深度学习的草莓目标识别系统”,你能告诉我如何制作以及用到这里的哪些ai工具、
对于您的“基于深度学习的草莓目标识别系统”毕业设计,以下是一些制作的步骤和可能用到的 AI 工具: 制作步骤: 1. 数据收集:收集大量包含草莓的图像数据,并对其进行标注,例如标记出草莓的位置和类别。 2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、增强、裁剪等操作,以提高数据质量和模型的泛化能力。 3. 选择模型架构:可以考虑使用常见的深度学习目标检测模型,如 Faster RCNN、YOLO 等。 4. 训练模型:使用预处理后的数据对选择的模型进行训练。 5. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,如准确率、召回率等指标。 6. 模型优化:根据评估结果对模型进行调整和优化,例如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。 可能用到的 AI 工具: 1. TensorFlow:一个广泛使用的深度学习框架,提供了丰富的模型构建和训练工具。 2. PyTorch:另一个流行的深度学习框架,具有灵活的编程接口和强大的计算能力。 3. OpenCV:用于图像处理和数据预处理。 4. LabelImg:用于图像数据的标注。 希望以上内容对您有所帮助,祝您毕业设计顺利!
2025-03-09
AI如何应用到供应链中
AI 在供应链中的应用主要包括以下几个方面: 1. 预测性维护:AI 可以用于预测供应链中机器设备的故障,帮助避免停机,保障供应链的稳定运行。 2. 质量控制:通过检测产品缺陷,提高供应链中产品的质量。 3. 优化供应链:利用 AI 分析历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,从而提高供应链的效率和降低成本。 4. 风险管理:诸如保障技术和技术标准等可信 AI 工具能够支持供应链风险管理。这些工具还能通过在这些系统中建立合理的信任,推动 AI 的采用和应用,使用户相信整个供应链中的关键 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。例如,通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施,技术标准可以向 AI 系统的购买者和用户提供保证,即已采取了适当的以安全为重点的措施,最终鼓励采用 AI。 5. 责任评估与分配:对 AI 框架的评估将评估法律责任在不同的 AI 应用和系统中是否得到有效和公平的分配。在实施框架时,将持续广泛地收集来自监管机构、行业、学术界和民间社会关于其对 AI 生命周期中不同参与者的影响的证据,以持续监测框架对 AI 供应链中参与者的影响。特别关注基础模型,因为它们可能对生命周期问责制构成潜在挑战,尤其是作为开源模型时。通过集中评估是否有足够的 AI 问责措施,可以评估是否需要对整个经济和 AI 生命周期中的 AI 责任进行进一步干预。
2025-03-08
AI如何应用到供应链
AI 在供应链领域有以下应用: 1. 预测性维护:可预测机器故障,帮助工厂避免停机,保障供应链的稳定运行。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量,减少因质量问题导致的供应链中断。 3. 优化供应链:通过分析数据来优化供应链流程,提高效率和降低成本。 4. 风险管理:利用工具如保证技术和技术标准来支持供应链风险管理,增强对系统的信任,让用户确信关键的 AI 相关风险已被识别、处理和减轻。 5. 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,提高货物送达的及时性和准确性。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-08
manus的工具调用使用到的具体技术有哪些
Manus 工具调用使用的具体技术包括: 1. 基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中,通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作来处理复杂任务。 2. 核心功能由多个专注于不同任务或领域(如自然语言处理、数据分析、推理等)的独立模型共同完成,这种多模型驱动的设计提高了系统的鲁棒性和准确性,增强了处理复杂任务的能力。 3. 技术架构包含关键组件: 虚拟机:运行在云端虚拟机中,用户可随时查看任务进度,适合处理耗时任务。 计算资源:利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。 生成物:能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。 内置多个 agents:通过内置多个智能体,实现任务的分解和协同工作。 4. 采用“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力,使处理复杂任务更高效和准确。
2025-03-06
怎么可以通过好好利用“waytoagi”生成视频?从文字到图片最后到视频?具体可以用到哪些工具?
以下是关于如何通过“waytoagi”从文字生成视频以及相关工具的介绍: 在视频制作中,对于规避多人脸崩的镜头,AI生成多人脸易崩,可借助工具修复,如放大工具。终极解决办法是抽出有问题的帧进行修复,但时间成本高,也可换脸,但存在光影和边缘模糊等问题。 解决文字糊掉的问题,推荐使用将 2D 图片转成 3D 效果的工具,用可灵也能在很大程度上保持文字不变。 视频补帧一般使用 top video 黄玉,美图工具 still 可氪金提升视频帧率和画质,但对显卡要求高。 处理团队意见分歧,在传统片子和 AI 片子中,若对镜头或节点分歧较大,一般听写本子和拆分镜的人的意见。 扩图工具可用吉梦扩图,一次只需一个积分,操作方便,如上传图片后调整尺寸和扩图范围。 去水印工具如 HID 工具,还有很多其他去水印工具可选择。 利用现有工具生成艺术字和图片的流程:先点导入参考图,选择免费无版权且字体不太细的字,通过设置边缘轮廓或景深、参考程度、添加关键词等生成,还可进行细节修复和超清放大。利用参考图改变生成效果,参考程度可影响生成结果,不同风格的参考图能带来不同效果。生成视频和首尾帧,多生成几张图制作视频,通过首尾帧让图片有变化效果,但要注意写好提示词。同时,收集参考图时注意版权,可先在其他地方生成保存再当参考图。 以下是一些文字生成视频的 AI 产品: Pika:擅长动画制作,并支持视频编辑。 SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频。 Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看: 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-06
如何能用到满血deepseek
以下是使用满血 DeepSeek 的方法: 1. 阿里云百炼满血版 DeepSeek: 开通满血版 R1 模型:在模型广场找到 DeepSeekR1 并授权。页面上有免费的 100 万额度及已使用量,每人免费送 100 万额度,过期浪费。此模型是阿里云自主部署且经推理优化,性能强于多数市面上的满血版本地部署。对比 DeepSeek 官网的 API,在同样价格下提供更稳定的模型服务。用完还有免费的蒸馏版 R1 模型,也是 100 万 token。这些模型可在“首页”或“直接体验”直接使用,也可进行模型效果对比或用 API 调用,如 chatbox 直接使用。 百炼应用开发:新增模板,可从模板学习应用搭建。 联网搜索:像知识库检索一样简单方便,直接配置可用,结合 Deepseekr1 更强大,如搜索天气时会多方验证。 新鲜的动态 few shot:小技巧,可用于对模型某些做不好、易出幻觉的任务通过 prompt training 强行修正。 工作流:用工作流让不同模型在同一任务创作。 阿里云百炼地址:https://bailian.console.aliyun.com/ 2. 字节火山 DeepSeek: 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。https://zjsms.com/iP5QRuGW/ (火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台) 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若有提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通。若无提示则直接到第 5 步点击确认接入。 确认无误后点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面,复制接入点的 ID 保存。 点击【API 调用】按钮,复制 API Key 并保存。若没有 API key 则点击【创建 API key】。 火山引擎的优势:价格感人,默认提供高达 500 万 TPM 的初始限流,推理速度处于第一梯队。结合相关教程可打造专属 AI 助理。
2025-03-04
waytoagi东西好多,我不知道从哪里看起
以下是关于如何使用 WayToAGI 知识库的指导: 1. 从 Agent 板块开始: 以 Agent 板块为例,链接: 。 用法:从下往上看,逐个点击,都有视频。 选择原因:共学都有视频,是从注册开始的手把手教学,多看几遍基本能保障调通一个工具、搭好一个 Agent。 注意事项:内容较多,点进去看看哪个工具您听过就从哪个工具开始,以免太累。 2. 看了一些视频之后: 链接: 。 用法:明确自己想看理论还是应用,找到导航,想看哪里点哪里。 备注:智能千帆、阿里云百炼有视频,其余部分没有。 注意事项:内容较多,要考虑聚焦,先挑一个,开始手把手一起做,只要开始用起来,就有可能达成目标。 3. 快捷方式: 点开链接就能看,不用注册,不用花钱,直接点这个链接就能看:点击 。 想看啥就看啥,比如想学 AI 绘画,就去看“AI 绘画”部分;想找 AI 工具,就去“工具推荐”部分,内容分类清晰。 有问题还能问,如果看了还有不懂的,或者想跟别人交流,可以加入社群讨论。 WayToAGI 是一个帮助您快速入门 AI、学会用 AI 搞事情的“武器库”。无论您是完全不懂 AI 的小白,还是想用 AI 赚钱的普通人,它都能提供帮助。AI 是未来的趋势,现在学习一点都不晚,如果您想了解 AI、用 AI、甚至靠 AI 搞钱,WayToAGI 就是您最该看的“AI 宝典”。
2025-03-04
开发转AI产品经理,需要学习哪些东西,请推荐资料库的内容给我让我学习
如果您从开发转型为 AI 产品经理,以下是一些您需要学习的内容和推荐的学习资料: 1. 技术原理方面: 思维链:谷歌在 2022 年的一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力(即有推理步骤),即使不用小样本提示,也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI;可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出;比如对于语言模型的计算问题,核心在于不让 AI 直接生成计算结果,而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 个人总结:很多大佬发言表示要关注或直接阅读技术论文,比如产品经理转型 AI 产品经理,需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽然现在可以让 AI 辅助阅读,不过还是要完成一定的知识储备。林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。 3. 视频二:技术框架与关于未来的想象。之前对安克创新的印象可能是卖充电宝和安防设备,但看了这期访谈,被 CEO 阳萌的认知震撼,很多观点有启发,强烈建议看原访谈视频。其中提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后大家将不再用 TA 。
2025-03-03
model endpoint ID是什么东西?请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
很抱歉,目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说,“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方,就像每个房间都有一个独特的门牌号,“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号,通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中,它可能类似于一个唯一的编码,比如“MEID12345”,用于区分不同的模型服务端点,以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助,如果您还有其他疑问,请随时向我提问。
2025-02-26
想要入行ai产品经理,要学的东西很多,还有本职工作,很焦虑,怎么办
如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑,以下是一些建议: 1. 合理规划时间:在本职工作之余,制定一个合理的学习计划,将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标,逐步实现。 2. 明确学习重点:根据行业需求,例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求,包括本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景;熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理;负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等);对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策;具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注;具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识:理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策;掌握一定的算法知识,可以帮助与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解;在产品规划阶段,能够评估某些功能的技术可行性;了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向;了解算法可以帮助发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,从而提升产品的竞争力;掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验:可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验,例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态:认识到学习和成长需要时间,不要过分焦虑,保持积极的心态,逐步积累和进步。
2025-02-19
nvidia ptx是什么东西
Nvidia PTX 是 NVIDIA 推出的一种中间表示语言(Intermediate Representation Language)。它用于在 CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程模型中,为不同的 NVIDIA GPU 架构提供一种通用的代码表示形式。PTX 允许开发者编写一次代码,然后由 NVIDIA 的编译器根据具体的 GPU 架构将其编译为可执行的机器码,从而提高了代码的可移植性和开发效率。
2025-02-04
api是什么东西?能实现什么?
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以“奥本海默”的搜索为例,比如像 themoviedb.org 这样的网站,其网址包含域名(www.themoviedb.org)用于定位网站,路径(/search)指定特定页面位置,查询参数(如 query=奥本海默)则明确具体的搜索内容。 对于 GPT 来说,使用 API 时首先要明确想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据,然后去寻找所需的外部数据的 API 文档,或者自己开发 API 以及寻找市面上可用的 Action。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 如果您对 Action 很感兴趣,可以从系统学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。
2025-02-02