enable cors是什么意思

以下是关于 Cursor 的教程： Cursor 是一款 AI 代码编辑工具，旨在让您极其高效，是使用 AI 进行编码的最佳方式。 它能够从您的代码库中获得最佳答案，或参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。 通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。 允许您使用指令编写代码，通过简单的提示就能更新整个类或函数。 您可以通过修改 Cursor Settings 下的 Rules for AI 部分来向 Cursor 添加自定义指令，此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘ K 等功能中。 对于特定于项目的说明，您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中，该文件中的说明也将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘ K 等功能中。

AGI 指的是通用人工智能（Artificial General Intelligence），它是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 例如，OpenAI 致力于研发实现 AGI 的技术，像 GPT 系列模型在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。人类在不断创新，从电力、晶体管、计算机、互联网，到很快可能出现的 AGI，每一代新的工具都推动着世界的进步。在未来，AGI 可能会让人们的生活在各方面获得极大的改善，比如治愈所有疾病、有更多时间陪伴家人以及充分发挥创造潜能等。

AI 提示词是用于指挥 AI 生成您所需要内容的指令。它具有以下特点和作用： 角色设定：告诉大语言模型它在特定场景中所扮演的角色以及应专注的技能，使其能按照您的想法成为满足需求的“员工”。 描绘画面：用于描述您想要生成的画面，比如人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 输入语言：支持中英文输入，不同的模型可能对输入语言的形式有不同要求。 优化方式：可以通过启用提示词优化来更生动地描述画面内容，还可以调整负面提示词以帮助 AI 理解不想生成的内容，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，以及使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 语法规则：用英文半角符号逗号来分隔提示词，改变提示词权重有多种写法，还可以进行提示词的步数控制。

AGI 指的是通用人工智能（Artificial General Intelligence）。它通常被定义为一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统，能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如，OpenAI 致力于实现 AGI，其研发的 ChatGPT 被认为是朝着 AGI 迈出的巨大一步。同时，Sam Altman 也指出呈现人工通用智能特征的系统正浮现，人工通用智能是人类进步脚手架上的另一个工具，可能会带来治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、充分发挥创造潜力等美好愿景。

AGI 指的是通用人工智能（Artificial General Intelligence），是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统，能够胜任几乎所有人类智力活动，其能力不局限于特定领域。例如，OpenAI 致力于 AGI 的研究，ChatGPT 就是由致力于 AGI 的 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具。当 AGI 真正实现并可能迅速发展为超人工智能（ASI）时，人类社会将在随后的二十年里经历深刻变革。

蒸馏和微调是在人工智能领域中常见的概念，它们有一定的区别和联系。 蒸馏是一种模型压缩技术，通过将复杂的大模型的知识和能力“提炼”到较小的模型中，以减少模型的参数和计算量，同时保持一定的性能。 微调则是在已有的预训练模型基础上，使用特定任务的数据对模型进行进一步的训练，以使其在特定任务上表现得更好。 它们的关联在于：都是为了优化模型在特定场景下的性能。不同之处在于，蒸馏侧重于模型压缩，而微调侧重于针对特定任务的适应性训练。 提示词和微调都是提高模型表现的方法，但方式不同。提示词是在使用模型时直接提供特定的指令或上下文，引导模型生成合适的回答，灵活方便，无需重新训练模型。微调则需要对模型进行额外训练，使用特定任务的数据调整模型参数，使其在该任务上表现更佳，但需要时间和计算资源。 微调具有一些优点，如能提高特定任务的性能和效率，适用于强调现有知识、自定义结构或语气、教授复杂指令等，但不适用于添加新知识和快速迭代。成功案例如 Canva 通过微调显著提高了性能。最佳实践包括从提示工程和小样本学习开始、建立基线、从小处着手并注重质量，还可以将微调和 RAG 相结合以获得最佳性能。

TPM 限制指的是每分钟处理的事务数（Transactions Per Minute）的限制。 以字节火山引擎为例，它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说，限流的设置具有重要意义。 打个比喻，TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制，如果超过这个限制，就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域，超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如，当有大量的请求同时发送到系统，如果没有 TPM 限制，可能会导致系统响应变慢甚至崩溃；而有了合理的 TPM 限制，就能保证系统有序地处理请求，为用户提供稳定可靠的服务。