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|编号|提交时间|提交人|姓名|联系方式|项目简介|项目链接|队伍名称|项目说明文档|上传项目使用Trae的截图（不少于3张）|授权参与活动展示|是否联系|微信|通知|备注|项目视频|投票人|有多少人投票|我觉得你的项目不错|黄叔最终确认|小田最终确认||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||5|2025/02/23|修羽|API摆渡人|13951015244|#网页截图工具<br><br>这是一个基于Python的网页截图工具，可以批量获取网页截图，并自动添加网页标题和描述信息。支持通过Web界面或命令行方式使用。<br><br>##功能特点<br><br>-支持批量网页截图<br>-自动获取网页标题和描述<br>-自动翻译英文内容为中文<br>-支持Web界面和命令行两种使用方式<br>-截图结果美观，自动添加描述信息||星光共和|||授权||加不到||||章乐乐,王建清,飞书用户2953FZ,修羽|4||false||
所以，尽管"token"和"字节"都是基本的处理单位，但是"token"在大语言模型中的含义和作用要比"字节"在计算机中的含义和作用更加丰富和复杂。另外，如果现在正在浏览这篇帖子的你曾经“机翻”过一些文档的话，你会经常看到“token”被自动翻译工具翻译为“令牌”，我不知道你是否对于这一翻译感到过疑惑，我感到过，所以我问了：为什么会有token这部分内容引用了知乎作者[卡卡罗特](https://www.zhihu.com/people/jun-wan-70)的专栏文章：[ChatGPT实用指南（一）-知乎（](https://zhuanlan.zhihu.com/p/620426699)[zhihu.com](https://wx.zsxq.com/dweb2/zhihu.com)[）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/620426699)内容过于学术所以只做了节选，特别感兴趣的同学也可以点进去查阅完整文章，写的是非常好的。GPT的输入和输出都是到中文字的粒度吗？注意，GPT不仅仅能处理中文，它还能处理几乎世界上所有流行的自然语言。所以这告诉我们GPT实际的输入和输出并不是像我们想象的样子。因此，我们需要引入token的概念。token是自然语言处理的最细粒度。简单点说就是，GPT的输入是一个个的token，输出也是一个个的token。GPT不是适用于某一门语言的大型语言模型，它适用于几乎所有流行的自然语言。所以GPT的token需要兼容几乎人类的所有自然语言，那意味着GPT有一个非常全的token词汇表，它能表达出所有人类的自然语言。如何实现这个目的呢？答案是通过unicode编码。
对于最简单的常识性的问答，我们可以直接在CursorChat里面输入问题来得到答案。这一点和传统的AI并没有分别，有一个相对细节的优势是，我们可以在同一个界面里直接调用OpenAI、Anthropic，甚至是我们自己本机的私有AI来进行问答。但在此之外，有一个非常大的好处是，正因为Cursor是一个编辑器，所以我们可以非常方便地把问答的结果收集起来，沉淀下来，变成一个可以复用的文档。编辑器还带来另一个好处，就是当我们在进行与文本相关的任务的时候，它甚至有一些相当奇妙的用法，比如在下面的这个例子里，我想把我的中文版的博客翻译成英文，那直接在Cursor chat里面提出要求之后，它就会给我一个英文版本的文章，点击apply之后，Cursor会自动将中英文文档进行对比，高亮出其中的差别。但有意思的是，因为我们的译文和原文的结构是完全一样的，在经过对比之后，这天然就形成了一段中文一段英文的对比图形界面，在上面我们可以直接对英文进行非常直观的修改，最后accept再复制就可以完成翻译了，虽然我相信这不是Cursor设计的本意，但是整个工作流程异常的便捷自然。