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2025年6月18日

摘要：用大白话来说，Function Call（函数调用）就是让大模型像 “工具人” 一样，遇到搞不定的事儿，自动喊外援、借外力解决问题，核心解决 “大模型自身能力不够，得靠外部工具补” 的痛点。给你拆几个生活 + 工作场景，秒懂它的作用：一、生活场景类比：旅行规划假设你想 “规划一趟 3 天的成都阅读全文

posted @ 2025-06-18 00:48 m516606428 阅读(51) 评论(0) 推荐(0)

用提示工程方法拆解创作

摘要：以下以 ** 写一封「诗意辞职信」** 为例，用提示工程方法拆解创作，你可参考思路，替换成公众号、知乎回答等其他题材：一、明确目标与需求先清晰写作方向：类型：辞职信，需正式又有文艺感核心诉求：礼貌告别，传递离职决心，保留职场体面风格：用诗意化表达（比喻、意象），让文字有温度二、构建提示词阅读全文

posted @ 2025-06-18 00:08 m516606428 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

2025年6月17日

直接在 Prompt 中编写的适用场景

摘要：当数据量不多且参数较少时，是否直接在 Prompt 中编写内容而无需使用 RAG、向量数据库或微调，需结合具体场景判断。以下是详细分析：一、直接在 Prompt 中编写的适用场景简单任务与明确需求若任务逻辑简单（如基础问答、文本格式化、简单翻译等），且输入数据量小（如几句话、少量参数），直接在阅读全文

posted @ 2025-06-17 17:35 m516606428 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)

三个引号（```）的常见用途：包裹代码、文档内容或长文本 1. 明确区分 “内容类型”

摘要：在和大模型交互时，用三个引号（```）或其他符号（比如 “”“”）包裹内容，主要是为了明确告知模型 “这部分内容需要特别处理”，不同符号的使用场景和效果有一定区别，下面用大白话给你讲清楚：一、三个引号（```）的常见用途：包裹代码、文档内容或长文本 1. 明确区分 “内容类型” 当你需要给模型输入阅读全文

posted @ 2025-06-17 17:14 m516606428 阅读(191) 评论(0) 推荐(0)

Transformer 模型中的Encoder、Decoder 和 Attention 机制

摘要：一、Transformer 模型整体干啥的？ Transformer 是一种神经网络架构，主要用于处理序列数据（比如文字、语音）。它的核心创新是抛弃了传统的循环结构（比如 RNN、LSTM），完全基于Attention 机制来理解序列中的每个元素之间的关系。举个例子：翻译任务：把 “我爱你” 翻阅读全文

posted @ 2025-06-17 17:02 m516606428 阅读(167) 评论(0) 推荐(0)

SQLite 是一种嵌入式数据库

摘要：是的！SQLite 是一种嵌入式数据库，可以理解为一个文件型数据库，非常适合本地简单部署，不需要像 MySQL 那样安装单独的数据库服务。以下是 SQLite 的核心特点（大白话版）： 1. 无需 “服务器”，开箱即用 MySQL：像一个 “中央厨房”，需要专门启动一个数据库服务（如 mysql.s 阅读全文

posted @ 2025-06-17 16:46 m516606428 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)

Markdown 语法的意义（大白话版）

摘要： Markdown 语法的意义（大白话版） Markdown 是一种用简单符号标记文本格式的方法，就像给文字 “穿衣服”，让它看起来更整齐、更有层次。比如： # 标题 👉 用井号标记大标题，井号越多标题越小（## 二级标题、### 三级标题）。 **加粗** 👉 用两个星号把文字包起来，就像给它加阅读全文

posted @ 2025-06-17 16:44 m516606428 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)

prompt 的大纲学习细节

摘要：以下是一个关于学习 Prompt 工程的详细大纲，涵盖核心概念、实战技巧和进阶策略：一、Prompt 工程基础核心定义什么是 Prompt？（指令 + 上下文的文本输入） LLM 的工作原理与 Prompt 的关系基本结构指令（明确任务）示例（Few-Shot Learning）输出格阅读全文

posted @ 2025-06-17 16:40 m516606428 阅读(92) 评论(0) 推荐(0)

大模型提示词工程

摘要：大模型提示词工程放在大模型应用前面，就好比你要让一个很厉害但有点 “迷糊” 的人去帮你做事，得先把事情交代清楚，他才能把事情做好，大模型提示词工程就是那个 “交代清楚事情” 的关键步骤。具体有以下原因：让大模型明白要做什么：大模型虽然很强大，能做很多事情，比如写文章、回答问题、翻译等，但它不知道你阅读全文

posted @ 2025-06-17 15:03 m516606428 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)

MoE

摘要：你可以把 MoE 模型想象成一个 “专家会诊团队” 1、先理解 “专家分工” 假设你要解决一个复杂问题（比如做一顿大餐），MoE 模型就像把「做菜」拆成很多小领域：有专门负责「切菜」的专家有专门负责「炒菜」的专家有专门负责「摆盘」的专家……每个专家只精通自己的小领域，不用啥都会阅读全文

posted @ 2025-06-17 01:52 m516606428 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)

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