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回复总数  250
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11 天前
回复了 Cbdy 创建的主题 Java Java 25 后的时代:像写 Python 一样写 Java
java 本来可以作为各种脚本语言的运行态的, 以前有个 Jython 的, 直接在 java 中写 python 混搭, 最后编译为 java class , 就像 grovvy 和 kotlin , 可惜最后这个项目好像太监了。
不然还是挺不错的。
15 天前
回复了 ghjh 创建的主题 程序员 你们数据库会直接存用户的年龄吗?
SELECT
EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE) - EXTRACT(YEAR FROM 注册日期) + 年龄字段 AS 当前年龄
FROM 表名;
Specifically, you can add /think and /no_think to user prompts or system messages to switch the model's thinking mode from turn to turn. The model will follow the most recent instruction in multi-turn conversations.

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B
提示词的最后加上(换行) /no_think 即可。
破解文本隐写提示词:

请你对下面的文本内容, 重新用 XXX 的文风改写一下, 要保留主要核心内容和思想。
有那种没有海绵垫的真丝文胸的。 吸汗自然不刺激皮肤。
160 天前
回复了 AIdiot 创建的主题 问与答 求推荐初一初二线上课程
补习课都讲的比较快, 缺少基础知识点的补充, 如果经济实力可以的话, 建议 1:1 找个校内老师简直的补。否则只有网上的公共教育平台的公开课,这个互联网有的, 教育系统办的 ,但是知识点就是扫盲(给中位线以下学生补差用),能靠这个考上中考重点高中, 基本看孩子天赋了。
160 天前
回复了 ztfot 创建的主题 程序员 分享一个 OCR 软件(基于 LLM 可识别 Latex)
@SeaSaltPepper ocrBench ,ocrBenchV2 ,docVQA, infoVQA ,ChartQA ,TableVQA , 几个多模态指标都是看视觉模型对文字的识别理解能力的。 都有 leaderboard
补一下, 别忘记做 Apple watch 应用, 有时候自言自语记录几十秒的灵感和想法,抬起手腕用 watch 就行。 一天下来,最后到 iphone 上看所有累计记录的内容,已经梳理为笔记,并入了知识库, 可以基于 RAG 自问自答
语音识别转文字能做到 sota 水平么? 开源 whisper 这种方案不咋地,用手机输入法的语音,也突破不了手机 memo ;
用户琐碎语音转成的文字碎片,根据长期记忆生成的用户画像,使用很好的提示词工程和高质量的大模型,能组织成真正理解我本人思维方式构的结构化笔记么?
google 很鸡贼,A2A 说和 MCP 不竞争,卖 anthropic 和一堆已成气候的开源开发者的好, 给了 自己的 ADK 例子,给了 CrewAI ,Langgraph ,Langindex 甚至微软 semantickernel 的例子, 就是不是给最主要竞争者 OPENAI 的 Agent SDK 的例子。
@lonely701 #4: 灰色服务,帮小学生搞科学上网, 楼主真这么做,估计要吃牢饭的。
好奇,这里面学少儿编程的孩子,将来有多少可以去参加信奥竞赛的?转化率有多少? 1% 有么?
@tozp phi4-mini 这个审核太过分了, 让它模拟川普口吻写一个发言稿, 立刻拒绝了, 特么美国粉红模型啊
230 天前
回复了 mingtdlb 创建的主题 问与答 阿里哪个大模型强点?
阿里现在对标 GPT 4O/DEEPSEEK V3/CLAUDE 3.5 的是 Qwen Max 2.5 ;略差的是开源的 Qwen 72B;
对标 Reasoning 模型,如 O1, DEEPSEEK R1, KIMI K1 的是 Qwen QWQ , 但是感觉有点拉跨。
Qwen Plus 大概和开源 Qwen 32B 差不多,可以看作一个微调加强版的 32B ;
Qwen Turbo 介于 Qwen 14B ~ 7B 之间, 反正只能做做简单总结。
Qwen 系列主要现在重点在 Qwen VL 模型, 包括 2.5-VL 和 QvQ 等上面。
302 天前
回复了 kongkongye 创建的主题 程序员 大家用 windsurf/cursor 开发真实体验如何?
@mengdu #3 ,cursor 如果是扶着尿尿了, 那 blot.new 这种能力再加强进化个 1~2 年, 到时候直接说个意图,帮你一句不改做出全栈整个系统, 岂不是被人跪着吸出来的感觉了?
拿特定硬件架构的知识和案例, 做 RAG 场景或者微调特定模型就行了;
这个属于 AI 工程解决的手段,并不是说通用基线大模型或者 AI 不支持,就没用了。毕竟预训练通用大模型并不一定拿得到你这个工作领域的私域知识。但是真要做,也不是不行, 看成本了。
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