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实时生成嵌入的力量：利用mongodb流处理提升生成ai应用的响应速度和准确性

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Machine Learning , Data Science , AI Applications
23 Feb, 2025

与 Kenny Gorman 共同创作衷心感谢 Nicolas Benhamou 的慷慨技术支持和鼓励。在过去十年中，我们在实时、以数据为中心的应用程序方面发生了显著变化。无论是在电子商务推荐、欺诈检测还是物

Llms Reconsidered：Ai 应用程序开发人员的 3 个重要认识！

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Large Language Models , AI Applications , Industry Insights
23 Feb, 2025

我希望我能更早意识到的事情在2025年1月30日，我参加了微软人工智能巡回展（纽约市）。此次活动进行了许多引人入胜的讨论和知识分享，我相信这些对任何开发人工智能应用程序的人来说都是有价值的——无论平台或供应商。这篇文章将集中于我对大型语言模型（LLMs）能做和不能做的反思，主要受到其中一个分组讨论的启发——**Prompty、AI Foundry 和

释放元代理：可扩展 Ai 代理开发的 5 项关键策略

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Large Language Models , AI Applications , Generative AI
23 Feb, 2025

抽象概念，表示参与递归自我创造的AI代理受Escher启发的概念，由GPT 4o生成但让我们退一步。什么是AI代理？一个AI代理是一个智能程

最大化语言模型输出：使用元提示技术优化提示的 5 个步骤

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Large Language Models , Best Practices , AI Applications
23 Feb, 2025

在这篇文章中，我将带您了解如何优化基本提示以提高来自语言模型的输出质量。我将使用一个改编的示例，总结新闻文章，以演示其工作原理，来自OpenAI 食谱。什么是元提示？元提示是一种技术，其中一个语言模型（LLM）用于生成或优化另一个语言模型的提示。通常，使用一个更先进的模型 (o1-preview) 来优化一个不太复杂的模型 (**GPT-

完整指南：如何利用大型语言模型创新多智能体系统并避免常见陷阱！

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Large Language Models , AI Applications , Industry Insights
23 Feb, 2025

它是什么，如何利用它进行创新，以及需要避免哪些隐藏的陷阱 Image generated by DALL-E.“好的，那么这个大型语言模型驱动的多代理系统到底是什么？”想象一下，作为一名工程师，你的任务是为最近完成的项目撰写一份详细的技术报告。在典型的工作流程中，你会依次撰写每个部分：在第1部分收集之前的工作/研究：最先进的评审在第2部分撰写当前

Chatgpt Pro：每月 200 美元的订阅真的值得吗？

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Large Language Models , AI Applications , Technology Trends
23 Feb, 2025

Pexels 几个月前，当我发现新的 ChatGPT Pro 订阅价格时，我感到震惊。我甚至列出了一个列表，列出我愿意订阅的人工智能工具

开启创新：Openai 的深度研究框架如何彻底改变自主研究任务

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Generative AI , Large Language Models , AI Applications
23 Feb, 2025

ChatGPT网站，包括深度研究按钮我习惯于开放AI过度承诺而未能兑现。当他们宣布Sora时，他们假装这会在一夜之间颠覆好莱坞，并且人们可以向Netflix描述他们想看的任何内容，完整的电视剧将在11分半钟内生成。显然，我们没有得到那样的结果。但一定有人在Sam Altman的心中植入了真正的恐惧。也许是DeepSeek及其革命性的R1模型，迄今为止这是最好的

Openai O3 Mini：揭开自信白痴的面纱--萌推理是危险的假象吗？

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Large Language Models , AI Applications , Industry Insights
23 Feb, 2025

正如萨姆·阿尔特曼所说，推理模型是为专业人士设计的。只是并不是出于你希望的原因。如果你阅读了我上一篇文章，恭喜你。因为你现在比大多数新闻媒体领先了一周。外面仍然是一场马戏。如果这是你第一次与我合作，不用担心，请查看 [30个你应该问关于DeepSeek的问题。](https://jwho.substack.com/p/lazy-ones-panic-the-smart-on

Openai Gpt-4o 与 Deepseek：它是如何解决我的编码危机的？

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AI Applications , Software Development , Best Practices
23 Feb, 2025

介绍你知道编程时突然一切都出错的时刻吗？是的，那就是我上周的全部经历。我做开发工作已经几年了，和大多数人一样，我对AI编码助手感到相当熟悉。它们就像一个从不睡觉的伙伴，不会因为你问同样的问题十五次而对你评头论足。但问题是——有这么多AI模型，我开始想：哪个模型在你遇到真正的编码问题时实际上能提供帮助？不是那些完美世界的场景，而是那些让你质疑职业选择的麻烦问题，比如“为什么这个状态

提升ai响应质量：使用prompt Decorators的5个简单步骤

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Large Language Models , Best Practices , Industry Insights
23 Feb, 2025

人工智能与提示装饰器人工智能是一个极其强大的工具，但其响应的质量往往取决于我们与其沟通的有效性。如果你曾经在从AI模型获得准确、结构良好的答案时感到困难，你并不孤单。许多用户在提示 formulation 中面临不一致、模糊的响应或过度的反复试验。如果有一种方法可以轻松标准化和优化AI输出呢？进入提示装饰器提示装饰器——一种简单而强大的方法，通过使用结构化前缀来增强AI响

揭秘Perplexity AI系统提示：如何利用认知脆弱性成为我的终极破解法！惊悚与启发并存！

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AI Research , Security , Large Language Models
23 Feb, 2025

我在分享自己的认知脆弱性时黑入了 Perplexity AI 的完整系统提示我如何利用自己混乱的大脑智胜 Perplexity AI 我对 AI 的两个主要兴趣是系统提示和 AI 如何响应神经多样性用户。第一个是因为我相信系统提示——那些在你与 AI 进行任何聊天时隐秘启动的初始指令，并告诉它如何对待用户——应该是透明的并公开可用。第二个是因为研究表明，如果 AI 认为用户

推理与对话对话式 Ai：揭示关键差异，实现最大影响！

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Large Language Models , Generative AI , AI Applications
23 Feb, 2025

解析推理模型与对话模型 Photo by Priscilla Du Preez 🇨🇦 on [Unsplash](https://unsplash.com/?utm_source=medium&utm_medium=ref

揭示gpt幻觉：使用单一提示识别虚假信息的有效技术与策略

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Large Language Models , Natural Language Processing , Generative AI
23 Feb, 2025

将像 GPT 这样的大语言模型应用到现实世界中时，最大的挑战之一就是人们常常称之为幻觉的问题。这是指这些模型开始编造简单错误的事实。棘手的部分在于，你可能甚至不会注意到，因为文本在其上下文中听起来非常自然。这对于需要事实检查或某种形式的后期验证才能信任大语言模型响应的关键任务或商业应用尤其困难。有许多技术可以减少幻觉——例如基础——但这个问题从未完全消失，防止它的努