三个时代,我们怎么"学会用好 AI" 回头看过去两年,人们学会使用 AI 的过程,经历了三个阶段。 ▍2024 年:提示工程时代 大家发现问法很重要。把问题措辞得好,回答质量明显更高。 有一个类比很好理解这层关系: 计算机组件 AI 对应的概念 CPU AI 模型本身(如 Claude、GPT) RAM(内存) 上下文窗口——AI 每次能"看到"的内容 操作系统 ★ Harness—— 更有意思的是,高级的 Hooks 可以调用另一个 AI 来做检查——用 AI 约束 AI。 懂 AI 工具怎么用、懂任务拆解、懂验证结果——这些比会写代码更重要。 Harness Engineering 的价值不只在 AI 编程——它是让任何 AI Agent 从"玩具级问答"进化到"生产级产出"的通用方法论。
下面我们就来讲讲如何用好CDN,让它发挥出最佳效能。以下涉及到的CDN事项,将以腾讯云CDN作为案例。 Step1.
企业微信「智能机器人」全新升级,让AI办公触手可及。「智能机器人」是企业微信内一款免费的AI工具,它可以基于企业上传的内部资料,结合DeepSeek与混元等大模型能力深度思考,准确回复员工各类提问。 以前负责人需要自己在海量数据汇总翻找才有结论,现在只需将这些资料上传,即可向AI提问,获得准确的答案,减少查找资料的时间。◎ 新人入职的AI导师:职场新人总有很多问题,不知道问谁。 ◎ 学校里的AI助教/辅导员:如何申请奖学金、保研资格、选课、就业、落户、转专业,学生可以随时向它提问。 「智能机器人」可以打通业务系统在对话中帮你完成业务分析除了知识问答,企业级AI是否还有更深入的应用?AI其实还可以深度参与公司项目的业务分析和决策。 「智能机器人」可以拉进群聊对话AI可以像同事一样协作AI 除了是分析工具,也可以被拉入群聊,与团队一起进行“头脑风暴”,产出思考成果。企业微信「智能机器人」不仅支持1v1对话,现在还可以拉入群聊。
一、AI 的价值不只是“自动化”很多人提到 AI,第一反应是自动化,比如自动回复客服问题、自动生成文案、自动整理报表。这些确实是 AI 的典型应用,但 AI 的价值远不止于此。 也就是说,AI 的核心价值不是简单替代人,而是提升人处理信息和完成复杂工作的能力。二、企业落地 AI 的常见场景目前企业中较容易落地的 AI 场景主要有几类。第一类是内容生成。 三、AI 落地的关键不是模型,而是流程很多企业在引入 AI 时,容易陷入一个误区:过度关注模型本身,忽略业务流程。实际上,大模型只是能力基础,真正产生价值的是“AI 如何嵌入业务流程”。 因此,企业要用好 AI,需要先明确业务目标,再设计 AI 参与流程的位置,最后再选择合适的模型和技术方案。四、AI 应用需要重视安全与质量AI 虽然能力强大,但并不完美。 真正值得关注的不是“AI 会不会替代人”,而是“会使用 AI 的人,如何提高自己的竞争力”。结语AI 技术正在从实验室走向真实业务场景。对企业来说,AI 的价值不是追热点,而是解决实际问题。
上周分享了几款J1939测试的工具,今天我们来看看CANCapture如何添加自己的变量和界面,
怎么用好这个工具的?这个工具的目的之一就是帮助我们查找Xilinx的相关文档。进一步说就是“用更少的时间找文档,省出更多的时间读文档”。
如上图,为了更好的应用好AI工具,实际我们在前期需要做大量的规范模板,提示语模板,有些形成上下文工程的md文件,有些配置到类似Cursor的Rules规则里面。 这个才是你能够真正应用好AI工具的一个关键前提。 类似我原来谈到。 那么对我们的程序员来说,当前多少人敢完全不懂AI代码,将代码打包上线生产环境? 这个就更加容易理解前面谈到的懂计算机科学,懂编程。 因为世界上绝大部分的代码都是平庸的面条代码程序员写的,训练数据都是那样,所以 AI 几乎没法写出“王垠级别”代码,也是意料之中的。 当然毕业之后,同学们的水平都远超 AI,也远超作为 AI 训练数据来源的那些平庸程序员。 这就是为什么我的课程叫做“计算机科学”,而不是“编程”。计算机科学家和程序员/软件工程师是有巨大差别的。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 对于模板素材,很多职场人多多少少有一些“选择困难症”,可能文件夹里存放了很多模板却从未使用过,或者不知道如何使用,甚至觉得套模板还不如自己做,这是什么原因呢? 其实模板设计师和使用者之间存在信息差异,设计师无法一对一设计,所以模板存在实用性不强的情况。 如此看来,模板不在多、不在美,而在于适合自己, 高效套用模板更是提升工作效率的关键技能。 模板为什么好用 在浏览模板网站时不难发现,一套模板有10~30页,每一页的版式都不尽相同,设计者会根据主题进行
的发展速度越来越快,越来越多的业务开始寻求“AI 赋能”。 其实,对于非算法人员,我们不需要成为研发「发动机」的算法科学家,而是要成为能够驾驭「赛车」的 AI 工程师。 PE(提示词工程) :解决了"如何让 AI 听话"。 RAG(检索增强生成) :解决了"如何让 AI 有知识"。 Function Calling(工具调用) :解决了"如何让 AI 能干活"。 MCP(模型上下文协议) :解决了"如何让 AI 生态互联"。 欢迎关注,一起成为能够驾驭“赛车”的 AI 工程师。
Skill,全名 Agent Skills,可以理解为“给 AI 使用的技能包”。 这也是为什么,Skill 不是程序员圈子里的小工具,而可能是普通人真正用好 AI 的入口。 Skill 为什么突然火了? 过去几个月,Skill 的热度明显升温。 这意味着 Skill 不只是一个小众玩法,而可能会成为 AI 应用的新基础设施。 Skill 解决了普通人用 AI 的三个痛点 以前使用 AI,经常像带一个“总是失忆的新徒弟”。 Skill 采用类似“渐进式披露”的设计:AI 平时只需要知道技能简介,真正执行任务时才读取详细说明、脚本和资料,减少不必要的上下文消耗。 第三,让 AI 从问答走向执行。 这也是 Skill 最迷人的地方:它让 AI 不只是陪聊,而是开始具备“可交付”的能力。 普通人也能做 Skill 很多人一听 Skill,会误以为这是程序员专属。 其实不是。
静态时序分析 静态时序分析(Static Timing Analysis)简称STA,采用穷尽的分析方法来提取出整个电路存在的所有时序路径,计算信号在这些路径上的传播延时,检查信号的建立和保持时间是否满足时序要求,通过对最大路径延时和最小路径延时的分析,找出违背时序约束的错误并报告。 STA 不需要输入向量就能穷尽所有的路径,且运行速度很快、占用内存较少、覆盖率极高,不仅可以对芯片设计进行全面的时序功能检查,而且该可以利用时序分析的结果来优化设计。所以STA不仅是数字集成电路设计Timing Sign-o
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在java开发中经常会遇到下面的代码: Graph get(Key key) { Graph result = get( key ); if( null == result ) { result = createNewGraph( key ); put( key, result ); } return result; } 即根据某个Key值,到缓存里查找是否有对应的值,如没有则创建,并把创建的结果保存在缓存里,供下次使用。 上述代码表面上看没
前言 随着人工智能技术的飞速发展,大模型如 DeepSeek 已经成为推动 AI 应用创新的关键力量。 那么对于企业来说,要实现上述过程的一个关键问题就是:部署完DeepSeek之后,到底要怎么用好它?本文将从数据体系构建、应用场景优化和持续维护三个方面。 例如,钉钉将 DeepSeek 模型融入到 AI 助理平台,用户可以选择不同版本的 DeepSeek 模型来创建自己的 AI 助理。 此外,QQ 音乐的 AI 助手利用 DeepSeek 提供精准的音乐推荐和知识问答。 用户可以通过 AI 助手快速获取信息、生成文档和进行数据分析。
一、在线正则表达式测试 在线正则表达式匹配网站:https://tool.oschina.net/regex/ 想必正则表达式的匹配是很多程序员要用到的,但当遇到非常复杂的匹配需求时,我们还是需要调试很多次的 做过爬虫的程序员都知道,我们在分析网页文件的请求时,会在开发者工具里查看浏览器请求过来的文件。 ? 做web开发的程序员可能有这样一个想法,就是我们的网站上线以后,代码文件都可以被别人访问到,可以被别人轻易的拿去使用,或者拿去破解某些功能,这时我们就想要让js代码变得特别复杂,让别人根本就不知道这是什么东西
自主编程:将全部开发任务委托给AI代理。如何用好AI编码Agent呢? 工具背景补充:持续建设代码仓库的AI亲和能力 定时评估:引入的上下文有用,去除有害,无关,矛盾的,提炼压缩。 热更新:保持对代码仓库跟踪,同步关键更新信息WIKI。 还有一些其他技巧比如:时间管理技巧:在吃饭前、在开会前和买菜前把任务交给AI Agent,之后检查。
该文介绍了MySQL中表分区功能的使用,包括RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区以及分区表的操作和优化。针对不同的分区类型,介绍了不同的应用场景和优缺点。同时,还提供了一些分区表SQL操作优化的建议。
美国橡树岭国家实验室的一些专家预测,到2040年,AI技术将会强大到足以替代程序员,AI编写软件将比人类程序员更好、更快。换句话说,软件编写的软件比人类编写的更好。 这是怎么发生的? 在AI科学中,这被称为深度学习,通常在一定程度上依赖人类的反馈。 以下是几个可以代替程序员的应用程序。 例如,AI可以提供帮助的一种方式是自动完成功能,程序员只编写一小部分代码,然后AI识别程序员的意图,并完成剩下的代码,从而为人类节省大量的工作。 即使机器能够完全代替今天程序员所做的工作,但这并不意味着它们不需要人类的帮助。但程序员必须将注意力从编写程序转移到监控AI的性能,并将数据“喂给”AI。 正如Karpathy所指出的,程序员可能会成为一种数据加持者——收集、整理和分析数据,然后将它们用作AI的输入,然后让AI完成剩下的工作。----
想用好 AI,关键得先写好提示词 —— 但新手不知道怎么写?分享一个零门槛办法,用 Prompt Editor 编辑器,不用费脑就能搞定! 新手不用死记硬背提示词技巧,靠这个工具就能快速 get 好用的提示词,用 AI 的效率直接拉满~