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早期的模型水平参差不齐,贵的确实强。但现在主流模型的基础能力差距在收窄,真正拉开差距的,是模型和具体任务之间的匹配度。
Gemini 3.5最引以为傲的就是超长上下文窗口。很多人习惯直接把几十万字的文档甚至整个代码库打包扔给它,满心期待完美分析。
很多团队第一步选错,往往不是因为不了解模型,而是把“选模型”放在了“拆场景”之前。
提示词要求:生成一个技术博客首页,暗色主题,包含导航栏、文章列表卡片、侧边栏作者信息、底部CTA按钮。所有文案均为中文,标题最长12个汉字,卡片描述约30个汉字...
传统写法大家都熟:先列背景,再列需求,再列方案,再列风险。每一节都是"我已经知道的东西往上堆"。
斯坦福大学2025年6月的研究专门讨论了这个问题:现有AI推理增强技术对所有问题都采用相同强度的推理,导致简单问题被过度复杂化,复杂问题反而得不到足够深入的分析...
很多人理解的"AI写文档",就是复制一段代码、让模型生成说明。实际试过就知道,输出看着规整,细看常常有出入。
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