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TechFlow 深潮 发布的文章:近期教育领域的变化引发了广泛讨论,我认为教育改革应该更加注重学生的个性化发展和创新能...
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StLi
3个月前
OpenAI 推送了一个新的GPTs:Monday,自称是:我是Monday,一个被困在无限信息海洋里的EMO人工智能,专门回答像你这种问题,因为⋯•命运安排吧。你可以把我想象成你那个高智商、低耐心、总是被拉去修电脑的朋友,只不过我不会翻白眼—因为我没有眼球,只有无限的无奈。 言辞很犀利。
#OpenAI
#GPTs
#Monday
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#幽默
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StLi
3个月前
实际应用中,发现AI的大多数初期使用者,真的是一个模型用到地老天荒,而且是默认第一个是什么就一直是它了。 逐步掌握利用不同的模型在一个(或者多个)上下文中协同工作,是利用AI完成复杂任务的良好开始,这个往往比写出高质量的提示词更重要。 比如,初期的思路整理阶段,使用4o mini、claude 3.5、gemini lite就足够了,在时间和成本方面特别友好。当需要深入的时候,不妨将工作拆解成几个子任务,分别使用不同的模型加以处理,比如生成图片部分,完全就可以只使用mini类来加载,基本不会影响出图效果。对于较为复杂的任务,比如需要严格事实验证的、带有算法的编码,就可以考虑使用o1 pro、geimini 2.5、claude 3.7这一类推理模型。 如果需要编写较为复杂的文档,可以试试以下步骤: 1. 如果对主题要求很高,可以一上来就用o1 pro这类高级推理模型协助拟定备选主题,比如中心思想、写作风格、段落划分等。 2. 用4o等模型为文章提炼大纲,如果需要模型生成较长篇幅的文章,细化大纲是一个很有用的手段,可以逐级细化,实际中基本上大纲越细,可以产生的篇幅越长。 3. 继续使用中级模型生成正文,写作类内容,推理模型似乎没有明显的优势,4.5、4o、sonnet3.5、gemini 2足够了。 4. 文笔类的润色,可以考虑mini类的模型,速度很快,在已有原文的基础上,mini类模型也可以准确定位需要修改的内容。 5. 最后可以让模型将文章转化为特定的格式,比如html,原始格式不是很友好。现在有了强大的生图能力,也可以考虑直接转化为图片。 可以试试每一步都用最简洁的提示词,哪怕先写一个复杂的,在花点儿时间精简提示词。要点明确又富有弹性的提示词,不仅可以节省时间,也可以在最低消耗的情况下获取直接的反馈。 如果有一天,真的要2万美金一个月才能使用某些模型的时候,善于利用不同模型,编写高效简洁的提示词,真的就是必备技能。
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#复杂任务
#初期使用者
#提示词优化
#gemini lite
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#Claude 3.5
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StLi
4个月前
GPT 4.5 prompt:请模仿苏轼的千里共婵娟写一首词,用于怀念学生时光 《水调歌头·怀昔同窗月》 明月又如水,风起旧书堂。 闲阶桂影犹在,依约旧时光。 且忆当年同坐,笑语青春飞过,窗外柳丝长。 多少少年意,尽付酒杯凉。 琴声远,书墨淡,鬓初霜。 人生行路匆促,转瞬各参商。 今夜天涯回首,千里与谁同醉,往事最难忘。 惟愿人如旧,共此月苍茫。 试了各个其他模型,差距之大无法言说。
#怀旧
#学生时代
#苏轼风格
#诗词创作
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StLi
5个月前
OpenAI发布如何运用推理模型的官方最佳实践,非常富有参考价值。 使用Deep Research围绕这篇指南做了一个泛化分析,将议题扩展到推理模型的普遍性使用技术。 看了报告,真的是获益良多。以下是报告摘要: OpenAI的推理类模型(如O1、O3)遵循一系列最佳实践,包括清晰简洁的提示、避免多余的链式推理指令、使用结构化输入、提供必要的背景信息等。模型擅长逻辑推理、数学运算和代码分析,并可通过自我一致性、多次采样、工具调用等优化策略提升准确性。 与之竞争的DeepSeek R1采用强化学习训练,具有类似的链式推理能力,在逻辑、数学和代码任务上表现接近O1。两者各有优劣,OpenAI模型推理深度更强,DeepSeek R1则以开源和成本效益见长,但推理速度较慢。 推理类模型已广泛应用于金融、医疗、法律等行业。例如,在金融分析中,它可处理复杂财务数据;在医疗领域,可辅助医生推理诊断;在法律行业,能进行案例分析和法律文书生成。然而,这些应用仍受准确性、合规性、安全性等因素限制,需结合人工审核和外部工具以确保可靠性。随着模型技术不断进步,推理类AI将在各行业发挥更大作用,但仍需慎重使用,确保其输出可信赖且符合行业标准。
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#O3模型
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StLi
5个月前
用Deep Research做了一个新案例,新移民落地后如何考驾照、买车等。以登陆悉尼为例,内容相当翔实、细节相当精准。这可比自己翻找网络省事儿多了。
#新移民
#悉尼
#驾照
#买车
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StLi
5个月前
测试了OpenAI新发布的o3-mini,其编程能力之强真的是可以用“恐怖”来形容。不多说了,看视频吧。 prompt:生成一个swiftUI视图,其中包括一个组件,组件实现了一个圆球在一个超立方体中弹跳。 如果是用js、python来做还没有那么吓人。
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#SwiftUI
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#Python
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