AIGC 应用

Cursor 、v0 和 Bolt.new：当今 AI 编程工具的全面解析与对比 AI 驱动的编码工具正在迅速发展，每次新版本的发布都承诺将改变我们的开发流程。这些工具旨在通过智能代码建议、重复任务的自动化，甚至从自然语言提示生成整个代码片段来提升生产力。10月4日，StackBlitz 推出了 Bolt.new，进一步丰富了AI 编码助手的生态系…

提前体验火上热搜的 Kimi 探索版，我感觉 AI 搜索和百度们完全不是一个物种了 谁能最先用 AI 颠覆搜索，至今还悬而未决。 年初，在体验当下几款热门的 AI 搜索引擎后，我和同事都一致认为，即便百度、Google 等搜索引擎巨头被群狼环视，但还是难以被撼动。 最近发布的 Kimi 探索版带来了很大的惊喜。相比于 AI 搜索更懂…

来源： https://www.biaodianfu.com 类别型特征（categorical feature）主要是指职业，血型等在有限类别内取值的特征。它的原始输入通常是字符串形式，大多数算法模型不接受数值型特征的输入，针对数值型的类别特征会被当成数值型特征，从而造成训练的模型产生错误。 Label encoding Label Encoding是使用字典的方式，将…

来源： https://www.biaodianfu.com 特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到“ 数据和特…

https://github.com/NeoVertex1/SuperPrompt#superprompt 不过两三天的时间，仅有两个 Markdown 文件的 GitHub 项目为何竟能收获 1.9k star？ 仔细一看，其中一个 Markdown 文件是一个流程图，另一个 Readme 文件的主要内容则是一大篇大模型提示词（prompt。而如果你细读这个 prompt，却发现里面仅有寥寥数句人类能懂的…

拥抱人工智能，从机器学习开始 背景： 自“阿尔法狗”（AlphaGo）完胜人类围棋顶尖高手后，有关人工智能（AI）的讨论就从未停歇。工业4.0方兴未艾，人工智能引领的工业5.0时代却已悄然苏醒。 人工智能的火爆离不开互联网、云计算、大数据、芯片和软件等技术的发展，而深度学习的进步却是当今人工智能大爆炸的核心驱动。 作…

Cursor太火了，很多人都放弃 GitHub Copilot ，转投 Cursor了。 Cursor + Claude 3.5 Sonnet 彻底改变了大家编程的体验，网友们几个惊艳的例子↓ 第一个就很震惊！ 8 岁的孩子能在 45 分钟内构建了一个由Cloudflare Workers AI 驱动的聊天机器人 11k 行代码，685 次提交，整整 3 周，一个视频编辑器 Cursor+V0创建一个漂…

1.谷歌前CEO说现在像电力革命前夕 在2024年8月13日，谷歌前CEO埃里克·施密特在斯坦福大学的演讲中指出，尽管AI技术已经取得了显著的进步，并在许多领域得到了广泛应用，但其真正的潜力尚未完全释放。他强调，当前的AI应用大多集中在替代或辅助人类完成特定任务上，而未能引发深刻的组织变革。这种情况类似于19世纪末期电…

来源：https://blog.vcvit.me/2024/08/11/use-cursor-2-nights-built-pdf-to-markdown-tool/ 今天使用 Cursor，2 个晚上做了一个 PDF 转 Markdown 的工具，真的是一行代码都没有写。我不禁重新思考，这何尝不是一种 0 代码？程序员真的可以被替代么？以前我的个人感受是 GPT 确实能帮助很多会用的人，提高 80%的效率。但…

关于 Mermaid mindmap root((图表类型)) flow 描述(流程图，用于展示流程或步骤的顺序。) sequence 描述(时序图，展示对象之间的交互和消息传递。) class 描述(类图，用于展示类、对象和它们之间的关系。) state 描述(状态图，用于展示对象或系统的状态变化。) er 描述(实体关系图，用于展示实体及其关系。) gantt 描述(…

为什么AI数不清Strawberry里有几个 r？Karpathy：我用表情包给你解释一下 让模型知道自己擅长什么、不擅长什么是一个很重要的问题。 还记得这些天大模型被揪出来的低级错误吗？ 不知道 9.11 和 9.9 哪个大，数不清 Strawberry 单词里面有多少个 r…… 每每被发现一个弱点，大模型都只能接受人们的无情嘲笑。 嘲笑之后，大…

以下是chatgpt 4o的描述 重量堆栈正态分布 这张图片显示了一个重量堆栈（可能是一个健身器材）的图示，其中每个重量位置上都有明显的磨损痕迹。这些磨损痕迹在图中形成了一个钟形曲线，类似于正态分布（即常态分布）。 具体来说，这种磨损痕迹集中在中间的重量区间（大约在40到60之间），而两端的重量位置（10-20和90-11…

Awesome Domain LLM https://github.com/luban-agi/Awesome-Domain-LLM 自以ChatGPT为代表的大语言模型出现以后，掀起了新一轮研究和应用浪潮，出现了许多包括LLaMA、ChatGLM、Baichuan、Qwen等在内的通用模型。 随后，来自不同领域的从业人员在通用模型的基础上通过持续预训练/指令微调将其应用于垂直领域。 本项目旨在…

About 《动手学大模型Dive into LLMs》系列编程实践教程 sjtullm.gitbook.io/dive-into-llms 项目动机 《动手学大模型》系列编程实践教程，由上海交通大学2024年春季《人工智能安全技术》课程（NIS3353）讲义拓展而来（教师：张倬胜），旨在提供大模型相关的入门编程参考。通过简单实践，帮助同学快速入门大模型，更好地…

SuperCLUE 中文大模型基准测评2024上半年报告 AIGCRank1天前 SuperCLUE 发布了《中文大模型基准测评2024上半年报告》，在AI大模型发展的巨大浪潮中，通过多维度综合性测评，对国内外大模型发展现状进行观察与思考。 作者：SuperCLUE团队 2024/07 自2023年以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪…