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文字交互“指哪改哪”技术拆解,和模型对齐认知才是核心 做文字交互类大模型Agent,是不是总遇到“模型答非所问”“改一处乱全篇”的问题? 市面上的教程只讲功能,没人说“指哪改哪”的核心开发细节,更不提“认知对齐”的底层逻辑? 今天这期,专为普通开发者拆解豆包助手文字交互“指哪改哪”的核心技术细节,还会讲透大模型Agent可控性的核心——和模型对齐认知! ✅ 【交互定位细节】文字“指哪改哪”的选区识别逻辑:如何让Agent精准锁定用户标记的文本片段,避免修改范围跑偏; ✅ 【指令理解细节】认知对齐的Prompt工程:怎么写指令才能让模型理解“修改需求+上下文约束”,确保双方认知一致; ✅ 【可控性细节】修改结果的校验与回滚机制:别人不讲的兜底方案,解决模型“越改越错”的问题; ✅ 【核心理念】和大模型对齐认知才是关键:这是实现应用可控性的底色,也是文字交互Agent不翻车的核心。 全程都是可落地的技术细节,没有空泛理论,普通开发者看完就能上手优化自己的大模型文字交互应用! 评论区聊聊,你做大模型文字交互Agent时,最头疼的是不是模型“理解偏差”的问题? #大模型Agent开发 #文字交互 #豆包助手技术细节 #认知对齐 #大模型应用可控性 #普通开发者入门 #Agent开发干货 #Prompt工程 #交互开发避坑#青年创作者成长计划 #AI应用开发 #大模型底层逻辑 #程序员干货
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Power6天前
#gemini 最近刷到一些手势互动的视频,感觉很有意思,我也用大模型捣鼓了一个。 借着这个机会,分享一下我用大模型的一点点经验。 大模型刚出来那会儿我就开始用了,这两年来它的能力越来越强。我靠着它,多次高效高质地完成了各项实验和作业,还把很多想法落地成了可以使用的小程序、小软件。关于大模型的使用,我总结出几点方法和心法。 首先,最重要也是最基础的,就是选对模型。不同模型在不同任务上的表现差异很大,咱们非专业人士不用啃技术白皮书,看一些测评博主对各大模型的测评结果就完全够用。选适配任务类型的模型,哪怕需要付出一定的费用也是值得的。 其次是提示词的编写,现在也有专门的研究领域,也就是 Prompt Engineering(提示工程)。咱们非专业的,掌握一些常用实用的提示词技巧就够用了:明确需求与输出格式,设定角色定位与目标受众,再清晰定义任务核心;用分隔符划分需求、约束、输出要求等模块,让指令结构更清晰;按逻辑顺序拆解任务步骤,最好附上一到三个参考示例,降低 AI 理解偏差。若结果不符预期,可以针对性地补充细节,通过多轮沟通,推动大模型输出精准贴合需求的内容。 最后是心法:放下对大模型 “一次对话就成功” 的期待。就算它回答得牛头不对马嘴,也别焦虑烦躁。Be water, my friend,耐心多和它聊聊就好。我们反馈的信息越多,它给出的结果就越靠谱。
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