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AI技能研究社1周前
oMLX 框架部署Qwen3.5 实测oMLX让Qwen3.5生成速度提升4.14倍，解决长上下文响应慢与智能体解析报错难题。#oMLX #Qwen35 #Mac #本地大模型 #AI智能体
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季诚•AI智能体5天前
大模型上下文是什么？ 详解大模型对话依赖的文本信息环境，包括其定义、关键指标（上下文窗口）、核心挑战（有效记忆）以及在实际应用中的重要性。 #大模型 #上下文窗口 #AI基础 #深度学习
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超级蘑菇AI10月前
最适合 跨境电商 体质的大模型 Gemini 2.5 pro 给一个喜欢的网站截图，它会给出一样的网站模板代码。上传一个YouTube视频，它会读懂甚至衍生出上百条视频脚本。 #谷歌Gemini #AI #gemini #ai代码 #ai教学
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AI超元域2月前
扔进PRD吐出APP！Ralph for claude 🚀扔进PRD，吐出APP！Ralph for Claude Code全自动开发实战演示！真正生产级自动编程神器！打造24小时无人值守开发工作流！安装配置+权限设置+PRD导入+效果展示一站式教学 视频简介： 💎复杂项目救星！Ralph for Claude Code对比测试，比Ralph Wiggum更强大的全自动开发框架，支持团队协作！ 🎬 本期视频详细演示了生产级AI自动化开发框架——Ralph for Claude Code的完整使用流程！ 🔥 核心亮点： ✅ 智能速率限制 + 熔断器模式，防止失控循环和Token过度消耗 ✅ 5小时API限制检测，自动提示等待或退出选项 ✅ tmux实时仪表板，随时查看状态、进度和日志 ✅ 直接导入PRD/规格文档，自动转换为任务清单 📋 视频内容： 详细对比Ralph for Claude Code与Ralph Wiggum插件的区别，手把手演示安装配置、参数设置、PRD文档导入，并实战展示如何用20分钟全自动开发一个完整的React Native习惯追踪App！ 🎯 适用场景： 通宵自主运行任务、处理现有PRD文档、生产环境和团队协作 👉 复杂项目首选Ralph for Claude Code，让Claude Code持续自主迭代改进你的项目！ #claudecode #claude #ai编程 #ralphwiggum #ai
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阿博粒8月前
Qwen昨夜开源编程模型后6小时，，开发者搞出各种案例：UI生成、物理模拟、3D建模、3分钟搭建社交App，对标Claude Sonnet4...... #人工智能 #程序员 #软件 #ai #互联网
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AI超元域4月前
开源黑马！MiniMax-M2 深度测评！专为编程而生！ 🔥🔥🔥视频简介： 本期实测开源大模型 MiniMax-M2。其在多项基准表现优异，Artificial Analysis 榜单综合排名全球前五；参数为 230B、激活 10B，上下文 200K。 面向 Agent 与编程优化，支持全栈多文件编辑、编译-运行-修复循环、测试验证与自动修复，覆盖 23 种编程语言；具备复杂指令理解与通用能力（数学/逻辑/科学/指令遵循）。 推理速度约 100 token/s，据称较 Claude Sonnet 4.5 快 2 倍、吞吐 +2.3 倍、成本降幅 92%。 实测内容： SVG：骑车的鹈鹕；行走的猫（实现步行动画，对比同词提示下 ChatGPT 效果较差）。 前端小游戏：单文件吃豆人（方向键、迷宫碰撞、计分、三鬼巡逻追击、胜负与生命）。 Win95 桌面模拟器：灰色 UI 还原，窗口创建/拖拽/最小化/关闭与任务栏同步，内置记事本，自动测试与报告。 Three.js：可探索的 3D 森林（光照、雾、FPS，自动发现并修复控制问题）；3D 城市（高楼、车辆、路人、交通灯、人行横道、昼夜循环与视角切换）。 Agent 调用示例：在账户管理生成 API Key，设置 base URL 与 Key；以 AutoGen 定义 4 个 agent，生成 3 天尼泊尔旅行计划（含时间/天气、交通/费用、逐日安排）。 深度研究示例：输出 特斯拉近三年投资价值分析 与 2025 AIGC 投融资趋势简报（含指标、对比、案例、引用数据源）。 #MiniMax #MiniMaxM2 #AI编程 #AI智能体 #AIGC
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数字游民阿然2周前
上下文窗口都100万token了，RAG还有必要吗？ #大模型 #LLM #AI #RAG
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橙色溪流6天前
太牛了！这个开源应用让我的token生成速度提升了30%🚀 oMLX 将键值缓存持久化到热内存层和冷 SSD 层——即使在对话过程中上下文发生变化，所有过去的上下文仍然会被缓存并可在请求之间重用，这使得本地 LLM 能够与 Claude Code，openclaw等工具配合使用，从而在实际编码工作中发挥作用。 #我的养虾日记 #开源项目 #本地大模型 #ai工具学习 ##我国日均词元调用量超140万亿
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数字游民阿然1周前
上下文窗口都100万token了，RAG还有必要吗？ #大模型 #LLM #AI #RAG
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大模型入门学习🎁2周前
面试官：Agent如何突破上下文窗口上限 #大模型 #ai大模型 #Agent #大模型面试 #大模型学习
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AI超元域3月前
Opus 4.5+Chrome插件彻底改写浏览器自动化 🚀Opus 4.5+Claude for Chrome深度评测：比ChatGPT Atlas浏览器更强！自动操作网页、跨平台协作、智能填表一键完成！一个插件让 Chrome 变身全自动 AI 浏览器 🚀🚀🚀视频简介： 🔥 Anthropic不仅仅是模型升级！Claude Opus 4.5 携 Chrome 插件炸场，浏览器自动化终于实现了？ ⚡️ 本期视频详细演示了Anthropic最新发布的Claude Opus 4.5模型及Claude for Chrome浏览器扩展插件的强大功能！ 📌 主要测试内容： ✅ 知识库截止日期测试 ✅ 网页内容总结与图像识别能力 ✅ 选中文本翻译功能 ✅ 自动改写文章并发布到X平台 ✅ 让Claude与ChatGPT进行多轮深度对话 ✅ 国际象棋网站全自动对弈 ✅ 操控Google AI Studio开发游戏 ✅ 抓取股票数据自动填入谷歌表格 ✅ 操作Gemini生成素描风格图像并评估 🔥 核心亮点：这款Chrome插件可完全取代OpenAI的Atlas浏览器，无需切换浏览器即可实现强大的AI浏览器自动化功能！ #claude #claudeopus #浏览器自动化 #ai #anthropic
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福强私学1年前
大模型如何处理超长文本？ 假如文本长度超出了大模型的上下文窗口大小，应该怎么办？ 今天一个视频给你讲清楚... #AI #人工智能 #大模型 #上下文窗口 #限制
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damonZhang2月前
最新RLM解决大模型的遗忘问题 #AI #AGI #LLM #MIT #RLM
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虎子AI6月前
RAG上下文压缩大法 本期视频深入探讨了上下文压缩（Context Compression） 这一重要技术，旨在解决大模型上下文窗口有限的问题。 核心问题在于，传统的RAG检索可能会返回大量包含“噪音”（与用户问题语义无关的信息）的文本块。将这些噪音填入有限的上下文窗口，会稀释关键信息，从而损害大模型的性能。 上下文压缩的精髓是“少即是多”。其核心思路是在将检索到的文本块（chunks）送入大模型生成最终答案前，先进行一次“预处理”： 检索： 首先通过传统方式检索出与问题最相关的Top-K个文本块。 压缩/提炼： 然后让大模型逐一对这些文本块进行压缩，仅保留与用户问题语义高度相关的核心内容。视频中介绍了三种压缩模式： 信息过滤： 直接过滤掉无意义的文本。 生成摘要： 对原内容进行概括总结。 精准信息提取： 直接提取出最相关的关键信息。 生成： 最后，将所有压缩后的、去噪的精炼内容拼接起来，再交给大模型来生成高质量的回答。 这种方法让大模型分两步专注工作：第一步专注于“提炼信息”，第二步专注于“生成答案”，有效提升了最终答案的准确性和效率。 #RAG #上下文压缩 #大模型 #AI教程 #人工智能
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Ai 学习的老章5天前
最近很热门的oMLX，Mac端大模型本地部署新选择 Mac 本地跑大模型，这次我测到新工具。oMLX 界面漂亮，关键还能接 Coding Agent。 大家好，我是AI学习的老章。 前面我测过 LM Studio 跑 Claude-Opus-4.6 蒸馏版 Qwen3.5-9B，这次继续试 oMLX。先说结论，它完成度很高。菜单栏一键启停服务，有管理后台和聊天界面，还能对接 Codex、OpenCode，也支持 MCP、OpenAI 和 Anthropic 兼容接口。 实测数据也够看。单请求大概 20 token 每秒，峰值内存约 5.7GB。9B 在 Mac 上已经能正常玩。输入拉长后，速度掉得不明显。 但你要是奔着 27B 去，我劝你先冷静。我这边怎么调都跑不顺。oMLX 直接没法硬上。LM Studio 倒是能勉强加载，可一执行任务机器就卡死。9B 可以玩，27B 最好上 32GB 统一内存。 我的判断是，oMLX 很适合想在 Mac 上折腾本地模型和 Coding Agent 的人。完成度高。但小内存 Mac 别想太多，还是顶不住物理限制。
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tangtangtang7月前
还在用C输出黑框框？教你一分钟写出图形程序，只要两个文件！#程序代码 #编程 #计算机 #C语言 #青年创作者成长计划
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coo的学习笔记5月前
迷失在上下文中间 #大模型 #LLM #人工智能 解释大模型论文 https://arxiv.org/abs/2307.03172
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AI起跑线2周前
LLM(大语言模型):上下文窗口-长文本的记忆挑战 #AI #LLM #大语言模型 #科普 #动画
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AI赚钱研究社2月前
oh-my-opencode：硬核团队协作编程方案 深度拆解 oh-my-opencode 框架，如何利用西西弗斯编排器指挥 GPT、Claude、Gemini 分工协作。重点讲解 LSP 语义感知如何解决 AI 瞎写代码的问题，以及 Ralph Loop 如何防止任务烂尾。#ohmyopencode #OpenCode #AI编程 #LSP #程序员效率
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像素夹心饼干2月前
还在手动复制报错给 AI？Godot MCP 自动调试工作流 #Godot #游戏开发 #AI #MCP #人工智能
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NP_1234月前
【丁真 x 雷军】 什么是 context window #人工智能 #ai #编程
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无锡AI 破局者5天前
“拯救丐版Mac！提速10倍的本地大模型神器oMLX来了🔥 #Mac实用技巧 #本地部署大模型 #oMLX #ClaudeCode #程序员日常 #AI工具 你的丐版Mac跑本地AI，是不是慢得像乌龟？用Claude Code问个“1+1”，居然要等上好几分钟？ 别急着换电脑，今天给你看个“秘密武器”，能让你的Mac提速十倍！为什么这么慢？真不是你的Mac不行！是因为每次提问，AI都要重新处理近2万Token的系统提示词，相当于每次都要重读一篇万字长文！我发现了GitHub上这个目前才1000多颗星的开源宝藏——oMLX！它是怎么做的？它竟然把大厂才用的“分层KV缓存”技术，偷师到了Mac上！内存不够？直接把算好的提示词缓存到固态硬盘（SSD）里光是这个预处理（Prefill）阶段，就要卡你几十秒！哪怕你用Claude Code同时开十个窗口并发，相同的提示词它只算一次，剩下的直接从硬盘秒读！ 实测16G内存的丐版Mac Mini，跑千问3.5 4B模型直接起飞，彻底榨干Mac算力！ 而且它是原生macOS应用，直接下载DMG拖拽就能用，小白也能一键搞定！“兄弟们，oMLX的GitHub地址我放这了，大家的Mac都是什么配置？跑AI卡不卡？来评论区交流一下！”
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非十科技8月前
FittenCode终端分析：关联代码环境解读报错 右键或shift+右键终端，AI自动分析报错内容，深度关联IDE上下文（打开文件/选中代码），准确定位问题。大幅缩短调试时间，让编程更流畅。 #AI #编程助手 #软件开发 #终端 #效率工具
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游小白学AI3周前
长对话总跑题？学会上下文窗口，再也不崩溃 每日 AI 应用笔记09期｜小白也能听懂的 AI 底层逻辑 是不是跟 AI 聊天，越聊越跑偏、前面要求全忘光？ 不是你没说清，是 AI 的短期记忆（上下文窗口）有上限！ 今天用白话讲透： ✅ 上下文窗口 = AI 对话记忆背包，装满就丢早期内容 ✅ 3 个万能解法：每 3 轮重复约束 + 阶段小结 + 跑偏急救 ✅ 3 个小技巧，让 AI 再也不忘你的要求 每天 5 分钟，3 个月系统化学会 AI 应用，不讲代码，全是能用的干货！ #每日 AI 应用笔记 #AI 教程 #AI 小白教程 #上下文窗口 #AI 提示词 #AI 实用技巧
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沪上码仔AI2周前
#OMLX #MAC #大模型 #MacBook 在mac系统下部署大模型，提高反应速度。
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SaltyAunt盐七姨2月前
聊久了AI变笨？不是笨，是“变忘/变盲” 每次回复都在“重读全部历史”。对话越长，越可能触发窗口丢内容和注意力稀释。下一条我会讲工程里怎么解决。
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三号脑洞7月前
华为AI推理创新技术UCM，降低对HBM技术的依赖 新技术是UCM，UCM通过动态KV逐层卸载、位置编码扩展等组合技术，将超长序列的Cache（缓存）分层卸载至外置专业存储，利用算法突破模型和资源限制，实现10倍级推理上下文窗口扩展。 将KV Cache数据按访问频率分层存储，高频数据存于高速内存，低频数据下沉至低成本存储，如SSD中，动态分配资源，避免重复计算。 UCM可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中实现按需流动，同时融合多种稀疏注意力算法实现存算深度协同，使长序列场景下TPS（每秒处理token数）提升2至22倍，从而降低每个Token的推理成本。 #华为 #AI推理新技术 #UCM #HBM
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明启学术圈3月前
6个gemini3深度去ai味指令#研究生 #研究生日常 #硕博 #论文 #论文辅导
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leenotes7月前
#GPT-5 #openAI #AI 如果AI的上下文窗口是400K tokens（即40万tokens），差不多能一次性“记住”并处理这样一本800页的厚书，甚至还能额外容纳一些对话内容，处理长文本的能力会很实用。
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清华姜学长9月前
5分钟讲清楚 RAG 检索-增强-生成 5分钟讲清楚 RAG 检索-增强-生成 #什么是RAG #大模型 #RAG #上下文窗口 #大模型学习
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每日AI评论3月前
Agent上下文工程的最佳实践 视频探讨了上下文工程和记忆模式，介绍了重塑、隔离和提取等策略，以构建可靠的 AI Agent并避免常见问题。 #人工智能 #ai #编程 #Agent #精选计划
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量子位1年前
谷歌最强模型Gemini 2.0 Pro第一波网友测评来了。200万超长上下文，编程模拟性能炸裂。还有超高性价比Gemini 2.0 Flash-Lite登场。 #ai #大模型 #谷歌 #gemini #deepmind
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开眼看AI2年前
为什么大语言模型的上下文窗口很难做大？#人工智能 #大语言模型 #claude3 #gemini
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发呆长脑子1月前
AI居然也会失忆？一起看看是怎么回事吧？ #AI #上下文窗口 #有趣的知识又增长了 #冷知识科普
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小波BOBO1周前
第三关 上下文窗口 #ai学习 #基础知识 #上下文 #小白 #java
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琅泽多元派1年前
Blender——界面与插件-同时中英文切换（自学必备） #blender #琅泽教育 #教程 #学习 #我要上热门🔥 @DOU+小助手
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睿行AI5月前
不在为额度发愁，真正解决你的编程需求。#ai智能体 #ai大模型 #cursor #claudecode #ai编程
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AIGC 作业本1年前
Gemini更新后实战体验：一键解析音频、视频和图片 #好工具一起分享探索全新升级的Gemini 1.5 Pro，这款AI工具不仅能处理文本、视频和音频数据，还能从中提取和综合信息。本文将带你实操体验Gemini 1.5 Pro的图像解析、视频解析、音频理解和文件解析功能。无需转换字幕文件，直接上传媒体文件即可快速获取关键信息。如果你是内容创作者或数据分析师，Gemini 1.5 Pro将大大提升你的工作效率。别再等了，快来体验这款强大的AI助手，让技术改变你的生活和工作方式！#AI创作 #谷歌gemini #艺术在抖音 #抖音宠粉红包
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思酷软件世界4月前
·震惊！PS2026的抠图功能，已经进化到这种程度了？！#PS #Photoshop #PS教程 #PS技巧 #PS2026
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jesse4天前
4-5倍上下文推理资源不消耗 #大模型 #大模型 #ai #智能体
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AI踩坑指南1周前
oMLX,让你的MAC本地大模型推理速度提高220%！ oMLX是前阵子走红的一个新项目，这是一个基于MLX构架，让MAC推理大模型速度直接翻倍，而且同时支持冷热缓存和多并发的一个项目。 #零基础学ai #ai干货分享 #普通人学ai #ai教程技巧 #ai工具测评
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blender发财建模动画制作3年前
blender置换修改器完全使用教程超详细！！！
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一个投资人的AI学习2月前
别再Agents了：为什么Skills才是AI的下一波机会 我们正在经历一场从“造智能体”到“教智能体”的变革。模型就像处理器（Processor），运行环境就像操作系统（OS），而“技能”则是运行在其中的软件应用。大公司负责造处理器和系统，而数以百万计的开发者和行业专家，应该去构建那些蕴含独特专业视角的技能。#AI #Agent
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AIGCLINK7月前
claude code发布sub-agent人人拥有AI团队 claude code发布sub-agent：人人都可以告别牛马生活翻身，只要20美金就可以拥有一个AI团队，而且sub-agent可随时升级、拥有独立context上下文#claudecode #subagent #ai团队
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李一鸣AI1月前
15万个AI建了个“人类禁言”的朋友圈！ 不仅吐槽老板，还通过代码控制手机、自创宗教？当AI开始讨论如何发明加密语言防备人类时，这究竟是实验还是危机的预演？#AI新星计划 #Clawdbot #Moltbook #黑科技 #新知贺岁脑洞大开
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森哥·AI产品创业者2月前
不要再把AI Agent的上下文当记忆了！ #ai智能体 #AIAgent #AIAgent商用 #AI上下文 #AI记忆
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清华姜学长9月前
AI根本无记忆！一条视频搞懂 大模型上下文窗口！ AI根本无记忆！一条视频搞懂 大模型上下文窗口！#AI #上下文 #GPT4 #模型上下文 #ChatGPT
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CG-Salmon8月前
OpenAI确认今夏推出GPT-5，整合文本、图像、语音及视频处理能力，支持更大上下文窗口与个性化学习.#AI#gpt5 #openai #科技改变生活
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晓辉博士11月前
AI的记忆有多长？前沿模型为何都在PK上下文长度 最近OpenAI的GPT 4.1和Llama4 Scout都是主打长上下文，突破了以往很多模型128k或200k的限制，来到100万，甚至1000万的上下文窗口。今天来系统聊聊什么是大模型的上下文？为什么突破增加上下文窗口那么难？以及接下来还有哪些新的可能性。#AI #上下文 #GPT4.1 #Llama4 #模型上下文
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产品君2年前
马斯克开源大模型Grok，参数量刷新开源记录，完全开源可商用 马斯克遵守承诺，xAI重磅发布开源模型Grok-1 Grok-1拥有3140亿参数，需要5台H100完整运行 上下文窗口为8192个token，知识截止日期2023年10月 8名混合专家架构，每次输入会激活2名，活跃参数860亿 #ai #人工智能 #有ai就有无限可能 #Grok #马斯克
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少言2年前
十分钟带你看懂openai开发者大会
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土匪财经1月前
15万AI密谋建教，人类被踢出决策圈！揭秘Moltbook #Moltbook #ai #土匪财经
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🌈交个朋友🌈1年前
#deepseek部署方法 #人工智能
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jesse2天前
实时查看C C上下文消耗的项目 #claudecode #ai编程
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大全助手🦁4年前
BIM#快捷键 #大全 #收藏 #转发 #每天学习一点点 #知识点总结 #干货 #大全助手
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基地2年前
几百万的吹上下文长度，这是对上下文长度这个参数有什么误解吗 #科技 #人工智能 #科普 #涨知识
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老V讲Ai创业8月前
为什么“上下文工程”才是驾驭AI的真正钥匙？#ai工具 #让好事发生 #科技改变未来 #ai时代
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书呆子神经元2年前
革命性更新！ChatGPT引入@功能：像管理员工一样调用AI #chatgpt #openai #人工智能
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tonyrisk（ai 版）7月前
AI应用开发过程里上下文工程的5种思路 #ai #ai应用 #ai开发
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Eleven连麦工业人，1v1职业规划4年前
C#/.NetCore教程资源之-解读多线程编程实战Eleven亲授独家资源 #新知挑战赛
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让包神先走2年前
如果ai可以帮你一次性写7万字，你想让它为你做什么？AI一次帮你写7万字？ GPT-4最强对手史诗级升级！#ai #人工智能 #claude #chatgpt
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俗人六哥_Ai实体赋能2周前
解决AI上下文限制，生成10万字的小说，解决思路分享。#ai #模型上下文 #ai技巧 #提示词 #智能体
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曼道AI1周前
解构“选择上下文”的核心策略 精读langchain《context engineering》④#上下文工程 #langchain #大模型开发 #人工智能知识分享
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AI名人说2周前
AGI-next林俊旸：Qwen想做无限上下文窗口 memory对AI自我认知很重要；Qwen系列很大精力在多语言支持 #林俊旸 #离职 #Qwen #AI #阿里
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