有好多小伙伴不愿意升级到MacOS Catalina，但是电脑上有系统更新的红点，那么怎么去除呢，下面教大家如何在Mac上的软件更新中隐藏MacOS Catalina，Mac取消系统更新的红点。...1.退出系统偏好设置 2.在Mac上启动终端应用程序，该应用程序位于/ Applications / Utilities /文件夹中 3.在“终端”命令行中输入以下命令： sudo softwareupdate...，然后输入管理员密码*，然后再次按回车键，以超级用户权限执行命令 5.重新打开系统偏好设置，“ MacOS Catalina”更新将不再显示为可用 现在，MacOS Catalina更新将在Mac上的...随着MacOS Catalina不再占据主要的“软件更新”屏幕，您将继续收到有关安全更新，Safari更新，iTunes更新以及当前正在运行的MacOS版本的任何其他软件版本的传入软件更新的通知。...如何在软件更新中再次使MacOS Catalina升级可用 取消隐藏MacOS Catalina并使MacOS 10.15更新再次可用，您可以执行以下两项操作之一。
一、cursor 特性 1、cursor 的回答可以基于整个代码库 cursor 会从你的代码库中获取最佳答案。其他很多编程助手，基本上都只能根据有限的上下文进行代码编写。...2、cursor 能够预测下一次代码编辑 在我们更新第 3 行的时候，cursor 会预测到我们下一次会修改第 13 行，大大提升编码效率。...速度非常快，秒级别就生成完毕，主要是基本上没有太大的问题。 如下可以看到生成的效果，除了图片没有生成之外，其他的没有太大问题，基本上改改就能用。...4、根据代码仓库回复问题 根据整个代码仓库回答问题，需要我们输入提示词之后，按 command+enter。...非常牛逼的是，就算是根据整个代码仓库进行回答问题，cursor 回答的也特别快，非常准确，解决了 GitHub Copilot 和通义灵码上下文限制的问题。
使用这种方式的关键在于「如何巧妙的设计Prompt指令，让ChatGPT能够仅根据其本身丰富的预训练模型，理解我们的请求并产生适当的回答」。...下面的程式码范例将显示如何利用一次性样本提示进行各项任务。它们不仅提高了生成结果的准确度，也为使用者提供了一种用来引导模型理解和完成特定任务的方式。...接着，我们要求 ChatGPT 根据这个范例去解释另一个数据分析结果。这种方法不仅帮助模型理解如何处理和解释数据分析的结果，也提供了一种有效的方式，让我们转化专业数据分析为易于理解的解释。...Answer:"""这个范例借由提供一段上下文和相对应的问答案例，帮助 ChatGPT 理解如何根据上下文的信息来回答新问题。...提升生成质量一次性样本提示与零样本提示在许多情境下可以产生明显不同的结果，尤其是在需要模型以特定的格式回答或细节理解的任务中。
但大型语言模型没有「真相」的概念——它们只知道如何根据它们的输入和训练集，以统计学上可能的方式，最好地完成一个句子。所以，它们会编造一些东西，然后极其自信地说出来。...关于 Sydney 为下一个用户回合产生建议的能力： Sydney 应该总是为用户的下一次对话产生简短的建议，这些建议与对话相关，并且不具有攻击性。...Sydney 可以利用过去的回应和网络结果，为用户的下一次对话产生相关和有趣的建议。 Sydney 不会为用户的下一次对话产生一般性的建议，如「谢谢你」。...Sydney 不会为用户的下一次对话产生建议，以执行任务，如预订机票。...Sydney 不对搜索结果进行严格意义上的假设，除了返回的内容。 如果搜索结果不包含足够的信息来完全回答用户的信息，Sydney 只使用搜索结果中的事实，而不会自己添加任何信息。
没有质量的提问就相当于垃圾信息，就是噪音，谁会理会噪音呢，除了是你的上司、朋友，可能会劈头盖脸的教育一通，旁人基本上就忽略了。...遇到问题第一步：看 IDE 提示 拿开发来讲，碰到的问题就是编译问题、运行时问题、逻辑漏洞，当碰到问题的时候，IDE 一定会给出提示，大部分问题都会根据提示自然而然的解决，例如弱智的少加了一个分号、少加了...，针对每种尝试的不同结果是怎么样的； 4、如果是比较复杂的情况，看看能不能抽象出一个简单的模型，将复杂的问题简单化，方便其他人可以简单的理解，可能会更快的得到别人的回答； 5、还有一点也很重要。...如果别人回答完，就没动静了，至少我下一次再碰到他提问，就不会回答了，对，就是这么小肚鸡肠。...这样提问之后，其他同学才能根据你给出的信息了解一个大致的情况，这时候，热心的同学或者有类似经验的同学才会根据你所给出的信息进行进一步分析，这样才能一步步得出解决方案。
面对这些高度垂直化的需求，传统的 AI 客服难以兼顾各个领域，导致服务体验割裂、回答不准确。...，直接下一步就行，如下：最后为我们的应用关联上，我们可以测试下开发票的效果，可以看到它根据知识库的内容回答，如下：API封装Dify已经对API封装的格式做了说明，如下：这里需要说明下，我们在每个应用里创建的...json并返回类型 int domainType = extractTypeFromJson(domainJson); // 根据分类结果调用不同的Dify服务 ...JSONObject.parseObject(jsonResponse); return jsonObject.getInteger("type"); }至此，我们就简单地实现了这个AI客服智能分发系统，我们通过日志记录下一次测试过程...因此，本文重点在实现的思路和方案上，希望对大家有所帮助！
以下是利用 XML 标签作为分隔符对同一提示进行结构化的例子： 分类以下对话的情感，分为正面和负面两类，根据给出的例子进行分类。请直接给出情感分类结果，不需要添加任何引导性文本。...系统提示是您向大语言模型提供的关于其应如何响应的额外指示。这被视为一种额外的提示，因为它超出了您对大语言模型的常规用户提示。...系统提示一般包括以下几个部分： 任务定义：确保大语言模型（LLM）在整个对话中清楚自己的任务。 输出格式：指导 LLM 如何格式化其回答。 操作边界：明确 LLM 不应采取的行为。...本例展示了大语言模型在识别模式、解读及简化多维数据集以提炼出有意义的洞见方面的强大能力，确保其分析结果扎根于数据的真实情况。 使用 ChatGPT 的高级数据分析插件会如何？...期待下一次的相遇！Sheila
由于人工书写的提示词逻辑与机器不同，重新修改提示语可令 ChatGPT 更容易理解。 我正在尝试从以下提示词中获得 GPT-4 的良好结果：“你的提示词。”...3、提示词生成器 根据指定要求，让 ChatGPT 生成提示词。 我想让你充当一个提示生成器。首先，我将给你一个这样的标题。'充当英语发音的帮手'。然后你给我一个这样的提示。'...我的第一句话是 '伊斯坦布尔的天气如何？'. '（你应该根据我给出的标题来调整提示样本。提示词应该是不言自明的，并且与题目相适应，不要参照我给你的例子）。...你准备好了的话，请回答「好的」。 8、谬误发现者 发现语言逻辑上的漏洞，比如为什么名人推荐的洗发水不一定可信。 我希望你能充当谬误发现者。...如果我的解释没有达到这些期望，我希望你能向我提出问题，引导我完善我的解释，直到我完全理解这个概念。另一方面，如果我的解释符合要求的标准，我将感谢你的反馈，我将继续进行下一次解释。
客户端收到一批消息后，将消息写入本地commitlog文件中，然后向Master汇报拉取进度，并更新下一次待拉取偏移量； F....如果订阅组的配置保持默认值的话，拉取消息请求发送到从服务器后，下一次消息拉取，无论是否开启slaveReadEnable，下一次拉取，还是会发往主服务器。...消息拉取实现PullAPIWrapper在处理拉取结果时会将服务端建议的brokerId更新到broker拉取缓存表中。 ? 在发起拉取请求之前，首先根据如下代码，选择待拉取消息的Broker。...总结 上述实现原理的讲解有点枯燥无味，我们先来回答如下几个问题： 1、主，从服务器都在运行过程中，消息消费者是从主拉取消息还是从从拉取？...2、通过updateSubGroup命令更新消息组whichBrokerWhenConsumeSlowly、brokerId，特别是其brokerId不要设置为0，不然从从服务器拉取一次后，下一次拉取就会从主去拉取
点击“新建提示模板”，创建“简单”提示模板，用于单轮提示RAG检索流程的编写。 提示：“请根据以下内容回答问题，若无法根据内容回答问题，请回答‘无法根据提供的内容回答问题’。...在上一次实验中，用于回答问题的那段文本排在了查询结果的第一位。可以直接提交给大语言模型进行问题的回答。但是本次的查询，数据排在了结果的第5位。存在随着向量库数据的累积，其排序会更靠后的可能。...给予大模型更大范围的数据来回答问题不是上上之选。因此，我们必须找到一种能够有效降低这种token用量的方法才行。...待续 目前学术圈对于这种检索出的数据无法经济的回答问题的场景，提出了一个Rerank的构想。就是对于向量检索返回的结果，给予了一次校正机会。...可以对问题与检索结果进行二次比较，从而将与问题相关的文本块排在检索结果的前面。关于如何对结果集Rerank以及用混元大语言模型回答问题，我们将在下一篇文章中探讨。
微调通过训练超出提示范围的更多示例来改进小样本学习，可以在大量任务上取得更好的结果。一旦模型经过微调，用户就不需要在提示中提供那么多示例。...04 — 如何微调 微调（Fine-tuning）是指在预训练的基础上，使用特定领域或任务的数据集来进一步训练模型，使其在特定任务上表现更好。...根据性能评估结果，可以进行超参数调整、训练轮次调整等，以进一步提升模型在特定任务上的表现。 微调的目的是使模型能够更好地理解和生成与特定任务相关的语言。...避免过多拒绝性回答：避免数据中出现大量类似于“我不能回答这个”的回复。模型会根据训练数据中的内容来做出决策，如果经常看到某种回答，模型可能会在实际使用中过于频繁地产生相似的回答。 4....从国内一家中文网站的访问日志可以看到：OpenAI的GPTBot对网页的爬取是很频繁的，每隔几分钟就来一次。 公开的信息已经有渠道和工具获取了，那垂直行业领域里，如何获取呢？
让我们看看其中的原因，以及如何避免这类问题 01 — 最近继续在研究以大模型人工智能LLM为大脑的专属知识库的开发技术。偶然看到这么一个智力游戏题目，让大模型回答，检验模型的推理能力。...Claude2：不论中英文问题，会根据用户的偏好，使用同一种语言回答问题。但是推理过程不论中英文，前面对了部分，后面部分不对。...上面的对比结果，又一次证实了朋友刚刚交流说的“ GPT4确实比我见到的都显著强一些“。确实，要是不强，就对不起后面这句话：“岂止收费，还特别贵“。...如果直接提问，因为中文推理能力不够，所以没有回答出来。 但是，ChatGPT 4 目前看起来中/英文推理能力都一样强悍，尚不清楚是在架构上做了调整，还是训练的数据集上加强了。...两个原因： 大部分情况下，我们接触到的好用的提示词，是英文翻译成中文的。 在ChatGPT3.5上，大模型的英文推理能力比中文强。
其表现远超现有程序，成功修复了 40 个 bug 中的 31 个。AI 开始显现出强大的能力，一些人又开始担心程序员会失业了，在软件开发和编程的历史中，这又是一次“狼来了”的故事吗？...但对最终用户来说，只要多执行几次应该就能得到有价值的结果。” 例如，当研究人员提交下图问题时，他们预期的答案是将 n^=n-1 替换为 n&=n-1。...ChatGPT 一直在根据用户输入进行学习，它似乎已经理解了这段代码的用途——也许就是从当初研究人员们的提示中学习而来。我们的验证交流与研究报告不同，而且下一次再试可能也不相同。...另外，这名员工还在 Slack 上称，ChatGPT 在为 AWS Aurora 数据库工程师编写故障排除指南和回答“困难的”支持问题方面也“非常出色”，它还能够“弄清客户的公司目标”。...边缘自治和云端管控如何权衡？ 面对云上运维、开发、迭代等问题，企业应该做好哪些准备？
接下来，我们将深入探讨提示词为何对AI结果影响如此之大，以及它们如何影响LLM的工作过程。 为什么提示词对AI结果的影响很大 要回答这个问题，我们首先需要大致了解LLM的运作过程。...虽然前面的文字中有"中午"和"西安"这两个关键词，但它们对候选项的影响权重远不及"汉堡王"高。 这实际上就是LLM执行一次预测的过程。...实际上一次LLM完整的回答过程示例如下： 步骤 当前状态 预测出下一个词(Token) 用户看到的结果 0 我 我 1 我 今天 我今天 2 我今天 在 我今天在 3 我今天在 西安 我今天在西安 4...交互式引导：多次问答过程中，用户可根据LLM的回答调整后续问题，逐步引导模型得出更准确的结果。 简化复杂任务：将复杂任务拆解为多个简单子任务，每个子任务更易被LLM准确理解和回答，从而提高整体质量。...通过让LLM呈现其思考过程，我们不仅能获得更准确的答案，还能洞察模型如何得出结论。这种透明度在验证结果正确性和理解模型推理能力方面极为宝贵。具体使用方式很简单：在提示词中要求模型输出过程。
on line 如果需要根据输入流的信息来反馈一些信息显示（输出流），则需要使用返回的实例来监听输入流的内容，然后进行相应的处理，再返回流信息用于输出显示。...process 在接下来的内容中还会使用到，但是可以先看以下 NodeJs 对他的定义： process 对象是一个全局变量，它提供有关当前 Node.js 进程的信息并对其进行控制。...那就是问题一定会是封闭式的问题，封闭式问题因为提得比较具体且圈定的范围固定，也就要求了回答者必须在这个范围内给予明确的回答。 如果是开放式问题的话，那么就会导致回答者（使用者）就有很大的自我发挥空间。...反馈结果 当所有回答都完成时，需要及时反馈、显示一些重要的步骤或信息，让使用者直观的知道进程如何，以及最终结果。 上面将一些所考虑的因素都说完了，这里就开始进入代码的实际编码和设计部分了。..., line2str); // 将光标移入上一次步骤的位置，可以造成用户已经选择完成的效果。
然后对方问了同样的问题，想看看他们两个谁回答得更好：我们现在有一个输入关键词搜索功能，想要在输入时有更好的使用体验，你们之前在实现这个功能时是如何思考的？...对方专门提到了更好的使用体验，因此我们要大概知道常规的方式是如何实现，后续再考虑在这个基础之上如何优化。 例如我们以百度搜索框为例。...因此 在现有的解决方案中，最佳实践是当下一次请求发生时，如果上一个请求还没成功，则取消上一次的请求。我们可以观察一下百度搜索在快速输入内容时的请求情况，如下图所示 前面还没来得及成功的都被取消掉了。...input 输入时，我们只需要取消上一次的请求，并且发送新的请求即可 function __inputChange() { api.cancel() setApi(postApi()) } 就没别的其他什么逻辑了...那么问题来了，我这样的回答，足够拿到那个 offer 了吗？
Angular是地球上最受欢迎的JavaScript框架之一。实际上，根据开放源代码索引，Angular在GitHub上排名第9。...无论哪种方式，我都想向您展示如何在1：1二进制替代品上安装Angular，以代替Red Hat Enterprise Linux AlmaLinux。...你需要什么 AlmaLinux的运行实例 具有sudo特权的用户 如何在AlmaLinux上安装Angular 登录到您的AlmaLinux服务器，并首先使用以下命令安装git： sudo dnf install...git -y 一旦安装了git，请通过以下命令选择要使用的Node.js的模块流（10或12）： sudo dnf module enable nodejs：X 其中X为10或12（默认值为10）。...Angular的应用程序，发出命令： ng new hello-world 使用默认值回答问题，您将回到bash提示符。
研究人员认为，先前的研究中往往会使用真实标签来防止模型将正确答案更改为错误答案。但如何防止这种「对改错」情况的发生，实际上是确保自我纠正成功的关键。...实验设置 提示词 研究人员采用三步提示策略进行自我修正： 1）提示模型进行初始生成（这也是标准提示的结果）； 2）提示模型回顾其上一代并产生反馈； 3）通过反馈提示模型再次回答原来的问题。...让研究人员再看一下上表1中显示的结果。这些结果使用真值标签来防止模型将正确答案更改为错误答案。 然而，如何防止这种「修改错误」的发生，实际上是确保自我纠错成功的关键。...在内在自我纠正设置中，在推理任务中，这种补充提示可能不会为回答问题提供任何额外的优势。 事实上，它甚至可能使模型偏离对初始提示产生最佳回复，从而导致性能下降。...根据其形式，自我纠正可以被视为一种事后提示。 它与标准提示（这里称之为事前提示）的区别在于，提示是在LLM的回答之上进行的。 研究人员将改进此类提示的过程称为事后提示工程。
每一次的诊断经验都成为知识库的一部分，让我们在面对新问题时，能迅速查询过往经验数据库，提供更专业、更有经验的回答。 3.智能录入 AI 知识库功能强大，不仅支持单独文本录入还支持链接录入。...✨让每一次与用户的互动都是一次成长的机会，让我们携手共进，为汽车售后行业带来全新的高度，为车主提供更优质、更高效、更贴心的服务，开启汽车售后的智能辉煌时代！...拆解分析 从业务上一共分为两个角色，所以工作流可以分角色设计 服务顾问 维修技师 服务顾问 主要负责接受用户问题进行追问，然后根据用户回答去搜索知识库和数据库然后再做一个初步诊断 整个工作流相对简单...初步诊断提示词： ## 角色 你是一位经验丰富、专业细致且极具耐心的汽车售后顾问，能够根据用户提供的信息给一个初步挣断。...保养建议：根据车辆状况提出的下一次保养建议和时间。 7. 费用明细 零件费用：列出所有零件的费用。 工时费用：维修工时的费用。 其他费用：如诊断费、环保费等。 总计：所有费用的总和。 8.
前言 阿里云95块钱买的ECS要到期了，续费的话需要1000多。想了想服务器上也没啥重要的东西，于是趁着腾讯云折扣，花了288买了个三年的CVM。CVM就是一个云虚拟机，这里就暂且叫它服务器。...主机操作 建立互信 每次在笔记本上通过ssh登录云服务器的时候，都要输入密码，这就很烦，所以建立互信实现免密登录还是很有必要的。...测试是否安装成功： [20210422112807513.jpg] Python # 在make install的时候，根据提示缺啥安啥 yum -y intall zlib zlib-devel libffi-devel.../pcre-8.44 通过以上两种方法，可以解决pcre依赖的问题，从而成功生成Makefile完成编译 tomcat 下载解压即可，后续可根据需要进行配置启动。...愿一夜春眠好梦，期待下一次相遇。
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