4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAcClaude Code则不同，通过写项目文档、做开发计划等优化流程，给AI更多上下文，大幅降低出错率。作者以开发“提示词管理助手”为例，详细展示五步实操过程，还贴心准备指令速查宝典 ...
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Kimi+官方智能体后台提示词大全 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R66TwyzWhiQuOgkIuyec5N2Zn1g会分析用户的需求，设计一个结构清晰、符合逻辑的Prompt框架，确保分析过程符合各个学科的最佳实践。 通过精心构思、富有想象力并经过优化的提示语能够充分挖掘Kimi的潜力。
《韩国明确AI生成内容不受版权保护，原因是什么？》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Gn5owxyuWi8SS7kS9MdcAPgmn3e/al2023 年10 月6 日. 【微软十一月推出人工智能芯片AI Chip】. 以戒掉对英伟达的GPU 依赖。微软从2019 年开始研发 ...
【多Agent】MetaGPT学习教程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/MJDDwySWEibeJSkOzJocTC5InGh项目简介课程说明：Hugging Multi-Agent 是一套专为期望深入了解并实践多智能体系统的开发者设计的实用指南。基于国内领先的多智能体框架MetaGPT（iclr 2024 oral） 旨在 ...
Kimi+26个提示词（官方提示词） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/SwjBwhYCAieLgzk1v0qcHbBnnb8这是一套从入门到精通的AI实操教程。内含上百个AI应用与实践案例，配套超500个 ... 2. 根据视频教程中的写作技巧，拆解小说中的事件团，识别多层危机（评为低，中 ...
深度学习：强大的神经网络学习 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Af76wZbh4i4YvtkOkDvc56D2nZc/a7**表征学习（Representation Learning）是一种自动化地从原始数据中学习有效的特征表示的方法。**它通过深度神经网络等模型，从原始数据中自动学习层次化、抽象化的特征表示， ...
得到品控手册9.0 学习笔记 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Q83jwGg1Ti5S5qkUsn9cMj23nij将优质内容转化为优秀产品的过程涉及从理论到实践的一系列步骤。 首先，好内容 ... 答疑环节应以问题拆解、解法提供、具体步骤说明、知识点回扣和案例迁移五个 ...
李继刚等的prompt最佳实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd让GPT生成VBA代码, 在PPT中直接生成PPT内容的Prompt，初步试过是能跑通的, VBA直接粘进PPT, 运行就可生成. # Role:PPT 生成器## Profile: - author: 李继刚- version: 0.1 - ...
10月AGI技术月报下篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/QqHQwn3yJiVj27kacgYc50pgnId为何Tokenization 重要Tokenization 是一种将自然语言分解成模型可以理解的“tokens”过程。LLMs 能够解析这些tokens 从而捕捉语言的细微差别。Tokenization 不仅关乎文本 ...
AI日日新（更新中） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/SswEwb5AwiBP0bk5RUzcAdBwnbd1、Anthropic：从入门到精通交互式提示工程教程. 一句话评论：. 全部是由Jupyter ... 拆解”成一个25秒的图像绘制过程视频. 更多可看：. https://lllyasviel.github.io ...