“煽风点火”让大模型“卷”起来的提升性能的套路

近日,一名网友分享了一种通过巧妙利用不同AI模型之间的‘竞争’心理来提升AI输出效果的方法,具体步骤包括:选择任务→交给第一个AI(如ChatGPT)→将结果复制粘贴给第二个AI(如Claude),并要求其改进表现→再继续挑战第三个AI(如Grok)。这种方法已经得到了很多网友的验证和认可。

官方最新指南:如何用 Cursor 玩转大型代码库!

Cursor 官方发布指南,介绍如何处理大型代码库中的复杂性。包括使用 Chat 模式快速熟悉代码、设置包含项目结构选项提高性能、为领域特定知识编写规则、确保新协作者理解上下文、使用格式化模板及规则、计划大型更改并使用 Ask 和 Agent 模式。

从高校到产业:的AI大事件!

Datawhale 在多个方面开展了活动,包括AI+X高校行、Un-AI主题活动和万人规模的AI人才汇聚春训营等。还发布了面向中小学的开源AI通识课,并推动了《Joy RL:强化学习实践教程》的出版。此外,Datawhale 还上线了个人中心功能。

扩大 LLM 能实现 AGI吗?

计算机科学家Stuart Russell认为大型语言模型(LLM)不会导致通用人工智能(AGI),多数AI研究人员也持相似观点。Russell预测未来AI公司会探索替代方法,政府可能不会采取行动。他认为最坏的情况是「切尔诺贝利规模的灾难」,需要人类醒来并采取措施。