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Peter Piekarczyk
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@Backpack. Building web3 for mobile. Founded @draftbit Angel / Advisor
动态
Peter Piekarczyk
我现在花在人工智慧上的大部分时间都用来研究如何让AI自主运行,无需任何人为干预就能连续工作数小时。 有时候效果很好,有时候却完全失败。 我学到的最重要的一点是,你需要正确的测试案例来验证工作的有效性: 构建是否通过?这是一个很好的第一步。
Peter Piekarczyk
从零开始写一个代理编排器比想像中要难得多。我的流程还不错,但有很多随机出现的极端情况需要考虑,因为代理商有时会失控。 不过,有时候直接终止会话并重新启动比再写一百行程式码要有效得多。
RAILS
9.08%
Peter Piekarczyk
03-26
我创建了一个名为「程式码库学习」的技能,它能帮助我以程式码为权威来源,深入理解程式码库。 这项技能会自动复制程式码库,并为你快速产生一个心智图。 虽然它会参考文档,但为了确保万无一失,它也会对照程式码进行验证。
Peter Piekarczyk
03-06
当你的朋友请你评价他那款「氛围编码」应用程式时
Peter Piekarczyk
03-01
OpenAI 和 Anthropologie 应该直接收购 GitHub,打破所有法律,用真正的生产代码进行训练,否则这些模型会毁灭社会。 许多所谓的「员工级」模式的来源显而易见,绝对不是来自那些受制于各种限制和多年维护的程式码库! 在此之前,除非你想毁掉你的公司,否则请动动脑子😂
ANTHROPIC
4.36%
Peter Piekarczyk
02-26
Gemini 的 3D 打印模型制作能力真是太棒了!它一次就打印出了一个可以放在桌上的手机收纳盒。 我有很多手机用来测试,收纳起来把我的桌子搞得一团糟😅
Peter Piekarczyk
02-24
作为一名 React Native 开发者(iOS 和 Android 平台都适用),最糟糕的事情莫过于面对一堆乱七八糟的手机线缆。 要想保持桌面整洁有序,所需的整理工作量足以让近藤麻理惠都自愧不如。
Peter Piekarczyk
02-19
主题贴
#主题贴#
谷歌刚刚证明了一个提高搜寻提示准确率的简单技巧:直接贴两次就行了😂 <指令 + 输入> <指令 + 输入> 研究表明, Gemini Flash Lite 的准确率随著重复使用从 21% 跃升至 97% 🤯 这与重复无关,而是与这些单向模型的运作方式有关。传统上,较早的标记无法看到较晚的标记。因此,标记 #5 甚至在标记 #100 被处理之前就已经被冻结了。 但是,如果您重复输入提示讯息: [查询 ABCD] [查询 ABCD] A2 可以回顾第一部分的 D1,并给出更有力的答案。 野东西 这种方法对非推理模型非常有效。但对推理模型则效果不佳。
LITE
0%
Peter Piekarczyk
02-19
每个 JavaScript/React 库都旨在支持 80% 的性能极端情况。 除此之外,就得靠你自己了。
Peter Piekarczyk
02-19
我老婆气疯了,因为我安装了github.com/PeonPing/peon-ping…,现在她整天听到的都是“工作工作”和“乐意效劳”的咕哝声。
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