Peter Piekarczyk

Peter Piekarczyk

6,743个推特粉丝

关注

@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。

Peter Piekarczyk

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

当你的朋友请你评价他那款「氛围编码」应用程式时

Peter Piekarczyk

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😂

Peter Piekarczyk

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

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

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。

Peter Piekarczyk

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

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。

Loading..