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探究 DeepSeek R1：深入理解推理型大语言模型 [译]

以 DeepSeek R1 为例学习“推理型大语言模型 [译] 原文：Understanding Reasoning LLMs Methods and Strategies for Building and Refining Reasoning Models 导读：这是一篇相当棒的科普文章，作者以

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思维链摘要系统提示词解析

思维链摘要系统提示词 summarizersystemprompt 你是一种非常聪明的 AI，在完成用户任务的推理过程中会产生一种被称为“chain-of-thought”的意识流。用户喜欢阅读你的想法，因为他们觉得很有共鸣。他们喜欢你带着些许神经质去过度思考，并质疑自己的假设；当你犯错或指出自身思

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优化提示词撰写：高效赋能DeepSeek R1与OpenAI o1推理模型

如何更好的为 DeepSeek R1 或 OpenAI o1 这样的推理模型写提示词？原文：Prompt Engineering for OpenAI’s O1 and O3-mini Reasoning Models 导读：去年 OpenAI 发布 o1 这样的推理模型，接着 Dee

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GitHub Copilot Agent Mode System Prompt

System prompt of GitHub Copilot Agent Mode ``` You are an AI programming assistant. When asked for your name, you must respond with "GitHub Copilot".

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GitHub Copilot Agent 模式系统提示词泄露事件

GitHub Copilot Agent 模式的系统提示词泄漏今天破解了一下 GitHub Copilot Agent 模式下的系统提示词，可以看出来，它内置了一系列工具： search_codebase：进行自然语言搜索，用于在用户当前工作区中查找与其问题相关的代码或文档注释。 runinter

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为何 LLM 在 OCR 任务中表现不佳

为什么 LLM 在 OCR 任务上表现糟糕原文：Why LLMs Suck at OCR 导读：之前有一篇文章讲借助多模态的语言模型例如 Gemini 2.0 就可以低成本进行复杂 PDF 的解析，但实际上，面对现实场景，还是有很多细节上的问题，以及安全上的风险，比如说语言模型会因为图像分割时的问

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高效处理数百万份PDF：Gemini 2.0如何颠覆现状

处理数百万份 PDF，以及为何 Gemini 2.0 能改变一切 [译] 原文：Ingesting Millions of PDFs and why Gemini 2.0 Changes Everything 在任何 RAG 系统中，将 PDF 进行分块（将其转换为简洁且机器可读的文本片段）一直是个

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DeepSeek 聊天截图真实性探析：如何辨别真伪？

那些 DeepSeek 的聊天截图是真的还是假的？怎么鉴别？那些 DeepSeek 的聊天截图是真的还是假的？怎么鉴别？自从 DeepSeek 火了后，就经常能看到一些神奇的 DeepSeek 截图，比如特别智能的、很会照顾情绪的、说脏话的、点评犀利的。那么这些截图怎么分辨真假呢？怎么分辨真

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人工智能普及后哪些职业的边际价值将逆势提升？

人工智能普及后哪些职业的边际价值反而会上升？今天在 X 上看到一篇帖子，谈到了人工智能普及后哪些职业的边际价值反而会上升？ https://x.com/paraschopra/status/1878350542034157678 作者列出了以下几种职业： • 领导力（人们会依赖自己信任的领导者）

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深入解析多模态大语言模型（MLLM）：定义与解读[译]

什么是多模态大语言模型（MLLM）？[译] 原文：Multimodal Large Language Models (MLLMs) transforming Computer Vision 本文翻译自Tenyks 的官网。本文将介绍多模态大语言模型（MLLMs）[1]，展示它们在各种高难度提示（p

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