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TimePPT 最近回复了

17 小时 22 分钟前

回复了 lurui45 创建的主题 › 问与答 › 大模型能记住所有它训练过的数据吗？

你可以简单理解为，模型的训练阶段，通过学习极大量语料，获得了词元（ token ）间的前后脚出现的概率。

等推理阶段，通过获取上文所有词元组成的 context ，输出最有可能的下一个词。

所以，理论上，如果红楼梦作为了语料进入训练。在 context 足够明确的情况下，让补全红楼梦，是可以做到的。但因为预测的是下一个 token ，那么下一句是否正确，也取决于其他训练语料。甚至还有其他影响，就不多展开了。

如果感兴趣，还是建议找点机器学习、深度学习的科普资料读一下。

18 小时 48 分钟前

回复了 oktp123 创建的主题 › 推广 › 教程：如何从 OpenAI 平滑迁移到 DeepSeek

@Livid 推广

1 天前

回复了 felix9ia 创建的主题 › Web Dev › 应不应该把主键 id 暴露在 url 上？

@chendy 完全同意，其实主要问题就是推断业务增长情况，和遍历爬虫（一个冷知识：QQ 邮箱的数字 @qq.com 也有类似问题所以一开始入信反垃圾策略就很严格），其他没啥大问题。

我新项目一般数据库用 PostgreSQL ，唯一 id 使用 uuidv7 ，传给前端 url 外显时候使用 url safe 的 base64 显示了，除了丑点没啥其他副作用。

2 天前

回复了 easychen 创建的主题 › 分享创造 › 写了个小工具，可以导入 GitHub Star 的仓库，然后按语义进行搜索

这个实用，感谢！

5 天前

回复了 ly1878 创建的主题 › OpenAI › 只问一个简单问题，如何让 AI 的回答不要*杜撰*？如果可以请分享下提示词技巧。

不用想了，你这需求是事实性信息查询，且有一定实效性（地名、地址、电话都会随着时间变化），没有外部算法工程约束的情况下，大模型幻觉是不可避免的。最好就是结合外部权威信息作为 context ，让模型去做整理（ Long context input or RAG ）

5 天前

回复了 Lockroach 创建的主题 › 问与答 › 现在的 AI key 主流应用场景是什么

@idealhs 确实，国内的几家都容易这样……我日常翻译插件直接用 OpenAI 的 key 了

5 天前

回复了 Lockroach 创建的主题 › 问与答 › 现在的 AI key 主流应用场景是什么

@TimePPT 或者 dify 搭个 workflow 跑些基于 LLM 的自动化任务？