AI教程

AI 不再是一个未来主义的概念——它是一个改变游戏规则的东西，正在重新定义开发人员的工作方式。从编写代码到设计界面、分析数据、制作文档，甚至审查拉取请求，AI 工具正在使复杂的任务更快、更智能、更高效。但是随着大量 AI 驱动的解决方案可用，如何知道哪些值得你花时间？🤔 在这篇博客中，我们深入探讨了 11 种正在塑造开发工作流程未来的突破性 AI 工具。让我们来探索这些工具如何提高你的工作效率并提升您的项目！ 1、Cursor：AI 驱动的编码助手 说到编码，作为一个强大的 AI 驱动代码编辑器占据了中心位置。想象一下拥有一个虚拟助手，它不仅可以自动完成你的代码，还可以生成整个部分，帮助调试错误，并协助无缝构建整个应用程序。 Cursor 的突出功能是它能够理解你的工作流程并提供上下文感知建议，从而显着缩短开发时间。它超越了基本的编码辅助，通过集成 AI 代理工作流程来帮助你轻松导航和优化你的应用程序。 为什么它很棒： 上下文代码建议和生成。 AI 驱动的调试，可实现更清洁、更高效的代码。 工作流程自动化，可更快地构建完整的应用程序。 2、v0：使用 AI 彻底改变设计 设计师们，…

随着对 AI 驱动应用程序的需求不断增长，大型语言模型 (LLM) 已成为各个领域的重要工具。然而，大多数这些模型都需要强大的 GPU 才能有效运行，这使得许多用户无法使用它们。 并不是每个人都能买得起高端 GPU，而且从长远来看，云服务的成本可能很高。在 CPU 上运行 LLM 提供了一种扩大可访问性的替代方案，允许更多用户在现有硬件上利用 AI。本指南探讨了在 CPU 上有效使用 DeepSeek R1 的方法。 1、使用 Ollama Ollama 是一个平台，允许在本地设备（包括基于 CPU 的系统）上推断大型语言模型。要使用 Ollama 运行 DeepSeek…

DeepSeek 引发的股市抛售是盲目恐慌，还是终结的开始？ 本文是许多精彩对话的产物。我无法一一列举你们所有人，但要特别感谢我的朋友 Eric Flaningam 和 Andrew Gillies。你们俩总是提出非常具有挑战性的问题，并拥有最敏锐的见解，这迫使我变得更好。我很幸运能和你们成为朋友。我欠你们两个大大的吻，感谢你们给我的所有想法。 自从 DeepSeek 推出他们的推理模型 R1 以来，很多人都在试图弄清楚它将如何影响人工智能市场。美国市场立即的反应是恐慌和看跌，因为DeepSeek 的廉价训练成本和使用较旧的 GPU 提出了一个重要问题——我们是否高估了 GPU 在训练 AI 中的价值？ 如果任何人都可以复制模型，那么是什么建立了忠诚度？尤其是考虑到蒸馏的性能——它可以让较小的模型以一小部分成本复制更强大的模型；导致 LLM 领域出现激烈的价格战——似乎 LLM 注定会成为利润率低的商品。 如果人们可以以极低的价格复制他们的研究，这说明了美国的地缘政治地位如何？ 正如你可能想象的那样，这并没有导致市场前景非常乐观- 在本文中，我将消除干扰，帮助你理解以下重要问题-…

上周，我分享了如何构建将文档转换为幻灯片的工具。今天，我将深入研究我在 AI 的帮助下构建的另一个工具——SEO 描述工具。我将带你到幕后，分享从开发过程中获得的关键经验教训和见解。 1、演示 步骤 1：将新闻通讯草稿粘贴到工具中 → 提供关键字 → 生成 步骤 2：生成三个选项 → 选择一个 → 复制并粘贴到设置中 生成三个选项并使用一个 完成。就这么简单。 2、问题 为什么要构建 SEO 描述工具？ 对于旨在提高文章自然覆盖率的博主来说，这是一项繁琐但有用的任务。 SEO 描述，也称为元描述，是 Google 搜索结果页面上文章的简要摘要。…

如果你正在寻找最佳的 Chrome 扩展程序来提高开发人员的工作效率，那么您来对地方了。 Chrome 扩展程序对 Web 开发人员很有帮助。它们使你的工作更轻松、更快捷、更愉快。你可以把它们看作是可以修复代码、检查网站速度或发现设计错误的小帮手。 这些扩展程序可以节省你的时间，让你专注于创建出色的网站。无论你是初学者还是专家，它们都可以提高你的工作效率并减轻压力。 有了合适的扩展程序，你就可以感觉自己像专业的 Web 开发人员。 让我们来看看一些值得尝试的最佳扩展程序： 1、Wappalyzer 你遇到过这种情况吗？你访问了一个看起来很酷的网站，想知道创建它使用了什么技术栈和工具。 是一款完美的 Chrome 扩展程序，可以为 Web 开发人员和营销人员解决此问题。它可以帮助你查看网站的工具和技术，例如其 CMS、电子商务平台或支付系统。 它甚至可以让你监控网站技术栈的变化并验证电子邮件地址。使用 Wappalyzer，您可以在构建网站的同时更快地工作。 2、Side Space 作为开发人员，我们经常在搜索文档和资源时同时处理多个选项卡，导致浏览器混乱且难以管理。 通过在侧面板中垂直组织选项卡来简化此过程，从而可以轻松地对它们进行分组和切换。 AI 支持的选项卡分组会自动按域或自定义标准对选项卡进行分类，帮助你保持专注。…

你知道，成为 UI/UX 设计师就像在用每个项目讲述一个故事。 这不仅仅是设计一些花哨或好看的东西，而是创造人们可以感受、记住和联系的体验。 我们不只是在构建网站或应用程序，我们还在创造一些触动人们生活、满足他们需求并为他们提供愉快无缝体验的东西。 但说实话，有时即使是我们中最好的人也需要一点额外的帮助。 无论我们多么努力，有时我们都需要合适的工具来确保我们的故事完美地进行。 而这正是 AI 工具发挥作用的地方，它让我们的生活变得更轻松。 AI 工具就像设计师的创意伴侣。它们在幕后默默地处理繁重、耗时的任务，让我们专注于真正需要创造力和人性化的部分。 在本文中，我将讨论对我的工作流程至关重要的 10 大 AI 工具。 每个工具都有独特的用途。我在工作中遇到新挑战时发现了这些，我将分享我如何在不同的客户项目中使用它们。 每个客户都有独特的要求，每个项目都有自己的挑战。 每次挑战，我都学到了新的东西。 例如，客户需要在短短几天内建立并运行一个网站，而 AI 工具帮助我在创纪录的时间内建立了一个专业的网站。 然后，另一个客户需要为他们的金融科技应用设计一个现代而有凝聚力的调色板，而一个人工智能工具引导我找到了与他们的品牌形象完美契合的颜色组合。 这些经历让我明白，设计不仅仅是创造力！它还涉及知道何时以及如何使用正确的工具来获得最佳结果。 人工智能工具不仅能让我们的工作更快，还能让我们变得更好。 它们节省了我们的时间，提高了我们的效率，让我们专注于重要的事情，创造出有意义的、以用户为中心的设计。 每种工具都为我们提供了所需的支持，让我们能够更深入、更有影响力地讲述我们的设计故事。…

这篇文章将首先介绍如何使用 DSPy 从头开始​​创建代理。 本文的目的是教育，不要将其用于生产。这是对如何处理它的探索。 我所说的代理是什么意思？行业中有很多不同的定义，我使用… 可以做事的独立（相对）代理 他们可以使用工具。 他们可以计划和执行任务。 在这篇博文中，我将尝试在 DSPy 中构建代理。这实际上更像是一个代理“框架”，但你明白我的意思。 本教程的目标是指导你完成使用 DSPy 构建简单代理应用程序的过程。由于 DSPy 不是代理框架，因此这实际上更像是一篇“DSPy 为你提供什么和不为你提供什么”类型的帖子。 在本篇文章结束时，你将了解计划、工作者和工具等关键概念，以及它们如何协同工作以创建功能性代理系统。 注意：这与 reAct 之类的东西完全不同。这是我们在较低级别从头开始定义代理。 1、设置环境 我们将首先为我们的 DSPy 代理应用程序设置必要的环境。首先，我们将加载自动重新加载扩展以确保我们的代码更改会自动重新加载。 我们将加载环境变量，定义我们的模型。 from dotenv…

“如果你想知道未来在哪里创造，那就去寻找语言被发明和律师聚集的地方。”——斯图尔特·布兰德 这对于人工智能来说当然是正确的。让我们把[律师]放在一边，专注于文字。（虽然法律和文字通常无法分开！） 任何为广大读者撰写有关AI的文章的人都会发现自己一遍又一遍地解释相同的术语。你无法知道读者会把什么带到一篇文章中，而该领域的发展速度让专家们感到困惑，他们对常用术语的含义争论不休。 这种定义的重复启发了为我的网站创建AI词汇表。这是一项正在进行的工作，有大量积压工作，但今天我想分享它是如何开始的，使用DSPy、Claude 3.5 Haiku 和一些 Jekyll 功能。 我的网站是一个 Jekyll 网站。Jekyll 是一个用 Ruby 编写的静态博客引擎。所谓“静态”，是指没有服务器，只有文件。这些文件是使用 Jekyll 软件生成和组装的，解析我所有的 markdown 文件和 HTML 模板以构建完整的站点。 我们将创建一个小型 Python 脚本，该脚本将准备并将所有这些 markdown 帖子通过 LLM 传输，以便识别潜在的词汇表术语和定义。…

你是否一直想利用 Cursor AI 的强大功能而又不必花费太多？你来对地方了！本指南将引导你通过使用开源大型语言模型 (LLM) 在本地设置 Cursor AI。让我们开始吧！ 1、安装Cursor AI 访问 并按照安装说明进行操作。安装完成后，登录到你的帐户。 2、设置LLM Studio 从 下载并安装LLM Studio。使用图形界面下载最适合你计算机配置的模型。在这个指南中，我们将使用 Qwen2.5 7B Instruct 1M。你也可以使用以下命令通过Ollama： ollama run qwen2.5-coder 查看模型详情。 3、加载模型 一旦模型下载完成，将其加载到LLM Studio中。现在你可以开始使用了！…

无论你对DeepSeek有何看法，它现在已经在游戏中了，并且是一个值得评估的实用选项！为了做出明智的决策，在特定需求背景下评估DeepSeek与其他LLM。 在这篇文章（以及相应的）中，我将引导你如何在Vertex AI端点上部署DeepSeek模型并使用Langchain构建ReAct Agent，以便你可以评估其性能。 构建自定义LLM包装器 为了连接Vertex AI上的DeepSeek和LangChain框架，我们首先创建一个自定义LLM包装器： class CustomLLM(LLM): model_name: str = Field(default="vertex-ai") generation_config: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict) @property def _llm_type(self) -> str: return "custom-vertex-ai" def _call(self, prompt:…