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模型Prompt调优的实用技巧与经验分享

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转载自：模型Prompt调优的实用技巧与经验分享阿里妹导读本文详细阐述了prompt的设计要素，包括引导语、上下文信息等，还介绍了多种prompt编写策略，如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等，旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化，可逐步实现更优的prompt设计。

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转载自：跟GPT4o、o1拜拜，Gemini2.0取代了我的AI应用们一时free一时happy，一直free一直happy 上线一周， gemini-2.0-flash-exp、gemini-2.0-flash-thinking-exp 已经成为了我日常对话频率最高的模型之一。看着名字很长，

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转载自： AI智能体研发之路-模型篇（一）：大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用博客导读：《AI—工程篇》 AI智能体研发之路-工程篇（一）：Docker助力AI智能体开发提效

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转载自：架构实操：画好一张业务模型图阿里妹导读本文以SDK设计的角度分析了如何构建一张属于SDK的各个业务的模型图。引言这个话题源自于SDK部门设计标准的推导。我看过很多介绍技术模型的文章，大部分都是介绍从实体的角度如何画技术架构图。但真正介绍业务能力相关的业务模型却很少。这是因为业务的抽

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转载自： JVM核心知识体系阿里妹导读本文从JVM的最小元素类的结构出发，介绍类加载器的工作原理和应用场景，思考类加载器存在的意义。进而描述JVM逻辑内存的分布和管理方式，同时列举常用的JVM调优工具和使用方法，最后介绍高级特性JDPA框架和字节码增强技术，实现热替换。一、问题 1、如何理解类

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转载自： IDEA的画图神器来了，比Visio快10倍！引言大家好，我是苏三，最近在做系统设计的时候，发现要画不少时序图，以前我用的最顺手的工具是draw.io，后来也尝试了语雀自带的画图工具，感觉画画简单的图还行，但是复杂一点的，就比较吃力了。哎，这条线怎么又歪了？布局怎么又乱了？这个条怎么

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转载自：我在阿里做技术PM-如何做好技术pm 阿里妹导读本文作者分享了自己做pm多年的实践经验，从什么是pm到如何做好技术pm做出了详尽的解答。前言工作已经很多年了，最近受邀分享一下如何做好技术pm，所以也就有了此文。并不是说自己做的有多好，有一些实践经验分享出来和大家一起探讨一下，也非常欢

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转载自： Apache Celeborn 在B站的生产实践背景介绍 Shuffle 演进随着B站业务的飞速发展，数据规模呈指数级增长，计算集群也逐步从单机房扩展到多机房部署模式。多个业务线依托大数据平台驱动核心业务，大数据系统的高效性与稳定性成为公司业务发展的重要基石。如图1，目前在大数据基础架

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转载自：链路诊断最佳实践：1 分钟定位错慢根因阿里妹导读本文聚焦于线上应用的风险管理，特别是针对“错”（程序运行不符合预期）和“慢”（性能低下或响应迟缓）两大类问题，提出了一个系统化的根因诊断方案。线上应用风险主要分为“错”、“慢”两大类。其中“错”的原因通常是程序运行不符合预期，比如 JV

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转载自： MySQL 5.7 - 通过 BINLOG 恢复数据日常开发，运维中，经常会出现误删数据的情况。误删数据的类型大致可分为以下几类：使用 delete 误删行使用 drop table 或 truncate table 误删表使用 drop database 语句误删数据库使用 r