我的LLM陈词滥调高亮器现在支持38种模式
Simon Willison 更新了他的 LLM 陈词滥调高亮器,现在能识别 38 种常见模式,帮助写作者避免使用陈词滥调。

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很多人说 Gauntlet Loops 不适用于没有现实世界对应物的构建(例如 Claude of Duty 是针对 CoD 进行基准测试的)。在这种情况下,只需使用 gpt-image-2 生成你正在构建的物体的图像!试试看效果如何。
推荐阅读《Python深度学习》第15-16章,在线免费获取。第15章对点积注意力机制的原理给出了极佳的解释。
作者指出当前智能体框架(如Codex、Cowork)处理文档时采用两遍法:先用轻量解析工具快速过滤,再用VLM对相关页面进行精细OCR。但现成工具存在成本高、精度不足等问题,因此推荐自家LiteParse和LlamaParse作为替代方案。
作者发布了一个关于Claude水印机制的详细讲解视频,涵盖LLM采样、伪随机数生成、水印与采样关系、水印对文本质量的影响、去除水印方法、锦标赛采样以及无需重跑LLM即可检测水印等内容。

Fable 展示了一个用数学程序化生成的 twigl 着色器,能够渲染《黄衣王》中的失落卡科萨场景,并附带了视频演示。