نصائح حول أدوات الذكاء الاصطناعي | أصلي، ترجم بواسطة AI
-
انسخ مثال الكود إلى Cursor، واستخدم التعليقات لتوفير السياق.
-
في منطقة هونغ كونغ، يُسمح باستخدام خدمات DeepSeek أو Mistral، بينما لا يُسمح باستخدام ChatGPT أو Claude أو Gemini.
-
سياسة API للمنطقة هي تقريبًا نفس سياسة التطبيق.
-
استخدم Cursor بدلاً من Visual Studio Code.
-
لا تزال هناك حالات تحتاج فيها إلى استخدام Visual Studio Code، مثل سيناريوهات محرر دمج git، حيث ما زلت أستخدم
git config --global core.editor "code --wait". -
بدءًا من يوم إصدار Deepseek V3، لن نحتاج إلى الاشتراك في أي أدوات ذكاء اصطناعي.
-
استخدم Gemini أو Grok لإنشاء صور احتفالات بالأعياد باستخدام نصوص مثل “أنشئ صورة سعيدة للعام الجديد للثعبان القمري مع تضمين أسماء نصية”.
-
في بعض الحالات، حتى عند تقديم النص الأصلي لنماذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء جدول، قد تختلف بعض الأماكن في المخرجات عن المدخلات. على سبيل المثال، عند استخدام نموذج Deepseek V3 في Cursor لإنشاء جدول لقائمة pip، قد يتضمن إصدارات مثل
1.极狐0. هنا،极狐تشير إلى منصة GitLab الصينية. -
عند استخدام Deepseek أو Mistral API لترجمة العناوين مع نصوص مثل
أنت مترجم محترف. أنت تترجم ملف markdown لمقالة مدونة Jekyll من الإنجليزية إلى الصينية. {text}، قد يؤدي ذلك إلى ترجمات خاطئة. بالإضافة إلى النص الذي تقدمه، غالبًا ما يتضمن المخرج ترجمة زائدة. -
على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي في Cursor تعطي أحيانًا نصًا صحيحًا جزئيًا، يمكننا قبوله، حيث يمكننا إضافة تعليمات متابعة تجعل نماذج الذكاء الاصطناعي تعيد توليد الأجزاء الصحيحة.
-
تجنب تقديم سياق زائد لنماذج اللغة الكبيرة إذا كان من غير المحتمل أن يكون مفيدًا. على سبيل المثال، عند إنشاء أسطر حوار محادثة، تجنب تقديم 100 نقطة حول موضوع ما. نماذج اللغة الكبيرة تحتوي بالفعل على كميات هائلة من البيانات.
-
عند تقديم سياق وافٍ لمهام مثل الترجمة أو إنشاء كلمات أغاني حوارية، تجنب استخدام ميزات سلسلة الأفكار، حيث يمكن أن تكون بطيئة وتؤدي إلى استجابات مطولة أو غير مفيدة.
-
إحدى الطرق لاختبار ما إذا كان بإمكان روبوت المحادثة اتباع تعليمات المستخدم هي أن تطلب منه شرح شيء ما باللغة الإنجليزية ثم متابعة الإدخال باللغة الصينية، وملاحظة ما إذا كان روبوت المحادثة يحافظ على مخرجه باللغة الإنجليزية.
-
بدلاً من تقديم السياق لنماذج LLMs، قم بضبط نموذج بناءً على مجموعة كبيرة من النصوص أو الأكواد، ثم استخدم النموذج المضبوط.
-
استخدم روبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي بالتناوب لمدة أسبوع حتى تتمكن من فهم اختلافاتها. لا تلتزم بأداة ذكاء اصطناعي واحدة أو الأفضل إذا كنت ترغب في تعلم المزيد.
-
إنه ممتع أن تفتح Grok و Gemini و ChatGPT و Deepseek و Mistral و Perplexity و Claude معًا، وتفتح العديد من علامات التبويب معهم، وتقرأ إجاباتهم، ثم تطرح الأسئلة. يمكننا مقارنة الإجابات أو متابعة طرح الأسئلة بناءً على اهتماماتنا.
-
إذا كانت المهمة هي تلخيص مقاطع فيديو YouTube، استخدم Gemini أولاً؛ إذا كانت تتضمن معلومات من X، استخدم Grok أولاً.
-
تصبح الكتب أقل وأقل فائدة. استخدم روبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي لقراءة كتاب؛ يمكن أن تزودك بالفصل الأول أو الفصل الثاني، أو ملخص، أو مقدمة لكتاب.
-
بدلاً من استخدام التفكير العميق أو سلسلة الأفكار (CoT) لحل المشكلات الصعبة، يمكنك أحيانًا تبسيط المشكلات للسماح للنماذج القياسية بحلها.
-
اللغة مهمة عند الدردشة مع الذكاء الاصطناعي، خاصة عندما يتعلق الأمر بمناطق أو مجالات محددة. استخدام المعرفة المحلية ذات الصلة يمكن أن يساعدك في العثور على معلومات أكثر دقة—على سبيل المثال، حول كيفية الحصول على بطاقة هوية أو تسجيل مركبة.
-
عند العمل مع أحدث المعلومات—مثل المكتبات أو الأكواد أو الوثائق التي تم إصدارها حديثًا—من الأفضل التحقق مع عدة روبوتات دردشة ذكاء اصطناعي، حيث قد تختلف نقاط قطع المعرفة والاستجابات بطرق دقيقة.