Herramientas de IA Consejos | Original, traducido por IA
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Copiar el código de ejemplo en Cursor y usar comentarios para proporcionar contexto.
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En la región de Hong Kong, es aceptable usar los servicios de DeepSeek o Mistral, mientras que no es aceptable usar ChatGPT, Claude o Gemini.
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La política de API de una región es aproximadamente la misma que su política de aplicación.
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Usar Cursor en lugar de Visual Studio Code.
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Todavía hay casos en los que necesitas usar Visual Studio Code, como en escenarios de editor de fusión de git, donde aún uso
git config --global core.editor "code --wait". -
A partir del lanzamiento de Deepseek V3, ya no necesitamos suscribirnos a ninguna herramienta de IA.
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Usar Gemini o Grok para generar imágenes de celebración de festivales con indicaciones como “Generar una imagen de Año Nuevo Lunar de Serpiente Feliz con nombres de texto incluidos”.
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En algunos casos, incluso cuando se proporciona el texto original a los modelos de IA para crear una tabla, algunos lugares en la salida pueden diferir de la entrada. Por ejemplo, al usar el modelo Deepseek V3 en Cursor para generar una tabla de pip list, puede incluir versiones como
1.极狐0. Aquí,极狐se refiere a la plataforma de GitLab china. -
Al usar la API de Deepseek o Mistral para traducir títulos con indicaciones como
Eres un traductor profesional. Estás traduciendo un archivo de markdown para una publicación de blog Jekyll del inglés al chino. {texto}, puede llevar a traducciones incorrectas. Además del texto que proporcionas, la salida a menudo incluye traducción excesiva. -
Aunque a veces los modelos de IA en Cursor dan texto parcialmente correcto, podemos aceptarlos, ya que podemos agregar instrucciones de seguimiento que harán que los modelos de IA regeneren las partes correctas.
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Evitar proporcionar contexto excesivo a los grandes modelos de lenguaje si es poco probable que sea útil. Por ejemplo, al generar líneas de diálogo conversacional, evita proporcionar 100 puntos sobre un tema. Los grandes modelos de lenguaje ya contienen vastas cantidades de datos.
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Al proporcionar suficiente contexto para tareas como traducción o generación de letras de diálogo, evita usar las características de cadena de pensamiento, ya que puede ser lento y llevar a respuestas verbosas o poco útiles.
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Una forma de probar si un chatbot puede seguir las instrucciones de un usuario es pedirle que explique algo en inglés y luego continuar la entrada en chino, observando si el chatbot mantiene su salida en inglés.
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En lugar de proporcionar contexto a los LLMs, ajusta un modelo basado en un gran conjunto de datos de texto o código, y luego usa el modelo ajustado.
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Usa los chatbots de IA por turnos durante una semana para que puedas entender sus diferencias. No te quedes con una herramienta de IA o la mejor herramienta si quieres aprender más.
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Es divertido abrir Grok, Gemini, ChatGPT, DeepSeek, Mistral, Perplexity y Claude juntos, abrir muchas pestañas con ellos, leer sus respuestas y luego hacer preguntas. Podemos comparar las respuestas o seguir haciendo preguntas según nuestros intereses.
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Si la tarea es resumir videos de YouTube, usa Gemini primero; si implica información de X, usa Grok primero.
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Los libros se están volviendo cada vez menos útiles. Usa chatbots de IA para leer un libro; pueden proporcionarte el Capítulo 1 o el Capítulo 2, un resumen o una introducción de un libro.
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En lugar de usar pensamiento profundo o Cadena de Pensamiento (CoT) para resolver problemas difíciles, a veces puedes simplificar los problemas para que los modelos estándar los resuelvan.
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El lenguaje importa al chatear con IA, especialmente cuando involucra regiones o áreas específicas. Usar conocimientos locales relevantes puede ayudarte a encontrar información más precisa, por ejemplo, sobre cómo obtener una tarjeta de identidad o registrar un vehículo.
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Al trabajar con la información más reciente, como bibliotecas, código o documentación recién lanzados, es mejor verificar con varios chatbots de IA, ya que sus cortes de conocimiento y respuestas pueden diferir de manera sutil.
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Después de escribir un ensayo, podemos usar chatbots de IA para corregir la gramática y Git para ver las diferencias.
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Una forma poderosa de usar la IA es escribir tus ideas sobre un tema y luego hacer que Grok las analice y proporcione una guía completa y sugerencias.
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Es mejor dividir un script de Python grande en scripts más pequeños que tengan menos de 100 líneas de código, ya que esto usa menos tokens y permite que los grandes modelos de lenguaje los manejen de manera más efectiva.
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Para los LLMs, es fácil cometer errores al generar vacaciones chinas debido a las reglas del calendario lunar. Estas vacaciones varían cada año, requiriendo que los LLMs realicen cálculos y verifiquen los resultados.
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Si un repositorio contiene código y publicaciones de blog con código, la IA a menudo falla al procesarlos correctamente y puede mezclarlos.
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La información del nombre del archivo en el contexto de LLM a menudo se pasa por alto. Sin embargo, esta información es importante en ciertos casos.