Consejos sobre Herramientas de IA | Original, traducido por IA
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Copia el código de ejemplo en Cursor y usa 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 aplicaciones.
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Usa Cursor en lugar de Visual Studio Code.
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Aún hay casos en los que necesitas usar Visual Studio Code, como en escenarios de editor de fusión de git, donde todavía uso
git config --global core.editor "code --wait". -
A partir del día del lanzamiento de Deepseek V3, no necesitamos suscribirnos a ninguna herramienta de IA.
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Usa Gemini o Grok para generar imágenes de celebración de festivales con indicaciones como “Genera una imagen feliz del Año Nuevo Lunar de la Serpiente con nombres de texto incluidos”.
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En algunos casos, incluso al proporcionar 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 como1.极狐0. Aquí,极狐se refiere a la plataforma china GitLab. -
Al usar la API de Deepseek o Mistral para traducir títulos con indicaciones como
Eres un traductor profesional. Estás traduciendo un archivo markdown para una publicación de blog en Jekyll del inglés al chino. {texto}, puede llevar a traducciones incorrectas. Además del texto que proporcionas, la salida a menudo incluye traducciones excesivas. -
Aunque a veces los modelos de IA en Cursor dan texto parcialmente correcto, podemos aceptarlo, ya que podemos agregar instrucciones de seguimiento que harán que los modelos de IA regeneren las partes correctas.
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Evita proporcionar contexto excesivo a los modelos de lenguaje grandes si es poco probable que sea útil. Por ejemplo, al generar líneas de diálogo conversacional, evita proporcionar 100 puntos sobre un tema. Los modelos de lenguaje grandes ya contienen grandes cantidades de datos.
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Al proporcionar contexto amplio para tareas como traducción o generación de letras de diálogo, evita usar funciones de cadena de pensamiento, ya que puede ser lento y llevar a respuestas verbosas o inútiles.
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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 LLM, 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 chatbots de IA por turnos durante una semana para que puedas entender sus diferencias. No te quedes con una sola 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 involucra información de X, usa Grok primero.
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Los libros son 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 idioma importa al chatear con IA, especialmente cuando involucra regiones o áreas específicas. Usar conocimiento local relevante puede ayudarte a encontrar información más precisa, por ejemplo, sobre cómo obtener una tarjeta de identidad o registrar un vehículo.
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Cuando trabajas con información reciente, como bibliotecas, código o documentación recién lanzados, es mejor consultar con varios chatbots de IA, ya que sus límites de conocimiento y respuestas pueden diferir de manera sutil.