एआई टूल्स टिप्स | मूल, AI द्वारा अनुवादित
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Cursor में उदाहरण कोड को कॉपी करें, और कमेंट्स का उपयोग करके संदर्भ प्रदान करें।
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हांगकांग क्षेत्र में, DeepSeek या Mistral सेवाओं का उपयोग करना स्वीकार्य है, जबकि ChatGPT, Claude, या Gemini का उपयोग करना स्वीकार्य नहीं है।
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एक क्षेत्र के API नीति लगभग उसके ऐप नीति के समान होती है।
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Visual Studio Code के बजाय Cursor का उपयोग करें।
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ऐसे मामले अभी भी हैं जहाँ आपको Visual Studio Code का उपयोग करना पड़ता है, जैसे कि git merge editor के मामलों में, जहाँ मैं अभी भी
git config --global core.editor "code --wait"का उपयोग करता हूँ। -
Deepseek V3 रिलीज़ के दिन से शुरू होकर, हमें किसी भी AI टूल्स के लिए सब्सक्राइब करने की आवश्यकता नहीं है।
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Gemini या Grok का उपयोग करके प्रॉम्प्ट्स जैसे “लूनर स्नेक न्यू ईयर के लिए एक खुशी भरे चित्र बनाएं जिसमें टेक्स्ट नाम शामिल हों” के साथ उत्सव मनाने के चित्र बनाएं।
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कुछ मामलों में, जब आप AI मॉडल्स को मूल टेक्स्ट प्रदान करते हैं ताकि एक टेबल बनाया जा सके, तो आउटपुट में कुछ स्थानों पर इनपुट से अलग हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, जब आप Cursor में Deepseek V3 मॉडल का उपयोग करके pip list का एक टेबल बनाते हैं, तो इसमें
1.极狐0जैसे संस्करण शामिल हो सकते हैं। यहाँ,极狐चीन के GitLab प्लेटफॉर्म का संदर्भ देता है। -
जब आप Deepseek या Mistral API का उपयोग करके प्रॉम्प्ट्स जैसे
आप एक पेशेवर अनुवादक हैं। आप एक Jekyll ब्लॉग पोस्ट के लिए एक मार्कडाउन फाइल को अंग्रेजी से चीनी में अनुवाद कर रहे हैं। {text}का उपयोग करके शीर्षकों का अनुवाद करते हैं, तो यह गलत अनुवादों का कारण बन सकता है। आप प्रदान किए गए टेक्स्ट के अलावा, आउटपुट में अक्सर अतिरिक्त अनुवाद शामिल होता है। -
हालांकि कभी-कभी Cursor में AI मॉडल्स आंशिक रूप से सही टेक्स्ट देते हैं, हम उन्हें स्वीकार कर सकते हैं, क्योंकि हम फॉलो-अप निर्देश जोड़ सकते हैं जो AI मॉडल्स को सही हिस्सों को पुनः उत्पन्न करने के लिए प्रेरित करेंगे।
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अगर यह मददगार नहीं होने की संभावना है, तो बड़े भाषा मॉडल्स को अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करने से बचें। उदाहरण के लिए, जब आप संवादात्मक डायलॉग लाइनों को उत्पन्न करते हैं, तो एक विषय पर 100 बिंदुओं को प्रदान करने से बचें। बड़े भाषा मॉडल्स में पहले से ही विशाल मात्रा में डेटा शामिल है।
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जब आप अनुवाद या संवाद गीत लाइनों को उत्पन्न करने जैसे कार्यों के लिए पर्याप्त संदर्भ प्रदान करते हैं, तो चेन-ऑफ-थॉट फीचर्स का उपयोग करने से बचें, क्योंकि यह धीमा हो सकता है और विस्तृत या मददगार नहीं होने वाले जवाबों का कारण बन सकता है।
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एक चैटबॉट के लिए यह जांचने का एक तरीका है कि क्या वह एक उपयोगकर्ता के निर्देशों का पालन कर सकता है, उसे कुछ अंग्रेजी में समझाने के लिए कहें और फिर इनपुट को चीनी में जारी रखें, देखते हुए कि चैटबॉट अपना आउटपुट अंग्रेजी में बनाए रखता है या नहीं।
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बड़े भाषा मॉडल्स को संदर्भ प्रदान करने के बजाय, एक बड़े टेक्स्ट या कोड डेटासेट पर आधारित एक मॉडल को फाइनट्यून करें, और फिर फाइनट्यून किए गए मॉडल का उपयोग करें।
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एक हफ्ते के लिए AI चैटबॉट्स का उपयोग करके उनकी अंतर को समझें। अगर आप और अधिक सीखना चाहते हैं, तो एक AI टूल या सबसे अच्छे टूल पर अटकें नहीं।