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2020-11-06 12:18
门头沟学院 前端工程师
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许愿电网信通公司一定要过啊!!!!!!
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04-02 14:24
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从产品经理视角看ClaudeCode源码
Claude Code 51万行源码泄露后,技术圈都在拆架构、看代码。但对产品经理来说,这份源码里藏着的不是技术细节——是一整套"如何让用户信任 AI 去做真实工作"的产品方法论。 一、Prompt 不是文案,是产品规则引擎 大多数 PM 理解的 prompt = "写一段好的提示词"。Claude Code 的做法完全不同: 7 层动态拼装:静态宪法(行为准则)+ 动态政策(环境/记忆/会话状态) 每个工具配独立使用手册(prompt.ts),不是一段通用说明 缓存边界精确划分:静态部分走缓存省钱,动态部分按需注入 PM 启发:如果你在做 AI ...
Claude Code泄...
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04-02 23:29
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懂车帝 AI Agent开发 二面
1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答,而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大,适合任务分布和原模型差异比较大的场景,比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候,它更容易学到深层适配;LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景,特别是多任务并行或者多租户配置时,管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移,比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯,LoRA 往往就够了。反过来,如果发现训练后模型虽然会答,但深层行为模式改不动,比如推...
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