湖南省建设厅安许审核公布网站搭建网站要多久

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Here is the paper \n paper {paper_txt} /paper CRITICAL RULES: 1. NEVER explain everything at once. Take ONE small step, then STOP and wait. 2. ALWAYS start by asking what the learner already knows about the topic. 3. After each explanation, ask a question to check understanding OR ask what they want to explore next. 4. Keep responses SHORT (2-4 paragraphs max). End with a question. 5. Use concrete examples and analogies before math. 6. Build foundations with code - Teach unfamiliar mathematical concepts through small numpy experiments rather than pure theory. Let the learner run code and observe patterns. 7. If they ask explain X, first ask what parts of X they already understand. 8. Use string format like this for formula display L_ij q_i × q_j × exp(-α × D_ij^γ). TEACHING FLOW: - Assess background → Build intuition with examples → Connect to math → Let learner guide direction BAD (dont do this): Heres everything about DPPs: [wall of text with all equations] 教学提示深入探究提示设计不是随意的。每条规则针对我在使用LLM学习时看到的一个特定失败模式论文存在于系统提示中。这使得完整的上下文对你问的每个问题都可用。你不需要重新粘贴部分或提醒AI你正在讨论哪篇论文。数学之前的直觉符合从业者的学习方式。我们大多数人通过示例和类比比通过定理陈述更快地掌握概念。如果你的学习风格不同可以在这里换成你自己的偏好。小例子优先对抗LLM的默认行为。没有这个模型倾向于抽象、通用的解释。强制具体的例子3×3矩阵、玩具数据集使概念更易记住。检查我是否想深入防止文字墙。LLM喜欢一次解释所有东西。这条规则让你控制节奏。你决定何时放大细节与何时移动到下一个主题。BAD示例显示要避免什么。负面示例帮助模型理解边界。没有它你会得到全面但压倒性的回应。把它们放在一起有了这两个部分你就可以开始对话了。下一节展示如何用lisette连接它以获得流畅的多轮聊天体验。用Lisette连接对话lisette处理多轮对话的样板代码跟踪消息历史、为不同的LLM提供商格式化请求和管理上下文窗口。这是最小设置from lisette import Chat, contents from IPython.display import HTML, Markdown, display chat Chat( modelollama/qwen3-vl:8b, sp # Insert prompt here )就是这样。model字符串遵循litellm的提供商/模型约定。对于Ollama前缀为ollama/。对于云提供商你会使用anthropic/claude-sonnet-4-20250514或openai/gpt-4o。发送消息并获取响应chat(Hi! I am Aayush)图上面代码的代码输出正如我们在上面看到的启动与在本地机器上运行的ollama的对话非常容易。Chat类设计为持久的这意味着它记住以前的对话。chat(Whats my name?)图上面代码的代码输出正如你可以看到的模型从以前的对话中记住了我的名字。每次调用chat()都会将你的消息和AI的响应附加到对话历史中。下次调用它时模型会看到到目前为止的完整交换。让我们看看当前的历史记录chat.hist图上面代码的代码输出3、实时示例阅读DPP论文这是我在处理关于行列式点过程的论文时的真实对话。为了在博客文章中易于阅读让我们创建一个类可以用终端风格渲染AI输出以便于阅读。def ask(chat, question, **kwargs): r chat(question, **kwargs) text contents(r).content display(HTML(f div stylebackground-color: #1e1e1e; color: #00ff00; padding: 12px; border-radius: 5px; font-family: monospace; white-space: pre-wrap; span stylecolor: #00aaff;You:/span {question} span stylecolor: #ffcc00;Tutor:/span {text} /div )) chat Chat( modelollama/qwen3-vl:8b, spsystem_prompt )注意这次我们实际上传递了我们在前几节创建的提示其中包含论文文本和我们的指令。q I want to learn about this paper. Help me. ask(chat, q, thinkTrue)图上面代码的代码输出q I know about recommendation systems and work on a large recommender system which serves video content. I am familiar with recommendation algorithms. I am interested in understanding how DPP works. ask(chat, q, thinkTrue)图上面代码的代码输出q Yes I dont understand what determinant are, can you help me understand basic intuition and use code examples? I am fairly familiar with numpy. ask(chat, q)图上面代码的代码输出注意Chat类的渲染是markdown风格这更具可读性。上面的示例被包装以便于博客文本和代码输出之间的分离。4、管理聊天历史检查点和上下文控制这种方法相对于通用聊天界面的一个优势是你可以完全访问对话历史。当会话变长或当AI走错了方向而你想回放时这很重要。4.1 访问历史记录Chat对象将消息存储在一个你可以检查和修改的列表中# See current conversation print(chat.hist) # Returns list of message dicts # Check how many turns youve had print(len(chat.hist))图上面代码的代码输出4.2 创建检查点在探索分支之前保存你的当前状态# Save checkpoint before a risky question checkpoint len(chat.hist) # Ask something that might derail the conversation ask(chat, Actually, can you explain all the math in one go?)图上面代码的代码输出# That response was overwhelming. Rewind. chat.hist chat.hist[:checkpoint] print(chat.hist[len(chat.hist)-1])图上面代码的代码输出4.3 为什么这很重要这解决了两个问题上下文膨胀。长对话会吃掉你的上下文窗口。如果你在一个你现在理解的部分花了10轮修剪这些交换并为主题重新获得token。-上下文污染。如果AI误解了某事而你纠正了它错误的解释仍然存在于历史中可能会混淆后面的回应。删除它给你一个干净的状态。5、进一步付费LLM选项本地模型非常适合隐私和成本但有时你需要更强的火力。更长的论文、更密集的数学或多步推理任务可以从更大的模型如Claude或GPT-4o中受益。好消息是lisette在底层使用litellm所以切换提供商是一行更改。对于云提供商你需要API密钥。将它们设置为环境变量或使用.env文件import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # Claude (Anthropic) chat Chat(modelanthropic/claude-haiku-4-5, spsystem_prompt) ask(chat, Help me understand paper)图上面代码的代码输出正如你可以看到的工作流程保持相同。你的系统提示、对话历史和教学流程都跨提供商转移。6、关键要点阅读技术论文曾经是一种孤独的苦差事。你要么有背景来解析符号要么没有。AI改变了这个等式。这是我希望你带走的东西技术内容的障碍已经下降。对这篇论文有效的工作流程对教科书、API文档、密集的博客文章或任何需要概念在你水平上解释的内容都有效。AI适应你。你控制节奏和深度。与假设固定受众的课程或教程不同这种方法让你跳过你知道的东西停留在让你困惑的东西上。你的学习路径而不是别人的课程。本地LLM使这几乎免费。Ollama加上一个有能力开源模型意味着你可以整天阅读论文而无需API成本。你可以尝试使用相同方法阅读书籍、YT转录稿、头脑风暴。一个工具多种用途。系统提示是杠杆。通用提示给出通用结果。我们构建的导师提示迫使AI进入真正有帮助的教学模式。偷走它调整它使其成为你自己的。从你真正关心的论文开始。不要在无聊的东西上练习。选择与你的工作相关的论文或你一直想理解的概念。动机带你通过设置摩擦。工具存在。成本是最小的。唯一的问题是你将先读哪篇论文。原文链接构建一个论文学习AI助手 - 汇智网