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借助DeepSeek R1的编程能力,虽然能够快速地生成代码,但对于多文件的结构化项目,网页版的DeepSeek就显得有些力不从心。同时,项目中的环境管理,报错调试等,都难以使用AI进行调试。对于零代码基础的读者,想要实现编程更是遥不可及。但是!这篇文章将会教你不写一行代码,开发一个贪吃蛇小游戏。整个小游戏的开发过程如下,整个过程不敲一行代码,工具将自动进行编程与调试。而你只需要输入需求,点击蓝色
Ollama本地化部署的模型可用于:AI编程助手:集成VS code开发编程助手,作为cursor的平替;聊天机器人:集成open WebUI/Chatbox实现可视化聊天;Python API:集成python API实现本地模型调用;anythingLLM:集成anythingLLM构建本地知识库,包括paper阅读、小说创作、法律文书等。
推理方案(Reasoning Scheme):定义推理步骤的结构(如链、树、图)以及推理策略(如蒙特卡洛树搜索,MCTS)。操作符(Operators):用于在推理结构上执行操作,如生成、评估、更新等。模型(Models):实现操作符的神经网络模型,如策略模型(Policy Model)和价值模型(Value Model)。流程(Pipelines):定义推理、训练和数据生成的具体操作流程。
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