当我请求大模型生成或修改一段Python代码，而这个代码的功能是根据一个需求写出一个prompt调用大模型进行生成时，因为代码中的prompt中 内部 含有类似Markdown代码块标记的序列（例如 ，LLM在聊天界面回复的整个Python代码块有时会被从这些内部标记处“截断”或“分割”成多个独立的代码块。例如下图所示:可以看到prompt开始时的和末尾的字符错误结合，导致整个代码块分裂，输出错误

当你使用window系统运行Anaconda去创建新环境时：而且发现不管换阿里源，清华源，还是中科大源都还是报错？使用以管理员模式运行Anaconda Prompt，然后再创建环境就可以了。

比如我们现在正在编译下面这个表格，其中用到了latex中的表格table和tabularxhtbp]\centering\caption{项目季度进度与风险评估报告 (初始版本)}% 使用p{width}为列定义明确宽度，X列则自动填充剩余空间>{\raggedright\arraybackslash}p{2.3cm} % 项目模块，左对齐>{\centering\arraybackslash}p

大家对AI的内容都非常饥渴，但是有个问题是，AI咨询中有价值的内容，基本都在国外，如果自己不懂英文，只看国内的二手消息的话，寻找咨询比较麻烦，想要获得最新的咨询也比较麻烦。

服务器繁忙看，请稍后再试。不过还好，这里给大家整理了三个能联网的免费使用的满血deepseek网站。

有的时候，我们跟chatgpt沟通，他会乱回复，去处理我们在别的聊天记录里曾经让它做过的任务，但我们这次的聊天记录实际上完全没有让它做这个。官方的说法：我们正在对 ChatGPT 的记忆功能进行测试。记住在所有对话中提及的内容，能让您免于重复信息，而且更有助于未来的对话。

现在是2025年5月23日，给大家推荐一些好用的科研绘图网站。这些网站上有现成的案例图，是用python或r语言，或一些包写成的。大家可以直接调用，也可以复制这些图，让大模型用python语言写一个类似的图出来。🌟🌟🌟这样做科研就可以事半功倍了。

因为笔者想更多的了解一下关于大模型/人工智能的前沿知识，所以下载了很多相关的2023-2024的大模型白皮书，笔者等一下会把这些白皮书PDF和白皮书链接都贴上来，方便大家也进行观看。

很多做scene graph generation，准备测试的同学，发现visual genome并没有提供官方的训练train，测试test，验证val数据集划分。不过我们可以参考的相关代码，然后找到这个代码里对VG150数据的划分，并参考这个领域对VG150的数据的划分，来划分VG150并进行验证。我们进入scene graph generation benchmark的代码，在这个文件里打上

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