首页 > 其他分享 >LLM生成markmap思维脑图

LLM生成markmap思维脑图

时间:2025-01-04 11:33:20浏览次数:1  
标签:团队 架构 LLM js https markmap 脑图 com

image

提示词

Create a mind map that visually organizes the key points from this book. The mind map should cover the major themes and concepts discussed in the book. Break each of these broad themes into subtopics. Provide a clear structure with hierarchical nodes for each main topic and its subpoints. Use Markmap.js code (example below) in a code block to represent the mind map, with branches for each of the main topics and subtopics, without mentionning the cites. The mind map should be easy to navigate and visually clear, allowing the reader to understand the interconnectedness of the key ideas. <MarkmapExample> --- title: markmap markmap: colorFreezeLevel: 2 --- ## Links - [Website](https://markmap.js.org/) - [GitHub](https://github.com/gera2ld/markmap) ## Related Projects - [coc-markmap](https://github.com/gera2ld/coc-markmap) for Neovim - [markmap-vscode](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=gera2ld.markmap-vscode) for VSCode - [eaf-markmap](https://github.com/emacs-eaf/eaf-markmap) for Emacs ## Features Note that if blocks and lists appear at the same level, the lists will be ignored. ### Lists - **strong** ~~del~~ *italic* ==highlight== - `inline code` - [x] checkbox - Katex: $x = {-b \pm \sqrt{b^2-4ac} \over 2a}$ <!-- markmap: fold --> - [More Katex Examples](#?d=gist:af76a4c245b302206b16aec503dbe07b:katex.md) - Now we can wrap very very very very long text based on `maxWidth` option - Ordered list 1. item 1 2. item 2 ### Blocks ```js console.log('hello, JavaScript') ``` | Products | Price | |-|-| | Apple | 4 | | Banana | 2 | ![](https://markmap.js.org/favicon.png) </MarkmapExample>

Kimi

image

复制结果到markmap

https://markmap.js.org/

image

抽取结果SVG

image

Claude.AI

image

转换后

image


今天先到这儿,希望对云原生,技术领导力, 企业管理,系统架构设计与评估,团队管理, 项目管理, 产品管理,信息安全,团队建设 有参考作用 , 您可能感兴趣的文章:
构建创业公司突击小团队
国际化环境下系统架构演化
微服务架构设计
视频直播平台的系统架构演化
微服务与Docker介绍
Docker与CI持续集成/CD
互联网电商购物车架构演变案例
互联网业务场景下消息队列架构
互联网高效研发团队管理演进之一
消息系统架构设计演进
互联网电商搜索架构演化之一
企业信息化与软件工程的迷思
企业项目化管理介绍
软件项目成功之要素
人际沟通风格介绍一
精益IT组织与分享式领导
学习型组织与企业
企业创新文化与等级观念
组织目标与个人目标
初创公司人才招聘与管理
人才公司环境与企业文化
企业文化、团队文化与知识共享
高效能的团队建设
项目管理沟通计划
构建高效的研发与自动化运维
某大型电商云平台实践
互联网数据库架构设计思路
IT基础架构规划方案一(网络系统规划)
餐饮行业解决方案之客户分析流程
餐饮行业解决方案之采购战略制定与实施流程
餐饮行业解决方案之业务设计流程
供应链需求调研CheckList
企业应用之性能实时度量系统演变

如有想了解更多软件设计与架构, 系统IT,企业信息化, 团队管理 资讯,请关注我的微信订阅号:

image_thumb2_thumb_thumb_thumb_thumb[1]

作者:Petter Liu
出处:http://www.cnblogs.com/wintersun/
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。 该文章也同时发布在我的独立博客中-Petter Liu Blog。

标签:团队,架构,LLM,js,https,markmap,脑图,com
From: https://www.cnblogs.com/wintersun/p/18651714

相关文章

  • 解密prompt系列46. LLM结构化输出代码示例和原理分析
    最近闭源大模型们都陆续支持结构化输出,这一章我们先结合demo看下开源和闭源对结构化输出的支持,随后会介绍ConstrainedDecoding和FormatRestrictingInstructions两种结构化输出约束方案,最后会给出结构化输出对比自然语言输出的一些观点。代码示例闭源-OpenAIhttps://pla......
  • 大模型LLM-输出的多样性
    在大模型任务中,在训练、微调、prompt等过程中,有一些参数对输出的多样性起到了很大的调节作用,下面我们将对这些参数进行详细的介绍。温度(Temperature)在语言模型中,温度参数通常与softmax函数结合使用,softmax函数用于将模型输出的原始分数(logits)转换为概率分布。温度参数影响这......
  • 清华:通过编辑思维链实现LLM知识更新
    ......
  • 清华:傅里叶位置嵌入优化LLM长度泛化
    ......
  • LLM2:让大语言模型拥抱“系统2”推理
    引言......
  • Agent未来已来?揭示LLM Agent技术架构与现实挑战
    添加微信1185918903,关注公众号ChallengeHub获取更所咨询最近,大型语言模型(LLM)Agent成为了企业自动化领域的热门话题。Anthropic、OpenAI和Microsoft等科技巨头都在积极布局,预示着一场自动化革命的到来。这些AI驱动的系统被认为能够自主规划、推理和交互,完成复杂的任务,听起来就像......
  • 大语言模型(LLM)如何改变金融风控?
    近年来,随着科技的飞速发展,金融风险控制领域也在悄然发生变革。其中,大语言模型(LLM)无疑是推动这一变革的重要力量。作为一项具备理解、生成、多模态融合和推理决策能力的技术,LLM正逐步渗透到金融风控的各个环节,帮助企业在复杂的风险环境中保持前瞻性和智能化的应对能力。今天,我们......
  • Agentic方法减少LLM幻觉:深度解析与实践(文末含代码)
    在人工智能领域,尤其是大型语言模型(LLM)的应用中,幻觉(Hallucination)现象一直是影响模型可靠性和准确性的关键问题。幻觉(如何消除大型语言模型(LLM)中的幻觉现象)指的是LLM生成的文本要么毫无意义,要么与输入数据相矛盾。这不仅降低了用户体验,还可能导致严重的误解和错误决策。为了应对......
  • LLM2Vec: 解锁大语言模型的隐藏能力
    LLM2Vec:重新定义大语言模型在自然语言处理中的应用一种名为**LLM2Vec**的新方法正在改变我们对大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)中的使用方式。研究人员提出了一种创新方法,将通常仅用于生成文本的大型语言模型转化为更强大的文本理解和组织工具。这项技术有可能颠覆我们......
  • 【LLM大模型】2025年最新字节内网流传的大模型面试真题揭秘!
    随着人工智能技术的迅猛发展,计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、搜索、推荐、广告推送和风险控制等领域的岗位越来越受欢迎,而_对于大型模型技术的掌握成为了这些岗位的标配_。但目前公开的大模型资源还是很少很少,面试真题就更不用多说了。为了让大家能够应对大模型面试,整理了......