卡片式回答的ai平台

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些可以帮助您运营小红书账号的 AI 工具： 1. 小红书文案专家： 功能价值：见过多个爆款文案，只需输入网页或视频链接，就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 一期产品功能：可以提取任何链接中的标题和内容；按照小红书平台文案风格重新整理内容；加入 emoji 表情包让文案更有活力；为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级中，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 2. GPT4、WPS AI 和 chatPPT：可用于制作 PPT 等内容。 此外，还有一些小红书优质科技内容案例中的工具值得参考，如：

以下是一些可以检查文章是否由 AI 写的软件： 1. Writer.com：提供免费的 AI 内容检测工具，使用时将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 4. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文，系统自动分析并提供详细报告。 5. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 6. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，将文本粘贴到编辑器中选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 7. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告。 8. Originality.AI：专门设计用于检测 AI 生成内容，上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 以下是一些 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，帮助改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。

以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台。 它具有以下特点： 1. 提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助学习者有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 2. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI（视觉识别）融合了独特的设计元素： 1. 以彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新，象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。 2. 品牌的标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，鹿的形象优雅而智慧，寓意在追求 AGI 过程中的品味与睿智。 3. 选择简洁现代的非衬线字体，这种字体风格简约而现代，易于阅读，强调了信息传达的清晰度和直接性。 2023 年 4 月 26 日诞生，在没有任何推广的情况下，一年的时间已经有超过 70 万用户和超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。打开“waytoagi.com”就可以找到社群。如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。

以下是一些适合游戏设计的 AIGC 平台及相关案例： 1. 上海人工智能实验室旗下的 OpenInnoLab平台：北京市新英才学校的“AI 创作家”课程中，学生使用该平台的文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案。 2. 在“DragonX”宠物龙养成游戏中，Demo 的原则为 AIGC 的最大化，玩法内容基本都使用 AIGC 来生产游戏内容，包括世界观、核心循环、核心玩法等方面。 3. 关于游戏设计与 AIGC 的相关讨论：“质朴发言：吐血整理：AI 大模型浪潮涌动游戏范式革新｜Z 沙龙第 9 期”涵盖了游戏与生成式 AI 的发展趋势、游戏+AI 制作的讨论、资本市场对 AI+游戏的看法、AI 对游戏领域带来的变革以及新 AI 游戏面临的问题等多方面内容。

以下是关于智能体平台审核的相关信息： 在 Zion 中配置变现模板时，智能体沟通页面采用 OAuth 鉴权机制。获取 Coze bot 应用鉴权密钥需在 Coze 主页操作，生成的公私钥要妥善保管。获取 Bot ID 则要进入自己的智能体在地址栏内复制相关数字，且 bot 发布时要选择 Agent as API，并记得勾选 API 及 WEB SDK。Coze bot 发布存在审核周期，一般为 1 30 分钟，若未审核通过或首次发布处于审核状态，bot 将无法被其他用户访问，需确认发布成功。 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度，受程序性知识指导，拥有预定义工具并受审查措施约束。运行时会有规划智能体评估应用程序状态、选择并执行最佳链条等模式，此架构可能需要额外的数据基础设施支持。 在「Agent 共学」之 coze 模板搭建大赛中，评审方为扣子和火山引擎。总分 100 分，由智能体评分（70%）和说明文档评分（30%）构成。智能体评分维度包括规范性、专业性、技术性和体验性；说明文档评分维度包括作品创意、实现原理与功能、文档结构。

对于您的工作情况，以下是一些建议来帮助您学习和运用 AI 工具以提高工作效率和质量： 首先，您可以考虑使用自动化表格处理工具。这类工具能够根据您设定的规则和模板，自动填写和整理表格中的数据，减少手动输入的时间和错误。 其次，利用智能客服系统来处理一部分常见的咨询和问题。您可以将常见问题和回答录入系统，让其自动回复一些简单和重复的咨询，从而节省您接电话的时间。 另外，使用智能办公助手来协助您管理和安排工作任务。它可以根据您的工作优先级和时间安排，提醒您各项任务的截止日期和重要程度。 在学习这些 AI 工具时，您可以先从简单易用的工具入手，通过在线教程、操作手册和视频教程来熟悉其功能和操作方法。同时，多与同事交流和分享使用经验，共同探索如何更好地将 AI 工具应用到工作中。 希望以上建议对您有所帮助。

国内的 GPU 算力平台中，支持快速搭建 AI 大模型预训练环境和微调环境的有： 1. 阿里云：提供云计算资源，用户可根据需求租用算力服务。 2. 腾讯云：具备相应的算力支持，为用户提供灵活的选择。 3. 亚马逊 AWS：基础设施提供商建立的“算力集市”，可满足用户的算力需求。 在搭建环境时，通常需要考虑以下步骤： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，例如可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，英伟达还发布了统一的超算平台 DGX B200，用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器，包含 FP4 精度功能，提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽。但模型训练能耗也是一个关键问题，例如由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器，最大功率达到 6.5 千瓦，运行一小时就会消耗 6.5 度电，若有 1000 台这样的服务器同时运行，每天的电费将达到惊人的 20 万元。

以下是关于 GPU 算力平台的相关信息： NVIDIA 推出全新 GPU 平台 Blackwell，涵盖与 Hopper 兼容的普通系统和与 Grace CPU 连接的专用系统，提供前所未有的算力，有望突破物理极限，为互联网产业注入新动力。配备第五代 NV Link 的全新 Transformer 引擎速度惊人，新型超算的高速运转离不开早期问题检测和替换机制，数据加密也至关重要。全新的 FP8 格式大幅提升计算速度，NVLink 交换芯片实现所有 GPU 同时全速通信，直接驱动铜技术的突破让系统更加经济实惠。训练一个 1.8 万亿参数的 GPT 模型，Blackwell 相比传统方法优势明显，AWS、GCP、Oracle、微软纷纷为 Blackwell 做好准备。Blackwell 惊人的推理能力是 Hopper 的 30 倍，有望成为未来生成式 AI 的核心引擎。 能耗是模型训练的关键问题，一台由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器性能强劲但能耗惊人，运行一小时消耗约 6.5 度电，包括散热每小时约消耗 13 度电。若有 1000 台这样的服务器同时运行，每天电费达 20 万元。对于大多数 AI 创业公司，大规模购买和部署 GPU 充满风险和挑战，但云服务平台为 AI 公司提供了灵活选择。 英伟达发布统一的超算平台 DGX B200，用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器，包含 FP4 精度功能，提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽，使得万亿参数模型的实时推理速度比上一代产品提高 15 倍。目前，亚马逊、谷歌、微软已成为最新芯片超算的首批用户，亚马逊网络服务将建立一个拥有 20,000 GB200 芯片的服务器集群。

目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。

对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者，以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品： 1. 法规研究与解读：使用 Prompt 指令词，如“根据最新修订的《数据安全法》，解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则，并给出具体操作建议”，AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料：例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案，输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】，撰写一份初步法律意见书，论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”，AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索：如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”，AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索：同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读：选择某一份或者若干份文档上传，AI 完成解析，然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时，要注意结构提示，如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。

要将网站搜索修改为 AI 聊天提问回答，您可以参考以下内容： 在 Cursor 中： Chat 聊天：允许您与看到您代码库的 AI 交谈，始终能看到当前文件和光标，可通过“⌘+Shift+L 或‘@’将特定代码块添加到上下文中，使用“⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案：使用“@Codebase 或“⌘Enter 询问有关代码库的问题，Cursor 会搜索代码库以查找相关代码。 Reference your Code 引用您的代码：通过带有“@符号的参考代码用作 AI 的上下文，只需键入“@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像：点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框以包含视觉上下文。 Ask the Web 询问 Web：使用“@Web 从 Internet 获取最新信息，Cursor 会为您搜索网络并使用最新信息回答问题。 在 Customize 自定义方面： 可以在 Cursor Settings>Features>Chat 下自定义光标聊天。相关设置包括： 始终在网上搜索答案：这会使 AI 模型在每个查询中浏览网络以获取最新信息。 添加聊天淡入淡出动画：为生成的 AI 消息添加平滑动画。 默认为无上下文：使 AI 模型仅使用用户消息作为上下文，不包含其他上下文如当前文件。 自动滚动聊天：在 AI 在线程底部生成文本时自动滚动聊天。 在聊天窗格中缩小滚动条。 开始新聊天时显示聊天历史记录。

AI 的细分方向包括以下几个方面： 1. 使用场景： 改善大模型产品的使用体验，使其在面对细分领域需求时更好用。 助力用户工作流，对已有场景进行优化。 细分场景独立实用工具。 AI 社区。 Chatbot。 2. 产品形态： 插件（如 Chat GPT/Chrome 等）。 辅助现有产品能力。 深度结合 LLM 能力的独立网站&应用。 AI 社区。 3. 技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 4. 应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 5. 特定领域应用，如在医疗药品零售领域： 药品推荐系统。 药品库存管理。 药品识别与查询。 客户服务智能助手。 药店运营分析。 药品质量监控。 药品防伪追溯。

GPT 有时不能正常回答问题可能有以下原因： 1. 对于一些复杂的数学问题，与 ChatGPT 相比，GPT4 虽然表现更好，但仍可能存在超出其能力范围的情况。ChatGPT 在回答问题时，常见的问题包括依赖“模板匹配”导致回答不连贯或无意义，无法抓住问题要点或数学步骤逻辑，在实现或计算方面犯错，以及倾向于无目的的代数操作或计算从而导致混乱或错误。 2. 新手在使用时可能忽略基础知识的重要性，比如在还未充分掌握基础教程的情况下就急于上手写复杂的提示词，导致后续出现一些基础问题，如模型失忆、内容混淆、无法指定准确字数等。 3. 新手期容易陷入试图用一个 Prompt 解决多个问题的误区，导致 Prompt 过长、结构复杂、逻辑不清晰，从而影响整体性能和稳定性，使生成的内容多为正确的废话或忽略初始设置的限制性语句等。 4. GPT 回答问题的方式可能较为古板，缺乏趣味性和感情色彩。通过让其扮演特定角色、给出明确输出要求，尤其是加入感情色彩和动作描述等方式，可以改善回复的灵性和人味儿。

以下是一些写 AI 提示词以获得更高质量回答的方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在提示词中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建提示词：将复杂需求拆解为逐步的子提示词，引导 AI 先生成基本结构，再逐步完善。 7. 参考优秀案例：研究流行且有效的提示词范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化完善。 在商业化问答场景中，提示词的作用是告诉全知全能的大语言模型，它是一个什么样的角色、要专注于哪些技能，让其按照您的想法变成所需的“员工”。例如设定角色为“美嘉”，按照其人设、背景和对话风格做设定。 此外，还有一些优化提示词的技术和成果，如通过链式思维等技术自动改进提示词，提升回答质量，具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点，能显著提高模型的易读性和准确性，测试显示多标签分类准确率提升 30%，摘要任务可完全遵循字数要求。若提示缺少示例，Claude 还会自动生成合成示例，简化提示构建过程。