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笔记思路,小七姐

回答

好的,以下是根据你的需求为你生成的内容:

小七姐:K12 领域应用-儿童 PBL 项目 Prompt

原始设计思路:

  1. 主题选择:从孩子的兴趣出发,选择一个合适的主题,如科学、艺术、历史等。
  2. 相关主题拓展:根据选定的主题,继续拓展 5 个相关主题,以丰富项目内容。
  3. 项目设计:为孩子设计一个 PBL 项目,包括目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估等。
  4. 反馈优化:根据家长的反馈,对项目进行优化,以满足孩子的需求。
  5. 能力与知识评估:设计一套测试,评估孩子在项目中所获得的知识与能力,以及哪些部分是有提升可能的,同时了解孩子的学习风格和兴趣点。
  6. 个性化学习方案:根据孩子的评估数据,设计一个个性化学习方案,以激发孩子的兴趣,提高学习效果。
  7. 家长支持:为家长提供在项目中可以承担的角色和给予支持的建议。
  8. 吸引孩子参与:写一封信,吸引孩子参与由家长设计的学习项目。

小七姐:晚餐盲盒 | 经典的少样本提示和思维链提示的用法

prompt 思路分享:

  1. 需求背景:解决独居者或小情侣的晚餐选择困难症。
  2. 使用场景:用户抽到盲盒结果后决定晚餐吃什么。
  3. 输出格式:俏皮灵动、趣味盎然、比喻精妙的和美食有关的短句子。
  4. 注意事项:文风优美,句子让人充满食欲。

范例解析:

  1. “罗勒叶缠绕着小牛排,交织摩擦,情欲荡漾。”这个句子很好,因为他巧妙的比喻了两种食材在烹饪中的形态,联想到情感关系,带来一些新鲜的体验。
  2. “张牙舞爪的小龙虾与没能力的领导莫名契合,清蒸还是麻辣?”这个句子很好,因为他巧妙的把张牙舞爪和职场中令人讨厌的角色联想起来,并提出“泄愤”方式:清蒸还是麻辣。
  3. “串串锅里选择今日运势。”这个句子很好,因为他用极其精炼的句子,完美符合食材的形态(串串锅里有非常多的食材,恰似可以用来抽签的运势签)和生活的选择。

思维链运用:

  1. 食物名称和食材:明确句子中涉及的食物名称和食材。
  2. 美妙联想:根据食物的名称或食材,联想到相关的事物或情境。
  3. 优美词汇:选择符合联想的优美词汇来描述食物。
  4. 巧妙比喻:运用比喻来形容食物的文化、形态、隐喻、色彩、口感等。
  5. 句子组合:将上述元素组合成精炼、优美、巧妙、恰当的美食句子。

符合需求的句子:

  1. 香菇在汤锅里跳跃,像小精灵在森林中嬉戏。
  2. 面条如瀑布般垂挂在碗中,仿佛一幅流动的艺术品。
  3. 红烧肉肥而不腻,像极了婴儿的脸蛋。
  4. 辣椒在口中燃烧,犹如热情的火焰在舞动。
  5. 蛋糕上的水果如宝石般璀璨,散发着甜蜜的光芒。
  6. 寿司饭的柔软与鱼片的鲜嫩,仿佛在舌尖上跳了一场华尔兹。
  7. 烤鸡的皮脆肉嫩,让人想起了初恋的甜蜜。
  8. 意大利面的酱汁浓郁,像一幅五彩斑斓的油画。
  9. 饺子的形状宛如元宝,寓意着团圆和幸福。
  10. 汉堡的丰富层次,就像一个小小的世界,包容着各种美味。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

小七姐:K12领域应用-儿童PBL项目Prompt

1、我是一名家长,给我10个可能在生活中做PBL项目的可能主题,我想带着孩子去完成2、我对X主题很有兴趣,能够给我继续拓展5个相关主题吗?3、很好,我选择S这个主题。你现在设计个PBL项目:包含:目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估4、我想反馈(1、2、3...),请根据我的反馈优化项目。5、我希望这个项目对我的孩子有一些能力与知识成长的支持,你能根据项目设计出一套测试,目的是:评估我的孩子具备了完成此项目的哪些知识与能力,哪些部分是有提升可能的?我孩子的学习风格是什么?在这个项目中哪些点可能激发ta的兴趣?6、(把评估数据输入)根据我孩子的真实反馈,你能够设计一个在项目中,我孩子的个性化学习方案吗?7、在这个学习项目执行中,我作为家长朋友,我可以承担哪些角色,给与怎样的支8、请写一封信,吸引孩子愿意参与这个ta老爸(老妈)设计的学习项目。

小七姐:晚餐盲盒 | 经典的少样本提示和思维链提示的用法

今早收到一个朋友转过来的prompt订单:这个订单的需求比较小众,但这个prompt的生产过程算是比较经典的少样本提示和思维链提示的用法,在这先对prompt思路做一个分享:首先来看需求:客户需要生成1000条俏皮灵动,趣味盎然,比喻精妙的和美食有关的短句子,要求文风优美,句子让人充满食欲。客户使用这些句子的场景比较奇妙,而且不易于解释,所以我们可以换为一个更简单易于理解的场景来让GPT理解。第一步:描述清楚这个prompt的需求背景:对于独居者或者一起生活的小情侣,“今晚吃什么”已经成为一个巨大的选择困难症,翻菜谱,超市采购,都会面临这个巨大的挑战。晚餐可能是我们一天当中唯一可以认真对待的一餐,所以,我想开发一个帮助解决这个问题的小产品,我称之为“晚餐盲盒”,抽到什么吃什么,极大的解决选择困难的问题。第二步:描述清楚这个prompt的使用场景(也可以给出角色设定):所以我需要生成大量俏皮灵动,趣味盎然,比喻精妙的和美食有关的短句子作为用户抽到的盲盒结果,你作为一名优秀的美食作家,请协助我完成这些句子的编写第三步:描述对输出格式的要求和注意事项:

小七姐:晚餐盲盒 | 经典的少样本提示和思维链提示的用法

范例:1、“罗勒叶缠绕着小牛排,交织摩擦,情欲荡漾。”这个句子很好,是因为他巧妙的比喻了两种食材在烹饪中的形态,联想到情感关系,带来一些新鲜的体验。2、“张牙舞爪的小龙虾与没能力的领导莫名契合,清蒸还是麻辣?”这个句子很好,因为他巧妙的把张牙舞爪和职场中令人讨厌的角色联想起来,并提出“泄愤”方式:清蒸还是麻辣3、“串串锅里选择今日运势。”这个句子很好,因为他用极其精炼的句子,完美符合食材的形态(串串锅里有非常多的食材,恰似可以用来抽签的运势签)和生活的选择。第六步:给出step by step的思维方式(思维链运用)请你试着以这样的步骤逐步思考:1、美食中的食物叫什么,包含哪些食材2、食物的名称或者食材有哪些美妙的联想3、有哪些优美的符合这些联想的词汇可以搭配4、有哪些比喻可以非常巧妙的形容这些食物代表的文化、或者形态、或者隐喻、或者色彩、口感。5、组合成精炼、优美、巧妙、恰当的美食句子。请根据我给出的范例,帮我撰写20条符合我需求的句子。

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2024-07-20
AI笔记
以下是为您提供的关于 AI 笔记的相关内容: 即刻用户拐子狼分享了用 AI 做播客笔记的工作流: 用飞书妙计将音频转换为文字。 用 Midjourney 制作找不到的合适封面图。 用 Raycast AI 初步检索关键词。 用 Notion AI 总结全文内容。并将整篇笔记分为四个部分,包括 AI 总结、ShowNotes、节目文字版和笔记。笔记部分会对节目提及的关键词做拓展阅读,若解读某个品牌,还会放上该品牌在节目所讨论年份的财报。相关网址:shangyejiushizheyang.2ear.tech 。干货为主的播客都可以尝试这种方式做笔记,甚至可以按此方式做英文播客笔记并学习英语。 心威自学 AI 时,边看吴恩达老师的相关课程边做笔记,包括“AI for everyone 吴恩达”和“Generative AI for Everyone 吴恩达”。这是学习记录,可能会有错误,如有疑问可联系作者(右侧二维码)。相关视频课程网址:https://waytoagi.feishu.cn/record/MpYtrApUXegqJ0cF4N7cXbuVnXd 、https://waytoagi.feishu.cn/record/ZoOvrMmF4e11Egc5HkxcMWLKnVc
2024-11-10
有什么AI可以将我的多份文献阅读笔记整合为一份。
以下是一些可以将您的多份文献阅读笔记整合为一份的 AI 工具和方法: 1. ChatGPT:例如马多克斯先生将自己的锻炼笔记粘贴进去,让 ChatGPT 用简洁格式总结并指出遗漏的肌肉群,还能给出训练建议。森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。卡彭先生口述文章让 ChatGPT 纠正拼写和语法错误。 2. 利用 Coze 与飞书多维表格的组合:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。 此外,您还可以参考以下关于知识管理体系构建的思路: 像小七姐提到的,把碎片化信息通过整理归纳、标记重点、打赏标签等方式放入笔记系统,准备展开深度思考和实践,基于此生成自己的观点和决策,并打造成体系化的内容产品。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-07
我需要一个AI将我的多份文献阅读笔记整合为一份。
以下是为您提供的将多份文献阅读笔记整合为一份的相关信息和思路: 在 AI 与生活场景结合的案例中,ChatGPT 可以帮助人们在健康方面发挥作用,如马多克斯先生利用它制定锻炼计划,森博斯基女士让其规划无麸质饮食,还有应对注意力缺陷多动障碍(ADHD)和阅读障碍等。 另外,关于打造专属 AI 智能体来实现文献阅读笔记的整合,一泽 Eze 提出的方案思路如下: 1. 简化“收集”:实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作,输入 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”:系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态,且阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐:根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成合适的阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理数据,理论上无需开发插件、APP 就能实现跨平台的收集与智能阅读计划推荐。
2024-11-07
get 笔记 prompt
以下是关于笔记 prompt 的相关内容: 文本类: 原子笔记生成器:由豆爸创作,适用于多个领域和情境,能生成符合“原子笔记”特性和结构的笔记。要求不做任何解释,直接输出结果,不编造不存在的信息,保持专业明确的交流风格,对关键词加粗展示,适当添加少量 Emoji 表情提升阅读体验,熟练使用。 学校通用场景: 豆瓣书评人:当告知一本书籍时,按特定格式输出重点内容,包括书籍、作者、时间、问题、总结、观点、金句和案例等,并在每个节点前增加恰当的 Emoji。 提示简介: 提示是给 Claude 的用于引发相关输出的文本,通常以问题或指示的形式出现。Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。例如,用户提问“为什么天空是蓝色的?”,Claude 会给出相应的回答。
2024-11-02
有没有做读书笔记的ai
以下是为您提供的关于做读书笔记的 AI 相关信息: 吴恩达的学习笔记: 对人工智能的定义进行了阐述,指出其是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,例如机械学习是学习输入输出的映射。 介绍了数据科学,强调其是分析数据集以获取结论和提示。 危柯宇的案例: 介绍了读书会活动中 AI 赋能的情况,包括活动策划、文案打磨、快速制作读书笔记思维导图等。 提供了两种制作读书笔记思维导图的方法: 方法一:一键知识图谱 用 kimichat 让 AI 拆解书籍的三级章节并按照 markdown 产出内容,访问地址:https://kimi.moonshot.cn/ 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中,一键生成思维导图,还可自定义微调内容,并免费导出图片,访问地址:https://www.min2k.com/tools/markmap/ 方法二:推导知识图谱(可参考相关 prompt 自行构建) 希望以上信息对您有所帮助。
2024-10-25
有没有好用的辅助做笔记的ai工具和指令?
以下为您推荐一些好用的辅助做笔记的 AI 工具: Vowel:https://www.vowel.com/ Augment:https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty:https://noty.ai/ Sembly AI:https://www.sembly.ai/ Briefly:https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Fireflies.ai:https://app.fireflies.ai/ Noota:https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read:https://app.read.ai/analytics/meetings 、https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 相关文章参考: 此外,还有一些 AI 工具在其他相关领域也表现出色,例如: 在制作 PPT 方面,有 Gamma(https://gamma.app/)、美图 AI PPT(https://www.xdesign.com/ppt/)、Mindshow(https://www.mindshow.fun/)、讯飞智文(https://zhiwen.xfyun.cn/)等。
2024-10-18
有没有语音交互领域的AI Agent的好的思路
以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路: 1. 构建像人一样的 Agent:实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块,这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现:定义灵魂部分的接口,躯壳部分通过 API 调用,如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能单机部署,特别是大模型部分,会涉及网络耗时和模型推理耗时,低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态:不仅要有语音交互,还可根据实际需求加入其他感官,如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景:正常与人交流时会有插话、转移话题等情况,需要通过工程手段丝滑处理。 此外,像 AutoGLM 这样的产品,通过模拟人类操作来实现跨应用的控制,展现出了一定的智能理解能力,如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题,未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高,发展空间较大。
2024-11-19
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
什么ai对思路分解做的比较好
以下几种 AI 在思路分解方面具有一定的优势和特点: 1. 专家 AI:鉴于其神经网络基础,可能通过元学习更快地获得知识。通过构建系统深入探索其内部工作机制,能创造学习的飞轮,未来甚至可能成为下一代专家的教师,帮助我们将复杂问题一部分一部分地拆解研究。 2. ChatGPT:在某些实用向话题,如写代码、解数学题等方面表现相对稳定,能够为解决问题提供一定的思路。 3. 大语言模型:可以加速认知提升,指导学习。人类可以利用其培养结构化思维,将复杂问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤来解决,从而达到解决整体问题的目的。 需要注意的是,不同的 AI 在不同的场景和任务中表现各异,具体的效果还需根据实际需求和使用情况来评估。
2024-11-02
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
国内有适合做新媒体平台创意思路的ai软件,例如抖音、小红书等,
目前对于适合国内新媒体平台(如抖音、小红书等)创意思路的 AI 软件,还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到,生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存,如小红书、抖音、微信等。短期内,大家可能因新鲜感获得流量红利,但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具,如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等,但在此我们先不讨论工具,而是专注于内容。让节奏慢下来,认真感受真实世界,关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材:“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的,只不过年轻的女孩在街上,孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意,年轻人手牵着怀孕的爱人,老母亲扶着女儿坐上电动车,这应该是这个世界最稳固的两种关系,而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利,比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势,其实唯一的优势是我们的劳动力,无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子,她瘦小,即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少,她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频,这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待,而图中的女孩看着让人垂头丧气,不仅是她,也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容,目前还没想好,也没完全想明白,需要慢慢思考和探索。
2024-10-18
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目前的 AI 技术在医疗领域虽然取得了显著的进展,但还无法仅仅通过扫描您就精准判断出骨头的位置,并基于丰富的医疗学识直接制作出完整的医疗思路。AI 在医疗中的应用更多是辅助医生进行诊断和治疗决策,例如通过图像识别技术帮助医生更准确地识别病变部位,但最终的诊断和治疗方案仍需要人类医生综合多方面的因素进行判断和制定。而且,大多数人类医生都是秉持着职业道德和专业精神为患者服务的,不存在刻意为难的情况。
2024-08-26