AI系统都是由ML驱动的吗

以下是关于 AI 根据素材生成视频的相关信息： 在 Adobe 产品的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，以帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的视频剪辑。选择“Generate”即可。 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有多种，以下是一些工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，而剪映则可以根据这些脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。这种方法可以快速实现从文字到画面的转化，节省大量时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：这是一个 AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户可以提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：这是一个 AI 视频创作工具，它能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在论文写作领域，AI 技术提供了多方面的辅助，以下是一些相关的工具和使用方法： 一、论文写作的 AI 产品 1. 文献管理和搜索 Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作 Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析 Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式 LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测 Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 二、AIGC 论文检测网站 1. 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。使用时上传论文，系统自动分析并提供报告，标示可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要检测网络剽窃行为，虽非专门的 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。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。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。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 三、利用 AI 写课题的步骤和建议 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。 请注意，AI 工具是辅助手段，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，保证研究质量和学术诚信。

以下是 AIGC 视频生成领域的最新技术动态： 以生成方式划分，当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，其涉及深度学习技术如 GANs 和 Video Diffusion。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，且经常与语音生成一起使用。 用于语音生成的模型可以由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。生成音频信号常用的技术包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，可通过单张图像提示生成交互式环境。 此外，AIGC 周刊中也有相关动态： 2024 年 7 月第三周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第四周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第五周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 8 月第一周：未提及视频生成领域的具体内容。 在 AIGC 概述中提到，AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。

以下是 AIGC 视频生成领域的最新技术动态： 以生成方式划分，当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，其涉及深度学习技术，如 GANs 和 Video Diffusion。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，且经常与语音生成一起使用。 用于语音生成的模型可以由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。生成音频信号常用的技术包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，可通过单张图像提示生成交互式环境。 此外，AIGC 周刊中也有相关动态： 2024 年 7 月第三周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 7 月第四周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 7 月第五周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 8 月第一周：未提及视频生成的具体内容。 AIGC 作为一种强大的技术，能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，在多个领域展现出广泛的应用前景。

以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。从 Hello World 起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。建议使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。遇到问题分三步：复现、精确描述、回滚。AI 是强大工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果以实现持续提升。原文： 2. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学活动：麦橘是哲学专业模型师，此次跨界教学。活动从上星期开始策划未预告。麦橘展示用 AI 做小游戏，认为机制对简单小游戏很重要，还分享了自己尝试做 horror game 等的想法。使用 Poe 制作小游戏，因其性价比高且多种模型可用，支持写代码后的预览，还能教大家分享游戏。以小鸟过管道游戏为例，不懂代码也能让 AI 做游戏，通过告诉 AI 想要的效果让其调整，如降低难度等，最终做出游戏再搭排行榜成为洗脑小游戏。麦橘还介绍了增量游戏、肉鸽游戏的制作与 AI 交互。 3. 小白的 30min Cursor AI 编程上手步骤：分辨 Chat 和 Composer 两个模式。Chat 可与大模型对话，Composer 能即时反馈，直接创建文件、填写代码。例如输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，生成文件后可直接打开文件夹中的 index.html 查看运行效果。若环境报错，可截图询问。目前生成的游戏可能存在一些问题，如界面滑动感不佳、滑块不遵守规律等。

以下是关于 AI 写脚本的相关内容： 用 AI 写小脚本具有方便和高效的特点，能在短时间内完成较大工作量，一人可顶小型开发团队。但也存在一些问题，如写代码 60 秒，debug 需 60 分钟，技术栈稍偏就可能出错，且无法完成大型任务，也不了解开发的企业工具如何使用，这限制了其应用场景。基于此，有人决定重仓 AI+内容创作赛道，因为这是具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配的赛道，容错大，有需求能赚钱，天花板高。 在具体应用方面，业务主要包含营销以及小说和短剧创作。在营销板块，开发了智能营销矩阵平台，服务于各细分行业头部且成熟的企业。 此外，综合应用 AI 工具制作短片和电影的过程包括：使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白；使用 Midjourney 生成静态分镜图片；使用 Runway 生成动态分镜片段；使用 AI 配音软件制作旁白。 同时，对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题，如果用法不对，如提封闭性问题，孩子迅速得到答案结束任务，AI 可能有负面效果；但改成开放性问题或让其帮助提拓展思考的问题，能激发好奇心。AI 辅助写作文时，可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，以孩子对作文的点评批改和让 AI 迭代更好的文章为评价关注点。

为了设计一个图书管理系统的HTML页面，并使用AJAX异步查询书籍ID并展示书籍的详细信息，包括封面图片，我们需要以下几个步骤： 1. 设计HTML页面 2. 编写AJAX请求 3. 处理AJAX响应并更新页面 假设我们已有一个名为`BookFindServlet`的后端服务，它接受POST请求并返回JSON格式的书籍详细信息。 1. 设计HTML页面 ```html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF8"> <meta name="viewport" content="width=devicewidth, initialscale=1.0"> <title>Book Management System</title> <style> body { fontfamily: Arial, sansserif; margin: 20px; } bookdetails { margintop: 20px; display: none; } bookdetails img { maxwidth: 200px; display: block; marginbottom: 10px; } </style> </head> <body> <h1>Book Management System</h1> <label for="bookid">Enter Book ID:</label> <input type="text" id="bookid" name="bookid"> <button onclick="fetchBookDetails">Search</button> <div id="bookdetails"> <h2>Book Details</h2> <img id="bookcover" src="" alt="Book Cover"> <p><strong>Title:</strong> <span id="booktitle"></span></p> <p><strong>Author:</strong> <span id="bookauthor"></span></p> <p><strong>Description:</strong> <span id="bookdescription"></span></p> </div> <script> function fetchBookDetails { const bookId = document.getElementById.value; const xhr = new XMLHttpRequest; xhr.open; xhr.setRequestHeader; xhr.onreadystatechange = function { if { const response = JSON.parse; if { document.getElementById.src = response.coverImage; document.getElementById.innerText = response.title; document.getElementById.innerText = response.author; document.getElementById.innerText = response.description; document.getElementById.style.display = 'block'; } else { alert; document.getElementById.style.display = 'none'; } } }; xhr.send; } </script> </body> </html> ``` 2. 编写AJAX请求 在上面的HTML文件中，`fetchBookDetails`函数使用`XMLHttpRequest`来发送AJAX请求。这些步骤详细解释如下： 1. 获取用户输入的书籍ID：从输入框中读取用户输入的书籍ID。 2. 创建并配置XMLHttpRequest对象：使用`POST`方法向`BookFindServlet`发送请求，并设置请求头以指示发送的内容类型。 3. 处理响应： 如果请求成功（即状态码为200），解析JSON响应。 更新页面上的元素以显示书籍的详细信息（如封面图片、书名、作者和描述）。 3. 处理AJAX响应并更新页面 响应处理部分的JavaScript代码如下： ```javascript xhr.onreadystatechange = function { if { const response = JSON.parse; if { document.getElementById.src = response.coverImage; document.getElementById.innerText = response.title; document.getElementById.innerText = response.author; document.getElementById.innerText = response.description; document.getElementById.style.display = 'block'; } else { alert; document.getElementById.style.display = 'none'; } } }; ``` 总结 通过上述步骤，我们创建了一个简单的图书管理系统HTML页面，使用AJAX向后端服务发送查询请求，并在收到响应后动态更新页面内容。这种方法使用户能够在不刷新页面的情况下查看书籍的详细信息，提高了用户体验和系统的交互性。

Streamlit 是一个用于数据科学和机器学习的 Python 库，它允许开发人员创建可视化应用程序，而无需编写复杂的前端代码。Streamlit 库的核心是一个基于 Python 的微服务架构，它使用 Flask 作为其 Web 服务器，并使用 React 作为其前端库。Streamlit 库提供了一个简单的 API，允许开发人员创建可视化应用程序，而无需了解 HTML、CSS 或 JavaScript。它还提供了一个内置的模板系统，允许开发人员快速创建可视化应用程序，并在本地或云端部署它们。 Streamlit 库的一个主要优势是它的易用性。开发人员可以使用 Python 代码创建可视化应用程序，并在几分钟内将它们部署到云端。此外，Streamlit 库还提供了一个强大的社区，开发人员可以在其中分享他们的代码和经验，并获得帮助和支持。 总的来说，Streamlit 是一个强大而易用的库，它为数据科学和机器学习开发人员提供了一个快速、简单的方法来创建可视化应用程序。

以下是为您介绍的两个与 AI 驱动的自动化任务在 PC 端相关的产品： 1. Design Buddy：这是一个 Figma 插件，作为协作伙伴发挥作用，能对 UI 设计提供深入反馈。它涵盖布局、颜色、排版、可访问性等方面的结构化评论，并为每个类别分配客观评分，有助于识别 UI 设计中常被忽视的缺陷，减少未来修订需求。 2. AI Employe：这是一个开源、由 GPT4 视觉驱动的工具，用于自动化浏览器环境中的复杂任务。用户可通过在浏览器中概述和演示任务来创建工作流程，它能自动执行类人智能任务，如理解电子邮件、收据和发票，并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统，只记录浏览器更改，不捕获屏幕、麦克风或摄像头，还能从图表、复杂表格和基于图像的 OCR 提供独特见解。

很抱歉，目前没有关于数据驱动建模特点的图片及相关详细内容。但一般来说，数据驱动建模具有以下几个特点： 1. 基于大量数据：依赖丰富的数据来构建模型，数据量越大，模型可能越准确。 2. 自动发现模式：能够自动从数据中挖掘和发现潜在的模式和规律。 3. 适应性强：可以根据新的数据进行调整和优化，以适应不断变化的情况。 4. 客观性：结果主要由数据决定，减少了主观因素的影响。 5. 预测能力：能够对未知的数据进行预测和推断。

目前常见的 AI 模型驱动情况如下： 谷歌的 Bard 由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，Claude 最显著的特点是有一个非常大的上下文窗口。 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4，它们驱动了 ChatGPT 和微软的 Bing（在 Edge 浏览器上访问）。 ComfyUI Playground2.5 是一个根据文本提示生成图像的模型，它是一个使用两个固定的、预训练的文本编码器（OpenCLIPViT/G 和 CLIPViT/L）的潜在扩散模型，遵循与 Stable Diffusion XL 相同的架构（底层框架是 SDXL）。

节点式LLM（Large Language Model，大型语言模型）驱动的AI通常指的是利用大型语言模型作为核心处理引擎的人工智能系统。在这种架构中，LLM作为主要的处理节点，负责理解和生成语言，同时与其他系统或模块交互，以执行特定的任务或提供服务。 以下是节点式LLM驱动AI的几个关键特点： 1. 中心化处理： LLM作为中心节点，处理大部分与语言相关的认知任务，如文本理解、内容生成、翻译等。 2. 模块化设计： 系统可能由多个模块组成，其中LLM是核心模块，其他模块可能负责数据输入、输出、用户界面等。 3. 并行处理能力： 节点式架构允许同时处理多个任务或请求，提高系统的效率和响应速度。 4. 上下文理解： LLM能够处理复杂的上下文信息，提供更为精准的语言理解和生成。 5. 多任务学习： 通过在不同的任务上训练，LLM可以扩展到多种应用场景，如医疗、法律、教育等。 6. 可扩展性： 节点式架构易于扩展，可以根据需求增加更多的处理节点或改进现有节点。 7. 集成与兼容性： 节点可以设计成与其他系统或服务兼容，方便集成到更大的工作流程中。 8. 智能决策支持： LLM可以作为智能决策支持系统的一部分，提供基于语言分析的洞察和建议。 9. 持续学习与优化： 节点式LLM可以持续从新的数据中学习，不断优化其性能。 10. 安全性与隐私保护： 在设计时需考虑数据的安全性和隐私保护，确保用户信息的安全。 节点式LLM驱动的AI在实际应用中可以大大提高工作效率，尤其是在需要处理大量文本和语言交互的场景中。然而，这种系统的设计和部署需要考虑多方面的因素，包括技术能力、用户体验、安全性和伦理问题。

以下是从 0 到 1 搭建系统的一些方法： 1. 搭建拥有 AI 大模型的微信助手： 搭建 ，用于汇聚整合多种大模型接口，并方便后续更换使用各种大模型，还会告知如何白嫖大模型接口。 搭建 ，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。若不想接入微信，搭建到此即可，其有问答界面。 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 2. 参加 CAMEL AI 上海黑客松搭建多智能体系统： 活动亮点包括友好入门，从基础知识到实际应用涵盖智能体、提示、模型、工具及不同智能体结构等内容，即使非 AI 从业者也能快速掌握关键技能。 有大咖分享，聚焦行业前沿，邀请 AI 领域资深专家带来独家观点与趋势解读。 有实战 Workshop，通过实践环节掌握技术，打造真实场景中的多智能体系统。 黑客马拉松，团队协作开发多智能体项目，挑战自我赢取奖品，探索无限创意与可能。 3. 像刘遥行（Dora.run）那样搭建系统： 脑暴全部传播场景、路径，搭建宣传矩阵，如亲友、KOL、投放等轮番上阵。 好奇并研究各种系统的运转方式，例如各种游戏、产品设计等，抽象出规则和约束。 基于信息论，秉承人本主义精神，独创“信息流转学”。学习 AIGC、LLM 知识也不例外，从经典论文读起，梳理知识之间的脉络关系。

以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划： 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构和算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章，熟悉 AI 的术语、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。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 参考「」中的课程，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，并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等。根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、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。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 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。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验，与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 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。 总之，按照以上规划，从编程基础、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，您将逐步深入 AI 领域，为未来的发展做好准备。

在多功能对话系统中，以下的 sys prompt 设置有助于提高有效性： 1. 明确模型的角色和任务：例如将模型设定为历史顾问回答历史事件相关问题，或设定为技术专家解决特定技术问题。 2. 适应特定需求：如根据用户提供的食材和饮食偏好生成个性化食谱建议。 3. 创造独特内容：像融合两个单词创造新词汇，生成巧妙的双关语和文字游戏等。 4. 塑造个性和风格：如扮演具有幽默且带有讽刺意味的助手角色。 例如，Anthropic 发布的 Claude 2.1 允许用户提供自定义指令以提高性能，设置有用的上下文，增强承担特定个性和角色的能力，或以更可定制、符合用户需求的一致方式构建响应。在 Coze 上的大模型节点中，设置系统级的提示词是关键步骤，它侧重于模型的内部工作机制，与外层用户直接交互的提示词相互配合，精心设计可增强模型对用户指令的处理能力，确保工作流的顺畅和高效。

以下是关于如何学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出结果提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。同时，在与大模型交互时，方法论不是关键，不断尝试和交互是最佳方法，无需严格遵循规则，未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。

以下是系统学习 AI 知识的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 工具和平台体验：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 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. 实践项目参与：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。 对于新手学习 AI，还可以： 1. 了解基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。

以下是一些可以制作流程图的 AI 工具： 1. Lucidchart： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT： 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑，生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。