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我想学习复杂的提示词撰写

回答

以下是关于学习复杂提示词撰写的相关内容：

首先，对框架的理解和运用非常重要。提示词框架有多种，可先从较简单的入手，如“情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):”。如果觉得无从下手，可以参考以下步骤：

  1. 懂原理
  2. 找需求
  3. 用框架

其次，复杂提示词的示例如：“https://cdn.discordapp.com/xxx.pngDisney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultra-detailultra- detail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderino --iw 1.5 --s 500 --v 5”

新手写提示词常见误区包括：

  1. 忽略基础知识的重要性，很多同学急于写复杂提示词，却不重视基础教程，导致后续出现基础问题。
  2. 试图用一个提示词解决多个问题。

希望以上内容对您学习复杂提示词撰写有所帮助。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

小七姐：Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（二）

对框架的理解和运用是非常重要的一部分，参考上图，来源：[prompt-engineering/prompt-patterns:Prompt编写模式：如何将思维框架赋予机器，以设计模式的形式来思考prompt(](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)[github.com](http://github.com)[)](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)提示词框架有很多，有的简单有的复杂，你可以选一个看起来不那么难的先入手，比如可以从非常基础的：情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):开始。如果你拿到我给你的这个由四个词语组成的提示词框架还是觉得无从下手，你可以试试这样：恭喜你，就在刚才你已经写出你的第一个提示词了，它是：请告诉我如何用下列四个词编写一个框架性的提示词（prompt）？情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):请你回忆一下你是怎么写出这条提示词的吧。最后复习一下本节课的三步走：1、懂原理2、找需求3、用框架下课啦~我是prompt学习者和实践者小七姐，欢迎链接我交流prompt相关知识：se7en319

个性：给自己做一个卡通头像

1.复杂提示词如果你觉得这些提示词太过于简单，可以选择更为复杂一点的提示词，比如我下面这个：[https://cdn.discordapp.com/xxx.png](https://cdn.discordapp.com/xxx.png)Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultra-detailultra- detail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderino --iw 1.5 --s 500 --v 5效果如下：

小七姐：Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（五）

1、忽略基础知识的重要性很多同学急于上手写复杂的提示词，基础教程瞟了几眼就当看过了，然后在已经能copy模板写好几千token的提示词之后，问出非常基础的问题：为什么我问了两轮之后GPT就会失忆呢？为什么我给了他特定的一段话但是他好像把它和别的内容混淆了呢？为什么大模型无法指定准确的字数呢，有什么其他办法能让它生成的长度靠谱一些吗？我理解基础教程的枯燥，加上之前很多都是英文硬翻，读起来的确很令人烦躁，但现在有很多翻译和解读非常好的教程了，建议收藏，多读两遍，跟着示例做一下符合自己需求的小例子。2、试图用一个Prompt解决10个问题很多同学入坑提示词可能是被某个结构严谨、设计精妙的提示词吸引，惊为天人，一惊之后暗下决心：自己也要写出这样的Prompt！

其他人在问
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
用20个字概括AI文档撰写和ppt制作
AI 文档撰写和 PPT 制作涵盖多种工具与应用场景，如 Gamma、美图 AI PPT 等，可辅助教学等工作。
2024-11-13
帮我撰写专利分析报告的ai有哪些
以下是一些可用于撰写专利分析报告的 AI 工具和平台： 1. 专利检索与分类： Google Patents：使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估： TurboPatent：使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析，评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot：AI 驱动的平台，可以自动分析专利文本，评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请： Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。 PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 使用这些平台的一般步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，AI 技术在专利审查领域的应用，可以极大地提高工作效率，减少人工工作量，提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。但在使用时，仍需仔细甄别结果。
2024-10-31
你好我需要一个AI对话总结撰写文字的AI，要求必须超长文本理解，文笔很棒
以下为您推荐两款具备超长文本理解能力且文笔不错的 AI 对话产品： 1. Kimi： 显著特点是拥有超长上下文能力，最初支持 20 万字上下文，现已提升至 200 万字。对于处理长文本或大量信息的任务具有巨大优势，能帮助从事文案工作、处理大量文字或文件的用户更有效地处理和分析信息，提高工作效率，对需要长期记忆或参考大量背景信息的任务尤其有用。 不足之处在于文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品好，且不支持用户自定义智能体。但仍推荐给刚入门 AI 的朋友。 2. 智谱清言： 其背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色。 产品设计对标 ChatGPT，努力打造类似用户体验，是国内首批开放智能体应用的公司之一，在智能体开发和模型优化方面积累了丰富经验和技术，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。
2024-10-24
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章，我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容？
很抱歉，目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章： 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响，包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题，以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
根据我的论文主题撰写一段引言：《通用人工智能时代的博弈论应用：数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代，通用人工智能（AGI）的崛起正以前所未有的态势改变着我们的生活和社会。随着数据量的爆炸式增长以及决策环境的日益复杂，博弈论作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择及均衡问题的学科，在通用人工智能时代展现出了独特的应用价值。 在数据科学领域，海量的数据为我们提供了丰富的信息，但如何从这些数据中提取有价值的知识并做出明智的决策，成为了一个关键挑战。博弈论的引入为解决这一问题提供了新的思路和方法。它帮助我们理解不同数据主体之间的竞争与合作关系，从而优化数据的采集、处理和分析过程。 在决策价值方面，通用人工智能系统需要在复杂多变的环境中做出最优决策。博弈论通过对不同策略的收益和风险进行分析，为决策提供了理论依据和数学模型，使得决策更加科学、合理和高效。 综上所述，研究通用人工智能时代的博弈论应用，对于推动数据科学的发展以及提升决策的价值具有重要的理论和实践意义。
2024-09-28
AI提示词方法
以下是关于 AI 提示词方法的全面介绍： 优化和润色提示词（Prompt）对于提高文生图、对话等 AI 模型的输出质量非常重要，方法包括： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述想要表达的内容，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 Prompt 中插入相关的图片参考，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 Prompt 的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，找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 5. 增加约束条件：为避免 AI 产生意料之外的输出，添加限制性条件，如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt：将复杂的需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 编写 prompt 时，还应遵循以下建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，提供足够的上下文。 3. 使用清晰的语言：尽量用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，避免过多信息使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助 AI 模型更好地理解任务的主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需要多次迭代。 在星流一站式 AI 设计工具的 prompt 输入框中： 1. 提示词用于描绘画面。 2. 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 3. 写好提示词的方法包括： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。
2024-11-22
文生图反向推出提示词
在文生图中，反向推出提示词的方式主要有以下几种： 1. 在图生图功能中，除了文本提词框外，还有图片框输入口。随便照一张照片拖入后，文本输入框旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP 可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可以反推出关键词组。例如一张小男孩坐在长凳上的图片，通过 CLIP 反推得到的提示词为“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”，通过 DeepBooru 反推得到的提示词为“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但这两种方式生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。补充好提示词后，调整宽度和高度，使红框刚好匹配图片，同时注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。 2. 利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个相关模型。上一期活动链接：。 3. 利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 。文生图工作流： 。在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 。 在写文生图的提示词时，例如“”。
2024-11-22
我想要学习AI提示词的使用方法
以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍： 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），并且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 3. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能：一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词：清空提示词框。 3. 会员加速：加速图像生图速度，提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则：用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI，建议先了解 AI 基本概念，阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧，通过实践和尝试巩固知识，体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。
2024-11-22
通过图反向退出提示词
在 Stable Diffusion（SD）中，通过图反向退出提示词有以下几种情况： 1. 图生图功能除了文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮，CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组。例如一张图通过两种反推方式得到的提示词分别为：CLIP——“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”；DeepBooru——“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵，需要手动补充信息，调整宽度和高度，使红框匹配图片，还要注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 2. 去除图像人物时，将图放入 WD 1.4 标签器中裁剪只保留背景部分，然后反推提示词，如“outdoors,no humans,tree,scenery,grass,sky,cloud,day,blue sky,mountain,road,house,path,building,nature,cloudy sky”，检查无误后发送到文生图中，开启 ControlNet，使用 inpaint 模型涂抹人物部分生成。可调整控制权重和控制模式来优化效果。 3. 进行角色设计时，设置文生图提示词，如大模型“majicmixRealistic_v6.safetensors”，正向提示词“,lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w”，设置参数如迭代步数 50、采样方法 DPM++ 2M Karras、尺寸 1328×800px 后出图，可得到 15 个不同角度的人物图片。
2024-11-22
哪些AI软件可以设计提示词和优化提示词
以下是一些可以设计和优化提示词的 AI 软件： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证内容准确（包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等）、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt 网站精选： ：AI 艺术提示词生成器。 ：通过玩游戏练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器，地址为。 魔咒百科词典：简单易用的 AI 绘画 tag 生成器，地址为。 KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts，网址为。 Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，网址为。 AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，网址为。 3. OpenAI API： 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。 模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，可通过分词器工具了解更多。 需要注意的是，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，约为 2048 个 Token 或 1500 个单词）。
2024-11-22
leap提示词技术
以下是关于 leap 提示词技术的相关内容： 在工作中，将两个观察联系起来，对 PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER 进行研究，构建元提示指导 LLM 更有效地进行提示词工程。引入元提示组件，如逐步推理模板和上下文规范，从常见优化概念中汲取灵感并引入口头化对应物。在两个数学推理数据集上测试并确定最佳性能组合 PE2，其在 MultiArith 和 GSM8K 数据集上取得了强大的实证性能，在多种设置中超过自动提示词工程基准，在反事实任务上最为有效，在优化生产中使用的冗长、真实世界提示词方面也证明了适用性。 实验中将方法与普通人类提示词、ChainofThought，并介绍了实施细节。 随着 LLM 和生成式 AI 的发展，提示词设计和工程将更关键，讨论了基础和尖端方法，如检索增强生成（RAG），自动提示词工程（APE）这样的创新未来可能成为标准实践。
2024-11-22
时间复杂度如何计算’
时间复杂度是计算机科学中用于描述运行算法所需计算机时间量的计算复杂度。通常通过计算算法执行的基本操作数来估计，假定每个基本操作的执行时间固定。时间复杂度常表示为输入大小的函数，最常见的度量值是最差情况的时间复杂度，即给定大小输入所需的最大时间量。 在一些应用中，如 Claude 官方提示词中的效率估算器任务，需要分析提供的函数或算法，并使用大 O 符号计算其时间复杂度，同时逐步解释推理过程，考虑最坏情况。 此外，还有如 TimeComplexity 这样的工具，可利用人工智能分析代码的运行时复杂度，适用于多种语言，但结果可能不准确，使用需自行承担风险。
2024-11-21
可将复杂任务分解为简单子任务的ai工具是什么
以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务的 AI 工具和相关策略： OpenAI 官方指南中提到，对于需要大量独立指令集来处理不同情况的任务，可以首先对查询类型进行分类，并使用该分类来确定需要的指令。例如，在客户服务应用程序中，将查询分类为计费、技术支持、账户管理或一般查询等主要类别，并进一步细分次要类别。 如同软件工程中将复杂系统分解为模块化组件，对 GPT 提交的任务也可如此。复杂任务往往可被重新定义为一系列简单任务的工作流程，早期任务的输出用于构造后续任务的输入。 在 AIAgent 系列中，基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务，然后有效地组织和协调这些子任务，这有赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。
2024-11-05
将复杂任务分解为简单子任务以简化问题，这样的ai工具都有什么
以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务以简化问题的 AI 工具和相关策略： 1. OpenAI 官方指南中提到的策略： 使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。 对于需要很长对话的对话应用程序，总结或过滤之前的对话。 分段总结长文档，并递归构建完整总结。 指示模型在急于得出结论之前先自己找出解决方案。 使用内心独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。 询问模型在之前的回答中是否遗漏了什么。 使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索。 使用代码执行来进行更准确的计算或调用外部 API。 2. 在 AIAgent 系列中： 基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务，然后有效地组织和协调这些子任务，这有赖于 LLM 的推理和规划能力，当然也包括对工具的理解。
2024-11-05
但是chat gpt 总结的会议纪要太简洁了 我想要的非常复杂 怎么办呢？
如果您觉得 Chat GPT 总结的会议纪要太简洁，而您想要更复杂详细的内容，可以按照以下步骤操作： 1. 利用通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记等工具进行录音转文字。以钉钉闪记为例，首先打开钉钉闪记，结束录音后点击“智能识别”，然后点击智能摘要获取会议纪要。 2. 如果需要更丰富的内容，可以复制所有文案或下载文本文件到 GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 3. 该场景对应的关键词库包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 4. 提问模板如下： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结：请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。会议资料：1、时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日；2、地点：XXXX；3、参与人员：XXX、XXX；4、会议主题：XXXX；5、讨论内容：Speaker1：XXX；Speaker2：XXX；Speaker3：XXX。 第二步：检查生成的总结：请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改：1、会议补充信息：XXXX；2、修改要求：XXXX。 第三步：优化文本格式和风格：1、请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格）；2、请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整。 此外，就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件一样，提交给 GPT 的任务也可以如此。对于复杂任务，其错误率往往较高，通常可以重新定义为一系列较简单任务的工作流程，其中早期任务的输出用于构建后续任务的输入。比如使用意图分类来识别用户查询的最相关指令，对于需要非常长对话的对话应用程序，总结或过滤以前的对话，逐段概括长文档并递归构建完整概要。
2024-10-26
用AI解决复杂的教育领域的问题
以下是关于用 AI 解决复杂的教育领域问题的相关内容： 1. Character.ai ：每个人都可定制自己的个性化 AI 愿景是让每个人都能获得深度个性化超级智能，帮助完成各种任务。 授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 借助大型语言模型，人工智能生成的角色可作为数字教师，如牛顿授课《牛顿运动定律》，白居易讲述《长恨歌》背后的故事，实现知识获取不受时空限制，提高教育效率和质量，增强学生学习兴趣。 个性化的数字教师能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，实现因材施教，缓解教育资源不平等问题。 人工智能生成的虚拟角色也可作为数字陪伴，促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 生成式 AI ：下一个消费者平台 教育科技长期在有效性和规模间权衡，AI 改变了这种状况，可大规模部署个性化学习计划，提供“口袋里的老师”。 已有如 Speak、Quazel、Lingostar 等产品提供语言教学和反馈，Photomath、Mathly 等应用指导数学问题，PeopleAI、Historical Figures 模拟杰出人物聊天教授历史。 学生在作业中利用如 Grammarly、Orchard、Lex 等工具克服写作难题，提升写作水平，处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 3. 北京大学教育学院教授汪琼观点 教育领域数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上，需要新解决方案，综合运用数据来设计新教学流程，技术创新应用和数据整合挖掘是关键。 AI 正成为教与学的伙伴，2023 年申请到相关重大研究课题，未来三年将研究其对教育的影响，探索人机协同的新学习方式和数字化教学新理论。 迎接 AI 发展挑战时要注意“信息茧房”危害，平衡其潜力与局限，注意技术引入的全局影响。
2024-10-14
嗨喽，我刚接触ComfyUI，想从简单的案例开始，一步步挑战更复杂的项目。有没有什么好地方可以找到这种分层次（基础-进阶）的学习案例呢？我想边学边练，这样印象更深刻。
以下是在飞书学习群中可以找到的 ComfyUI 分层次（基础进阶）的学习案例： 基础课程：陈旭常用节点讲解和简单的节点制作、长风归庭基础教程+工作流创建、王蓉🍀 🎈 Wang Easy 基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴基础教程，工作流开发，实际应用场景、苏小蕊基础教程、Sophy 基础课程、啊乐福基础课程、塵优秀案例、风信基础课程➕平面设计应用场景、北南基础课程、Damon 基础课程、雪娴_CC 基础课程（从安装开始）、Joey 实时转绘工作流、三思基础教程、晓珍、戴志伟基础课程、Moana 基础教程、Jl 基础教程、kk 基础教程、samuel 基础 进阶课程：ヘヘ阿甘采样器原理与优化、热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频、咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点、傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频、云尚工作流节点搭建思路、FǎFá 热门节点功能，搭建、森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析、蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题、阿苏工作流框架设计、aflyrt comfyui 节点设计与开发、老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装、Liguo 模型训练、郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决、皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑、Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理、K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用、Adai 基础课程、镜生视频、梦飞基础教程、🙋🙋🙋各个节点讲解和参数含义、Mr.大狐🏝报错解决、Duo 多吉～基础课程、渔舟基础课程+工作流搭建思路、乔木船长工作流、☘️基础教程、☘基础教程、工作流设计+典型案例剖析、麒白掌工作流搭建、OutSider 风格迁移、吴鹏基础+工作流搭建、拾光工作流基础搭建从入门到精通、茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍、百废待.新（早睡版）工作流从入门到进阶、电商应用场景、小马哥人物一致性分镜画面生成、C 张工作流搭建+电商落地应用、uui 视频风格迁移、你头发炸了基础教程搭建思路、阿头实战案例分享
2024-09-24
国内的，AI学习类关于阅读和听力提升的应用（具备AI能力的应用）或者工具有哪些？
目前国内具备 AI 能力、有助于提升阅读和听力的应用和工具相对较多。例如，流利说英语在听力和口语训练方面表现出色，它能通过 AI 技术为用户提供个性化的学习方案和精准的发音纠正。还有百词斩，其在单词记忆和阅读拓展方面有独特的功能，利用 AI 算法推荐适合用户水平的阅读材料。此外，网易有道词典也具备一定的 AI 辅助功能，能帮助用户提升听力理解和阅读能力。
2024-11-23
AI学习类关于阅读和听力提升的应用或者工具有哪些？
以下是一些有助于提升阅读和听力的 AI 学习应用或工具： 英语学习方面： 1. 智能辅助工具：如 Grammarly，可进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：例如 Call Annie，用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：像 Duolingo，利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：比如 ChatGPT，可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习方面： 1. 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术提供个性化数学学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：例如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 此外，在教育领域，还有一些其他的应用： 1. 语言学习：Speak、Quazel、Lingostar 等，提供实时交流和发音反馈。 2. 数学指导：Photomath、Mathly 帮助学生解决数学问题。 3. 历史学习：PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 4. 写作辅助：Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 5. 内容处理：Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-23
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤： 1. 收集海量数据：就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于大模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：如同为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计大模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，例如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，大模型开始“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词，不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，关于大模型的底层原理，计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感，在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿，不过计算机的神经元节点更为简单，本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统，即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
如何起步开始学习ai设计
以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议： 1. 阅读相关文章： 如 ，了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ，认识到尽早学习的重要性，避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ，了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ，学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具： 了解星流一站式 AI 设计工具，在入门模式下，熟悉右侧生成器的图片参考部分，如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型，包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等，了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型，可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。
2024-11-22
小白学习AI怎么开始
对于小白学习 AI，可以从以下几个方面开始： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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，能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，比如图像、音乐、视频等，可以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，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 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，了解它们的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。 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。
2024-11-22