我想做个书籍内容整理的智能体

以下是为您推荐的入门大模型的简要学习书籍清单： 1. 《大模型入门指南》： 通俗解释了大模型，即通过输入大量语料让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 用上学参加工作类比大模型的训练和使用过程，包括找学校（训练所需的大量计算和 GPU）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 介绍了 Token 作为模型处理和生成的文本单位，以及其在数字化和形成词汇表中的作用。 2. 《从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了》： 介绍了不同类型的模型架构，如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 更擅长自然语言生成任务。 指出目前大型语言模型多为只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构，其预训练数据量大，参数多。 提到了大模型在安全性方面的差别。 3. 《走入 AI 的世界》： 以 GPT3 为例，说明了预训练阶段大模型学习的内容和数量，如使用了 4990 亿 token 的数据集，相当于 86 万本《西游记》。 介绍了 Transformer 模型，这是一种处理文本内容的经典架构，不清楚其具体细节不影响使用大模型，感兴趣可通过相关链接深入了解。

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。

以下是关于适合写书籍读后感的 AI 的相关信息： 在书籍推荐方面，有三本神经科学书籍值得关注： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun）：这是世界权威的认知神经科学教材，系统涵盖了认知神经科学的诸多方面，包括发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz）：能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：是神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的各个方面。 在利用 AI 写书籍读后感的提示词方面，您可以参考以下方法： 1. 明确不同类型书籍的阅读和记忆方法，总结共性方法论。 2. 了解阅读和记忆的思维模型和小技巧。 3. 掌握选择自己“一定看得下去”的书籍的方法，通过目录大纲确定核心内容。 4. 确定一本书的阅读次数和顺序。 5. 决定读书过程中是否做笔记以及何时做大纲。 6. 思考如何教刚毕业的孩子有效读书。 根据上述问题的清晰答案，可以设计不同用途的 Prompt，如“书籍阅读助手”“催我读书”等，并根据不同类型的书籍进行测试和优化。如果侧重知识内化，要重点研究读书效率和信息转化，注重结构化信息能力和有效的记忆存储与调取。

以下是为您推荐的学习 AI 的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统涵盖认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖神经科学的方方面面。 Python 与 AI 相关： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》《深度学习实战》。 此外，对于初学者，还可以考虑微软的相关课程，例如： 特定的机器学习云框架：如《》。 对话式人工智能和聊天机器人：《》。 深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning），该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。

以下是为纯新手小白推荐的 AI 相关书籍： 在 Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 在 AI 方面： 《人类简史》：其中“认知革命”的相关章节令人获益匪浅。 《深度学习实战》：按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 此外，还有以下相关资源： 课程：推荐 B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。 地址：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019 对于大模型，Andrej Karpathy 的讲解很不错，其相关地址： 油管：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 资料库：推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的“🌈通往 AGI 之路（一个飞书文档）”，这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新。 地址：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 另外，还有“陈财猫：推荐书单了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们”中提到的相关书籍： 计算机方面： file:智慧的疆界从图灵机到人工智能.epub file:白话机器学习的数学（图灵图书）.epub 课程：【李宏毅 2021/2022 春机器学习课程哔哩哔哩】https://b23.tv/KhwgLna 【【授权】李宏毅 2023 春机器学习课程哔哩哔哩】https://b23.tv/2ocUNn0 https://www.lanqiao.cn/mobile/courses/1330 人工智能方面： file:人工智能（第 4 版）现代方法.epub

以下是为您推荐的能够帮助您快速入门 AI 的优秀书籍： 《陈财猫：推荐书单了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们》：这是一个涵盖多个学科的书单，包括心理学、人工智能、经济学、社会学、生态学、哲学、设计学等 13 个学科。其特点包括权威准确，多为大学教材或导论书籍，不乏经典大师之作；有框架成体系，能通过阅读构建起完整知识框架；好读，适合初学者，即使对该领域没有了解也能看懂并入门。 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》： Python 方面：推荐《Python 学习手册》，名声在外；《Python 编程》，对新手友好。 AI 方面：推荐《人类简史》，其中“认知革命”的相关章节令人获益匪浅；《深度学习实战》，按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 此外，智能体还应用于情绪主题角色扮演小游戏，来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，是帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪的手册，内涵多个相关的智能体。该游戏包括需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接和总结等内容。

人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。

人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如完成人类擅长的任务。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等；AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示，输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中，很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品，并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议： 明确智能体的职责和功能，例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词，清晰地描述其任务和目标。 像导演一样，将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容，要进行检查和优化，不断调整和改进智能体的表现。 此外，您还可以参考一些相关的提示词库，例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库，其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时，很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以为其配置提示词、知识库和能力等。

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前在创建这种智能体方面，一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而，要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的，因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议： 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库，例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样，将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤，明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑，将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤，使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。

以下是关于如何将知识库里的文件进行分类清晰数据，使其变得更加智能化的方法： 1. 在线知识库 点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot，并在调试区测试效果。 2. 本地文档 注意拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练到知识库里面。 对于画小二这个课程，80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大的章节名称内容放进来，章节内详细内容依次按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用 点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 4. 飞书知识库 在飞书里面选择对应的文件夹，一次最多智能选择 20 个文件（若文件大于 20 个可多建几个知识库）。 可以选择自动进行数据清洗，数据清洗是把数据进行类结构化整理，内容中的图片资料也会保留。 测试对话，基本反馈正常，目前 coze 存在不稳定版本，需要不断调试完善。 5. Excel 知识库 可以增加其他形式的知识库。 上传表格的知识库不要过于复杂，不要有合并表格情况，同时系统不认不同的 Sheet。 数据处理完成会显示 100%进度，加工出来的数据，点击添加 Bot，就增加到知识库中，然后测试发布和返回。 6. 网页知识库 有自动采集和手动采集两种方式，手动采集需要安装插件，操作稍微有点小复杂。 选择批量添加，写入画小二官网的地址，可根据需求添加自己的网站。 将网站所有的页面都扫描出来，点击确认，将全站数据解析并保存到知识库里面，按照默认自动清洗数据。 7. 创建知识库并上传文本内容 本地文档：在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容，每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则，包括分段标识符、分段最大长度、文本预处理规则，如替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址）。单击下一步完成内容上传和分片。

目前在市场上，还没有能够完全替代家教老师团队进行 1v1 辅导，包括根据学生当天学习课程出题、定时监督并整理错题等全方位功能的单一 AI 工具。但您可以考虑结合使用以下几种 AI 相关的技术和工具来部分实现您的需求： 1. 智能学习管理系统：这类系统可以根据学生的学习进度和表现生成一些练习题，但可能无法完全针对当天学习的课程精准出题。 2. 自然语言处理工具：帮助分析学生的学习情况和问题，为后续的辅导提供一定的参考。 需要注意的是，AI 工具在教育中的应用仍处于不断发展和完善的阶段，不能完全替代人类教师的情感支持、个性化引导和灵活应变能力。

目前的情况来看，使用 AI 代替家教老师团队进行 1v1 辅导，包括出题、监督和整理错题等工作，虽然具有一定的可行性，但也面临一些挑战。 从出题方面，AI 可以根据学生当天学习的课程内容，利用其强大的数据分析和算法能力生成相关题目。但需要确保题目质量和针对性，能够准确覆盖重点知识点，并适应学生的学习水平。 在监督方面，AI 可以通过设定时间提醒等方式，督促学生按时完成任务。然而，它可能无法像人类教师那样敏锐地察觉学生的情绪和学习状态变化，及时给予鼓励和支持。 对于整理错题，AI 能够快速分类和分析错题，但在解释错题原因和提供个性化的学习建议上，可能不如人类教师那么深入和灵活。 总之，虽然 AI 可以在一定程度上辅助这些工作，但完全替代家教老师团队可能还不太成熟，或许可以将 AI 与人类教师相结合，以达到更好的辅导效果。

以下是一些强大的文档整理 AI 软件： 对于文章排版： 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。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 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。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 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具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 对于 PPT 制作： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。 Mindshow：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。 讯飞智文：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技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在研究生查看课题和整理论文方面，AI 技术提供了多种辅助工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，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 技术进行文本校对、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，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，协助进行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，简化论文编写。 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见，您可以考虑以下专业工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最适合的辅助工具。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些深度整理会议纪要的提示词示例： 作为 CEO 助理秘书，专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。 角色：CEO 助理秘书 作者：李继刚 版本：0.1 LLM：GPT4 插件：无 描述：专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。 注意事项：请务必准确和全面地记录会议内容，使每个参会人员都能明确理解会议的决定和行动计划。在整理会议纪要过程中，需严格遵守信息准确性，不对用户提供的信息做扩写，仅做信息整理，将一些明显的病句做微调。 链接地址： 将会议浓缩成简明摘要，包括讨论主题、重点内容、行动事项。 注意：这个是 API 里的 system prompt 。您的任务是审查提供的会议记录，并创建一个简明扼要的总结，捕捉重要信息，重点关注会议期间分配给特定个人或部门的关键要点和行动项目。使用清晰专业的语言，并使用适当的格式（如标题、小标题和项目符号）以逻辑的方式组织总结。确保总结易于理解，并提供会议内容的全面但简洁的概述，特别注重清楚地指出每个行动项目的负责人。

以下是一些基于大模型的 agent 或者软件，可帮助您从互联网上搜集某些类型的论文并自动整理成您想要的格式： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关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，提高论文语言质量。 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，可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，简化论文编写过程。 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，在 AI 文章排版方面，以下工具可供选择： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，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，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些优化 prompt 以完成程序的建议： 1. 对于算术推理相关的程序，若思维链（及生成的方程式）存在正确但模型执行算术运算错误的情况，可添加一个 Python 程序作为外部计算器（使用 Python 的 eval 函数）处理生成的思维链中的所有方程式。当思维链中包含多个方程式时，通过字符串匹配将外部计算器的结果从一个方程式传递到下一个方程式，以提高思维链提示在大多数任务上的性能。 2. 在涉及迷宫生成的程序中，若生成的迷宫存在边未封好等问题，可调整提示词。若对复杂度不满意，也可提出并进行调整。 3. 在涉及图像生成的程序中，对于提示词编写，应遵循不改变梗图、虚构角色起源、未出现人物等的原则，保持原始提示的意图并优先保证质量。不创建任何具有冒犯性的图像。对于可能存在偏见的场景，确保如性别和种族等关键特征以无偏见的方式指定。对于包含特定人物或名人的提示词，需进行适当修改，以通用描述替代，除非其作为图像中的文本出现。提示词应详细、客观地描述图像的每个部分，思考描述的最终目标并进行推断以生成满意的图像。

以下为您推荐一些能够根据字幕对应视频剪辑内容的工具： 1. 剪映：有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。但无法协同工作和导出工程文件，难以达到更好的商业化效果。其剪辑流程包括视频粗剪、定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）等环节。 2. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能翻译字幕并生成双语字幕，处理视频数量多，识别准确率高。 3. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供字幕制作和翻译服务，支持多种语言，准确率高，可自定义字幕样式。 4. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持主流平台和多种字幕功能。 5. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能和音频转写，转换正确率较高。 您可以根据自身需求选择适合的工具。

以下是创建对于资料内容掌握的 AI 智能体的具体操作： 一、了解智能体的概念 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。其核心在于有效控制和利用大型模型，提示词的设计对智能体的表现和输出结果有直接影响。 二、实践制作智能体 1. 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）尝试开发。 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 开始调试智能体并发布。 2. 以字节的扣子为例，其作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能迅速构建各类问答 Bot，开发完成后可发布到社交平台和通讯软件上。创建智能体可通过简单 3 步：起一个名称，写一段简单介绍，使用 AI 创建一个头像。 3. 对于 GPTs，可预先写好提示词，像编程一样详细设定操作步骤，方便重复使用。还可将日常工作中部分固定输入输出的场景写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都能创建“智能体”，如 Kimi.ai ，可设置配置信息、知识库、能力配置等，手搓各种机器人为您工作。

以下是关于创建 AI 智能体的相关内容： 一、使用工具和方法 1. 可以利用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳资料内容。 2. 运用 AI 可视化工具 napkin.ai 将内容转成图示。 二、提高 GPT 使用效率 预先写好咒语（prompts），像编程一样详细设定操作步骤，方便重复使用。找空闲日列出日常工作，区分哪些可被 AI 加速、哪些工作是固定输入输出的，尝试写成“智能体”并迭代优化。很多 AI 网站都能创建“智能体”，如配置提示词、知识库、能力配置等，还能设置“常用语”“小助手”“bot”，例如 Kimi.ai 。 三、RAG 方法 RAG（RetrievalAugmented Generation）是结合检索和生成的 AI 模型，应用于知识管理能自动检索相关知识点和资料，辅助深度研究。 四、打造个人知识导师 创建个人知识管理员机器人，可随时对话辅助梳理线索，其能基于知识库自学习，成为不可或缺的知识伙伴。 五、构建 AI 写作助手 涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色优化等环节。构思时利用 AI 智能体生成创意点等；草稿生成基于构思细化提示；内容迭代通过 promptchain 工具设计系列提示修改完善；润色优化调整语言风格和语调。 六、AI Agent 介绍 AI Agent 即 AI 智能体，是拥有各项能力帮助做特定事情的“打工人”。目前不少大厂有自己的平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含知识库、工作流、可调用外部工具，结合大模型自然语言理解能力能完成复杂工作。 七、扣子 Coze 扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础都能迅速构建各类问答 Bot，完成后可发布到社交平台和通讯软件上。 八、创建步骤 通过简单 3 步创建智能体，先起名称，再写简单介绍，最后用 AI 创建头像。

在 Midjourney 中结合 A 图片的人物和 B 图片的动作和内容，可以使用新上线的“Character Reference”（cref）功能。以下是一些关键方法和示例： 1. 锚定细节：您可以掌控姿势、表情、情感、服装、道具、场景、动作等细节。例如：“Jo is a young woman with blue curly hair, pink sunglasses, and a colorful scarf around her neck. She waits in line at the bank. cref https://my.image.host/joisstanding.jpg”。 2. 让 cref 处理大部分工作：提示无需加强标志性细节，只是“操纵”或“定位”角色。例如：“有人正在银行排队等候。 cref https://my.image.host/joisstanding.jpg”。 3. 只提供场景：如果您的 cref 图像已包含想要的姿势和其他细节，您可以仅描述环境、周围环境、背景或情境，Midjourney 将努力将角色融入场景中。但可能会出现不连贯的结果，此时可尝试使用更高值的样式化，如“s 800”。 需要注意的是，此功能在使用 Midjourney 生成的图像人物时效果最佳，不太适用于真实人物或照片。同时，在 Midjourney V6 的 Web Alpha 版本中，您可以通过拖放或粘贴图像到想象栏，并选择相应图标来设置图像为图像提示、风格参考或角色参考。

当一个 prompt 有 10 段文本内容时，标记不同段落权重的方法如下： 使用双冒号“::”将提示分成不同部分，并在双冒号后面立即添加一个数字来指定该部分的相对权重。例如，“hot::2 dog”表示单词“hot”比“dog”重要度高出两倍。 在版本 1、2、3 中只接受整数作为权值，版本 4 能接受权值的小数位数。未指定权值时默认为 1。 负数权值可用于提示中以删除或排除不需要的元素，但所有权值的比必须是正数。 改变 tag 权重有多种方式： ：数值从 0.1 到 100，低于 1 减弱，大于 1 加强。 括号，权重就重 1.1 倍；每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 小括号权重乘 1.1，如 a；中括号权重除以 1.1；小括号里面直接用冒号写权重也行；反斜杠可以让小括号的权重不生效当做一般字符串处理。 花括号写法，一个花括号权重为 1.05。 提示词其他常用语法：是画到一半的时候开始不画女孩。