智能人力资源具体应用

AI 在人力资源工作中的运用包括以下方面： 1. 招聘：例如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成面试回答。 2. 绩效管理：根据团队和个人绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 3. 数字化文件管理：如 PeopleSoft 和 Workday 将人力资源文件柜数字化。 同时，人工智能在人力资源领域的运用也存在潜在风险，应对策略包括： 1. 更新人力资源程序，以限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障其信息透明度。 6. 提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 企业在采用 AI 辅助人力资源工作时，必须考虑法律风险和道德责任，确保公平、无偏见的工作环境，同时遵守相关的法律法规。通过综合策略和审慎的方法，企业可以有效利用 AI 的优势，同时规避潜在的风险。

以下是关于人力资源行业 AI 的相关信息： 人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略： 随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已成为企业招聘流程中的重要工具。AI 提供了前所未有的效率和自动化能力，但同时也带来了新的挑战和风险，尤其在算法偏见、数据隐私和歧视等方面。 写简历的 AI 产品： 有许多 AI 工具可以帮助您编写简历，例如： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 Careered AI： 官网链接：https://www.careered.ai/ Careered AI 是一个 AI 遮板信生成器。该平台利用算法从简历和职位列表中收集数据，建立了一库简历样本、求职信和文章。其主要特点和优势包括： 使用 GPT 技术根据工作列表和简历复制来生成求职信。 从资源库学习如何编写优秀的求职信和简历。 加深对求职信和简历中有效和无效因素的理解。 通过遵循经过验证的策略来提高被录用的机会。 访问各种工具和资源以帮助找工作。 Careered 的使用场景涵盖各种与求职申请相关的活动，例如编写有效的简历和求职信、提高被录用的机会、学习如何将求职申请量身定制到特定的工作列表。总的来说，Careered 对于任何希望提升求职申请技巧和增加被录用机会的人来说非常有价值。 Careered AI 的主页提供以下信息：100%免费。大多数人只需不到 47 秒。通过粘贴工作岗位和个人信息，即可创建求职信。就是这么简单。它还提供了一些相关链接，如生成求职信、求职信示例等。但需要注意的是，Careered AI 在 Google 搜索中有相关链接，其主页无法正常访问，因此无法获取更多信息。

人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战，但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看： 技术上可以解决类似于社会歧视等问题，如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率，虽然可能导致某些岗位的调整，但实际每个工作的组成部分不是单一的，人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例，解读 X 光照片只是其工作的一部分，实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理，代表人们执行特定任务，如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统，并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括： 可能放大人类的负面影响，需要在技术层级加以解决。 导致失业，但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧，不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能，目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论，但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行，如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手，而非自我改进升级的超级智能体，以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之，人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战，需要我们聪明而坚定地采取行动，以实现其正面影响并应对潜在风险。

以下是人工智能的一些最新信息： 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展，ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降，2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。 从 2015 年到 2020 年，神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功，得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划中，原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停，计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。

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： 智能体是自主系统，通过感知环境（通常借助传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达成目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并包含以下关键组成部分： 规划 子目标和分解：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 反思和完善：对过去行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 记忆 短期记忆：利用模型的短期记忆进行上下文学习。 长期记忆：通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆（无限）信息。 工具使用：学习调用外部 API 获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 智能体的类型： 智能体可根据复杂性和功能分为以下几种类型： 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器输入直接控制加热器。 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建模，能推理未来状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境模型。 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统，有明确目的地并规划路线以避开障碍。 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，评估行动优劣并权衡利弊。比如金融交易智能体，根据市场条件选择最优交易策略。 学习型智能体（Learning Agents）：能通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 此外，还有来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册中的情绪主题角色扮演小游戏，这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，包含多个相关智能体。其创作思路和理念包括需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接和总结等内容。

以下是为您提供的中国人工智能产业相关研究报告： 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析（2024 年 5 月）》：行业移动端渗透率达 12%，月活用户超 4000 万，用户画像以高学历、白领为主。可通过获取。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）》：指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展。报告基于 4311 家 AI 企业的数据分析，展示了中国 AI 产业的创新版图。可通过获取。 《数说安全：2024 安全大模型技术与市场研究报告》：深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。可通过获取。 《微盟&爱分析：2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》：通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力，并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界，同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。可通过获取。

以下是关于智能字幕的相关信息： 在制作数字人视频时，可通过以下步骤添加智能字幕：点击文本 智能字幕 识别字幕，然后点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。完成后，可点击右上角的“导出”按钮导出视频备用。 为您推荐以下视频自动字幕工具： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕，已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，还可自定义视频字幕样式。 3. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，甚至支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 此外，还有一些包含自动字幕功能的视频 AIGC 工具，如 veed.io 。 以上工具各有特点，您可根据自身需求选择最适合的。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。 从一些观点来看，按照目前 AI 发展的速度，在未来十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如，当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义，从而实现对人类的全面超越。 然而，也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率，但每个工作的组成部分并非单一，人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作，解读 X 光照片只是其中一部分，实际该岗位并未因 AI 而失业。 同时，对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题，人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物，许多未完全控制的事物也有其价值和安全性，而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 另外，ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的，但通用技术并非通用人工智能（强人工智能），强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。

在 ToB 营销领域，目前常见的 AI 应用主要有以下几类： 1. 智能办公：在办公垂域场景中发挥作用，比如快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：通常借助 agent 实现，接入企业的 QA 知识库，回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购：在用户和商家之间发挥作用，依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销：应用于营销环节，通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源：主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外，在 AI 产品的发展中，还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势，如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等，视频制作的 Pika、Runway 等，音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试，如 ToB 市场的深耕，如针对内容创作者的 ReadPo 等。

以下是为您推荐的一些图片和视频处理应用： Runway：具有文生视频、Prompt+图像生成视频、无 Prompt 直接图片转视频等功能。支持 motion 控制和运镜调节，还提供 30 多项图片、视频处理能力，如 Inpainting 视频修复、Motion Tracking 视频主体跟随运动、Remove Any Background 删除视频元素/背景、3D Texture 生成 3D 纹理等。近期控制台上线了 Watch 模块，可查看官方精选的创意案例。 AiLogoArt：将您的 Logo 融入 AI 生成的图象中，能在几分钟内获得专业品牌图片。 PlainScribe：可将大文件转录为完美的文本，上传文件处理完成后可搜索文本或下载 CSV 文件，适用于各种大文件，有灵活的按需付费模式。 RIX：面向开发者的人工智能搜索引擎，可使用 Web 搜索模式查找最新信息或切换到 GPTknowledge 模式获得预先训练的知识即时答案，还能通过流行网站快捷方式简化搜索。 Magic Clips：能让人工智能挑选出录制的最佳时刻，并转化为适合媒体的短视频片段，可添加字幕。 以下是一些从事相关工作的人员： yangzec：学习多模态 AI 的使用和开发应用 凯叔 AI：插画设计 清墨.SALEX：日常工作 above：批量作图 ehhe：绘画，视频，人像，电商背景图 kone：AI 商业应用 xman：自媒体创作 Alan：绘画和视频处理 在野：视频创作 tang：照片处理等 阿鲁：生产 大大大松树：视频工作流 BigPeng：好玩 冻奶味：工作+娱乐休闲 Lily：视频和电商，写真 tim：能用在生产中 木兰：广告推广素材制作 吴：电商 马化腾：Ai 绘画 蔡徐坤：Ai 视频，Ai 绘画，Ai 音乐 吴林林：爱好，家人做写真 初尘：文生视频，做自媒体 ning：工作流

以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。

AI 在未来的应用领域非常广泛，包括但不限于以下方面： 1. 交通领域： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送，优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 2. 教育领域：用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 3. 农业领域：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 4. 娱乐领域：开发虚拟现实和增强现实体验。 5. 能源领域：优化能源的使用，提高能源效率。 6. 数字人领域： 家庭中有数字人管家，全面接管智能家居或其他设备。 学校中有数字人老师，为学生答疑解惑。 商场里有数字人导购，为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 7. 工作领域： 执行更复杂的技术任务，如编程、执行连续任务和协助研究工作。 未来可能充当 CEO 管理整个公司。 需要注意的是，人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

AI 的应用领域非常广泛，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，帮助做出贷款决策。 投资分析，辅助投资者决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐感兴趣产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人，回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 此外，还有众多具体的 AI 应用产品，如辅助创作与学习方面的 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手等；推荐与规划方面的 AI 图像识别商品推荐、旅游行程规划器等；监控与预警方面的 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统等；优化与管理方面的办公自动化工具、物流路径优化工具等；销售与交易方面的 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等。总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。

以下是关于 Coze Web SDK 具体测试的案例： 1. 提示词母体测试： 测试平台包括海外版 Coze 和国内版 Coze。 目的是测试提示词母体模板是否能按规定指令进行生成。 测试模型有 Claude3.5 Sonnet等。 进行了现实主义人物角色、虚幻主义人物角色等方面的测试。 测试感受是基线达到，国内外模型都能按要求生成拟人化提示词，但效果不一，Claude 生成质量最好。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 进入 Coze 后，点击「个人空间工作流创建工作流」打开弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，确认后完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要实际用到插件、大模型、代码等。 编辑面板中的开始节点和结束节点分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点即可完成工作流框架搭建。

大小模型协同的设计主要包括以下方面： 1. 大型模型方面： 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息，通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息，在更多样化的任务中应用。 2. 小型模型方面：通常是被设计来完成特定任务的。 其具体应用包括： 1. 人机协同模式： 模式一：以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段），如同副驾驶，开车时提供建议，决定权在人手中。 模式二：人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding 阶段），在实际工作场景中，一些小环节由大模型完成，提高效率。 模式三：人指挥大模型工作（数字员工阶段），但此阶段目前少见，大模型还不能完全独立完成具体工作，可能是工程或大模型能力欠缺导致。 当下努力方向应是从简单使用大模型得到建议，转变为让大模型深度融入工作流，形成有高价值的一套 agent。数字员工阶段尚不成熟，可由其他大厂和学界先多尝试。

以下是 AI 在平面设计工作流中提高效率的具体步骤和相关信息： 1. 工具选择 主要工具：Midjourney 和 Stabel Diffusion。 辅助工具：RUNWAY 和 PS beta 等。 2. 工作流效果 创意多样：设计解决方案更为多样和创新，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速：AI 生成的设计灵感和概念显著缩短了创意阶段所需时间，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效：在整体项目的设计时间减少了 18%。 3. 提升能力的方法 建立针对性的 AI 工作流：使用 lora 模型训练的方式，生成特定的形象及 KV 风格，建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型，并根据实用场景进行分类。 实用的模型训练：在营销活动期间，根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整 lora 模型。 AI 设计资产储备：建立和管理 AI 设计资产，沉淀相关知识、技能、工具，促进团队内部的知识积累和提升。 此外，对于建筑设计师审核规划平面图，以下是一些可用的 AI 工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据的汇总与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

要让 AI 准确理解您想要生成具有特定建筑（如夫子庙）的图像设计，而非一般的古风建筑，您可以这样表述：“生成一幅清晰、逼真的夫子庙图像设计，展现其独特的建筑风格和细节，包括庙宇的屋顶结构、墙壁装饰、门窗样式等，要突出夫子庙的特色元素，如特定的牌匾、雕刻、飞檐等，背景可以是适当的自然景观或周边的街道场景。”

以下是使用 SD 做图片细化的具体方法： 1. 对于更精确的蒙版，如人物的眼睛或配饰等，可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后，AI 会自动下载模型，若没有魔法，可去云盘下载并放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容，如“eye”，AI 可自动检测并设置蒙版，还可通过预览箱体得到编号来选择调整单一部分。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中，并添加提示词，如“闭眼”，点击生成即可完成修改。 2. 给人物换背景时，加载生成的背景蒙版。大模型选择 revAnimated_v122，正向提示词可设为“简单背景、花、国画、工笔”，蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可将其放入图生图中，使用 tile 模型做整体细化，还能给人物衣服添加国风元素。 3. SD 扩图时，若原本图片尺寸为 1152x1152 需增高高度，可设置为（1152x1526）。ControlNet 设置方面，若无法识别处理，可采取以下措施：提高 ControlNet 的权重（增加预处理权重，降低引导介入时机直到为 0，增加引导终止时机直到为 1）；降低重绘幅度（高清修复大图时使用）；把原始的黑白二维码叠加在二维码上方（正片叠底，保留 4 个定位点，擦去其他地方），调节透明度；使劲抽卡。 4. SD 放大通常重绘幅度设置在 0.3 以下，使用 tile 模型时可提高重绘幅度，如保持重绘幅度为 1 放大 1.5 倍绘图，能加强画面细节且不崩坏。对于草图，可将其导入 ControlNet 中，添加提示词进行细化，还可通过改变控制模式和增加关键词来优化效果，如实现随机提示词转换，用提示词对参考图做出调整。

AI 可以通过以下方式帮助人们生产： 1. 自动化知识工作者的任务，提高生产力并降低单位劳动成本。例如，从生成式 AI 的应用大爆发可以看出其在这方面的潜力，但在大幅降低体力劳动成本方面还有较长的路要走。 2. 作为程序员的助手，在编程时给出建议。如 Copilot 帮助提高了开发人员的生产力，但仍需在生成足够多的代码以提升生产力和保证其正确性之间找到平衡。 3. 用于生产文章。关键在于提供清晰且具有指导性的提示词，好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。详细、具创意的提示词能使生成的文章在语气、风格和重点上更出色，最终产出的内容可能需要微调以符合预期和特定风格。例如，可给出类似“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词。