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多模态模型中agents音色的存储格式

Answer

在多模态模型中,如果需要存储agents的音色信息,可以考虑以下几种格式:

  1. 数字化表示

    • 将音色信息数字化表示,例如将每种音色映射为一个唯一的数字或字符串标识。这种方法简单直观,方便存储和处理,但可能会损失一些音色的细节和特征。
  2. 特征向量

    • 使用特征向量表示音色信息,例如使用声谱图或梅尔频率倒谱系数(MFCC)等特征提取方法,将音色转换为一个向量。这种方法可以更充分地表达音色的特征和属性,但需要较大的存储空间。
  3. 音频文件

    • 将每种音色保存为一个独立的音频文件,例如 WAV、MP3 等格式。这种方法可以保留音色的所有细节和特征,但需要更大的存储空间,并且在处理过程中可能会增加计算成本。
  4. 嵌入向量

    • 使用嵌入向量表示音色信息,类似于自然语言处理中的词嵌入。通过将每种音色映射为一个固定长度的向量,可以在保留音色特征的同时,降低存储成本和处理复杂度。
  5. 代号或名称

    • 使用代号或名称来表示每种音色,例如使用常见的乐器名称或人声类型来表示。这种方法简单易用,但可能会存在歧义或不确定性,需要进行充分的标准化和规范化处理。

以上是一些常见的存储格式,可以根据具体的应用需求和场景选择合适的格式。在实际应用中,可能需要综合考虑存储空间、处理效率、音色表达能力等因素,选择最适合的存储格式。

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以下是关于绘制 Agents 协作的系统架构图的一些参考信息: 首先,了解 Agent 的基本框架,即“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。 规划方面,主要包括子目标分解、反思与改进。子目标分解能将大型任务分解为较小可管理的子目标来处理复杂任务,反思和改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来的步骤,从而提高最终结果的质量。 记忆分为短期记忆和长期记忆。短期记忆是将所有的上下文学习看成利用模型的短期记忆来学习;长期记忆提供了长期存储和召回信息的能力,通常通过利用外部的向量存储和快速检索来实现。 工具方面,不同的任务和场景需要选择合适的工具。 在生成式 AI 的人机协同中,分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,人与 AI 的协作流程有所差异。在 Agents 模式下,AI 完成大多数工作。 可以通过 Multiagent Collaboration 的方法,让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如,作为产品经理角色,可将产品功能设计需求通过 Agents 拆解成多个独立的任务,然后遵循不同的工作流,最后生成一份大致符合期望的输出结果,再进行修改完善。 此外,还可以参考一些实例探究,如提示 LLM 提供 100 个最新观察结果,并根据这些观测/陈述生成 3 个最重要的高层次问题,然后让 LLM 回答这些问题。规划和反应时要考虑主体之间的关系以及一个主体对另一个主体的观察,环境信息以树形结构呈现。
2024-08-18
生成图文公众号的agents
以下为您介绍一个名为《执笔者》的多 Agent 模式的全能写手: 成果展示:《执笔者》是通过多 Agent 协作搭建而成,总体用时不到 10 分钟(在之前的 bot 或者工作流已调试好的前提下)。目前只协作了三个 agent,每个 agent 都根据任务分工集成了不同的工作流、图像流等内容,各司其职,互不干扰,整体交互模式保持一致。 主要功能:执笔者当前支持小红书、公众号和头条平台的图文创作,简单使用一个“主题词+平台类型”即可召唤相关 bot 输出优质内容。 后续发展:《执笔者》不仅极大地提高了工作效率,也为创作者提供了更多时间和精力专注于内容创作。后续还会不断更新迭代(人物专栏、作文、书籍等),使其成为真正的全能优质写手。感兴趣的朋友欢迎前往试用,相信《执笔者》会成为创作路上的得力助手。链接:https://www.coze.cn/store/bot/7387404430825668643?panel=1&bid=6d1b1va9o1g18
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Agents群聊
"Agents群聊"可能指的是多个智能体(agents)参与的对话或交流。在人工智能领域,智能体可以是聊天机器人、虚拟助手或其他形式的自动化程序,它们能够模拟人类对话或执行特定任务。以下是一些关于使用智能体进行群聊的关键点: 1. 多智能体系统(MAS):在多智能体系统中,每个智能体都有自己的角色和功能,它们通过协作来解决复杂问题。 2. 自然语言处理(NLP):智能体通常依赖NLP技术来理解和生成自然语言,以便在群聊中进行有效沟通。 3. 上下文理解:在群聊中,智能体需要能够理解上下文,包括对话历史、参与者的意图和情感状态。 4. 对话管理:智能体需要能够有效地管理对话流程,包括话题转换、冲突解决和保持对话连贯性。 5. 个性化:智能体应能够根据用户的个性和偏好调整其回应,以提供更个性化的交流体验。 6. 隐私和安全:在群聊环境中,智能体必须遵守隐私和安全规则,确保用户数据的保护。 7. 错误处理:智能体应能够优雅地处理误解或错误,例如通过请求澄清或承认不理解某些内容。 8. 学习能力:理想情况下,智能体应该能够从群聊互动中学习,以改进其未来的响应。 9. 多模态交互:除了文本交流,智能体还可以通过语音、图像或其他模态参与群聊。 10. 用户界面(UI):智能体的群聊功能通常通过聊天界面实现,UI设计应支持流畅的对话体验。 11. 可扩展性:在大规模群聊中,智能体需要能够处理多个对话线程和大量用户输入。 12. 伦理和行为准则:智能体应遵守既定的伦理标准和行为准则,避免不当行为或冒犯性内容。 13. 集成和兼容性:智能体应能够与现有的通信平台和工具集成,以便于部署和使用。 在实际应用中,智能体群聊可以用于客户服务、教育、娱乐、信息检索等多种场景。随着技术的发展,智能体的群聊能力有望变得更加先进和人性化。
2024-04-20
什么是多模态?什么是跨模态?
多模态指多数据类型交互,能够提供更接近人类感知的场景。大模型对应的模态包括文本、图像、音频、视频等。例如,Gemini 模型本身就是多模态的,它展示了无缝结合跨模态能力,如从表格、图表或图形中提取信息和空间布局,以及语言模型的强大推理能力,在识别输入中的细微细节、在空间和时间上聚合上下文,以及在一系列视频帧和/或音频输入上应用这些能力方面表现出强大的性能。 跨模态通常指不同模态之间的交互和融合。例如在 GPT4 的相关研究中,探索了视觉和音频等可能出乎意料的模态。智能的一个关键衡量标准是能够从不同的领域或模式中综合信息,并能够跨不同的情境或学科应用知识和技能。
2024-12-16
多模态应用
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2024-12-09
请推荐几个国内能用的支持多模态交流的app
以下为您推荐几个国内能用的支持多模态交流的 APP 及相关模型: 1. 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 2. 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 3. 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 4. 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 5. 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 6. 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ 7. MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 8. 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 此外,智谱·AI 开源的多模态模型有: 1. CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 代码链接: 模型下载: 2. CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。 代码链接:无 模型下载: 3. Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。 代码链接: 模型下载:
2024-11-22
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流?
以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流: 1. PandaGPT:能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动,包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA:引入了多分支跨模式 PT 框架,使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT:专门为视频对话设计,能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT:端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型,支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。
2024-11-22
多模态大模型
以下是关于多模态大模型的相关信息: Google 的多模态大模型叫 Gemini,是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示,能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出,被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型,从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 多模态大模型(MLLM)是一种在统一的框架下,集成了多种不同类型数据处理能力的深度学习模型,这些数据可以包括文本、图像、音频和视频等。通过整合这些多样化的数据,MLLM 能够更全面地理解和解释现实世界中的复杂信息,在面对复杂任务时表现出更高的准确性和鲁棒性。其典型架构包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM,还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器,以生成除文本之外的更多模态。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类。 有基于多模态大模型给现实世界加一本说明书的应用,例如将手机置于车载摄像机位置,能够实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。在这种架构中,后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型,为应用提供推理服务。同时,部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理,提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5,用于采集画面和用户输入,整体设计以简单高效为主。下载模型 ggml_llavav1.513b,这里选择是 13b 4bit 的模型。BakLLaVA 推理速度更快,但对中文的支持较差,7b 的模型在语义理解方面普遍存在不足,特别是在需要规范数据格式进行交互的场合。对于 function call 和 action 操作,极度依赖模型的 AGI 能力。
2024-11-18
clip模型能应用与跨模态检索
CLIP 模型能应用于跨模态检索。以下是关于 CLIP 模型的一些详细信息: 对比语言图像预训练(CLIP)通过将图像和文本转换成固定大小的向量,使它们在一个共同的嵌入空间中对齐来训练模型,对于多模态信息检索和相关任务非常重要。 在 Stable Diffusion 中,CLIP 模型作为文生图模型的文本编码模块,决定了语义信息的优良程度,影响图片生成的多样性和可控性。它包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型,分别用于提取文本和图像的特征,可灵活切换,且具有强大的 zeroshot 分类能力。其庞大的图片与标签文本数据的预训练赋予了其强大的能力,把自然语言领域的抽象概念带到了计算机视觉领域。 自 2021 年以来,多模态模型成为热门议题,CLIP 作为开创性的视觉语言模型,将 Transformer 架构与视觉元素相结合,便于在大量文本和图像数据集上进行训练,可在多模态生成框架内充当图像编码器。 为解决 CLIP 模型在仅文本任务中表现不如专门用于文本的模型,导致信息检索系统处理仅文本和多模态任务时效率低下的问题,已提出新颖的多任务对比训练方法训练相关模型,使其在文本图像和文本文本检索任务中达到最先进性能。
2024-10-31
克隆音色
以下是一些关于克隆音色的相关信息: 产品推荐: PlayHT:https://play.ht/studio/ ,包含预设音色,可免费克隆一个音色,若想生成多个,删除上一个音色即可做新的。 Elevenlabs:https://elevenlabs.io/app ,包含预设音色,新用户 1 美元开通一个月会员,可使用克隆音色。 魔搭社区:https://www.modelscope.cn/home ,是一个模型开源社区及创新平台,由阿里巴巴通义实验室联合 CCF 开源发展委员会发起,包含各种声音模型,有开发经验的朋友可使用。 Dubbingx:https://dubbingx.com/ ,免费克隆音色,有桌面版,Mac、Window 均可用。 魔音工坊:https://www.moyin.com/ 对口型相关: Runway:静态图片+音频文件,可生成对口型视频;动态视频+音频文件,可生成对口型视频,但需要消耗 20 点。 Pika:静态图片+音频文件,可生成对口型视频。 其他: 剪映:不能使用预录制的音频,只能现场朗读随机提供的文字材料收集音色信息,1 积分=2 个字,消耗积分生成配音,会员每个月赠送 1200 积分。 GPTSoVITS:开源 AI 克隆音色项目,部署难度较高,但是效果很好,完整的教程和测评请查看原作者主页:https://space.bilibili.com/5760446 。 ElevenLabs 推出全自动化的 AI 配音或视频翻译工具,上传视频或粘贴视频链接,能全自动在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言,还能克隆原视频里面的声音来配音。群友测试豆包的音色模仿,读大概 20 个字的句子,5 秒就可生成非常像的音色,之后可用自己的声音读生成的文字内容,声音音色模仿非常像。
2024-11-19
怎么文字转语音,用自己的音色
要实现文字转语音并使用自己的音色,以下是一些方法和相关信息: ChatTTS 增强版整合包:当文本内容很多时,可以勾选文本切割来处理,默认五十字符切割,还能将音频片段合并为一整段音频。切割的音频片段也支持增强处理。保存后的音频文件结构清晰,包括合成的一整段音频、增强处理后的整段音频、切分的音频片段等。该版本增加了批量处理功能,可上传按句换行格式的 TXT 文本。音色固定,可通过点击随机按钮多尝试找到满意音色,并将设置和音色种子保存到配置文件方便下次使用。 ElevenLabs 工具:能全自动将视频翻译成 29 种语言,更能克隆原视频里的声音来配音。 GPTSoVITS + BertVITS2:一开始可选不同音色,基于网络红人训练,音色与网络红人相像。若没有接近的音色,可自己训练,参考 WaytoAGI 的知识库: 。但实际使用中只改音色可能不够,如说话时的口头禅、重音、停顿等。
2024-11-06
克隆音色
以下是一些关于克隆音色的相关信息: 产品推荐: PlayHT:https://play.ht/studio/ ,包含预设音色,可免费克隆一个音色,若想生成多个,删除上一个音色即可做新的。 Elevenlabs:https://elevenlabs.io/app ,包含预设音色,新用户 1 美元开通一个月会员,可使用克隆音色。 魔搭社区:https://www.modelscope.cn/home ,是一个模型开源社区及创新平台,由阿里巴巴通义实验室联合 CCF 开源发展委员会发起,包含各种声音模型,有开发经验的朋友可使用。 Dubbingx:https://dubbingx.com/ ,免费克隆音色,有桌面版,Mac、Window 均可用。 魔音工坊:https://www.moyin.com/ 对口型相关: Runway:静态图片+音频文件,可生成对口型视频;动态视频+音频文件,可生成对口型视频,但需要消耗 20 点。 Pika:静态图片+音频文件,可生成对口型视频。 其他: 剪映:不能使用预录制的音频,只能现场朗读随机提供的文字材料收集音色信息,1 积分=2 个字,消耗积分生成配音,会员每个月赠送 1200 积分。 GPTSoVITS:开源 AI 克隆音色项目,部署难度较高,但效果很好,完整的教程和测评请查看:https://space.bilibili.com/5760446 。 Uberduck:克隆效果怪怪的,附官方使用指南:https://docs.uberduck.ai/guides/gettingstarted 。 ElevenLabs 推出全自动化的 AI 配音或视频翻译工具,可上传视频或粘贴视频链接,能全自动将视频翻译成 29 种语言,并克隆原视频声音。 豆包的音色模仿,读约 20 个字的句子,5 秒可生成相似音色,之后可用自己声音读生成的文字内容。 剪映也有新的声音克隆功能,效果不错。
2024-10-21
我指的是要用我的音色翻唱歌曲 用AI来克隆 推荐不错的吧
以下是为您推荐的关于用 AI 克隆音色翻唱歌曲的相关内容: ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接,它能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言,还能克隆原视频中的声音进行配音。群友瑞华测试发现,模仿豆包的音色读约 20 个字的句子,5 秒就能生成非常相似的音色,之后可用自己的声音读生成的文字内容。详情可参考:https://mp.weixin.qq.com/s/nHIPaq4evPbvSQS1ctYZrA 剪映也有新的声音克隆功能,卡兹克做了对比,效果不错。 Stuart:免费 AI 真人语音入门 GPTSoVITS + BertVITS2 。一开始只是字生成语音并能选不同音色,音色基于网络红人训练,与对应的网络红人非常相像,也可自己训练,参考: 但真正使用时会发现只改音色不够用,因为真正说话或配音时有口头禅、重音、停顿等。 一些提供 AI Mastering 的网站列表: https://www.landr.com/onlineaudiomastering/ (收费) https://emastered.com/ (收费) https://app.kits.ai/aimastering (收费,推荐,除母带处理,还有分轨、替换人声、人声克隆等功能) https://app.bakuage.com/ (免费!强烈推荐,本文主角!正常情况下不需要魔法,为保证流畅,建议打开魔法)
2024-08-27
音色替换
音色替换是指通过技术手段将一个声音的音色替换为另一个音色的过程。在语音合成领域,音色替换技术可以通过调整声学模型的参数来实现。传统的语音合成技术一般会经过文本与韵律分析、声学处理与声音合成三个步骤。在声学处理阶段,通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。在声音合成阶段,可以使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形,然后一次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中,可以调整参数,从而改变合成语音的音色、语调、语速等。 在音乐制作领域,音色替换技术可以通过调整合成器的参数来实现。例如,使用工业化的合成器音色可以增强音乐的冷酷感和科技感。此外,通过失真、压缩等效果处理,也可以增加音乐的冲击力和厚重感。 总的来说,音色替换技术是一种非常有用的技术,可以帮助人们实现各种有趣的应用。
2024-06-11
怎么提取动画人物音色进行自己剧本配音
提取动画人物音色并用来为自己的剧本配音是一个涉及多个技术步骤的复杂过程。以下是一个完整的流程: 1. 选择并提取音色 首先,需要选择目标动画人物并提取其音色样本。这通常包括以下步骤: a. 收集语音样本 从目标动画中收集清晰的语音样本。确保样本中包含多种音调和发音方式,以便训练出更准确的模型。 b. 预处理音频 使用音频编辑软件(如Audacity)进行音频剪辑,去除背景噪音和非目标声音。 2. 训练声音转换模型 这一步骤需要机器学习和深度学习的知识。 a. 选择模型框架 选择一个合适的声音转换模型框架,比如基于神经网络的模型。这些模型可以是CycleGAN、Tacotron 2、WaveNet等。 b. 数据准备 将收集到的语音样本分割成训练数据和测试数据,确保样本多样性。 c. 模型训练 使用Python和深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)训练模型。模型需要大量的数据和计算资源,可以利用云服务如Google Colab进行训练。 d. 模型评估 评估模型的性能,调整参数,确保输出的音色与目标人物一致。 3. 使用声音转换模型进行配音 一旦模型训练完成,就可以将剧本文本转换为目标音色的语音。 a. 文本转语音(TTS) 使用TTS模型(如Tacotron 2)将剧本文本转换为语音。结合声音转换模型,使生成的语音匹配目标人物的音色。 b. 后处理 对生成的语音进行后处理,确保语音的自然性和流畅性。这可能包括音频平滑处理、去噪等。 4. 集成和应用 将生成的音频集成到动画或其他媒体中。 实际工具和资源 1. 音频处理工具 Audacity:免费且功能强大的音频编辑软件。 Adobe Audition:高级音频编辑和后期处理工具。 2. 机器学习框架 TensorFlow:广泛使用的机器学习框架。 PyTorch:灵活且易于使用的深度学习框架。 3. 语音合成工具 Tacotron 2:Google开发的基于深度学习的TTS模型。 WaveNet:Google开发的高质量语音生成模型。 4. 资源和平台 Google Colab:提供免费GPU资源的在线平台,适合深度学习模型的训练。 GitHub:查找和使用现有的声音转换和TTS模型代码库。 示例代码 以下是一个使用Tacotron 2进行文本转语音的简单示例(基于Python): ```python import tensorflow as tf from tacotron2_model import Tacotron2 from waveglow_model import WaveGlow 加载预训练模型 tacotron2 = Tacotron2.load_model waveglow = WaveGlow.load_model 输入文本 text = "Hello, this is a sample text for voice conversion." 文本转语音 mel_outputs, mel_outputs_postnet, _, alignments = tacotron2.inference audio = waveglow.inference 保存音频 with open as f: f.write ``` 总结 提取动画人物音色并用于剧本配音是一个复杂但可以实现的过程,需要音频处理、深度学习和文本转语音技术的结合。通过使用适当的工具和资源,可以生成高质量的语音输出,实现个性化配音。
2024-06-08
AI 提示词如何写的更好?应该使用什么格式书写?
以下是关于如何写好 AI 提示词及格式的相关内容: 1. 陶力文律师的观点: 结构化内容组织:使用编号、子标题和列表来组织文章,使内容条理清晰,易于读者理解。 规定概述内容解读结语结构:围绕主题展开讨论,首先概述规定内容,然后逐条解读具体内容,并以结语结束。 案例和挑战的结合:通过引入实际案例和潜在挑战,增强论点的说服力,并提供实用的解决方案。 结合法规和实际操作:通过引入法规内容和实际操作案例,提供详细的解释和建议。 商业术语的使用:在写作中融入行业特定的术语和概念,确保内容的专业性和针对性。 输出的文章结构: 标题:开门见山、切中要害,用疑问句引起目标群体悬念。 第一部分:说清楚本文要解决的问题是什么,问题的背景是什么,这个问题可能导致哪些损失。 第二部分:以一个案例引入,这个案例改写自【基础材料】的【类案参考】部分,需要写清楚案号、案件事实经过、法院裁判结果、法院作出这一裁判结果的关键依据和其他与文章有关的要点。 第三部分:对案例进行进一步的分析,写明需要注意的关键点,分析可以改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分,这部分不要给建议。 第四部分:给出具体的操作建议,应分为:事前应注意事项;事中需要注意留存的证据;事后可以采取的补救措施,三个部分;每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 2. 潘帅的观点: Prompt 指的是给人工智能(AI)系统提供的信息或者问题,用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。 Prompt 的建议框架及格式: CRISPE: Capacity and Role(能力与角色):比如,你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight(洞察):比如,处理一起复杂的合同纠纷案件,我们可以向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement(陈述):比如,直接明确期望 AI 完成的任务是什么。以合同纠纷案件为例,我们可以要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality(个性):比如,你希望 AI 以什么风格或方式回答你。 Experiment(举例)。 3. 陈财猫的观点: 一个效果很好的 prompt 不需要很多奇怪的格式,自然语言是最好的方式,人好懂,机器就好懂。 厂商有在前端显示排版的需求,模型会比较熟悉 markdown,写点 markdown 是不错的。Claude 对 xml 格式做了点优化,GPT 对 json 做了点优化等等。
2024-12-18
编写一个python代码其中附件是一个名为data.csv的CSV格式文件,提取表格中数据,行列保持一致进行如下格式转换:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬ (1)按行进行倒序排列;‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫
以下是一个使用 Python 实现读取 CSV 文件并按行倒序排列的代码示例: ```python import pandas as pd 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv 按行倒序排列 reversed_data = data.iloc 打印结果 print ``` 在上述代码中,首先使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数读取 `data.csv` 文件,然后使用 `iloc` 索引和切片操作 `` 实现按行倒序排列。
2024-12-12
完善程序实现格式化输出a,b,c=‘唐代’,‘将近酒’,‘李白’ print(' '.fomat(a,b,c))
您提供的程序存在一些错误。正确的实现方式应该是: ```python a = '唐代' b = '将近酒' c = '李白' print ``` 这样就可以实现格式化输出这三个变量的值了。
2024-12-09
我想将一个图片的格式色调,复制到另一张图片,不改变图片绘制内容,应该用什么
以下是一些可用于将一张图片的格式色调复制到另一张图片而不改变绘制内容的方法和工具: 1. ComfyUI_LayerStyle 插件: 添加 节点,可自动调整图片色调。 将 LUT 应用到图像: 支持.cube 格式的 LUT 文件。 节点选项包括 LUT 选择、色彩空间选择等。 自动调整图片的亮度、对比度和白平衡,可手动调整强度及各通道参数。 改变图像的色温、色彩平衡、色阶和 Gamma 值等。 2. 其他可能的方法: 某些专业的图像处理软件,如 Adobe Photoshop 等,可能具有相应的功能来实现色调复制。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的方法和工具。
2024-12-09
请将以下提示词改写为markdown格式:“请为我生成一个五子棋游戏的代码,其中,棋盘的大小是10*10”
以下是为您改写的 Markdown 格式的提示词: ``` 请为我生成一个五子棋游戏的代码,其中,棋盘的大小是 1010 ```
2024-12-06
ai可以修改文件格式吗
AI 可以修改文件格式。以下是一些相关的情况和示例: 在游戏开发与修改方面,对于复杂游戏,可能因稳定性需要拆分,修改主要集中在 js 格式文件,其他文件改动较少。可以使用文本编辑器修改如 html、CSS、js 等格式的游戏文件,并在本地保存,还能推送到 GitHub 等平台。同时,游戏开发中三个重要文件需在一个文件夹,本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。 以前软件公司通过设计专有文件格式锁定用户,现在 AI 发展可将一个软件的输出文件格式转换为另一个软件支持的输入文件格式,消除了用户软件切换成本。例如 Fillout 公司利用 AI 开发表单导入器,降低用户切换软件难度。 对于文章排版,有多种 AI 工具可供选择。如 Grammarly 不仅能检查语法和拼写,还提供排版功能;QuillBot 可改进文本清晰度和流畅性;Latex 常用于学术论文排版,有许多 AI 辅助的编辑器和插件;PandaDoc 适用于商业和技术文档;Wordtune 能重新表述和改进文本;Overleaf 是在线 Latex 编辑器,提供模板和协作工具。选择工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。
2024-12-05