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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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References

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AI Agents的课程在哪里呢
以下是关于 AI Agents 课程的相关信息: 1. 在 AI 课程目录下新增了《》。 2. 同步更新到 1.8 版本,该图表由 E2b 团队制作。 3. 翻译了《》这篇文章,由 OpenAI 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 所写,介绍 Agents 是什么,这个领域的发展趋势,以及大量这种早期技术在实践中的精彩示例。 此外,如果您是新手学习 AI,还可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念:首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍 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,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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,您可以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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 在通往 AGI 之路知识库中,还有关于 AI 相关技术与应用的介绍及活动分享: 1. AI agent 的介绍:大语言模型衍生出 AI agent,治理进阶可用此方式,如 GPTS、code、千帆百炼等,建议先吃透 prompt 再学习 AI agent,cost 平台有丰富教程和比赛,社区小伙伴参与能获奖。 2. AI 会话相关内容:通过关键词学设进行 AI 会话学习,如每日选词丢入稳定扩散模型,积累了大量提示词,建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 3. AI 视频相关词汇:收集了通过词汇控制 AI 视频的相关词典,如环绕、过曝、缩放等,更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 4. AI 相关活动:包括 prompt battle、AI 神经大赛等,如 prompt battle 在每周六和周日晚上进行,有多种玩法,还有早晨的 PB 活动。
2025-01-13
Agents协作的系统架构图应该怎么画
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
2024-08-12
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
deepseek的多模态大模型?
DeepSeek 发布了大一统模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中。以下是关于该模型的一些重要信息: 最新消息:DeepSeek 深夜发布该模型,它是一个强大的框架。 特点: 统一了多模态理解和生成,通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法的局限性,利用单一的统一 Transformer 架构进行处理,缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,增强了框架的灵活性。 超越了之前的统一模型,匹配或超过了特定任务模型的性能,其简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。 规模:提供 1B 和 7B 两种规模,适配多元应用场景。 开源及商用:全面开源,支持商用,采用 MIT 协议,部署使用便捷。 测试案例: 模型直接支持中文交互(图像理解+图像生成)。 云上 L4 测试,显存需 22GB。 图像生成速度约 15s/张。 图像理解质量方面,文字和信息识别基本准确,内容理解完整清晰,局部细节有欠缺。 Colab(需 Pro,因需 20GB 以上显存):https://colab.research.google.com/drive/1V3bH2oxhikj_B_EYy5yRG_9yqSqxxqgS?usp=sharing 模型地址: 7B 模型:https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 1B 模型:https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址:https://github.com/deepseekai/Janus
2025-01-30
多模态
以下是关于多模态的相关信息: 智谱·AI 开源模型列表中的多模态模型: 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,在 CogVLM 功能的基础上,具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接:、始智社区。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),基于对视觉和语言信息之间融合的理解,能在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合,是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。代码链接:。 Visualglm6B:开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于。 生成式人工智能领域的突破点:多模态模型能够在没有重大定制的情况下推理图像、视频,甚至物理环境。尽管 LLMs 存在一些实际限制,但研究人员在短时间内对这些模型进行了惊人的改进。 走入 AI 的世界中的相关解释:多模态指多数据类型交互,从而能够提供更接近人类感知的场景。正如人有眼、耳、鼻、舌、身、意等多个模态,大模型对应的模态是文本、图像、音频、视频等。
2025-01-27
什么是多模态模型?
多模态模型是指能够处理和融合多种不同模态信息(如视觉、语言、音频等)的模型。 以下为一些常见的多模态模型示例: 智谱·AI 推出的具有视觉和语言双模态的模型: 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,在 CogVLM 功能的基础上,具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接:。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),基于对视觉和语言信息之间融合的理解,在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接:。 Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。代码链接:。 RDM:Relay Diffusion Model,级联扩散模型,可以从任意给定分辨率的图像快速生成,而无需从白噪声生成。代码链接:。 Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini,它是 Google DeepMind 团队开发的,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,被描述为一种“原生多模态大模型”,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。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-13
多模态大模型与图像、视频生成
多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下: 多模态大模型的架构和原理:基于大圆模型,能识别页面组件结构和位置绝对值信息,并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成,左侧多模态理解,右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理:是生成模型,通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原,解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验:吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力,通过简单提示词生成图像,对数字体有专项场景训练;吐司是类似的在线生成平台,具备多种 AI 能力,有模型、在线训练、上传模型工作流等功能,可通过输入提示词生成图片。 模型训练:训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理:主要基于 Sara 的整体架构,采用 diffusion Transformer 架构,以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧,输入视频可看成若干帧图片,经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型(Latent diffusion model),例如 Stable Diffusion 用于图像生成,Zeroscope 用于视频生成,AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构:如果模型既支持 3D 生成,又支持视频生成,就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会,杨立昆(Yann LeCun)提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。
2025-01-07
多模态大模型与图像、视频生成
多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下: 多模态大模型的架构和原理:基于大圆模型,能识别页面组件结构和位置绝对值信息,并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成,左侧多模态理解,右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理:是生成模型,通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原,解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验:吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力,通过简单提示词生成图像,对数字体有专项场景训练;吐司是类似的在线生成平台,具备多种 AI 能力,有模型、在线训练、上传模型工作流等功能,可通过输入提示词生成图片。 模型训练:训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理:主要基于 Sara 的整体架构,采用 diffusion Transformer 架构,以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧,输入视频可看成若干帧图片,经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型(Latent diffusion model),例如 Stable Diffusion 用于图像生成,Zeroscope 用于视频生成,AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构:如果模型既支持 3D 生成,又支持视频生成,就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间,Google 的 VideoPoet 已在这个方向上有尝试,但分辨率不够高。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会,杨立昆(Yann LeCun)提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。
2025-01-07
Video-LLaVA与多模态图像视频识别
以下是对 26 个多模态大模型的全面比较总结: 1. Flamingo:是一系列视觉语言(VL)模型,能处理交错的视觉数据和文本,并生成自由格式的文本作为输出。 2. BLIP2:引入资源效率更高的框架,包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer,能利用冻结的 LLM 进行零样本图像到文本的生成。 3. LLaVA:率先将 IT 技术应用到多模态(MM)领域,为解决数据稀缺问题,引入使用 ChatGPT/GPT4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集及基准 LLaVABench。 4. MiniGPT4:提出简化方法,仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐,能复制 GPT4 展示的功能。 5. mPLUGOwl:提出新颖的 MMLLMs 模块化训练框架,结合视觉上下文,包含用于评估的 OwlEval 教学评估数据集。 6. XLLM:陈等人将其扩展到包括音频在内的各种模式,具有强大的可扩展性,利用 QFormer 的语言可迁移性成功应用于汉藏语境。 7. VideoChat:开创高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话,为该领域未来研究制定标准,并为学术界和工业界提供协议。
2025-01-07
现在AI领域做语音模型比较好的有哪几家?音色复刻做的比较好的有哪些
在 AI 领域,做语音模型较好的有阿里,其 CosyVoice 语音合成模型有以下特点: 精细控制:能生成符合性别、年龄和个性特征的声音。 自然模拟:可模拟笑声、咳嗽和呼吸等人类语音自然特征。 情感和风格:能够为声音添加情感和风格,更具表现力。 GitHub 链接:https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice 相关链接:https://x.com/imxiaohu/status/1818942399705710700 。但关于音色复刻做的比较好的,上述信息中未明确提及。
2025-01-19
我想有一个模仿名人的音色。
如果您想模仿名人的音色,一开始可能会觉得比较简单,只是字生成语音并选择不同的音色。音色通常基于网络红人训练,生成的语音音色会和对应的网络红人非常相像。您只要选择和自己需要非常接近的音色即可。如果没有接近的音色,也可以自己训练一个,参考 WaytoAGI 的知识库:。但真正准备开始用就会发现,只改音色可能不够用。我们真正说话或配音时,通常是边思考边说,因此会带着一些口头禅,如“嗯”“啊”,甚至更特别的“m3?”,说话过程中会有重音、停顿,且一句手写语句也不全相同。
2025-01-15
集合视频翻译和音色克隆,照片说话功能为一体的平台,ViiTorai
很抱歉,目前没有关于“ViiTorai”这个集合视频翻译、音色克隆和照片说话功能为一体的平台的相关信息。
2025-01-12
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
lisp格式的提示词怎么使用
Lisp 格式的提示词主要用于让 Claude 等模型生成特定的输出,以下是一些关于其使用的要点: 1. 用 Lisp 编写提示词能使生成 SVG 图形的效果优于 Markdown 版本。这可能是因为 Transformer 架构擅长从一种语言映射到另一种语言,Lisp 和 SVG 都是代码,两者距离更近,且 Lisp 的 List 结构更适合描述 SVG 卡片的设计规范、元素构成和配置参数。 2. 在实际应用中,可能会采用 Markdown 和 Lisp 混合的组合形式。如果通过 Chatbot 界面使用大语言模型,只能杂糅成一条提示词,一般情况下会拆成工作流,通过多次调用大语言模型来实现。 3. 用 Lisp 这种编程语言写提示词是之前在 prompt 圈被带火的,使用起来更为凝练和简洁。但平时写提示词用的更多的是 Markdown 语法,其简单且大语言模型能很好“理解”。 4. 要使用 Lisp 格式的提示词,可直接打开 Claude 首页,把提示词发送,完成初始化后即可使用。但通过 API 调用 Claude 可能输出效果不佳,网页版也许会更好。 5. 虽然 Markdown 版本与 Lisp 版本的提示词在语义上几乎一致,但在执行过程和某些效果上存在差异。Markdown 版本会输出中间“思考”过程,而 Lisp 版本很难让大语言模型有条理地执行流程。但用 Lisp 编写提示词时,更多是作为描述性语言而非程序性语言。
2025-01-20
在coze工作流中,怎样利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出,并以正确的格式输入传入飞书多维表格插件节点
在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下: 1. 搭建整理入库工作流: 3.4 大模型节点:提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页,用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化,具体设置明确。 3.6 大模型节点:把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换,大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点:将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件,设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点:返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果,直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流: 4.1 开始节点:输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程,无需额外配置。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点并设置。 4.3 插件节点:从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件,设置{{app_token}}参数,并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果,也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点:匹配相关内容。为处理稳定采用批处理,对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配,用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里,别忘了对整个工作流进行测试。
2025-01-09
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