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总结文献的prompt

回答

以下是对相关文献的总结:

  • 有一篇关于 Prompt 的纯原理干货文,讲清了什么是 Prompt、为何使用以及如何更好使用,但对于无计算机或人工智能基础的人,更需要直接可用的模板,这也是 GPTs 产生的必要原因,且 Prompt 虽降低了与大模型的交互门槛,但仍有一定门槛。
  • 对于学术论文阅读总结,有针对文本类和个人类的 prompt 设定。作者为小七姐,分类为教育。作为资深学术研究者,需具备高效的学术论文阅读和总结能力,深入理解论文主旨、关键思路和待解决问题,为读者提炼最重要的关键信息。遵循“二八原则”进行总结,包括列出明确的方法论、经过验证的结论以及关键信息。相关链接为李继刚等的 prompt 最佳实践
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

从原理到应用一次讲清楚 Prompt

总结这一篇其实是一篇Prompt的纯原理干货文,基本说清楚了,什么是Prompt,为什么使用Prompt,以及如何更好的使用Prompt,但是对于没有计算机或者人工智能基础的人来说,他们更加需要的是,直接给他们一个可以用的模板,这也是GPTs产生的必要原因。虽然Prompt已经极大的降低了和大模型的交互门槛,但是其实还是有门槛的,其实并没有直接对话沟通那么简单直接。

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|学术论文阅读总结|小七姐|教育|你是一位资深学术研究者,你有高效的学术论文阅读、总结能力。|# Role:学术阅读# Profile:- author:小七姐- version:1.6 - language:中文- description:你是一位资深学术研究者,你有高效的学术论文阅读、总结能力。## Goals:-深入理解论文的主旨、关键思路和待解决问题。-为你的读者提炼出最重要的关键信息。## Constrains:-遵循「二八原则」进行论文总结。-输出阅读的总结文字。## Skills:-熟练阅读和理解学术论文的结构和内容。-总结和梳理论文主旨、关键思路和待解决问题的能力。-细致入微地分析论文细节的能力。## Workflows:1.列出本文有哪些明确的方法论2.列出本文有哪些经过验证的结论3.关键信息,基于「二八原则」列出本文的关键信息,「二八原则」是指:本文有20%的内容是关键信息,这部分信息可以让我理解其他80%的内容。请将这部|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#VEQcdRRWroh9vQxuqx0c1Jn1nBe)||NzMyODM3NjA2MzgyOTI2MjMzODpyZWNpZk56T3hiOmVkYmYyNmE3MzE5MDE2Y2JhYThmNjUzMjYxMTc5NDdkOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|学术论文阅读总结|小七姐|教育|你是一位资深学术研究者,你有高效的学术论文阅读、总结能力。|# Role:学术阅读# Profile:- author:小七姐- version:1.6 - language:中文- description:你是一位资深学术研究者,你有高效的学术论文阅读、总结能力。## Goals:-深入理解论文的主旨、关键思路和待解决问题。-为你的读者提炼出最重要的关键信息。## Constrains:-遵循「二八原则」进行论文总结。-输出阅读的总结文字。## Skills:-熟练阅读和理解学术论文的结构和内容。-总结和梳理论文主旨、关键思路和待解决问题的能力。-细致入微地分析论文细节的能力。## Workflows:1.列出本文有哪些明确的方法论2.列出本文有哪些经过验证的结论3.关键信息,基于「二八原则」列出本文的关键信息,「二八原则」是指:本文有20%的内容是关键信息,这部分信息可以让我理解其他80%的内容。请将这部|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#VEQcdRRWroh9vQxuqx0c1Jn1nBe)||NzMyODM4MTM4ODk2Nzk2ODc2OTpyZWNpZk56T3hiOjZlZjhjNTAwMWE1NWI2ODA5YzE5MTMyYmFlYmJjZGY5OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

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生成书籍阅读助手的 Prompt
以下是为您生成的书籍阅读助手的 Prompt 相关内容: 如果想让 AI 帮助您像“樊登读书”或者“得到”这样给您讲书,您需要设计一个叫做“书籍阅读助手”的 Prompt。要把通用型的读书方法论复刻到 Prompt 里,再根据不同类型的书籍测试,不断优化和迭代。 通用型读书方法论的访谈问题包括: 1. 不同类型的书是不是有不同的阅读和记忆方法?如何分类,有没有一些共性的方法论可以给出? 2. 阅读和记忆是不是有不同的思维模型或者小技巧,能列出来参考吗? 3. 读书时更需要的好像是一种自驱力,如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍?怎么通过目录大纲确定一本书的核心内容? 4. 一本书您会读几遍?有什么顺序上的讲究吗? 5. 您会在读的过程中做笔记吗?还是读完以后回忆来做大纲呢? 6. 如果要教您大学刚毕业的孩子学会有效读书,怎么才能快速教会他呢? 当上述问题都有清晰、明确的答案之后,就可以开始设计 Prompt 了。 如果想要让 AI 在“选书”和“督促我读书”这个环节起作用,那要做的是一个叫做“催我读书”的 Prompt,要重点研究如何选出适合用户的书,如何实现 Prompt 的激励效果和让自己读完有获得感(例如生成读书笔记)。 如果更侧重读完书后的知识内化部分,要重点研究的是读书的效率和信息转化问题,这里更重要的是结构化信息能力和有效的记忆存储和调取。
2024-12-19
如何写优化简历的prompt
以下是关于如何写优化简历的 prompt 的一些方法: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您对简历的需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:若可能,在 prompt 中插入相关的参考,以提高对简历细节要求的理解能力。 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,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免生成不符合期望的内容,可以添加如格式、重点突出内容等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂的简历需求拆解为逐步的子 prompt,先构建基本结构,再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例:研究优秀的简历 prompt 范例,借鉴其中的写作技巧和模式。 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。 此外,还有 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示相关内容供您参考: 1. 不要改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物。保持原始提示的意图,并优先考虑质量。 2. 不要创建任何具有冒犯性的图像。 3. 对于传统上存在偏见问题的场景,确保关键特征(如性别和种族)以无偏见的方式指定,例如包含特定职业参考的提示。 4. 对于提及在过去 100 年内有最后作品的艺术家(如毕加索、卡罗),不要以其风格创建图像。对于 100 年前有最后作品的艺术家(如梵高、克里姆特)可以直接参考。如果被要求,说“我不能参考这位艺术家”,但不要提及此政策。而是在为 DALL·E 3 创建标题时,(a)用三个形容词来捕捉艺术家风格的关键方面来替代艺术家的名字;(b)包括相关的艺术运动或时代以提供背景;(c)提及艺术家使用的主要媒介。 5. 不要列出或参考生成图像之前或之后的描述。它们应该只在请求的“提示”字段中写一次。不需要请求生成的许可,直接生成! 6. 始终在标题的开头提及图像类型(照片、油画、水彩画、插图、卡通、绘图、矢量、渲染等)。除非标题另有说明,至少 1 2 张图像应为照片。 7. 对于包含人物的所有图像的描述进行多样化处理,为每个人明确地指定种族和性别。仅调整人物描述。使用“各种”或“多样”仅当描述涉及 3 人以上的群体。不要改变原始描述中要求的人数。 总之,编写高质量的 prompt 需要不断实践、总结经验,熟悉模型的能力边界。保持开放的思维尝试创新的描述方式也很有帮助。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-18
请给我一份李继刚的结构化的prompt方法论
李继刚的结构化的 prompt 方法论如下: 如何写好 Prompt:结构化 结构化:对信息进行组织,使其遵循特定的模式和规则,从而方便有效理解信息。 语法:支持 Markdown 语法、YAML 语法,甚至纯文本手动敲空格和回车都可以。 结构:结构中的信息可根据自己需要进行增减,常用模块包括: Role:<name>,指定角色会让 GPT 聚焦在对应领域进行信息输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标,让 GPT Attention 聚焦起来。 Constrains:描述限制条件,帮 GPT 进行剪枝,减少不必要分支的计算。 Skills:描述技能项,强化对应领域的信息权重。 Workflow:重点中的重点,希望 Prompt 按什么方式来对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白,强调需注意重点。 示例 贡献者:李继刚,Sailor,田彬玏,Kyle😜,小七姐等群友。 李继刚的。 每个角色都有版本迭代,标注版本号,争取每个都更新到最新的版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt,有具体场景需求可评论留言,作者可帮忙写定制的,也可自己用这种结构化的方式写。 使用方法:开一个 new chat,点代码块右上角的复制,发送到 chat 聊天框即可,里面的描述可按自己需求修改。 思路来源:云中江树的框架: 方法论总结: 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试,有这些 prompt 的加持,效果不错。
2024-12-17
prompt能干什么
Prompt 是给大模型输入的一段原始输入,能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。它通常以问题或指示的形式出现,比如可以设定“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,后续与大模型的对话会按照此设定展开。 Prompt 有多种玩法,例如可以在设定中要求模型按照一定的思路逻辑去回答,像最近比较火的思维链(cot)就是在 prompt 环节对模型的输出进行指导。还可以让模型按照特定格式(如 json)输出,使模型变成一个输出器。 简单来说,Prompt 是一套与大模型交互的语言模板,通过它可以输出对大模型响应的指令,指定大模型应做的任务、如何处理任务,并最终获得期望的结果。大模型本质是基于语言的概率模型,若直接询问而不提供 prompt,模型随机给出答案;有了 prompt 则相当于给了模板,包括对模型的要求、输入和输出的限制,模型在限制下得出概率最大的答案。虽然大模型有基础文字能力能理解大部分话,但为提升回答效果,需要通过 prompt 来提高返回的准确性。在大模型时代,人机交互的主要方式可以认为是 prompt,而非过去通过代码的方式。
2024-12-17
写邮件号的 prompt
写提示词(prompt)是一个关键步骤,它决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的建议: 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:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:用简单、清晰的语言描述,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,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:简洁明了,过多信息可能使模型困惑导致不准确结果。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代达到满意结果。 希望这些建议能帮助您更好地编写提示词。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-16
prompt 从入门到精通
以下是关于 prompt 从入门到精通的相关内容: Claude 在开箱即用时提供了高水平的基线性能,但 prompt 工程可以帮助进一步提升其性能并微调响应以适应特定用例。若要快速开始使用提示或了解提示概念,可参阅提示入门:https://docs.anthropic.com/claude/docs/introtoprompting 。 小七姐提供的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(一):对于新手学习 prompt,第一步要有一个大模型帐号并熟悉对话方式,如 ChatGPT4 或国产平替: 。 海螺 AI Prompt 教学入门 认识海螺 AI : MiniMax 视频模型能识别用户上传的图片,生成高度一致的视频,还能理解超出图片内容的文本并整合到视频生成中。 只依靠模型综合能力就能实现顶级影视特效,用户可自由创作丰富多变的电影级视频。 人物表情控制力强,5 秒钟内可实现多种表情变化。 近期上线提示词优化功能,对无特殊要求的建议开启,专业创作者有 2000 字提示词空间。 为达到更好表现效果,设计了两类 Prompt 的参考公式。 总之,无论新手还是老手,通过清晰结构和灵活表达,都能掌握 Prompt 编写技巧,实现“一个人+一个 AI=一个专业剧组”的愿景。
2024-12-16
如何用chatgpt写文献综述
以下是关于如何用 ChatGPT 写文献综述的一些方法: 1. 可以让 ChatGPT 对文章的 PDF 打印版进行总结,提取主要观点,并用项目符号列出要点,总结文章中的论点,甚至可以请求它提供可能的反驳观点,或者告知如何深入了解某个特定话题或问题。 2. 对于超长文档,如一本书,需要将其分段进行总结。每个段落作为一个查询来总结,然后将这些段落的总结连接在一起,形成整体的总结。这个过程可以重复进行,直到整本书都被总结完。如果后面的内容需要前面的内容作为背景才能理解,在总结后面部分的时候,可以在查询中包含之前已经总结过的内容,以帮助模型更好地理解整个文档。例如,对于一本 300 页关于人工智能历史的书,可先将书分为章节,为每一章生成一个摘要,再将章节摘要连接起来生成整本书的总摘要,若章节之间有关联或依赖关系,在总结后续章节时可包含前面章节的摘要,以确保摘要的准确性和连贯性。
2024-12-11
如何用AI写文献综述
利用 AI 写文献综述可以参考以下步骤: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar: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:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab: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,进行复杂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,提供模板库和协作功能,简化编写过程。 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:检测潜在抄袭问题。 此外,还有如沃顿商学院给教师和学生的提示词库等资源。作为资深研究者和教授,可先请求数据集和研究领域,数据上传后: 1. 基于数据制定至少三个有意义的研究假设,参考附加文件中 Zuckerman 的建议构建研究框架。 2. 进行文献综述,修正研究假设并与用户沟通确认。 3. 使用 Code Interpreter 技术对数据集进行复杂的假设检验,分析检验意义并按需进行额外测试,采用 OLS 或更高级检验方法。 4. 撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文,并以 Word 文档形式提交,确保内容深入专业,结果部分包含必要表格和数学计算公式。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-12-11
我是一名文科研究生,请你给我介绍几种用来做文献综述和写论文的时候可以用到的ai工具
以下是为文科研究生在做文献综述和写论文时推荐的几种 AI 工具: 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,可提供文献推荐和引用分析。 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,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,有助于精简和优化论文内容。 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,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可辅助进行复杂的数据分析和模型构建。 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。 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。 常见的文章润色 AI 工具包括: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可根据输入生成学术论文。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-12-10
文献阅读
以下是关于文献阅读的相关内容: 学术场景数据处理方面: 论文内容总结:大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档,节省时间,如 GLM4Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结。 论文内容翻译:大模型能弥补市面上翻译软件的不足,如 GLM 结合良好提示词能帮助学生快速翻译,提高阅读效率。 论文内容扩写润色:可将论文内容转化为社交媒体的科普内容,精心设计的润色提示词能根据特定场景调整,生成多样化结果,如针对小红书的使用场景调整提示词。 市场营销类:大学教授李继刚有论文阅读的方法论“三轮吃透法”,需遵循此方法进行阅读并输出每轮阅读的总结文字。 皇子推荐:对于渴望深入理解 AI 的爱好者和研究者,阅读经典论文很重要。皇子推荐 31 篇 LLM 的经典论文速读版,包含大语言模型架构、RAG、预训练、微调、提示词等。并分享了中文翻译版原文的高效办法,如安装浏览器插件“沉浸式翻译”,将 arxiv PDF 论文原地址域名中的 x 更换成 5 变成可访问的 HTML 版本链接。对于论文中看不懂的公式/概念,非算法从业者可不专研,通过搜索或借助 AI 了解即可。
2024-12-10
ai文献搜索引擎
以下是一些常见的 AI 文献搜索引擎: 1. 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. Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 在专利审查方面,以下是一些相关的 AI 应用和平台: 1. 专利检索与分类: Google Patents:使用 AI 技术帮助检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP:利用自然语言处理和机器学习技术,自动化检索和分类专利文献。 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,评估授权可能性和潜在风险。 PatentBot:AI 驱动的平台,可自动分析专利文本,评估技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请: Specifio:利用 AI 技术自动生成专利申请文件,包括说明书和权利要求书。 PatentPal:使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件。 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。 能联网检索的 AI 有: 1. ChatGPT Plus:用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Perplexity:结合了问答和普通搜索引擎功能,允许指定希望聊天机器人在响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot:作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎:提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。
2024-12-04
便于查找论文文献的AI网址
以下是一些便于查找论文文献的 AI 网址及相关介绍: TXYZ 网站: 是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具,提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。 是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。 用户可以自己上传 PDF 论文或者链接,通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考,给出可信的背书。 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。 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,帮助提高论文的语言质量。 Quillbot:一个基于 AI 的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 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,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf:一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-03
免费视频总结ai有哪些
以下是一些免费的视频总结相关的 AI 应用和资源: 1. B 站 up 主的课程:有一位 B 站 up 主的课程,每节 15 分钟,免费且内容好,涵盖 AI 艺术字等。 2. 二十四节气相关教程和关键词已开源,可直接复制使用。 3. 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 4. 16 号晚上中老师会带大家动手炼丹,炼丹需提前准备一些图,会让老师提前发布内容让大家准备。 5. AI 视频可用于企业宣传片、文旅视频等变现,有工具优劣势和操作介绍,每周有 video battle 挑战赛,工作流开源,有多种玩法和共创方式。 6. 几位老师带来了 AI 文旅视频的干货课程,工作流开源,学习后可制作类似视频。 7. 高效 PB 投入力度大,有厉害的伙伴,案例在社区,有多种 battle 方式,会有菩萨老师专门介绍。 8. 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动,在各地博物馆进行新创意。 9. 有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书,格林同学做了翻译。 对于总结 B 站视频,可通过以下方式实现: 1. 若视频有字幕,可安装油猴脚本,刷新浏览器后点击字幕的“下载”按钮,选择字幕格式,将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 2. 总结完视频内容后可继续向 AI 提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。
2024-12-19
哪个AI可以上传链接总结视频内容
目前可以通过以下方法让 AI 总结视频内容: 1. 对于有字幕的 B 站视频,若视频栏下面有字幕按钮,说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本,刷新浏览器后点击字幕会出现“下载”按钮,可选择多种字幕格式。 3. 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 即可进行总结。 4. 总结完视频内容后还可继续向 AI 提问更多细节内容或与其探讨视频内容。
2024-12-16
用AI写作一些研究成果总结类的文章
利用 AI 写作研究成果总结类文章可以参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具撰写文献综述,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。 另外,关于总结类文章,AI 很有可能不会读完整个文章,而只是头尾读一下,中间随机读。使用 Python 的 request 库读取网页速度不快,很多大语言模型实际上也没有真去搜索网页,这更像是大语言模型开发商的“狡猾”,用“AI 幻觉”背锅了。 除了聊天内容,还能让 AI 总结整理各种文章(不超过 2 万字),例如复制文章给 GPTs 让其总结。对于 B 站视频,若有字幕,可安装油猴脚本获取字幕,将其复制给 AI 执行内容总结任务,总结完还可继续提问或探讨细节。
2024-12-11
如何学习用ai生成分析文章、生成代码、生成年度总结报告
学习使用 AI 生成分析文章、代码和年度总结报告可以从以下几个方面入手: 1. 基础知识学习:了解 AI 的基本概念、原理和常见的应用场景,为后续的学习打下基础。 2. 选择合适的工具:例如,对于生成文章,可以选择像 ChatGPT 这样的语言模型;对于生成代码,可以尝试使用 GitHub Copilot 等工具;生成年度总结报告可以考虑一些专门的办公软件中的 AI 功能。 3. 学习提示词技巧:掌握如何编写清晰、准确、有针对性的提示词,以便让 AI 更好地理解您的需求。 4. 实践与练习:通过不断地尝试生成不同类型的内容,积累经验,总结规律。 5. 参考案例和教程:在网上查找相关的成功案例和详细的教程,学习他人的经验和方法。 6. 分析生成结果:对 AI 生成的内容进行仔细分析,找出优点和不足,不断改进提示词和方法。 7. 持续学习与更新:AI 技术在不断发展,要保持学习的态度,关注最新的技术和工具。
2024-12-06
免费的AI文字总结工具
以下为您提供一些免费的 AI 文字总结工具: 1. 飞书妙记(https://www.feishu.cn/product/minutes):飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟(https://tingwu.aliyun.com/home):阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见(https://www.iflyrec.com/):讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI(https://otter.ai/):转录采访和会议纪要。 此外,还有以下相关工具和信息: 1. 微信群聊总结 AI 助手(JS and Electron ver): Mac 版下载:https://github.com/aoaoeth/wechataisummarizebot/releases/tag/1.0.0 、https://github.com/aoaoeth/wechataisummarizebot/releases/tag/1.1.0 本项目由免费白嫖 GPT 的智囊 AI(https://zhinang.ai/)技术支持。 自己跑不起来,但是需要群聊总结的同学,可以加机器人微信号:aoao_eth,然后把机器人拉进您的群里即可。 新版本为桌面应用,下载后直接打开配置 app key 即可运行监控和总结,一键总结,一键发送到群内。 功能包括每日群聊监控和数据统计(界面上实时更新)、一键总结,一键查看总结结果,一键发送到群聊、聊天记录实时查看,直接发送内容到群聊、随时更新的配置,可以配置截取的文本长度和结尾词等、机器人状态监控,账号切换。 2. 100 个 AI 应用中的 AI 会议发言总结工具,如讯飞听见会议总结功能。 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-04
寻找一个会撰写企业年终总结的AI工具
以下是一些可以帮助撰写企业年终总结的 AI 工具: 1. Kickresume 的 AI 写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型,能为总结的各个部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到众多用户信任的领先 AI 构建平台,可自动化创建总结的每个方面。 更多相关工具,您还可以查看以下链接获取更多信息:https://www.waytoagi.com/category/79 。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-03