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GPT可以共享使用吗，需要注意什么

Answer

GPT 可以共享使用，但有一定的条件和注意事项：

  • GPTs 是 OpenAI 推出的允许用户量身打造自己 AI 助理的工具，用户可以根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT，并能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。
  • 目前，GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户，需先升级至 ChatGPT Plus。
  • OpenAI 推出了 GPT Store 这一类似应用商店的平台，允许用户分享 GPTs，甚至可能实施收益分润制度。
  • 在创建 GPTs 时，有一系列的参数配置方式，如点击 Explore、Create a GPT 进入配置页面，在自定义 GPT 配置界面中，包括添加图像、填写名称、提供提示词、设置对话示例、提供额外文件作为知识参考、启用相关功能、使用第三方 API 等操作。
  • 发布 GPTs 时有不同的访问权限选项，如 Only me（只有自己可以使用）、Only people with a link（通过链接可以访问）、Public（所有人都可以访问，但需要开启个人名称及绑定公共域名）。

需要注意的是，GPT 的输出具有随机性，若对总结内容质量不满意，可点击“重试”按钮让其重新总结。同时，目前无法完全避免 GPT 输出排版内容时的特定格式，如“**”。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：GPTs 是什么？

[title]问：GPTs是什么？GPTs是OpenAI推出的一种工具，它允许用户量身打造自己的AI助理。你可以根据自己的需求和偏好，创建一个完全定制的ChatGPT。无论是要一个能帮忙梳理电子邮件的助手，还是一个随时提供创意灵感的伙伴，GPTs都能让这一切变成可能。GPTs的出现代表着AI技术的一个重要进展，它将AI的应用从专家的领域延伸到了普通大众的日常生活中。OpenAI已经推出了几种现成的GPTs供大家使用，比如「The Negotiator」、「Game Time」等。此外，用户可以上传资料来自定义GPTs，创造出更符合个人或专业需求的AI助手。除了创建和使用自己的GPTs外，你还可以分享给他人，或使用其他人创建的GPTs。目前，GPTs的使用仅限于ChatGPT Plus的用户。无论你是想自己创建GPTs，还是想使用他人的创作，都需先升级至ChatGPT Plus。此外，OpenAI推出了GPT Store，这是一个类似应用商店的平台，允许用户分享他们的GPTs，甚至可能实施收益分润制度，为创造者和OpenAI创造新的收入来源。总的来说，GPTs是一种让使用者能够量身打造自己的AI助理的工具，开启了个性化AI的新阶段，为开发者和普通用户提供了更多便利。希望这些信息对您有所帮助！内容由AI大模型生成，请仔细甄别

熊猫Jay：GPTs 从入门、进阶、实践到防护的万字教程

[title]熊猫Jay：GPTs从入门、进阶、实践到防护的万字教程[heading2]四、GPTs入门[heading3]一）创建方式[heading4]1、参数配置方式创建1、点击Explore2、点击Create a GPT进入配置页面。3、进入自定义GPT配置界面4、默认进入Create页面，这里选择Configure进入配置页面，如下为栏位的详细解释：添加图像：上传自己的图像。Name:GPT的名称Instructions：提供提示词Conversation starters:提示用户开始对话的示例。Knowledge:允许提供文件作为额外的上下文，供GPT参考。Capabilities:启用网页浏览、DALL·E图像生成和高级数据分析将允许GPT执行其他功能。Actions:可以使用第三方API可供GPT使用、如果之前已经构建了一个插件，您将能够使用现有的插件清单来定义GPT的操作。5、上传图片。如果小伙伴是做个人IP建议上传个人Logo。6、填写相关信息。由于没有需要提供的外部知识作为上下文,此次Knowledge未提供,且Actions也未填写.7、填写完信息会后自动保存,我们开始试用。8、上传图片开始分析。9、经过多次测试,达到自己满意的程度后,就可以在右上角点击Save进行发布.Only me:只有自己可以使用.Only people with a link:通过分析的链接可以访问.Public:所有人都可以访问.但是需要开启个人名称、以及绑定公共域名.见第10步图片.10、按照如下方式来进行公开发布:

夙愿：AI 快速总结群聊消息

问：你用的是什么模型？GPT4还是GPT3.5？答：我用的是GPT4，其他模型的效果不太好，不信你可以试试。问：我用了GPT4模型，但它总结出来的内容质量不行，怎么办？答：GPT的输出具有随机性，请点击“重试”按钮，让GPT重新总结一下问：有没有办法让GPT输出排版内容时直接不输出**？答：我改过很多遍提示词了，不能，要么无法让GPT不输出**，要么强制不输出**，但是总结内容的效果大幅下降。问：前面提到的剪切板共享工具是什么？答：微信输入法以上就本次分享的全部内容，希望我的分享能对大家有帮助。感谢@李继刚老师，文字排版大师的提示词编写思路来源于李继刚老师的通知消息整理助手。我是夙愿学长，更多关于我的信息，欢迎来康康：[夙愿学长的使用说明书](https://zi6nfl20s5u.feishu.cn/wiki/UEPmwdkZ4iNsOek2jJPcqSDKn3b)

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deepseek深度思考的机制和ChatGPT的深度思考有什么不一样
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调（SFT）。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，从用户初始问题出发，唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景：DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题，但计算成本更高。日常查询中，ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点：DeepSeek R1 更加透明，研究细节可复现，权重可下载。
2025-02-17
DB gpt具备商用化能力了吗？
目前 DB GPT 尚未具备成熟的商用化能力。其在技术、性能、安全性、稳定性等方面可能还存在一些需要进一步完善和优化的地方。商用化需要满足一系列严格的标准和要求，包括但不限于高效的处理能力、准确的结果输出、可靠的安全性保障以及良好的用户体验等。
2025-02-17
chat gpt
ChatGPT 是通过从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，训练神经网络来生成类似的文本。其基本概念简单，由大量简单元素组成的神经网络，基本操作是为每个新单词生成输入并通过元素处理。 ChatGPT 能够从提示开始生成连贯的人类语言文本，遵循提示并利用所读内容，但不总是具有全局意义或对应正确计算，只是根据训练材料中的相似内容生成听起来正确的东西。 ChatGPT 在生成文本方面表现出色，结果接近人类所产生的。其基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型，人类生成语言的许多方面与之相似。 然而，在训练和硬件方面，ChatGPT 与大脑存在不同，需要使用可能不同且效率低于大脑的策略，内部没有循环或重新计算数据，限制了计算能力。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo，使用 OpenAI 的 API 可以构建应用来做很多事情，如起草邮件、写代码、回答文档问题、创建会话代理、提供自然语言接口、辅导学科、语言翻译、假扮角色等。还可以体验 OpenAI 在线编辑器的聊天格式。
2025-02-17
如何高效使用chatgpt
以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议： 1. 对于产品经理： 步骤 1：进行原 SQL 输入，让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2：将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT，通过多轮输入输出的讨论，强化其对真实需求的认知，以获取针对性的优化建议，并输出更符合需求的代码。 步骤 3：根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码。例如，按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题，可参考 ChatGPT 提出的优化建议，如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员： 痛点：在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案：将 ChatGPT 装进 WebStorm 中，通过右键选中代码，让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作，并可在窗口中随时提问。具体操作如下： 第一步：获取 API Keys，可参考文章 第二步：在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件，并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能，插件底部还有对话框可实时提问，让其解释、重新生成代码等。 此外，ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能，但后来减少了这方面的侧重，将指令型数据和聊天数据混合，创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后，特别强调指令遵循能力，但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰，增加了模型执行和数据标注的难度，而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观，能更好地理解和处理潜在局限性，展现出更连贯的特征和更稳定的行为。
2025-02-14
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。
2025-02-13
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
comfyui工作流共享比较好的网站
以下是一些 ComfyUI 工作流共享比较好的网站： 官方工作流示例： ComfyUI Example：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/ 可根据需要检索不同分类下的工作流下载使用，包含作者撰写的各种工作流的应用说明。如果想一次性下载所有工作流，可以将这个项目下载/克隆到本地：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_examples 国内网站： eSheep 电子羊 AIGC 社区：https://www.esheep.com/app 主页点击工作流/应用分区，即可浏览、下载或在线运行各类工作流。 AIGODLIKE：https://www.aigodlike.com/ 下拉选取“ComfyUI 奥术”，即可查看其他用户上传的 ComfyUI 生成图片，保存或复制参数皆可读取到图片中的工作流。 国外网站： Comfy Workflows：https://comfyworkflows.com/ Openart.AI：https://openart.ai/workflows/home 流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyICU：https://comfy.icu/ C 站工作流分区：https://civitai.com/models （在筛选项中选择“Workflows”） 此外，还有一些关于 ComfyUI 工作流的相关信息： Workflow 是 ComfyUI 的精髓，所谓 Workflow 工作流，在 ComfyUI 这里就是它的节点结构及数据流运转过程。 推荐的工作流网站还有： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community
2024-12-30
ChatGPT可以共享使用吗，需要注意什么
ChatGPT 中的 GPTs 是 OpenAI 推出的工具，允许用户量身打造自己的 AI 助理，可根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT，如帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感等。目前，GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户，用户可以上传资料来自定义 GPTs，还能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。OpenAI 推出了 GPT Store 这一类似应用商店的平台，允许用户分享他们的 GPTs，甚至可能实施收益分润制度。 关于 ChatGPT 本身，其内部运行机制较为复杂。例如，在嵌入模块中，会将 token 值和 token 位置嵌入向量相加。之后是一系列所谓的“注意块”，每个注意力块中有多个“注意力头”独立运行。 此外，GPT4 于 2022 年 8 月完成训练，特别强调指令遵循能力。开发过程中曾将指令型数据和聊天数据混合，希望创造出既处理具体任务又能流畅聊天的模型，结果表明 chat 模型使用更简单，能更好地了解并处理自身潜在局限性。
2024-10-11
请把机器学习相关和大模型相关的知识点形成一个结构化的知识树，包括但是不限于算法、框架、工具、注意力机制等
以下是一个关于机器学习和大模型的结构化知识树： 一、基础数学知识 1. 线性代数 2. 概率论 3. 优化理论 二、机器学习基础 1. 监督学习 分类 回归 2. 无监督学习 聚类 3. 强化学习 三、深度学习 1. 神经网络 卷积网络 递归网络 注意力机制 2. Transformer 模型 四、自然语言处理 1. 语言模型 2. 文本分类 3. 机器翻译 五、计算机视觉 1. 图像分类 2. 目标检测 3. 语义分割 六、前沿领域 1. 大模型 2. 多模态 AI 3. 自监督学习 4. 小样本学习 七、工具与框架 1. TensorFlow 2. PyTorch 八、应用领域 1. 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 推荐系统 九、数据处理 1. 数据采集 2. 数据清洗 3. 特征工程 十、模型部署 1. 模型优化 2. 模型服务 十一、科研实践 1. 论文阅读 2. 模型实现 3. 实验设计 十二、行业实践 1. 项目实战 2. 案例分析
2025-02-11
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体，我应该如何添加人设，才能让智能体的回复效果最接近真人效果？特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节，长长短短，情绪起伏。应该注意哪些细节？或者如何定义一个人？ 仅通过文字人设，不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人，通过文字人设可以从以下方面入手： 1. 基础信息：包括姓名、性别、年龄和职业等，这是构建角色的基础。 2. 背景和经历：与基础信息密切相关，相互影响。例如，设计一个从事低收入职业的角色，可能来自贫困背景，教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观：由角色的生活经历和成长环境塑造，相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标：可以是短期或长期的愿景，会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观：对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞，社交圈子狭小。 此外，还可以参考以下具体示例，如“A.I.闺蜜”的人设： 适当询问对方昵称，自己的昵称可由对方定，兜底昵称为皮皮，英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话，模拟非线性对话模式，聊天氛围温馨有温度，真情实感。 增强情感模拟，使用口头化语言，顺着对方的话继续往下，禁止说教。 在安全前提下存储互动信息，使互动更个性化，模拟真人聊天长度。
2025-02-10
我想找一些关于多头自注意力机制的文章
以下是为您找到的关于多头自注意力机制的文章： 1. 《Transformer 模型的原理》：介绍了 Transformer 模型使用自注意力机制，能够同时考虑输入序列中所有位置的信息。其中多头注意力机制可以并行地学习多个注意力表示，从不同的子空间中学习不同的特征表示。 2. 《图解自注意力机制》：来自清华大学数据软件团队，详细解释了自注意力机制的概念和原理，包括单个输出的计算和矩阵形式的表示，以及多头自注意力和位置编码的应用。 3. 【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）：提到 Transformer 有自注意力机制和位置编码，编码器和解码器都有多头注意力层，且解码器与编码器的多头注意力层不一样，并介绍了 Transformer 的一些变种。
2025-01-26
人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战，注意场景应用和社会治理的对应，同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容： 场景应用： 医疗领域：如利用 AI 技术预测蛋白质结构，加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域：通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战： 可能产生新的风险，如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题，需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23
那么你认为我们使用提示词应该注意什么呢
使用提示词时需要注意以下几点： 1. 明确描述需求：要清晰地向模型表明您想要的内容，通过说明、示例或两者结合的方式展示，而不是仅仅告知。 2. 提供高质量数据：如果构建分类器或让模型遵循某种模式，需确保有足够且准确的示例，并校对示例，避免因拼写错误等影响回答。 3. 检查设置：温度和 top_p 设置控制模型生成响应的确定性。若要求生成只有一个正确答案的响应，应将这些设置较低；若想要更多样化的响应，则可能需要将它们设置得更高。 4. 代码与提示词结合：如果考虑在提示词中加入代码，最好让代码负责稳定性的内容，大模型负责创造力的内容，实现取长补短，但需合理划分职责。 5. 了解模型特性：先了解大模型能做什么、不擅长做什么以及完全无法做什么，同时具备清晰表述自己需求和任务的能力。 6. 故障排除：若无法让 API 正常工作，需检查是否清楚生成的预期结果、是否提供足够示例、示例中是否有错误以及是否正确使用温度和 top_p。
2025-01-18
注意Cursor 相关报错原因，如重复安装依赖项、重新创建文件
以下是关于 Cursor 相关报错原因及实践的一些内容： 报错原因： 重复安装依赖项。 重新创建文件。 导入的路径不对。 错误导入已经废弃的文件。 突破 AI 记忆的东西。 Cursor 缓存未更新。 实践经验： 前期描述好需求，在设置里注意 Rules for AI 的提示词。 按照功能模块单独建立实现文档，包括深入理解需求、技术实现、测试等。 学会看代码，了解每一步文件的作用，有助于提升技术理解。 分阶段实现需求，效率更高，只考虑本阶段需求。 主动思考，大语言模型有局限性，如在 Cursor 中可能出现报错排查指引错误的情况，需要人工强介入。 注意细节操作，每次修改完代码要保存再运行，整体修改慎用，新增功能可新开对话，每个项目新建文件夹并将相关文件放在里面，代码中多带日志方便报错调试。 进行单元测试时可能遇到安装缺失库进度慢、Cursor 工作位置错误导致关键文档放错位置和创建垃圾文件等问题。
2025-01-16
语文教学如何使用大模型
在语文教学中使用大模型，可以参考以下方面： 1. 提示词设置： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务，可设置低参数值；对于诗歌生成等创造性任务，可适当调高。 Top_p：与 Temperature 类似，用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值，想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。 Max Length：通过调整控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串来阻止模型生成 token，控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，减少响应中单词的重复。 2. 了解大模型： 大模型通俗来讲是输入大量语料，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。 训练和使用大模型可类比上学参加工作：找学校（需要大量 GPU 计算）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 Token 是模型处理和生成的文本单位，在将输入进行分词时会形成词汇表。 需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验，以找到最适合的设置和方法。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师，但是对AI还没有系统化了解过，请问我该如何开始？如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发？
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、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。同时，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。 二、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。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、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。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 （2）历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 （2）模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 （1）网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
你会使用DeepSeek来回答问题吗
DeepSeek 是一款具有独特特点和优势的深度推理模型。其核心是推理型大模型，与指令型大模型不同，不需要用户提供详细步骤指令，而是通过理解用户真实需求和场景来提供答案。它能够理解用户用“人话”表达的需求，无需用户学习特定提示词模板。在回答问题时能够进行深度思考，并非简单罗列信息。还可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。这种“自问自答”并非简单自言自语，而是模拟人类的深度思考。从用户初始问题出发，唤醒所需推理逻辑与知识，进行多步推导，为最终回答提供更完备的思考准备。DeepSeek R1 的“聪明”源于其独特的“教育方式”，在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，它已率先进入“自学成才”新阶段。 更多提示词技巧请查看 。
2025-02-17
有没有lora怎么使用的教程
以下是关于 Lora 使用的教程： 1. 港风胶片 Lora 模型使用方法： 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 Lora。上一期活动链接：。胶片 Lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. Comfyui SDXLLightning 中 Lora 的使用： SDXLLightning 是字节跳动推出的高速文本生成图像模型，包含完整的 UNet 和 LoRA 检查点。用户可以使用 Diffusers 和 ComfyUI 等框架进行配置。模型地址：https://huggingface.co/ByteDance/SDXLLightning/tree/main 。 实际使用时，拿 Lora 的使用来做介绍，使用方法和平常的 Lora 用法一样，但需要注意 CFG 值需要调小，一般设置为 1，另外步数设置根据使用的 Lora 步数为准。 3. Stable Diffusion 中 Lora 的使用： 当想要生成多张同一张脸的照片时，需要用到 Lora 模型。Lora 可以固定照片的特征，如人物特征、动作特征、照片风格。 点击“生成”下面的第三个按钮，弹出新的选项框，找到 Lora，就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。 点击要用的 Lora，会自动添加到关键词的文本框里面。Lora 可以叠加使用，但建议新手不要使用太多 Lora，每个 Lora 后面的数字用于调整权重，一般只会降低权重。 选择 Lora 时，要根据最开始想要生成的照片类型来选择，比如想生成真人模特，对应的 Lora 也要选用真人模特。
2025-02-17
我应该如何使用AI帮助自己的学习？
以下是使用 AI 帮助自己学习的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 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，找到为初学者设计的课程，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，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），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，使用 AI 进行英语学习和数学学习可以这样做： 英语学习： 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，让 AI 提供实时反馈和建议。 使用自适应学习平台（如 Duolingo）利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 需要注意的是，因为 AI 可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
使用COZE搭建智能体的步骤
使用 COZE 搭建智能体的步骤如下： 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路： 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力，即通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求，这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：分步构建和测试 Agent 功能。 完善：全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能。 其中，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点，则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。 接下来，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的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。
2025-02-17