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那款AI更适合写书籍读后感

回答

以下是关于适合写书籍读后感的 AI 的相关信息:

在书籍推荐方面,有三本神经科学书籍值得关注:

  1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun):这是世界权威的认知神经科学教材,系统涵盖了认知神经科学的诸多方面,包括发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展等。
  2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel; James H.Schwartz):能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。
  3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):是神经生物学领域的世界级名著,涵盖了神经科学的各个方面。

在利用 AI 写书籍读后感的提示词方面,您可以参考以下方法:

  1. 明确不同类型书籍的阅读和记忆方法,总结共性方法论。
  2. 了解阅读和记忆的思维模型和小技巧。
  3. 掌握选择自己“一定看得下去”的书籍的方法,通过目录大纲确定核心内容。
  4. 确定一本书的阅读次数和顺序。
  5. 决定读书过程中是否做笔记以及何时做大纲。
  6. 思考如何教刚毕业的孩子有效读书。

根据上述问题的清晰答案,可以设计不同用途的 Prompt,如“书籍阅读助手”“催我读书”等,并根据不同类型的书籍进行测试和优化。如果侧重知识内化,要重点研究读书效率和信息转化,注重结构化信息能力和有效的记忆存储与调取。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

书籍推荐:三本神经科学书籍

[title]书籍推荐:三本神经科学书籍可能你需要的3本基础学科书籍📖 AI是多学科交叉的产物,在学习和运用具体的能力时,比如学习他人的prompt模板或设计prompt,与AI协作(对话沟通)等等,有一些基础学科作为基底,或许能打开AI的新天地:1.《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。CyberDaily:想象AI像人一样思考与决策,而不是让AI像计算机输入输出。2.《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel; James H.Schwartz)这本书,让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。CyberDaily:得益于神经网络的联结主义,知识并非存在于某个文档或者知识库或者在记忆区里,而是存在于知识与知识之间,这是一场流动的盛宴,而非躲藏在某个区域的金库。3.《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls等著)神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。CyberDaily:将以上两本一起食用,效果更佳,造物主设计的人脑值得细细研究和理解。

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(五)

[title]小七姐:Prompt喂饭级系列教程小白学习指南(五)[heading1]一、提示词最核心的价值到底是什么?如果我想把他的这种令人羡慕的方法论“萃取”成一条Prompt,我需要做的是类似这样的访谈: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、一本书你会读几遍?有什么顺序上的讲究吗?5、你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、如果要教你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,可以开始设计一个Prompt了:如果想要让AI帮助你,像“樊登读书”或者“得到”这样给你讲书,你要做的是一个叫做“书籍阅读助手”的Prompt,要把所有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,来不断优化和迭代。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。我用这个例子是想让正在阅读本文的你明白,什么是所谓的“方法论萃取”,而在这个例子里,如果这个Prompt做出来并有效,它的价值是显而易见的:

其他人在问
有没有写读书笔记或者读后感的prompt
好的,我为您整理了一些可以用于写读书笔记或读后感的 prompt 示例: 读书笔记 1. 这本书的主要内容是什么?请简要概括。 2. 书中有哪些让你印象深刻的观点或论点?请简要阐述。 3. 这本书对你有什么启发或收获?请结合自己的思考和感受进行分享。 4. 书中有哪些地方你持有不同的观点?请简要说明你的观点。 5. 这本书的优缺点是什么?请客观评述。 6. 你会推荐其他人阅读这本书吗?请说明原因。 读后感 1. 这本书给你带来了什么样的阅读体验?请分享你的感受。 2. 这本书的主人公给你留下了什么样的印象?请简要描述。 3. 这本书的主题或核心思想是什么?请结合自己的理解进行阐述。 4. 这本书对你的生活或工作有什么样的启发?请结合具体例子说明。 5. 你认为这本书的优缺点在哪里?请客观评述。 6. 你会推荐其他人阅读这本书吗?请说明原因。 希望这些 prompt 对您有所帮助。如果您还有其他需求,欢迎随时告诉我。
2024-04-22
制作PPT的AI应用有那些
以下是一些制作 PPT 的 AI 应用: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT:在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色,背后有实力强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-22
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 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,了解其工作原理和交互方式,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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-22
AI英文全称
AI 的英文全称是 Artificial Intelligence,意思是人工智能。它是指让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。在不同的应用场景中,AI 有着丰富的表现形式,比如聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织等。同时,在 AI 领域还有众多的术语,如 BlackBox Attack(黑盒攻击)、Bonding Environments(成键环境)、Bonferroni Correction(邦弗朗尼校正)等。
2024-12-22
ai音乐创作管线
AI 音乐创作管线包括以下几个方面: 1. ByteComposer:由字节跳动人工智能实验室开发,利用大型语言模型(LLM),通过概念分析、草稿创作、自我评估与修改、审美选择四个关键步骤生成旋律。其核心模块包括专家模块、生成器模块、投票器模块以及记忆模块,通过精心设计的提示激发 LLM 的音乐理论知识,并通过交叉验证优化提示设计。在实验中证明了其在音乐创作方面的有效性,达到了初级作曲家的水平,为用户提供了直观、可控且富有创造性的音乐创作平台。 2. 《We Are The One》的融合工作流:呼应了 AI 技术在音乐创作中不可或缺的愿景,核心是介绍使用 AI 音乐平台 UDIO.com 进行音乐创作的技术分享,以歌曲《We Are the One》的制作过程为例,展示如何结合 AI 与传统音频处理手段,打造以 AI 为主导的音乐制作工作流。 3. 自定义前奏的工作流:Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能,可精确控制速度、旋律、配器、合成等。节省的点数可用于多 Roll 与流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材,也可用于 roll 更多细节调整部分以提升作品品质。通过简单例子演示工作流。
2024-12-22
AI客服用哪个智能体
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。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并具有以下关键组成部分: 1. 规划: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。 2. 反思和完善:对过去的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。 3. 记忆:包括短期记忆(所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习)和长期记忆(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的能力)。 4. 工具使用:学习调用外部 API 来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。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。 在追求人工通用智能(AGI)的征途中,具身 Agent(Embodied Agent)正成为核心的研究范式,强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比,LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务,而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境,进而与其互动,并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而,关于 AI 客服适合使用哪个智能体,需要根据具体的需求和场景来确定。例如,如果需要处理大量复杂的任务分解和协调,可能需要具备强大规划和推理能力的智能体;如果需要与用户进行频繁的互动和反馈,可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。
2024-12-22
ai怎样精准搜索
AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现: 1. 意图识别:对用户提问进行分类,如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等,还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词,很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成,但准确度不够高,大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写(Query Rewrite):在完成意图识别并确认需要联网检索后,对用户的 query 进行改写,目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写,即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合(Multi Source):提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写,假设用户搜索特定问题,可根据意图判断是否联网及搜索类型,提取概念名词,除常见检索外,还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术,传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排(Reranking):AI 搜索做多信息源整合时,需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序,便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架,但前者效率低,后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取(Read Content)
2024-12-22
那款AI可以让静态变动态I
以下是一些可以让静态变动态的 AI 工具和方法: 1. Hailuo AI 推出的 I2V01Live 新功能,能够为静态 2D 插画加入流畅动画,赋予角色生命力,支持多种艺术风格,动作细节表现真实流畅。相关链接: 2. 腾讯 Hunyuan 是 130 亿参数开源视频模型,能生成高质量视频,动作连贯自然,镜头切换灵活,具备强大语义跟随能力。官网: 3. 可以通过教程学习用 AI 制作动画视频播客,比如五步学会的方法。相关链接: 4. 可以使用即梦、runway 等工具,比如在剪映里添加 PNG 透明底图并导出。
2024-12-18
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
有没有阅读书籍的ai 工具
以下是一些可以用于阅读书籍的 AI 工具: Elicit:可以让用户直接向文章本身提出问题,有助于在不必阅读整篇文章的情况下了解文章是否涉及提出的问题。 ChatGPT:向其提供要查询的书籍的详细信息,提供越详细,越能针对问题提供准确答案。 此外,在创作小说方面,以下 AI 工具可以辅助创作: ChatGPT:擅长构思。 Claude:文笔好于 ChatGPT。 彩云小梦、Kimi、MidReal 等。 其他开源模型。
2024-12-12
关于ai的书籍推荐
以下是为您推荐的关于 AI 的书籍: 神经科学相关: 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S. Gazzaniga; Richard B. Lvry; George R. Mangun):世界权威的认知神经科学教材,是认知神经科学之父的经典力作,系统涵盖了认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》(作者:Eric R. Kandel; James H. Schwartz):能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G. Nicholls 等著):神经生物学领域的世界级名著,涵盖了神经科学的各个方面。 Python 和 AI 相关: Python 方面:《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面:《人类简史》《深度学习实战》。 希望这些推荐能满足您的需求。
2024-11-25
入门大模型的简要学习书籍清单
以下是为您推荐的入门大模型的简要学习书籍清单: 1. 《大模型入门指南》: 通俗解释了大模型,即通过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。 用上学参加工作类比大模型的训练和使用过程,包括找学校(训练所需的大量计算和 GPU)、确定教材(大量数据)、找老师(算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。 介绍了 Token 作为模型处理和生成的文本单位,以及其在数字化和形成词汇表中的作用。 2. 《从 0 到 1 了解大模型安全,看这篇就够了》: 介绍了不同类型的模型架构,如 encoderonly 适用于自然语言理解任务,encoderdecoder 用于理解和生成内容,decoderonly 更擅长自然语言生成任务。 指出目前大型语言模型多为只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,其预训练数据量大,参数多。 提到了大模型在安全性方面的差别。 3. 《走入 AI 的世界》: 以 GPT3 为例,说明了预训练阶段大模型学习的内容和数量,如使用了 4990 亿 token 的数据集,相当于 86 万本《西游记》。 介绍了 Transformer 模型,这是一种处理文本内容的经典架构,不清楚其具体细节不影响使用大模型,感兴趣可通过相关链接深入了解。
2024-10-28
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
推荐一些学习AI的书籍
以下是为您推荐的学习 AI 的书籍: 神经科学相关: 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,系统涵盖认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel; James H.Schwartz):让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域的世界级名著,涵盖神经科学的方方面面。 Python 与 AI 相关: Python 方面:《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面:《人类简史》《深度学习实战》。 此外,对于初学者,还可以考虑微软的相关课程,例如: 特定的机器学习云框架:如《》。 对话式人工智能和聊天机器人:《》。 深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics):Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》(Deep Learning),该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。
2024-10-02