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那款AI更适合写书籍读后感

Answer

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。

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

References

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：

Others are asking
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
最好的小说创作AI
目前没有明确的“最好的小说创作 AI”。但在小说创作中，有以下相关经验和方法： 陈财猫提出，在创作时不能完全依赖固定的故事结构，如“英雄之旅”理论。使用 AI 创作小说时，可采用“显式归纳与列出你想要的文本特征”的技巧，例如明确描述“几句话一换行”“以短句和对话为主，结构紧凑”“用词直白犀利”等文本特点，并在调试过程中适度增减条件或描述，以达到理想效果。 南瓜博士在人机协作小说创作中发现，尽管尝试了让 AI 自动按步骤写作、评判等方法，但因无法认同 AI 的审美而放弃。最终选择在 GPT 页面上对话，先让 AI 生成大量创意，自己进行判断和挑拣，在写作过程中自己掌舵，最后给出改进意见让 AI 遵循修改。这表明在小说创作中，人有着重要的作用。
2025-01-17
最好的写作AI
以下是关于写作 AI 的相关信息： 邮件写作 AI 工具： 1. Grammarly： 功能：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。 优点：易于使用，支持多种平台（如浏览器扩展、桌面应用、手机应用），适用于多种语言。 网站：https://www.grammarly.com/ 2. Hemingway Editor： 功能：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句。 优点：界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。 网站：http://www.hemingwayapp.com/ 3. ProWritingAid： 功能：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议。 优点：功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。 网站：https://prowritingaid.com/ 4. Writesonic： 功能：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等。 优点：生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。 网站：https://writesonic.com/ 5. Lavender： 功能：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 优点：专注邮件领域，提供具体的改进建议和实时反馈。 使用 AI 写作的工具和方法： 最佳免费选项：Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）和 Claude 2（https://claude.ai/） 付费选项：带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT 目前，GPT4 仍然是功能最强的人工智能写作工具，您可以在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。然而，Claude 是紧随其后的第二名，也提供了有限的免费选项。 用 AI 写出好文字的方法： 1. 选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力。 2. 克服平庸，平衡“控制”与“松绑”。 3. 显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。
2025-01-17
ai画cad
以下是关于 AI 画 CAD 及相关资料的信息： 用于画 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 2. 专业书籍：查找相关专业书籍了解应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台的课程，在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习，关注相关博客和新闻网站。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 AI 绘画常用提示词（风格提示词）： pointillism 点彩派、Claude Monet 克劳德莫奈、quilted art 桁缝艺术、partial anatomy 局部解剖、color ink on paper 彩墨纸本、doodle 涂鸦、Voynich manuscript 伏尼契手稿、book page 书页、realistic 真实的、3D 3D 风格、sophisticated 复杂的、photoreal 真实感、national geographic 国家地理、hyperrealism 超写实主义、cinematic 电影股的、architectural sketching 建筑素描、symmetrical portrait 对称肖像、clear facial features 清晰的面部特征、interior design 室内设计、weapon design 武器设计、subsurface scattering 次表面散射、Game scene graph 游戏场景图、character concept art 角色概念艺术
2025-01-17
我是小白，想要学习AI,从哪开始
对于小白想要学习 AI，您可以从以下几个方面开始： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。同时，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，您将找到一系列为初学者设计的课程，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。 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。同时，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。 此外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，比如学习模式可以是输入→模仿→自发创造。在学习过程中，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。而且，学习资源大多是免费开源的。需要注意的是，学习状态很重要，能学多少算多少，不必有心理压力。
2025-01-17
制作短视频方面，AI 能帮我做些什么
在制作短视频方面，AI 能为您提供以下帮助： 1. 根据视频脚本生成短视频： ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频脚本，剪映根据脚本分析出所需场景、角色、镜头等要素并生成素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助从图像制作视频并规划内容。 Runway：将文本转化为风格化视频内容，适用于多种场景。 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 2. 故事创作与剧本写作： 故事来源：可以是原创，如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等；也可以是改编，如经典 IP、名著、新闻、二创等。 剧本写作：编剧有一定门槛，建议先写再看书，不断实践和总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编入手，或对短篇故事进行改编，多与他人讨论修改。 3. 视频制作相关工具： 动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 DiD，用于从文本创建视频的 Runway v2。 语音克隆：ElevenLabs。 需要注意的是，深度伪造是一个问题，这些系统需要合乎道德地使用。同时，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-17
一句话向完全不了解AI的人介绍什么是AI，并且让他理解什么是AI
AI 是一种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的存在。对于不具备理工科背景的人来说，可以把它当成一个黑箱。它就像某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵或器灵，其生态位是似人而非人的。 AI 包含多种技术和概念，比如： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-17
那款搜索ai最好用
以下是一些好用的 AI 搜索引擎推荐： 1. 必应：通常是付费选项中的最佳选择。对于儿童，可汗学院的 Khanmigo 提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。 2. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 3. Perplexity：一款聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 4. 360AI 搜索：360 公司推出的 AI 搜索引擎，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 5. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出的搜索引擎，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 6. Flowith：一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 7. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 8. Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是，在使用人工智能作为搜索引擎时，存在幻觉的风险，大多数人工智能没有连接到互联网。在某些情况下，如技术支持、决定在哪里吃饭或获得建议，必应通常比谷歌更好。这是一个正在迅速发展的领域，使用时应小心。
2024-12-30
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
神经网络相关书籍推荐
以下是为您推荐的神经网络相关书籍： 1. 《这就是 ChatGPT》：作者被称为“在世的最聪明的人”，研究神经网络几十年，创作了 Mathematica、Wolfram 等备受推崇的软件。该书的导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个 AI 技术发展的历史，对于了解 AI、大语言模型计算路线的发展，起到提纲挈领的作用。 2. 关于神经网络信念网络方面的研究文献： Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a SelfOrganizing Neural Network.Computer 21,3,7788. H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Autoassociation by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,45,291294. P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1,5358. Hinton,G.E.&Zemel,R.S.,Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.310. Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.,147169. LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F..A tutorial on energybased learning.Predicting structured data,1,0. Neal,R.M.,71113. Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.,11581161. 此外，您还可以参考“三本神经科学书籍”，原文地址：https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61 作者：
2025-01-14
推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料： 1. 《AIGC Weekly19》：其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章，马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考，多邻国创始人 Luis von Ahn 专访，Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”，以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》：包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍，Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记，Hugging Face Inference Endpoints 指南，GPT4 预测相关内容，以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】：介绍了 AI 大模型的相关概念，如生成式 AI、相关技术名词（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、技术里程碑（如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文）等。
2025-01-01
如果用ai通过学习我所指定的书籍或网页，之后再输出给我想要查阅和学习的内容呢？
目前的 AI 技术可以通过对指定的书籍或网页进行学习，然后为您提供相关的内容。这通常涉及自然语言处理和机器学习的技术。 一种常见的方式是使用文本分类和信息抽取的算法，对输入的书籍或网页内容进行分析和理解，提取关键信息。然后，根据您的需求和查询，通过生成文本的方式为您输出相应的内容。 但要实现这一过程，可能需要一些特定的工具和技术，并且效果可能会受到数据质量、模型复杂度以及您的需求明确程度等多种因素的影响。 您可以考虑使用一些专门的知识管理工具或智能助手，它们可能具备这样的功能，能够帮助您更高效地获取所需的信息。
2024-12-30
生成式人工智能或者专门的书籍教程是什么意思？这种人工智能有什么用？现在市面上有免费的吗？要是没有免费的我去翻外网也可以
生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息： 课程方面： 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握基本概念和常见技术，能使用相关框架搭建简单模型，了解发展现状和未来趋势。学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面： 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如，生成模型经过训练后，可针对特定内容领域进行“微调”，催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型，以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与，人类要输入提示让其创建内容，创造性的提示会产生创造性的输出，“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法：根据课程内容和资源，制定适合自己的学习计划，多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源，但也有收费的。需要注意的是，未经许可翻外网可能存在法律风险，请您谨慎选择。
2024-12-24
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