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gpt写论文推送的prompt

回答

以下是为您整合的关于 GPT 写论文相关的内容:

  1. GPTs 源 prompt:这段文字是关于 GPT 作为聊天机器人的功能和限制说明,包括通过 ChatGPT iOS 应用程序对话、处理图像输入、使用工具执行任务等,还提到了小互 bots 的制作过程,如引入外部知识库、聚合自有功能、提供第三方能力、通过 action set 设定 API 能力以及通过 Prompt 的 CoT 思维链处理数据链路等。相关导航网站:https://waytoagi.feishu.cn/record/Yq8DrMybyekB89csQREcZTkQnpd 、https://gptlet.app/gpts 。
  2. DALL·E 3 论文公布、上线 ChatGPT,作者一半是华人:论文的最后一章讨论了限制与风险,如在空间感知方面表现不佳,不能很好理解方位词,构建文本描述生成器时存在问题,生成的文本会让图片在重要细节上产生幻觉,对下游任务有影响,未来希望探索字符级语言模型改进。
  3. 教育方面:一个历史老师用 GPT 给学生讲课,历史专业学生已训练识别 ChatGPT 等服务的常见陷阱,语言模型对历史学家和历史专业学生是好事,但短期内对历史老师和其他教育工作者有重大问题,教授需重新思考作业,LLMs 注重迭代反馈,不同提示会产生不同结果。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

GPTs源prompt

GPTbot目前可以引入外部知识库。聚合了web搜索,dalle-3作图,代码解释器三个自有功能。除此之外,还可以为bot提供第三方能力通过action set可以设定不同的API能力,比如让它通过这些API去增删改查将结果返回给GPT,通过Prompt的CoT思维链来处理不同的数据链路,做出不同的反应机制现在的bot更近乎一个全能Agent了,对于Prompt的使用要求也提高了一个维度。GPTs导航网站:https://waytoagi.feishu.cn/record/Yq8DrMybyekB89csQREcZTkQnpdhttps://gptlet.app/gpts

DALL·E 3论文公布、上线ChatGPT,作者一半是华人

[title]DALL·E 3论文公布、上线ChatGPT,作者一半是华人限制与风险本文的最后一章是大家比较关心的关于限制与风险的问题。虽然DALL-E 3在prompt跟随方面表现出色,但它仍然在空间感知等方面表现不佳。例如,DALL-E 3不能很好的理解左边、下面、后面等表示方位的词语。此外,在构建文本描述生成器时,本文着重考虑了一些突出的引导词(prominent words),这些引导词存在于原本图像以及生成的描述中。因此,DALL-E 3可以在出现prompt时生成文本。在测试过程中,本文注意到此功能并不可靠。本文怀疑这可能与使用T5文本编码器有关:当模型遇到prompt中的文本时,它实际上会看到代表整个单词的token,并且将它们映射到图像中出现的文本。在未来的工作中,本文希望进一步探索字符级语言模型,以帮助改善DALL-E 3面临的这种限制。最后,本文还观察到,合成的文本还会让生成的图片在重要细节上产生幻觉。这对下游任务产生了一定的影响,本文也表示,DALL-E 3在为特定术语生成图像方面并不可靠。不过,该研究相信,对图像文本描述的完善能进一步改进DALL-E 3的生成结果。

教育:一个历史老师用GPT给学生讲课

[title]教育:一个历史老师用GPT给学生讲课[heading3]Teaching will get weirder — and that’s probably aWhen history majors encounter LLMs,then,they are already trained to recognize some of the by-now-familiar pitfalls of services like ChatGPT — such as factual inaccuracies — and to address them via skills like fact-checking,analyzing genre and audience,or reading “around” a topic by searching in related sources.Importantly,too,because so many sources are out of copyright and available in multilingual editions on Wikipedia and Wikisource,language models are abundantly trained on historical primary sources in hundreds of different languages.[(1)](https://resobscura.substack.com/p/simulating-history-with-chatgpt#footnote-1-136683347)For these reasons,I agree with Tyler Cowen that language models are[specifically a good thing for historians](https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2023/01/chatgpt-and-the-revenge-of-history.html)— but I would go further and say that they are also specifically a good thing for history majors.On the other hand,I foresee major problems for history teachers and other educators in the short-term.[Ted Underwood is right](https://tedunderwood.com/2023/07/31/we-can-save-what-matters-about-writing-at-a-price/):we professors are going to have to fundamentally rethink many of our assignments.I’ve seen many people dismiss ChatGPT as an essay writing tool because simply plugging in a prompt from an assignment results in a weak piece of writing.But LLMs are all about iterative feedback,and experimenting with well-known prompting methods dramatically improves results.Here’s an example from one of my own past classes.When given a question from my “Early Modern Europe” survey about how Benvenuto Cellini’s Autobiography illustrates new ways of thinking about identity during the early modern period,GPT-4 can produce dramatically different results depending on the prompt.

其他人在问
GPT是什么时候火的
GPT 于 2022 年 11 月底,随着 OpenAI 的 ChatGPT 横空出世而大火。在此之前,2018 年 OpenAI 将转换器模型与无监督学习相结合推出了 GPT,经过两年多的迭代,2020 年初推出 GPT3,2022 年底通过人类反馈的强化学习技术优化出 InstructGPT(即 GPT3.5),之后 OpenAI 在山姆·奥特曼的推动下,顶着巨大压力对公众开放了 ChatGPT,开启了新的智能时代。
2024-11-16
如何可以使用到chatgpto1大模型
目前 ChatGPT 没有 ChatGPT1 这个大模型。ChatGPT 有多个版本,如 ChatGPT3、ChatGPT3.5、ChatGPT4 等。您可以通过以下方式使用 ChatGPT 相关模型: 1. 访问 OpenAI 的官方网站,按照其指引进行注册和使用。 2. 部分应用和平台可能集成了 ChatGPT 的接口,您可以在这些应用中体验其功能。 需要注意的是,使用 ChatGPT 时应遵循相关的使用规则和法律法规。
2024-11-16
chatgpt file uploader extended 在哪里下载
以下是 ChatGPT File Uploader Extended 的下载方法: 安卓系统: 安装 Google Play:到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装,安装好后打开,按照提示一步步操作并登录。 下载安装 ChatGPT:到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI。注意这步骤可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。解决方法是在 google play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 体验 ChatGPT:如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 苹果系统: 在 Apple Store 下载 ChatGPT:中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。美区 Apple ID 注册教程参考知乎链接: 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 下载安装,注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App:打开支付宝,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 使用 ChatGPT 4o: 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2024-11-15
claude 跟chatgpt的区别在哪
Claude 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下几个方面: 1. 所属公司及理念:Claude 是 Anthropic 的产品,Anthropic 重视 AGI 的可解释和安全可靠性,其创始团队是 OpenAI 早期的核心人员,因理念不同自立门户。Anthropic 关注的是 HH(helpful and harmless)特性,即有用且无害,他们发现单纯使用 helpful 的数据训练存在易遭攻击的问题,需要两种数据混合训练。 2. 数据搜集:Anthropic 在亚马逊机器人平台上雇佣标注员扮演两种角色提问。模拟正常用户时,设置蓝队问积极正向的问题,允许多轮对话,选出更 helpful 的回答;模拟恶意用户时,设置红队问消极负面的挑衅问题,选出没那么 harmful 的回答,一般是单轮对话。标注员要求是美国硕士以上,通过筛选保证数据质量。 3. 标注和训练:作者未事先培训标注员什么是 helpfulness 和 harmfulness 以保证数据多样性。标注员筛选看写作水平、表达能力。同时在不同平台标注不同质量和数量的数据。在 RM 和 PPO 方面,Anthropic 称 RM 为 PM(Preference Model),发现 PM 模型越大、数据越多会涨点,这与 ChatGPT 中 RM 模型不能太大的结论不同。PPO 阶段的损失函数少了 InstructGPT 的第三项 SFT 项,因为作者发现 Policy 模型和 PM 模型足够大时,不加那一项效果也会持续提升。
2024-11-15
学生使用ChatGPT写作指南
以下是为学生提供的使用 ChatGPT 写作的指南: 数据科学博士研究生杰森·方(Jason Phang)将其用作双向交流途径,有时用中文写一段话请 ChatGPT 润色,有时观察其写出的内容学习短语或句子结构。 企业家罗纳尔多·马那克(Ronald Mannak)在想不起特定单词时,简单描述,ChatGPT 能帮忙找出,即使描述糟糕,也能明白需求。 作家和喜剧演员贝萨妮·格瑞斯·浩薇(Bethany Grace Howe)在需要灵感时让 ChatGPT 处理头韵、韵脚等以便创作笑话,对奇怪的首字母缩写也有帮助。 要具备一定洞察能力,在生活中发现需求。例如,重复在群里发同样的自我介绍,可写自动优化排版的 Prompt;每次让 AI 阅读文档时,为让答案更靠谱可写相应 Prompt。 在需要依赖模板的情况下,如处理美国移民事务中的签证或入学推荐信,可先列出要点,让 ChatGPT 写出信件,再稍作编辑。
2024-11-15
能向我解释ChatGPT的基本原理吗
ChatGPT 的基本原理如下: 1. 数据获取:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本。 2. 训练神经网络:通过训练神经网络生成“类似”的文本。神经网络由简单元素组成,操作基本是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 3. 生成文本:能够从“提示”开始,然后继续生成“类似于训练内容”的文本。具体方式是把自己生成的下一个词,和之前的上文组合成新的上文,再生成下一个词,不断重复以生成任意长的下文,此过程称为自回归生成。 4. 训练目的:训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接龙的方式来训练模型,学习提问和回答的通用规律,以便在遇到没记忆过的提问时,能利用所学规律生成用户想要的回答,这种能力也叫做泛化。 5. 模型特点:ChatGPT 被称为生成模型,与搜索引擎不同,它可以创造不存在的文本。但它也存在缺点,可能混淆记忆,无法直接查看和更新所学,且高度依赖学习材料,导致缺乏及时性和准确性。 ChatGPT 中的 GPT 是 Generative PreTraining Transformer,即生成式预训练转换器。其本质功能是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。 ChatGPT 的成功表明人类语言(以及背后的思维模式)的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。但它并不总是说出“全局意义上的话”或对应于正确的计算,只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。 当我们人类生成语言时,许多方面的工作与 ChatGPT 似乎相当相似。但 ChatGPT 最终(至少在它可以使用外部工具之前),仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。
2024-11-14
用 mj 做文生图,Prompt 模板
以下是使用 MJ 进行文生图的 Prompt 模板: 1. 定主题:明确您需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。 2. 选择基础模型 Checkpoint:按照主题,找内容贴近的 checkpoint。一般喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型,如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等,效果较好。 3. 选择 lora:在想要生成的内容基础上,寻找内容重叠的 lora,以控制图片效果及质量。可多参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 4. ControlNet:用于控制图片中特定的图像,如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能,可后续学习。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词:用英文写想要 AI 生成的内容,使用单词和短语的组合,不用管语法,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要 AI 避免产生的内容,同样不用管语法,只需单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法:较复杂,一般选 DPM++ 2M Karras 较多。最稳妥的是留意 checkpoint 的详情页上模型作者是否有推荐采样器,使用推荐的采样器更有保障。 10. 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++ 2M Karras 后,采样次数一般在 30 40 之间,多了意义不大且慢,少了出图效果差。 11. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 另外,使用 Stability AI 基于 Discord 的媒体生成和编辑工具进行文生图时: 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 2. 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 3. 输入/dream 会提示没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,点击提交,会免费试用三天,三天后开始收费。 4. 输入/dream 提示词,这部分和 MJ 类似。 5. 和 MJ 手工输入参数不同,可选参数有五类: prompt:提示词,正常文字输入,必填项。 negative_prompt:负面提示词,填写负面提示词,选填项。 seed:种子值,可以自己填,选填项。 aspect:长宽比,选填项。 model:模型选择,SD3,Core 两种可选,选填项。 Images:张数,1 4 张,选填项。完成后选择其中一张。 在 MJ 应用篇儿童绘本制作、人物一致性方面: 1. 生成人物图片:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt + 人物动作 + 风格词”,在 mj 中生成直到得到满意的人物图像。垫图 URL + “In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”,iw 取值范围,不填写默认 iw = 1,iw 值越大越接近垫的图像,反之更接近提示词。为确保人物一致性,取 iw 2 。 2. 合成人物和场景,垫图并重新生成:使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐(若画面和谐或 PS 技术足够,也可不用图生图),将合成后的图作为垫图(iw 2),mj 重新生图,如“prompt:垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 3. 绘本展示。
2024-11-15
文生图的 Prompt 模板
以下是关于文生图的 Prompt 模板的相关内容: 通常描述逻辑包括人物及主体特征(如服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(如室内室外、大场景、小细节),环境光照(如白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(如距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(如高画质、高分辨率),画风(如插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。 对于新手,有功能型辅助网站帮助书写提示词,如 http://www.atoolbox.net/ ,可通过选项卡方式快速填写关键词信息;https://ai.dawnmark.cn/ ,每种参数有缩略图参考,方便直观选择提示词。还可以去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏,然后点击生成按钮下的第一个按键,不过要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同,也可只取其中较好的描述词使用。 在 Tusiart 中,文生图的操作流程如下: 定主题:确定要生成的图的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:找内容贴近主题的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定的图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 设置 VAE:无脑选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写要避免的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:如选 DPM++ 2M Karras,留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 采样次数:根据采样器特征,如选 DPM++ 2M Karras 采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据喜好和需求选择。 在一些提示词中,括号和“:1.2”等是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。同时还有反向提示词,告诉 AI 不要的内容。
2024-11-15
关于儿童绘本的Prompt
以下是关于儿童绘本的 Prompt 相关内容: 对于儿童故事读物,通常需要具备以下特点: 1. 语言简单易懂,使用简洁的语言和短句子,便于孩子理解和跟随故事情节。 2. 具有丰富的想象力,充满奇幻和想象,带有魔法、奇妙的生物和奇异的世界,激发孩子的创造力和想象力。 3. 包含教育意义,常包含道德教训或生活启示,帮助孩子理解基本价值观。 4. 拥有生动的角色,包括可爱的动物、勇敢的英雄、善良的公主等,以有趣的人物形象吸引孩子注意力。 5. 经常使用重复的句子或韵律感强的语言,增强记忆力和语言的音乐感。 6. 具备互动性,许多儿童故事设计为互动式,鼓励孩子参与情节发展。 7. 有明确的情节结构,故事情节简单明了,有清晰的开始、发展和结局,方便孩子跟随和理解。 8. 配有丰富的插图和图画,增强视觉吸引力,帮助孩子更好地理解和记忆故事内容。 在让 LLM 生成故事时,需要限定生成的内容主题、风格、适合人群等的 prompt,例如生成「漫画小书虫📚🐛」的相关故事,并按照格式返回文本内容,以方便后续对数据解析、配图。 此外,小七姐在 K12 领域应用中提到儿童 PBL 项目 Prompt,原始设计思路包括: 1. 作为家长,获取 10 个生活中可能的 PBL 项目主题。 2. 对感兴趣的主题进一步拓展 5 个相关主题。 3. 选择主题后,设计包含目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估的 PBL 项目。 4. 根据反馈优化项目。 5. 设计测试评估孩子在项目中的知识与能力、提升可能、学习风格和兴趣点。 6. 根据孩子的真实反馈设计个性化学习方案。 7. 明确家长在项目中承担的角色和提供的支持。 8. 写一封信吸引孩子参与家长设计的学习项目。 例如为一位特别喜欢识认汽车品牌、喜欢交通工具、挖掘机等工程机械车的 3 岁小朋友设计一个包含能练习中、英文的 PBL 项目式学习任务,包含项目目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估。 在提示简介中,提示是给 Claude 的用于引发相关输出的文本,通常以问题或指示的形式出现,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。
2024-11-15
prompt是什么
Prompt 是您给 AI(如 Claude)的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如:“Why is the sky blue?” 它是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持的语言为英语,emoji 也可以用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag,改变 tag 权重有两种写法,还可以进行 tag 的步数控制。此外,prompt 是给到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。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”,然后后续对话会按照这个设定展开,还能在 prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答,如思维链(cot),也能让模型按照特定格式(如 json)输出,将模型变成输出器。
2024-11-14
prompt 教程
以下是关于 prompt 教程的详细内容: 在 AI 视频生成中,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令,类似于给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。如果上述过于抽象,您可以理解 Prompt 为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇: 什么是 prompt(提示词):一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 支持的语言:支持英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,但是依旧可以给每个位置上的 tag 单独设置权重。有两种写法:括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成,然后在达到您设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2024-11-14
prompt 教程
以下是关于 prompt 教程的详细内容: 在 AI 视频生成中,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令,类似于给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。如果上述过于抽象,您可以理解 Prompt 为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇: 什么是 prompt(提示词):一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 支持的语言:支持英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,可通过两种写法设置权重。 :数值从 0.1 到 100,默认状态是 1,低于 1 就是减弱,大于 1 就是加强。 括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成,然后在达到您设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。 本文阅读时长大约 30 分钟,建议打开任意一款 SD 产品分屏对照使用。如果有地方觉得写得不够清晰,请在评论区激情发言,或者添加微信 designurlife1st 直接沟通(记得备注来意:ai 绘图交流)。
2024-11-14
AI定时推送
在开源 AI 社区中,通过以下步骤实现了定时推送功能: 1. 编写爬虫的自定义插件抓取社区日报内容,以普通文本或 markdown 方式输出。但由于是社区资源,需经允许后放出。 2. 创建工作流,流程为:开始 获取当前时间前一天的日期 调用自定义插件抓取日报内容 输出内容并结束。 3. 在 Bot 设计界面添加触发器,设置触发时间(如每天早上 9 点),触发工作流。经测试,在飞书上可定时收到推送。 此外,使用社群运营机器人进行知识库问答,将社区长期积累的文章和资料喂给机器人学习,它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定答案。不仅提高了回答问题的效率,保证答案的准确性和一致性,还会基于问题给出相关延伸阅读链接,鼓励用户主动学习,提升自学能力。对于重要的社区活动信息和动态,机器人能定时准时推送给用户,避免用户错过。
2024-10-30
如何利用coze实现公众号更新后自动推送并总结内容
利用 Coze 实现公众号更新后自动推送并总结内容的步骤如下: 1. 抓取公众号内容: 先在平台搜索现成的插件,如 Coze 平台的读取公众号内容插件,但可能已荒废无法使用。 可考虑自己写爬虫抓取,或寻找可通过 API 方式直接调用的现成服务,如“瓦斯阅读”,但可能存在公众号不全的问题。还可尝试 GitHub 上的“WeWe RSS”工具。 2. 公众号内容总结: 主要依靠大模型的能力,如字节的豆包大模型。涉及批量化操作时,可使用“批处理”功能。 3. 定时推送到微信: 定时可通过 Coze 平台的触发器实现。 推送到微信需找第三方 API 的方案解决,如“server 酱”,通过服务号的模板消息将自定义内容推送到微信。 4. 搭建工作流: 循环查询文章是否推送过: 循环体内部的数据库节点用于在数据库中查询是否已推送过该文章,输入项为文章 url 和开始节点的 key(重命名为 suid)。 循环体内容的选择器判断数据库查询内容是否为空,为空则拼接文章完整信息。 设置 Bot: 人设和回复逻辑:设置提示词直接调用工作流,将“sum_weixin_2_2”替换为工作流名称。 工作流:添加创建的工作流。 设置触发器:选择“定时触发”,设定触发时间,如每天 18 点,输入工作流开始节点的参数。可设置多个触发器。 发布到飞书:点击右上角“发布”,选择飞书渠道,因 Coze 平台触发器目前只对飞书渠道生效。
2024-10-03
AI应用于信息展示除了以下这段还能写啥?人工智能对演示文稿、网页、微信公众号和Markdown工具都有影响,正重塑信息展示领域。例如,AI可以简化演示文稿设计布局的调整;通过AI能分析用户行为,优化网页内容和结构;在微信公众号利用AI实现个性化推送和智能回复,提升响应和互动质量。Markdown也可利用AI实现智能化编辑和检查。
以下是 AI 应用于信息展示的其他方面: 1. GPT4VAct 作为多模态 AI 助手,能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览,基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型,可实现未来互联网项目产品原型设计的自动化生成,使效果更符合用户使用习惯,同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 2. 在电影制作方面,可综合应用 AI 工具,如使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白,使用 Midjourney 生成静态分镜图片,使用 Runway 生成动态分镜片段,使用 AI 配音软件制作旁白。 3. 在写作方面,AI 可用于草拟各类初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。还能帮助改进已有的文本,以不同风格创建草稿,激发作者创作出更好的作品,以及协助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。
2024-08-15
有没有帮研究生查看课题,整理论文的ai
在研究生查看课题和整理论文方面,AI 技术提供了多种辅助工具和平台: 1. 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,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、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,可精简和优化论文内容。 3. 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,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,协助进行复杂的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,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 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:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见,您可以考虑以下专业工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最适合的辅助工具。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
大模型有哪些前沿论文
以下是一些关于大模型的前沿论文: 2017 年发布的《Attention Is All You Need》,开启了大模型发展的序幕。 2018 年 Google 提出的 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模,参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年 OpenAI 提出的 GPT(Generative Pretrained Transformer),开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式,参数规模达 1750 亿。 2021 年 Meta 提出的 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具,参数规模在十亿到千亿之间。 2024 年苹果公布的《MM1:Methods,Analysis & Insights from Multimodal LLM Pretraining》,这是一个具有高达 30B 参数的多模态 LLM 系列,探讨了不同架构组件和数据选择的重要性。
2024-11-15
可以解释论文中词汇的ai工具有什么?
以下是一些可以解释论文中词汇的 AI 工具: 1. 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,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、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,可优化论文内容。 3. 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,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力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,有丰富模板库和协作功能,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:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下 AI 工具在论文写作的其他方面也有帮助: 1. 文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具。 2. 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,提供全面英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 选择工具时应结合具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 常受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-11-14
现在在学术论文文献查询方面做的最好的ai是哪个
在学术论文文献查询方面,以下是一些表现较好的 AI 工具: 1. 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,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、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,可精简和优化论文内容。 3. 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,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的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,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 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:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,还有一些专门的工具,如: 1. TXYZ: 帮助搜索、查询专业文献并进行对话,提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接,迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考,给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索: 免费无广告,直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析,整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是,使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
论文写作相关的AI推荐
以下是为您推荐的与论文写作相关的 AI 工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,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,可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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:虽非纯粹 AI 工具,但结合自动化和模板,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。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见,以下工具可供考虑: Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 Scholarcy:可提取文档结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,能提供修改意见和帮助。 在 AI 文章排版方面,以下工具较为流行: Grammarly:不仅检查语法拼写,还有排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
论文写作工具
以下是关于论文写作工具的相关信息: 一、论文写作中常用的 AI 工具和平台 1. 文献管理和搜索 Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 2. 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,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的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,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 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:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 二、常见的文章润色 AI 工具 1. 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。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 三、AI 文章排版工具 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13