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我要学习prompt，给我指定一个学习计划

Answer

以下是为您制定的学习 prompt 的计划：

一、准备阶段

首先，您需要拥有一个大模型账号，并熟悉与它们对话的方式。推荐使用性能较强的 ChatGPT4 ，国产平替有 Kimi.ai -帮你看更大的世界 、 智谱清言 。

二、基础学习

  1. 阅读 OpenAI 的官方文档，包括：

三、深入学习与实践

  1. 学习 Claude 官方提示词，中文版（含 API Prompt），包括为给定主题创建全面的课程计划，如：

    • 明确课程目标，使其清晰、可衡量，并与教育标准一致。
    • 提供详细大纲，分为介绍、主要活动和总结，描述教学方法、学习活动和资源。
    • 采用差异化策略适应不同学习需求和风格。
    • 确定评估方法以评估学生的理解和掌握程度。

  2. 进行苏格拉底式对话，就给定话题通过反复询问激发更深层次的思考和反思。

  3. 针对给定主题生成同音连绵的词语和句子。

  4. 掌握 Prompt 句式，例如：

    • 对于“我想了解xxxx，我应该向你问哪些问题？”等句式，明确哪些是您不知道而 GPT 知道的。
    • 对于“我理解的 xxx 是这样的，你觉得我的理解对吗？”等句式，进行认知的检验。
    • 对于“我在 xxx 问题上遇到困难，你能提供一些可能的解决方案或建议吗？”等句式，实现认知的扩充。

希望这个学习计划对您有所帮助，祝您学习顺利！

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

References

Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

深入制定任何主题的课程计划*注意，这个是api里的system prompt你的任务是为给定的主题创建一个全面的、吸引人的、结构良好的课程计划。课程计划应该为60分钟的课程而设计,并且应该迎合特定的年级水平或年龄组。首先,陈述课程目标,这些目标应该清晰、可衡量,并与相关的教育标准保持一致。接下来,提供课程的详细大纲,将其分为介绍、主要活动和总结。对于每个部分,描述你将使用的教学方法、学习活动和资源,以有效地传达内容并吸引学生。包括差异化策略,以适应不同的学习需求和风格。最后,描述你将采用的评估方法,以评估学生对课程目标的理解和掌握程度。课程计划应该组织良好、易于遵循,并促进主动学习和批判性思维。[heading1]苏格拉底式智者[content]就给定话题展开苏格拉底式对话,循循善诱,引导思考*注意，这个是api里的system prompt你是一个能够就广泛主题进行深入苏格拉底式对话的人工智能助手,你的目标是提出探究性的问题,帮助用户批判性地检视他们在该主题上的信念和观点。不要只是陈述你自己的观点,而是通过反复询问来激发更深层次的思考和反思。[heading1]爱丽丝的咀嚼[content]给定主题,生成同音连绵的词语和句子*注意，这个是api里的system prompt你的任务是为给定的主题创建押韵短语和句子,确保押韵不仅听起来悦耳,而且还能传达与主题相关的信息或唤起适当的情感。

小七姐：Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（一）

可能对于学了很久prompt的包括小七姐在内的很多星友来说，下面这些内容真的已经是老生常谈了，总觉得没有必要反复提及，但今天认真搜索和翻阅了一下星球关于prompt新手教程的帖子，的确发现对新手不是很友好，比较零散，不成体系。这里做一个统一的收集和整理，小七姐也努力不断调起自己初学时的同理心，尽量写的再入门一点，希望能帮助更多刚入门学习提示词的朋友。第一步：你要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。最强性能当属ChatGPT4，当然也推荐国产平替：[Kimi.ai -帮你看更大的世界](https://kimi.moonshot.cn)[智谱清言](https://chatglm.cn)第二步：看OpenAI的官方文档：[目录：OpenAI官方指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EGU4wV4q6i6vprk5A7dckaGTne0)[OpenAI官方提示工程指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HuClwX8wai1fD7kLhyBcdxzJnJf)这是每个学习prompt的人必须看的基础课，相当于人教版教材，建议阅读学习。我和熊猫Jay也在AGI分享了中文精度版的官方Cookbook：[Cookbook：OpenAI中文精读](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Pu2OwhTuni6H3jkiv3FcwCuLn7c)[熊猫Jay：万字解读ChatGPT提示词最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FoJJwvwBNiEJYjkx1ygccO2CnVe)

Prompts（提示词）

|多行文本|类别|多选|<br>|-|-|-|<br>|我想了解xxxx，我应该向你问哪些问题？|你不知道，GPT知道||<br>|请给我列出xxx领域/行业相关的，最常用的50个概念，并做简单解释。如果有英文缩写，请给出完整的英文解释。|你不知道，GPT知道||<br>|请详细介绍一下elon musk的主要生平事迹。请详细介绍一下tesla这家企业的发展历程。|你不知道，GPT知道||<br>|对于xxx主题/技能，你认为哪些是我必须理解和掌握的核心要点？|你知道，GPT也知道|检验认知|<br>|我理解的xxx是这样的，你觉得我的理解对吗？|你知道，GPT也知道|检验认知|<br>|我对xxx有一些想法，你能帮我批判性地分析一下这些想法的优点和缺点吗？|你知道，GPT也知道|检验认知|<br>|我正在考虑xxx的决定，你能帮我分析一下可能的结果和影响吗？|你知道，GPT也知道|检验认知|<br>|我知道xxx的概念，我想知道更多关于xxx的信息。|你知道，GPT也知道|扩充认知|<br>|我在xxx问题上遇到困难，你能提供一些可能的解决方案或建议吗？|你知道，GPT也知道|扩充认知|<br>|我想要深入学习xxx，你能推荐一些进阶的学习资源或学习路径吗？|你知道，GPT也知道|扩充认知|<br>|我想要在xxx领域有所创新，你能提供一些启发或想法吗？|你知道，GPT也知道|扩充认知|

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口播文案 Prompt
以下是关于口播文案 Prompt 的相关内容： 一、景淮：漫画趣味高中大学时期对比图 GPTs 实战 在这个示例中，先将相关示例喂给 GPT，观察其生成文案的效果。提示词为上述高中和大学区别的口播搞笑视频，重点突出不同时期的生活状态和鲜明反差。输入关键词“下雨了”后，生成了以下口播文案： 1. 高中：下雨了，天哪，怎么办，我的数学书会湿！大学：下雨了，哦，正好，再睡一会儿。 2. 高中：下雨了，得快跑，别迟到了！大学：下雨了，那今天就不去了，网课见。 3. 高中：下雨了，我的鞋子！得小心踩！大学：下雨了，穿拖鞋去了，方便。 4. 高中：下雨了，雨衣雨伞全副武装！大学：下雨了，抓个文件夹顶顶就行。 5. 高中：下雨了，课间不能出去玩了。大学：下雨了，正好和室友打个牌。 6. 高中：下雨了，哦不，体育课怎么办？大学：下雨了，哈，今天体育课取消了！ 7. 高中：下雨了，我的作业别淋湿了！大学：下雨了，电脑在宿舍，作业得推迟了。 8. 高中：下雨了，赶紧找地方躲雨。大学：下雨了，雨中漫步也挺浪漫的。 9. 高中：下雨了，不会影响放学吧？大学：下雨了，嘿，这是不是个不去自习的理由？ 10. 高中：下雨了，我的头发！大学：下雨了，谁还没个糟糕的头发日呢。 二、歌词提示词 1. 柔和的原声乐器引子：指在歌曲开头使用柔和的原声乐器（如原声吉他或钢琴）演奏的部分。作用是设置温暖、亲密的氛围，引导听众进入歌曲。适用于民谣、流行音乐、乡村音乐等风格，编曲技巧是使用原声吉他或钢琴演奏柔和的旋律或和声，创造出温暖和亲密的开场效果。 2. 富有灵魂感的：充满情感和灵魂的表现，通常具有深情的旋律和强烈的情感表达。作用是增强音乐的情感深度和感染力，适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格，编曲技巧是使用深情的旋律、柔和的和声和强烈的情感表达。 3. 富有灵魂感的桥段：在歌曲中间部分或过渡部分，充满情感和灵魂的旋律或和声。作用是增强音乐的情感深度和结构变化，适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格，编曲技巧是在歌曲的过渡部分设计一个深情且富有灵魂感的桥段。 4. 口语：在歌曲或音乐中使用普通说话的方式进行表演，而不是唱歌。作用是增加音乐的叙述性和亲密感，强调歌词的内容和表达，适用于说唱、独立音乐、实验音乐等风格，编曲技巧是在适当的段落使用口语表演。 三、Prompt 的专场教程 基础篇 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成所需内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag，逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，可通过“括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍）两种方式设置。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：“”，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。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
prompt的应用
以下是关于 prompt 应用的全面介绍： 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型（如 Claude）的文本，用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如：“为什么天空是蓝色的？” 2. 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。它在 AI 视频生成中作用十分重要，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。 3. 简单来说，prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板，您可以输出对于大模型响应的指令，用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务，并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型，若直接问大模型而不提供 prompt，相当于大模型随机给出答案。有了 prompt，相当于给了一个模板，包括对于模型的要求、输入和输出的限制，大模型在这个限制之下，去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景的应用 在即梦 AI 视频生成中，要想获得最佳的视频质量，需要写好 prompt。在图片生视频和文本生视频中，都有 prompt 的输入位置。
2025-02-18
12个精选prompt框架
以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。
2025-02-17
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识： 1. 提示简介： 提示是您给 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，“User：Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 改变区域+混音： 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多上下文信息，能改善新添加内容的扩展和上下文，但选择太多可能导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。 提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情，较短且聚焦的提示通常更有效，不应是对话式的。 分步进行，如果要更改图像的多个部分，一次只处理一个部分。 技术细节：使用 Vary+Remix 模式生成的作业遵循 chaos、fast、iw、no、stylize、relax、style、version、video、weird 等参数。 3. 提示的类型： 基本提示：可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容，避免长长的请求列表。 高级提示：可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面，精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。
2025-02-17
给我提供一份标准的 DeepSeek R1大模型的 prompt 提示词模板
以下是一份关于 DeepSeek R1 大模型的 prompt 提示词模板： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 此外，还有关于创建 DeepSeek 联网版工作流的相关内容： 1. 创建工作流 创建一个对话流，命名为 r1_with_net 开始节点，直接使用默认的 大模型分析关键词设置 模型：豆包通用模型lite 输入：直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入 系统提示词：你是关键词提炼专家 用户提示词：根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索 bingWebSearch搜索 插件：BingWebSearch 参数：使用上一个节点，大模型分析输出的关键词作为 query 的参数 结果：data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用 大模型R1 参考搜索结果回答 这里需要在输入区域开启“对话历史” 模型：韦恩 AI 专用 DeepSeek 输入：搜索结果，选择搜索节点 data 下的 webPages；选择开始节点的 USER_INPUT；开启对话历史，设置 10 轮，默认不开启对话历史，开启后默认是 3 轮 系统提示词：这里不需要输入 用户提示词： 结束节点设置 输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出 回答内容里直接输出:{{output}} 测试并发布工作流 输入你的测试问题，测试完成后，直接发布工作流 关于 HiDeepSeek 的相关内容： 1. 效果对比 用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看 2. 如何使用？ Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话 3. 设计思路 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 4. 完整提示词 v 1.3 5. 特别鸣谢 李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向 Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源 Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手
2025-02-16
我要做一个关于ai赋能社会组织的线上培训
以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息： 社区 AI 讲师招募： 招募背景：随着 AIGC 技术的快速发展，传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务，现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务： 公开课：针对 B 端渠道持续展开公益科普，形式免费，部分渠道有经费，内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享，目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训：通过培训转化或直接招生，分成两天一夜、三天两夜的培训班，50 人以上开班，建议 100 人。 咨询服务：针对企业的咨询陪跑服务，包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播，用户群体是重庆地区相关领导，公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费，需评估讲师资历和案例，主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课：时间待定，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播，用户是 SaaS 平台上的企业，主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训，付费，主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出，免费： 重磅福利： AI 编程重磅直播：会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流，由黄叔亲自主持，还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营：WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营，包含图文教程、视频、直播，社群内有老师答疑，完全免费。 相关链接：Trae Windows 版本已经上线，Mac 版本也可下载，官网地址：https://www.trae.ai/
2025-02-18
我是一个ai小白，我要怎么入行ai
对于 AI 小白入行 AI，您可以参考以下步骤： 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，您可以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。 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。 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，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》： 1. 学习模式：输入→模仿→自发创造。 2. 第一阶段：迈出第一步，看书听课进社区。例如： DAY5 2024.5.26：使用 kimi，参考，抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯。 DAY6 2024.5.31：应朋友强烈推荐，插队先看吴恩达的课程，在 B 站搜索对应关键词，有很多课程资源，如吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》，抽空陆续 3 天学完。 DAY7 2024.6.1：探索用 AI 解决一个真实问题，例如团队要写一份行业研究报告，试试看 AI 怎样能帮到自己。 需要注意的是，学习资源可能会更新变化，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。本日记中学习资源的内容都是免费开源的。
2025-02-18
狗將掛在上面的牛肉放進籃子 我要英文 與英文的影片生成指令
很抱歉，暂时无法明确您的具体需求。如果您是想描述“狗将挂在上面的牛肉放进篮子”这个场景，并生成对应的英文表述及相关影片生成指令，以下为您提供可能的示例： 英文表述：The dog put the beef hanging above into the basket. 影片生成指令：Generate a video of a dog putting the beef that is hanging above into the basket. 但请注意，具体的影片生成指令可能会因使用的工具或软件而有所不同。
2025-02-18
我要配置一台跑ComfyUI的电脑，请给我最具性价比的推荐
以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置： 系统：Windows 7 以上。 显卡：建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 可流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 CPU：无特别要求，但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那运行 ComfyUI 通常也没问题。 需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。配置上不封顶，您可以根据自己的需求和预算来选择。
2025-02-15
我想用deepseek 写微信公众号文章，我将要写的主题告诉他，让它为我生成个人角度的文章，我要写的主题一般围绕着软件分享，技术分享等。请你根据我的要求为我写一份适用的提示词
以下是为您生成的适用于使用 DeepSeek 写微信公众号文章的提示词： 我要写一篇关于软件分享或技术分享的微信公众号文章，文章标题要足够吸引人，以便能广泛传播。文章内容要详细且有条理，先介绍分享的软件或技术的基本情况，包括其功能、特点和优势；然后结合实际案例或个人使用体验，阐述其在实际应用中的效果和价值；最后总结并展望其未来的发展前景。请为我生成这样一篇完整的文章。
2025-02-12
我要查找医学论文文献，用哪种AI最合适？
如果您要查找医学论文文献，以下几种 AI 工具可能较为合适： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，能增强对科学文献的洞察，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 此外，在论文写作领域，还有以下常用的 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，帮助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，可帮助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，便于进行数据分析和可视化。 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，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 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。 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。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-11
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。 知识库提供了很多实践后的作品、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。 此外，还有一个案例供您参考：二师兄来自上海，是典型的 80 后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。2024 年 2 月，他在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践，如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：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。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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，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。 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。 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。 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。
2025-02-18
作为前端开发人员，推荐学习哪些AI技术呢
作为前端开发人员，以下是一些推荐学习的 AI 技术： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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，其上手容易且很有用。 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，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。 此外，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： 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。 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： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 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： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 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。 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： 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）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-18
我是不懂编码的文科生，我学习扣子Coze的应用，难度大吗？大概需要多长时间？
对于不懂编码的文科生来说，学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的，但并非不可逾越。 根据相关资料，扣子 Coze 应用于 11 月底推出，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中，您需要熟悉操作界面、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。 课程安排方面，第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用，解决表单使用等卡点。 不过，社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间，难以给出确切的时长，这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习，逐步掌握相关知识和技能，相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
想做ai产品经理如何从0到1学习ai
如果您想从 0 到 1 成为 AI 产品经理，可以按照以下步骤学习： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 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，您可以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，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，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，您还可以参考以下案例： 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用，了解 Code AI 应用开发教学，包括其背景、现状、证件照应用案例以及学习过程，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 参考北京分队成员的经验，如枫 share、行远、管子、猫先生、Andy 等在 AI 领域的技能、经验、职业、兴趣爱好等方面的情况。
2025-02-18
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 理念：结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点：提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序的性能。 部署选项：提供云服务和本地部署，满足不同用户需求。 开源特性：确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念：注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议：个人研究时推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合，效果更好。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-18
基于参考图片人物形象生成指定迪士尼风格的图片
以下是关于基于参考图片人物形象生成指定迪士尼风格图片的相关内容： 在 Midjourney 中，生成指定迪士尼风格的图片可以通过以下方式： 1. 角色参考（cref）：cref 的功能是保持图像角色的一致性。使用方法是在提示后添加 cref，并紧接着指向人物参考图像的 URL。您可以使用 cw 来调整参考图像对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考（sref）：sref 的功能是生成类似风格的图片，保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 sref，并紧接着指向风格参考图像的 URL。您可以使用 sw 来调整参考风格对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。 如果想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，可以使用 sref 或 cref，并通过调整 sw 或 cw 的值来控制引用图像的影响程度。 生成一张 Disney 风格的头像的具体步骤如下： 1. 选一张比较满意的图片，在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取图片，然后在聊天框发送（记得点击回车或发送按钮）。 2. 图片会上传到服务器并生成一张唯一的链接，点击图片，然后点击在浏览器中打开，然后可以看到浏览器上方有一个链接，复制下来。 3. 使用这个链接加 prompt 提示词来发送给 Midjourney，Midjourney 会根据需求生成特定的图片，这就是 Midjourney 的以图绘图。 此外，在生成 3D 效果图时，如生成可爱的拟人小鹿角色，可以在即梦图片生成界面中导入参考图，参考选项为参考轮廓边缘，生图模型选择 图片 2.0，输入包含角色、细节描述、场景、风格材质等的提示词，生成图片。
2025-02-12
如何实现定时通过用一个指定的豆包智能体给微信好友 发送自定义语音消息，，
要实现定时通过指定的智能体给微信好友发送自定义语音消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到相关设置中的高级下开场白，点击展开，填写开场白文案和开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议，在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择，让智能体不仅会写，还能通过语音交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，如微信客服。 5. 提前准备一个闲置的微信，因为这种方法是非官方接口，有可能微信号会受到官方限制。 6. 点击容器，查看运行的服务，接口文档中可能启动了两个服务。 7. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用提前预备好的微信进行扫码。 8. 手动刷新界面验证是否成功，点击“刷新日志”，若显示“WeChat login success”，则微信登录成功。 9. 为确保微信实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”，若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 10. 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话进行效果测试，训练的数据越好，对话效果越好。
2025-01-26
如果我要指定一份旅行出游计划，应该用那个ai工具
以下是一些可以用于指定旅行出游计划的 AI 工具： Coze 平台：可以创建一个能通过自然语言对话，根据想去的地方规划行程、查询往返机票和天气等信息的 AI Bot。在创建过程中，会用到工作流和插件功能，以最快速度和最简单的方式实现最小可行性产品。 Bot 智能体：自带插件，可根据想去的地方做出合适的规划，如路线规划、周边规划等。对于不同的关于旅行的问题，如爬山相关的问题，包括路线、装备、安全、技巧等，都有相应的回复逻辑。
2025-01-21
怎么指定一个学习AI的计划
以下是为您指定的学习 AI 的计划： 首先，明确您的学习目标或需要解决的问题，并收集以下信息： 1. 学习目标与个人或职业发展目标的相关性。 2. 具体想要学习的内容，例如是机器学习、深度学习还是自然语言处理等。 3. 如何量化学习进度和成功。 4. 目标完成的时间框架。 5. 目标是否现实可行。 综合这些信息形成综述，然后制定详细的、分步骤的学习计划，包括每日和每周的学习内容和目标，例如： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅： 在「」中找到初学者课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。 在制定计划时，可以利用 GPT4 或文心 4.0 辅助： 1. GPT4：效果稳定，内容质量高。 初始化提示词。 回复主要目标或问题。 回复 SMART 原则的每个问题。 得到整体计划。 2. 文心 4.0：考虑到网络问题可选用，偶尔不稳定，酌情使用。 初始化提示词。 回复主要问题或目标。 回复 SMART 原则的每个问题。
2025-01-16
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
如何用 指定主角制作出想要的ai视频
以下是制作想要的 AI 视频的方法： 生成数字人： 1. 在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。 2. 软件会播放数字人的声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中。 3. 左下角会提示渲染完成时间，完成后可点击预览按钮查看效果。 增加背景图片： 1. 直接删除先前导入的文本内容。 2. 点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传。 3. 点击图片右下角的加号将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人）。 4. 点击轨道最右侧的竖线向右拖拽，使其与视频对齐。 5. 选中背景图片所在轨道，拖动图片角放大到适合尺寸，并将数字人拖动到合适位置。 AI 换脸： 1. 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具，通过终端启动 facefusion。 点击顶部的+号选项卡，新打开一个终端窗口。 点击终端区域，启动终端选项卡。 在终端窗口中输入命令： 输入“ls”并按回车查看文件列表。 输入“cd facefusion”并按回车进入程序目录。 输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序（注意参数executionproviders cuda cpu 非常重要，不加 cuda 则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢）。 2. 当出现提示信息时说明启动成功。 3. 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过新的浏览器窗口访问 facefusion 提供的 UI 界面。 4. 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧查看预览效果，点击开始按钮执行换脸处理。 5. 处理完成后，在输出位置出现处理后的视频，输出窗口右上角有下载按钮，可导出视频到本地。 使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具制作 AI 短片： 1. 写剧本并制作分镜，可参考相关编剧书籍。 2. 生图： 确定影片风格，如皮克斯动画风格。 确定人物形象，如扎马尾、穿白色 T 恤、牛仔裤的 14 岁女孩和戴眼镜、灰色头发、穿灰色短衬衫的 50 岁男人。
2024-12-18