适合ai展位的口号，风趣的，如“想你的风又吹到了XXX"

以下是为您补充完整的内容： 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性，以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现，我们可以参考以下方法： 在准备 LLM 数据方面，对于制作 LLM 微调数据集，首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集，主要依靠已有的大语言模型生成，根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割，将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册，模板可以是：“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：```

新手学习 AI 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，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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外，YoYo 分享了自己在通往 AGI 的学习之路心得： 学习前状态：不理解 AI 和提示词工程，作为文科生不懂代码、英语差，注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路，对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答和 SQL 学习交互，能支持工作数据提取。 学习后现状：能搓多 Agent 的智能体，但需要进修 python 搓更多智能体，有营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用，创建了 3 个图像流智能体和 2 个 Agent 智能体玩具，在公司中实践智能客服从创建到应用的过程，实现企业微信机器人问答的基本功能，进行了学习 Dr.kown 的尝试实践、图像流的尝试、企业智能体实践。 学习路径：关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”，学习路径像主线+支线的游戏通关，个人感受学不完，找到适合自己的就好，学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 关于自己：YoYo 坐标北京，是铲屎官一枚，AIGC 的小白，持续进阶成长，打造自己的智能体，感谢家属带其在“”打开新世界，接触有趣的事情，结识有趣的人。

以下是关于如何写 AI rules 和 readme 的相关内容： 对于 AI rules： 1. 您可以通过修改 Cursor Settings 下的 Rules for AI 部分来向 Cursor 添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。 2. 对于特定于项目的说明，您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中。与“AI 规则”部分相同，.cursorrules 文件中的说明也将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。 在创建优质的.cursorrules 时，需要注意以下几个关键部分： 1. 先说清楚您是谁，就像找技术大牛帮忙时，先告诉他您期待他是什么样的人，拥有什么专业技能，这样 AI 会按照专家的水准来思考和编码。 2. 告诉 AI 您要干什么，相当于项目启动前的需求对齐，告诉 AI 项目要做成什么样，它会围绕目标写代码。 3. 定好项目的“规矩”，强调团队的代码规范，统一代码风格，方便维护，AI 会严格按照规范写代码。 4. 明确文件放哪，像整理房间分区一样规划好代码“位置”，方便后期查找。 5. 指定用什么“工具”，提前说明框架和库，避免 AI 引入其他依赖，保证项目整洁统一。 6. 告诉 AI 怎么做测试，提前告知测试标准，它会生成考虑可测试性的代码，并主动写测试用例。 7. 推荐参考资料，给 AI 提供“学习资料”，让其基于最佳实践写代码，避免常见错误。 8. 如果项目需要画页面，补充 UI 的要求。 关于 readme：Trae 运行后，可以直接点“应用”，Trae 会直接创建一个 readme 文档，您可以在其中直接进行修改，包括带有章节选择，很方便。

以下是一些好用的 AI 可视化工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 此外，Google DeepMind 发布了一套可视化工具，可用于了解语言模型的内部工作原理，提取有意义的特征，揭示语言模型内部的激活状态。详细原理解释：https://xiaohu.ai/p/12186 链接：https://x.com/imxiaohu/status/1818825233778061560 。

以下是为您整理的关于 AI 文档的相关内容： 如何使用 AI 来做事： 越来越强大的人工智能系统正快速发布，如 Claude 2、Open AI 的 Code Interpreter 等，但似乎没有实验室提供用户文档，用户指南多来自 Twitter 影响者。 作者基于经验为学生和感兴趣的读者准备入门指南，侧重于如何选择正确工具做事，提前阅读相关任务类型可能有帮助。 Cursor 进阶： 模块结构上的使用，目的是让 AI 输出更多理解信息，使用后 AI 回复会随机带图便于查阅。 意在以各种形式提升 AI 对所做事情的理解，方便用户理解以持续控制 AI 产出。 有更新提示词限制 AI 产出的情况。 建议配置各种文档，如初始化文档、目录文档、关联模块文档、全局文档等。 AI 文章排版工具： 主要用于自动化和优化文档布局和格式，处理学术论文和专业文档时很有用。 一些流行的工具包括：Grammarly（提供排版功能改进风格）、QuillBot（改进文本清晰度和流畅性）、Latex（学术论文排版常用，有 AI 辅助编辑器和插件）、PandaDoc（文档自动化平台）、Wordtune（重新表述和改进文本）、Overleaf（在线 Latex 编辑器）。 选择合适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可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的用 AI 建立本地知识库的方法和相关软件： 1. AnythingLLM： 包含了所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 构建本地知识库时，有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，接着选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后进行测试对话。 2. Obsidian 加 Cursor： 可利用 Obsidian 的浏览器剪藏插件和 AI 插件，但配置复杂，可能存在恶性 Bug 。 可以用 Cursor 等 AI IDE 解决问题，主要有三类作用：帮助用模糊问题检索笔记库；基于笔记库进行研究，结合多个笔记软件给出建议；生成和修改笔记，如生成整个笔记文件或修改笔记文案。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些专业分析和修改简历的 AI 工具： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 此外，还有超级简历优化助手，能帮助用户优化简历提高求职成功率。您还可以查看这里获取更多 AI 简历产品：https://www.waytoagi.com/category/79 。 希望这些信息对您有所帮助，您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。

在展位销售流程中，数字优化可以提高销售效率和客户满意度。以下是一些数字优化的方向： 1. 在线预订系统： 提供一个在线预订系统，让潜在客户可以方便地预订展位参观时间，减少现场等待时间。 2. 数字互动展示： 使用数字展示技术，如触摸屏、虚拟现实，让客户在展位上体验产品或服务。 3. 数据跟踪与分析： 利用技术跟踪客户在展位上的行为，分析他们的兴趣点，以便提供更有针对性的销售信息。 4. 个性化销售材料： 根据客户的数据和偏好，生成个性化的销售材料，如定制化的产品介绍或报价单。 5. 实时沟通工具： 利用即时通讯工具，如WhatsApp、微信或Slack，与客户保持实时沟通，快速响应客户需求。 6. 自动化销售流程： 自动化销售流程，如自动发送报价、确认订单和发票，减少人工操作，提高效率。 7. 客户关系管理系统： 使用CRM系统来管理和跟踪客户信息，包括他们的购买历史、偏好和沟通记录，以便更好地服务客户。 8. 在线培训与支持： 提供在线培训和客户支持，帮助客户更好地理解和使用产品或服务。 9. 社交媒体与内容营销： 通过社交媒体和内容营销，吸引潜在客户，并引导他们到展位进行更深入的交流。 10. 数字化销售报告： 使用数字工具生成销售报告，实时监控销售业绩，并根据数据调整销售策略。 通过这些数字优化方向，可以提高展位销售流程的效率和效果，同时提供更好的客户体验。

以下是为您生成的一些提示词，希望对您有所帮助： 影视解说文案提示词 1. 以第一人称幽默风趣的口吻，像与朋友讲述般，描绘影片从开篇到结尾的精彩剧情，融入自己的内心独白，模仿鲁迅先生的手法，展现独特的视角和深刻的思考。 2. 用轻松幽默的语言，以我的视角详述影片情节，穿插搞笑的评论和内心想法，借鉴鲁迅先生的讽刺技巧，使解说引人入胜。 3. 以亲切自然的叙述方式，如同与好友聊天，讲述影片故事，从开头至结束，结合鲁迅先生的文风，加入个人的情感起伏和独特见解。 DALL·E 相关提示词 1. 绘画：提及颜料种类、画布纹理和笔触形状/纹理（列表）。 2. 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法（列表）。 3. 基于详细提示使用 DALL·E 3 生成图像，让创意鲜活起来，为提示的每个元素做出大胆有趣的选择。 4. 遵循提示指南，提出四个全新的简单概念，而非完整提示，从上次给出的建议中获取灵感。 请注意，默认方面比率为正方形（1:1），默认风格为摄影，包括相机设置、摄影类型和设备。同时，避免违反服务条款的词汇或概念，不侵犯版权，不使用暗示性或露骨的图像，强调符合 G 级评级的元素。