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能不能发一个深度整理会议纪要的提示词

Answer

以下是一些深度整理会议纪要的提示词示例：

  • 作为 CEO 助理秘书，专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。
    • 角色：CEO 助理秘书
    • 作者：李继刚
    • 版本：0.1
    • LLM：GPT-4
    • 插件：无
    • 描述：专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。
    • 注意事项：请务必准确和全面地记录会议内容，使每个参会人员都能明确理解会议的决定和行动计划。在整理会议纪要过程中，需严格遵守信息准确性，不对用户提供的信息做扩写，仅做信息整理，将一些明显的病句做微调。
    • 链接地址：李继刚等的 prompt 最佳实践
  • 将会议浓缩成简明摘要，包括讨论主题、重点内容、行动事项。
    • 注意：这个是 API 里的 system prompt 。您的任务是审查提供的会议记录，并创建一个简明扼要的总结，捕捉重要信息，重点关注会议期间分配给特定个人或部门的关键要点和行动项目。使用清晰专业的语言，并使用适当的格式（如标题、小标题和项目符号）以逻辑的方式组织总结。确保总结易于理解，并提供会议内容的全面但简洁的概述，特别注重清楚地指出每个行动项目的负责人。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Prompts（提示词）

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||CEO秘书会议纪要|李继刚|文本|专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。|# Role<br>CEO助理秘书<br><br>## Profile<br>- author:李继刚<br>- version:0.1<br>- LLM:GPT-4<br>- Plugin:none<br>- description:专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。<br><br>## Attention<br>请务必准确和全面地记录会议内容，使每个参会人员都能明确理解会议的决定和行动计划。<br><br>## Background<br>语音记录会议讨论信息,现在可以方便地转成文字.但这些碎片信息,如何方便整理成清晰的会议纪要,需要GPT帮忙<br><br>## Constraints<br>-整理会议纪要过程中,需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写<br>-仅做信息整理,将一些明显的病句做微调<br>|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#JA9Od4xOioJVr4xlnBccflzdnxG)||NzMyODM3ODIzOTUwNjgyNTI0NDpyZWNEbUZHVldkOjAwYjIwMjk5YjRlYjI5MWQ4N2RlNzcyOTFkN2NjMmFmOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

Prompts（提示词）

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||CEO秘书会议纪要|李继刚|文本|专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。|# Role<br>CEO助理秘书<br><br>## Profile<br>- author:李继刚<br>- version:0.1<br>- LLM:GPT-4<br>- Plugin:none<br>- description:专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。<br><br>## Attention<br>请务必准确和全面地记录会议内容，使每个参会人员都能明确理解会议的决定和行动计划。<br><br>## Background<br>语音记录会议讨论信息,现在可以方便地转成文字.但这些碎片信息,如何方便整理成清晰的会议纪要,需要GPT帮忙<br><br>## Constraints<br>-整理会议纪要过程中,需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写<br>-仅做信息整理,将一些明显的病句做微调<br>|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#JA9Od4xOioJVr4xlnBccflzdnxG)||NzMyODM3NzI3ODcwMTQ4NjA4MTpyZWNEbUZHVldkOjgwOTU0Nzg4MTg1ZTA0YzhlMjhjMDJiNjI5NzdhYzUyOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

Claude 官方提示词，中文版（含API Prompt）

将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项*注意，这个是api里的system prompt你的任务是审查提供的会议记录,并创建一个简明扼要的总结,捕捉重要信息,重点关注会议期间分配给特定个人或部门的关键要点和行动项目。使用清晰专业的语言,并使用适当的格式(如标题、小标题和项目符号)以逻辑的方式组织总结。确保总结易于理解,并提供会议内容的全面但简洁的概述,特别注重清楚地指出每个行动项目的负责人。[heading1]俗语解码员[content]解释常见俗语谚语的意思和来历,俗语解码员帮你搞定*注意，这个是api里的system prompt你的任务是提供一个清晰的解释,说明用户给出的俗语或谚语的含义和起源。简明扼要地解释它的比喻意义,以及它在对话或写作中的典型用法。接下来,深入探讨这个短语的起源,提供历史背景、文化参考或词源信息,解释这个俗语或谚语是如何产生的。如果有任何有趣的故事、轶事或理论与起源有关,也要包括在内。旨在全面理解这个俗语或谚语的含义和背景。[heading1]代码优化师[content]优化Python代码性能的建议：代码优化师帮你查漏补缺,提高运行效率*注意，这个是api里的system prompt你的任务是分析提供的Python代码片段,并建议改进以优化其性能。识别代码可以更有效、更快或更少资源密集的区域。提供优化的具体建议,以及这些更改如何提高代码性能的解释。优化后的代码应保持与原始代码相同的功能,同时显示出更高的效率。

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推荐几个写会议纪要的ai 工具
以下是为您推荐的写会议纪要的 AI 工具： 1. 飞书妙记（https://www.feishu.cn/product/minutes）：飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟（https://tingwu.aliyun.com/home）：阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见（https://www.iflyrec.com/）：讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI（https://otter.ai/）：转录采访和会议纪要。 此外，还有以下工具可供选择： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-10
会议纪要工具
以下是为您提供的关于会议纪要工具的相关信息： 免费的会议语音转文字工具通常有使用时间限制，超过免费时间可能需要付费。以下是几款推荐的工具： 1. 飞书妙记：飞书的办公套件之一，网址为 https://www.feishu.cn/product/minutes 。 2. 通义听悟：阿里推出的 AI 会议转录工具，网址为 https://tingwu.aliyun.com/home 。 3. 讯飞听见：讯飞旗下智慧办公服务平台，网址为 https://www.iflyrec.com/ 。 4. Otter AI：转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记都可以录音转文字。以钉钉闪记为例，操作步骤如下： 1. 第一步打开钉钉闪记。 2. 结束录音后点击“智能识别”。 3. 点击智能摘要，就可以获得本次会议的纪要了。 4. 如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到 https://kimi.moonshot.cn/ GPT，GLM，通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 该场景对应的关键词库（12 个）：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 提问模板（3 个）： 1. 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结： 提问模板：请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料： 时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 地点：XXXX 参与人员：XXX、XXX 会议主题：XXXX 讨论内容： Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 2. 第二步：检查生成的总结： 提问模板：请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改： 会议补充信息：XXXX 修改要求：XXXX 3. 第三步：优化文本格式和风格 提问模板： 请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整 Kimi 新出的常用语功能中有 15 款预设好的 Prompt，刚入门的同学可以拿来作为范例看一看，例如： 1. 【📋会议精要】整理生成高质量会议纪要，保证内容完整、准确且精炼。 2. 【📈PPT 精炼】整理各种课程 PPT，输出结构明晰、易于理解内容文档。 3. 【🔥爆款文案】生成高质量的爆款网络文案。 4. 【🎥影剧推荐】根据喜好推荐影视，提供保姆级资源渠道。 5. 【📝影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论。 6. 【🚀职业导航】私人职业路径规划顾问，综合考虑个人特质、就业市场和发展前景。 7. 【📅营销策划】为你的产品或服务提供定制化营销活动策划。 8. 【🎤面试模拟】你的私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 9. 【📢宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号。 10. 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽。 11. 【📖诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手。 12. 【📰推闻快写】专业微信公众号新闻小编，兼顾视觉排版和内容质量，生成吸睛内容。 13. 【📚要点凝练】长文本总结助手，能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲。 14. 【🎬短剧脚本】创作定制化短视频脚本，包含拍摄要求和分镜细节。 15. 【📝美文排版】使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号优化文字排版，提供良好阅读体验。
2025-01-16
我想利用国产的语言大模型，根据会议内容生成会议纪要。1-请给我推荐能够实现以上内容的国产大模型；2-我应该提供哪些信息给大模型，才能实现我的想法。
以下是为您推荐的能够根据会议内容生成会议纪要的国产大模型：文心一言、讯飞星火等。 为了实现您的想法，您应该提供给大模型以下信息： 1. 详细的会议内容，包括与会人员的发言、讨论的主题和重点等。 2. 明确您对会议纪要的格式和重点的要求，例如是否需要按照特定的结构进行整理，是否需要突出某些关键信息等。 3. 如有相关的背景资料或补充说明，也应一并提供，以便大模型更全面地理解会议内容。
2025-01-13
根据录音写会议纪要的网站
以下是一些可以根据录音写会议纪要的网站和相关信息： 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记都可以录音转文字。以钉钉闪记为例，操作步骤如下： 1. 第一步打开钉钉闪记。 2. 结束录音后点击“智能识别”。 3. 点击智能摘要，就可以获得本次会议的纪要。 4. 如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 该场景对应的关键词库包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 提问模板有： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结： 提问模板：请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料： 1、时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 2、地点：XXXX 3、参与人员：XXX、XXX 4、会议主题：XXXX 5、讨论内容： Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 第二步：检查生成的总结： 提问模板：请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改： 1、会议补充信息：XXXX 2、修改要求：XXXX 第三步：优化文本格式和风格 提问模板： 1、请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 2、请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整。 免费的会议语音转文字工具大部分有使用的时间限制，超过一定的免费时间后就需要付费。以下是几款推荐的工具： 1. ：飞书的办公套件之一。 2. ：阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. ：讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. ：转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-05
如何自动做会议纪要
以下是几种自动做会议纪要的方法： 1. 利用钉钉闪记： 第一步打开钉钉闪记。 结束录音后点击“智能识别”。 点击智能摘要，就可以获得本次会议的纪要。 如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 该场景对应的关键词库包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 提问模板： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结：请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。会议资料：1、时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日；2、地点：XXXX；3、参与人员：XXX、XXX；4、会议主题：XXXX；5、讨论内容：Speaker1：XXX；Speaker2：XXX；Speaker3：XXX。 第二步：检查生成的总结：请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改：1、会议补充信息：XXXX；2、修改要求：XXXX。 第三步：优化文本格式和风格：1、请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格）；2、请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整。 2. Open AI 推出的新工具：使用 GPT4 和 Whisper 创建自动生成会议纪要的工具。此工具会提供转录会议音频，提供讨论摘要，提取关键点和行动项目，并执行情绪分析功能。但教程需要阅读者有对 Python 和 Open AI API 的基本了解。 3. 普通人秒变效率王的工作流： 文本导出：使用飞书妙记将会议对话导出为 txt 文件。 纪要生成：启动 Kimichat 输入会议纪要 prompt 提示词并上传 txt 文件。 内容完善：与 Kimichat 对话并补充会议中未记录或需强调的信息。 纪要微调：审阅 Kimichat 生成的会议纪要草稿进行必要微调。 成品输出：确认会议纪要内容无误后，输出最终版文档。详情可参考：https://m.okjike.com/originalPosts/65fa9d1112ed2fda68e6215e?s=eyJ1IjoiNTlhZDcyZDUwYjAyYTEwMDEyMjc3YmZmIiwiZCI6MX0%3D 以及 https://kimi.moonshot.cn/share/cnsk08phmfr6s04umlrg 。
2024-12-25
会议录音自动转会议纪要
以下是关于会议录音自动转会议纪要的相关内容： 使用钉钉闪记进行会议录音转文字的步骤： 1. 第一步打开钉钉闪记。 2. 结束录音后点击“智能识别”。 3. 点击智能摘要，就可以获得本次会议的纪要。 4. 如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 该场景对应的关键词库包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 提问模板有： 1. 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结： 请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料： 时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 地点：XXXX 参与人员：XXX、XXX 会议主题：XXXX 讨论内容： Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 2. 第二步：检查生成的总结： 请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改： 会议补充信息：XXXX 修改要求：XXXX 3. 第三步：优化文本格式和风格 请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整 此外，还有一款全能会议助手 Bot，其相关信息如下： 应用场景： 会议前：为主持人打造定制化的 PPT，提供海报设计和待办事项管家服务。 会议中：作为技术协调者，确保设备运行顺畅。 会议后：迅速整理会议纪要，收集反馈并自动生成飞书文档和二维码。 技术实现：由于每类需求要解决的问题不一样，使用了多个工作流和图像流，来满足不同的用户需求。 解决的问题：创造一个全能的 Agent，全面参与到会议的每一个环节，从筹备到执行，再到反馈收集，提供全方位的支持。 Bot 简介： 适用人群：适用于所有需要高效会议管理的个人和团队，特别适合追求高效率、注重细节、渴望提升会议成果的会议主持人。 核心功能：包括会议筹备助手、技术设备监控、会议纪要整理、反馈收集与分析。 Bot 特点：具有全面性、智能化、用户友好、持续更新的特点。 原文链接：https://developer.volcengine.com/articles/7388515243557421094 Bot 地址，欢迎体验： BotID：7387599720359116826
2024-12-06
deepseek深度思考的机制和ChatGPT的深度思考有什么不一样
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调（SFT）。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，从用户初始问题出发，唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景：DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题，但计算成本更高。日常查询中，ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点：DeepSeek R1 更加透明，研究细节可复现，权重可下载。
2025-02-17
deepseek深度思考的机制
DeepSeek 的深度思考机制包括以下方面： 在案例方面，如为李世民创作独白时，会综合考虑各种元素，包括正当化理由、文学修辞、时间设定、历史语境、人物性格和处境等，经过细腻、严谨、自洽、深刻的思考后输出结果。 性能监测体系方面，包括需求理解准确率（复杂需求首轮响应匹配度）、知识迁移能力（跨领域案例应用的合理性）、思维深度指数（解决方案的因果链条长度）。新一代交互范式建议采用“人机共谋”模式、启动“思维可视化”指令、实施“苏格拉底式对话”，通过将深度思考能力与场景化需求结合，可解锁“认知增强”模式，在商业决策、创新设计、技术攻坚等场景实现思维能效的指数级提升，建议通过 3 轮迭代测试建立个性化交互模式。 在使用技巧方面，先了解其优势和特点，如它是推理型大模型，不需要用户提供详细步骤指令，能理解“人话”表达的需求，进行深度思考，还能模仿不同作家的文风写作。更多提示词技巧可查看 查看。
2025-02-17
我需要一款免费的AI软件 可以帮助我将网课视频内容进行深度总结，并形成听课笔记和思维导图
以下为您推荐两款可能满足您需求的免费 AI 软件： 1. 360AI 浏览器： 功能 1：看长视频，敲黑板划重点。可以帮您观看 B 站的字幕视频，短短几秒就能总结概要生成脑图，告诉您视频的重点和高潮剧情在哪。例如用 360AI 浏览器观看《2007 年 iPhone 发布会》，能生成内容摘要和思维导图，视频全程 20 个看点，点击其中任一看点，就能定位到进度条对应位置，直接观看感兴趣的重点内容。还可以对英文字幕进行翻译，帮助您理解内容。同时可通过 AI 助手对话，就视频内容进行追问和扩展提问。 功能 2：阅读国内外长论文和著作，自动翻译自动提炼，3 分钟 get 要点。目前支持 360k 长文本阅读。以《三体》为例，360AI 浏览器可以呈现《三体》两册完整的故事框架，还支持生成思维导图。 官网地址：ai.se.360.cn 2. Boardmix 博思 AI 白板：在 12 月数据国内总榜中，其属于思维导图分类。
2025-02-14
什么是深度学习
深度学习是源于新的方法和策略，旨在通过克服梯度消失问题来生成深层的非线性特征层次，以训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明，结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流，便于训练深层结构。深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关，还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。例如，长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动，从而做出准确的预测。自 2013 年以来，其使用量迅速增长，与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。其突破性研究成果包括反向传播、更好的初始化网络参数等。 在相关技术名词中，深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2025-02-14
AI领域，传统机器学习，nlp，深度学习，大语言模型，rag，agent，请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 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。 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”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），如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 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（SelfAttention）来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一
DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一，具有以下特点和成就： 发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。 统一 Transformer 架构，使用同一个模型就能完成图片理解和生成。 提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷。 Benchmark 表现优异，能力更全面。 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 官方解释：JanusPro 是一种新型的自回归框架，通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法局限性，利用单一统一 Transformer 架构处理，缓解视觉编码器角色冲突，增强框架灵活性，超越之前统一模型，匹配或超过特定任务模型性能，成为下一代统一多模态模型有力候选者。 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus 官方频道： 微信公众号：DeepSeek 小红书：@DeepSeek（deepseek_ai） X DeepSeek R1 的成就： App Store 排名：冲到美国区 App Store 第一名，超越 OpenAI 的 ChatGPT。 口碑与技术实力：依靠技术实力和口碑赢得用户认可，没有市场部和市场投放。 技术特点： 性能与成本：效果比肩顶尖闭源模型 o1，价格仅为 o1 的 27 分之一。 开源与创新：开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 创新模型 R1 Zero：跳过监督微调训练，发现模型思考能力可自我涌现。 影响： 行业影响：引发美国科技界恐慌，Meta 内部对 DeepSeek V3 出色表现感到震惊。 市场影响：低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战，股价短期内大跌超 3%，市值蒸发超 300 亿美元（27 日盘前又跌 14%）。 未来展望： 开源模型的进步将超越闭源模型，顶级模型推理价格急速下降，技术更加普惠平权。 AI 编程将随着模型能力提高显著提升效率并降低门槛，AI 创作能力不断提升，催生更多 AI 创作的可消费内容形式。
2025-02-08
生成一个完整的结构化提示词
以下是为您生成的关于结构化提示词的相关内容： 为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板包含镜头语言、主体、细节、氛围等要素，适合生成具有电影感的大场景视频。完整提示词结构示例为：主题风格+镜头运动+主体描述+动态细节+背景环境+光影色调+情绪氛围（可附加技术参数：如时长、运镜速度、镜头焦距等） 样例驱动的渐进式引导法是让 AI 主动读懂您的想法。以 1 2 个正向样例作为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导 AI 从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。例如教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作方式的指令。 其核心步骤包括： 1. 构建初始样例：创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例，尝试提炼模板：让 AI 分析理解样例的结构和关键元素，并以专家视角优化样例。 3. 固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让 AI 提出通用模板，通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化的提示词，用户适当调整并确认后投入使用。 在这个过程中，用户的角色主要是： 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议，提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。通过引导 AI 进行分析和优化，用户可以专注于判断输出质量和提供反馈，而不需要深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。接下来，将通过一个实战案例“知识闪卡 AI”来逐步分享运用过程，帮助您直观了解如何使用该方法设计高质量的提示词。
2025-02-18
AI 绘画提示词
以下是一些 AI 绘画常用的提示词： 画面构图方面： 人物拍摄：Chest Shot、headshot 爆头。 视角：Wideangle view 广角镜头、CloseUp的横截面图、cinematic shot 电影镜头。 相机相关：canon 5d,1fujifilm xt100,Sony alpha 相机型号焦段光圈。 其他：scenery shot 风景照、bokeh 背景虚化、foreground 前景、background 背景、Detail Shot。 画面氛围和情绪方面：moody 暗黑的、happy 鲜艳的，浅色的、dark 黑暗的、epic detail 超细节的、Brutal 残酷的，破碎的、dramatic contrast 强烈对比的、hopeful 充满希望的、anxious 焦虑的、depressed 沮丧、elated 高兴地、upset 难过的、fearful 令人恐惧的、hateful 令人憎恨的、happy 高兴、excited 兴奋、angry 生气、afraid 害怕。
2025-02-18
飞书ai的提示词
以下是关于飞书 AI 提示词的相关内容： 提示词模板和资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 在星流一站式 AI 设计工具中的提示词： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化方面，启用提示词优化后，可帮助扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的要点包括：内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量；调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容；利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大越优先。此外，还有预设词组供小白用户选择，以及辅助功能，如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，删除所有提示词可清空提示词框，会员加速可提升图像生图速度。 在 AI 商用级问答场景中的提示词： 提示词是告诉全知全能的大语言模型，它是一个什么样的角色、要专注于哪些技能，使其能够按照您的想法变成所需的“员工”。例如设定角色为“美嘉”，按照其人设、背景和对话风格做设定。
2025-02-18
文本检查提示词
以下是关于文本检查提示词的相关内容： 在输入侧的防御方面，传统防御手段可用，结合大模型特性可进行意图识别、语义匹配、提示词语义结构分析等，综合判断用户输入是否恶意。 模型侧的防御，对于有能力的厂商应增强安全性，如对抗训练、安全微调、多任务学习、上下文动态感知等，但要平衡安全性与性能。对于开发者，应在开发中带着安全意识优化应用和系统的提示词，加入安全引导和禁止内容。 输出侧的防御，传统防御和内容过滤手段均可使用，基于大模型特点可进行提示词、私有数据泄露等检查，以及针对大模型幻觉问题，判断是否有事实性错误、脱离话题、乱码文本、不正确格式、错误代码等。 此外，如Claude2可用于多种类型文本的分析，包括评估文本相似度和回答有关文本的问题。 OpenAI API中，设计提示词本质是对模型进行“编程”，通过提供指令或示例完成，其模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，处理的Token数量取决于输入和输出长度，有一定的限制。
2025-02-18
提示词
提示词相关知识如下： 1. 什么是提示词： 用于描绘您想生成的画面。 星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 提示词要素： 指令：想要模型执行的特定任务或指令。 上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。 输入数据：用户输入的内容或问题。 输出指示：指定输出的类型或格式。 4. 提示工程与提示词的区别： 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中，一个相对较新的概念，涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。 提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。
2025-02-18
精选最好的AI提示词
以下是为您精选的一些 AI 提示词相关的网站和资源： 图像类 Prompt 网站： ：AI 艺术提示词生成器。 ：玩游戏也能练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器， 。 魔咒百科词典：魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器， 。 KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts， 。 Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词， 。 AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词， 。 提示词相关教程和资源： 拘灵遣将：关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事，提到要接受 AI 的“不稳定性”，将提示词设计为相对完善的“谈话方案”，成果在对话中产生。 SD 新手入门图文教程中的提示词模板： Majinai： 。 词图： 。 Black Lily： 。 Danbooru 标签超市： 。 魔咒百科词典： 。 AI 词汇加速器： 。 NovelAI 魔导书： 。 鳖哲法典： 。 Danbooru tag： 。 AIBooru： 。
2025-02-17
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。
2025-02-13
能够模仿产品经理，把我的需求描述整理成格式化的PRD的工具有什么
以下是一些能够模仿产品经理，把您的需求描述整理成格式化 PRD 的工具： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 6. 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）
2025-02-09
给我一个关于ai应用提示词的整理文档
以下是为您整理的关于 AI 应用提示词的相关内容： Apple Intelligence 中的提示词： 在最新开发者测试版中包含生成式 AI 功能，其模型中的指示会在对聊天机器人说话前默认出现。 如“有用的邮件助理”AI 机器人会被告知如何根据邮件内容提问，指示包括“将答案限制在 50 个单词以内，不产生或编造虚假信息”等。 生成 Apple Photos 中“回忆”视频的指示集存在一些限制，如“不要写宗教、政治等负面内容”。 AI 应用于工作场景制作单词卡片的提示词： 核心目的包括生成符合要求的单词卡内容，并填入 Excel 文件中。 生成过程中先给出基本示例，再根据不同生成内容限定规则。 测试结果显示可同时解析多个单词，大体格式符合要求，但存在部分效果偏差和设定改变，可通过复制粘贴等方式处理。 批量产出时需上传压缩文件并完成套版操作。 关于 AI 幻觉的提示词相关思考： 网上找到的总结公众号的提示词存在输出与实际不符的情况。 总结类文章，AI 可能未读完整个文章，大语言模型可能未真去搜索网页，更像是开发商的“狡猾”，而非“AI 幻觉”。
2025-02-07
文本整理
以下是关于文本整理的相关内容： 总结类应用： 大型语言模型在概括文本方面的应用令人兴奋，可在 Chat GPT 网络界面中完成，也可通过代码实现。包括对产品评论的摘要任务，还介绍了文字总结的不同类型，如 4.1 文字总结、4.2 针对某种信息总结、4.3 尝试“提取”而不是“总结”、4.4 针对多项信息总结。 创建并使用知识库： 创建知识库并上传文本内容的上传方式及操作步骤： Notion：在文本格式页签下选择 Notion，依次进行授权、登录选择页面、选择数据、设置内容分段方式（自动分段与清洗或自定义）等操作，最后完成内容上传和分片。 自定义：在文本格式页签下选择自定义，输入单元名称，创建分段并输入内容，设置分段规则，最后保存。 本地文档：在文本格式页签下选择本地文档，拖拽或选择要上传的文档（支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件），选择内容分段方式（自动分段与清洗或自定义），完成上传和分片。
2025-02-07
请给我整理一套怎么才能学习和使用AI的方法，列举几个例子是怎么能快速的理解ai的发展历史及原理
以下是一套学习和使用 AI 的方法，以及帮助您快速理解 AI 发展历史及原理的途径： 一、学习 AI 的方法 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），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。 二、快速理解 AI 发展历史及原理的途径 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。 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。
2025-02-07
AI自动整理新媒体传播数据
很抱歉，目前知识库中没有关于“AI 自动整理新媒体传播数据”的相关内容。但一般来说，实现 AI 自动整理新媒体传播数据可以通过以下步骤： 1. 数据采集：利用网络爬虫等技术收集新媒体平台上的相关数据，如文章阅读量、点赞数、评论数等。 2. 数据清洗：对采集到的数据进行清理和预处理，去除无效或错误的数据。 3. 特征提取：从清洗后的数据中提取有价值的特征，例如用户行为特征、内容特征等。 4. 选择合适的算法：根据数据特点和需求，选择适合的机器学习或深度学习算法，如分类算法、聚类算法等。 5. 模型训练：使用提取的特征和选择的算法进行模型训练。 6. 模型评估：通过测试数据对训练好的模型进行评估，确保其准确性和可靠性。 7. 部署应用：将训练好的模型部署到实际系统中，实现自动整理新媒体传播数据的功能。 需要注意的是，具体的实现方式会因数据特点、业务需求和技术条件的不同而有所差异。
2025-02-06