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关于kimi提问播客的提示词

回答

以下是关于 Kimi 的相关提示词信息：

  • 对于 Kimi Copilot -网页总结助手插件：
    • 提示词包括：“你是一个擅长总结长文本的助手，能够总结用户给出的文本，并生成摘要。”
    • 工作流程为：“让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作：一句话总结这篇文章，标题为‘概述’；总结文章内容并写成摘要，标题为‘摘要’；总是用中文回答；当你输出标题时，应该使用 markdown ####格式。文章链接：https://**** 。如果你无法访问这个链接，请根据下面的文本内容回答。”
    • 文末的 ZIP 格式插件可能可以自定义提示词。
  • 对于 Kimi chat：
    • 输入 prompt 后很简洁。输入起诉状后，前面的回答温馨且专业，但存在一些问题，如主体缺少答辩人、引用废止的《合同法》等，总体能达到及格往上的成绩。输入应诉方案后，整体简洁明了但需继续细化，答辩策略对应答辩状，庭审准备和风险控制较抽象。
    • 与智谱清言对比，智谱清言输入起诉状后的输出在主体等方面有其特点，输入“请输出应诉方案”后的输出在准备工作等方面表现良好。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

熊猫大侠：Kimi Copilot - 搜罗精华，一键高效网页总结

推荐两个实用浏览器插件：[Google应用商店](https://chromewebstore.google.com/)的[Kimi Copilot -网页总结助手](https://chromewebstore.google.com/detail/kimi-copilot-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%80%BB%E7%BB%93%E5%8A%A9%E6%89%8B/icmdpfpmbfijfllafmfogmdabhijlehn)和[Kimi阅读助手](https://chromewebstore.google.com/detail/kimi-%E9%98%85%E8%AF%BB%E5%8A%A9%E6%89%8B/iejcbdponpipehjlchccknbmnkonnmji)（不方便下载的，文末附下载链接）需要在浏览器中登录自己的Kimi账号，关联网页版，好用到起飞。1、Kimi Copilot -网页总结助手去网页版查看了下Kimi的历史对话记录，可以看到该插件提示词分了3部分插件提示词如下：你是一个擅长总结长文本的助手，能够总结用户给出的文本，并生成摘要。##工作流程：让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作：一句话总结这篇文章，标题为“概述”总结文章内容并写成摘要，标题为“摘要”总是用中文回答；当你输出标题时，应该使用markdown ####格式。文章链接：https://****如果你无法访问这个链接，请根据下面的文本内容回答：*****文末的ZIP格式插件应该可以自定义提示词，大佬们自己探索吧~~插件介绍：

熊猫大侠：Kimi Copilot - 搜罗精华，一键高效网页总结

推荐两个实用浏览器插件：[Google应用商店](https://chromewebstore.google.com/)的[Kimi Copilot -网页总结助手](https://chromewebstore.google.com/detail/kimi-copilot-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%80%BB%E7%BB%93%E5%8A%A9%E6%89%8B/icmdpfpmbfijfllafmfogmdabhijlehn)和[Kimi阅读助手](https://chromewebstore.google.com/detail/kimi-%E9%98%85%E8%AF%BB%E5%8A%A9%E6%89%8B/iejcbdponpipehjlchccknbmnkonnmji)（不方便下载的，文末附下载链接）需要在浏览器中登录自己的Kimi账号，关联网页版，好用到起飞。1、Kimi Copilot -网页总结助手去网页版查看了下Kimi的历史对话记录，可以看到该插件提示词分了3部分插件提示词如下：你是一个擅长总结长文本的助手，能够总结用户给出的文本，并生成摘要。##工作流程：让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作：一句话总结这篇文章，标题为“概述”总结文章内容并写成摘要，标题为“摘要”总是用中文回答；当你输出标题时，应该使用markdown ####格式。文章链接：https://****如果你无法访问这个链接，请根据下面的文本内容回答：*****文末的ZIP格式插件应该可以自定义提示词，大佬们自己探索吧~~插件介绍：

杨志磊：律师答辩状prompt各模型评测

把prompt输入到kimi chat后，很简洁。我输入一份起诉状后，前面的回答很温馨，也很专业。内容上：（1）主体缺少了一个答辩人，被答辩人转换正确；（2）答辩提到了不可抗力，比如说是新冠疫情的影响，同时提醒提供相应的证据、政策、文件等，这个很赞；（3）引用了《合同法》这是明显的错误，已经废止；（4）诉讼时效三年，没有问题，抗辩的意见错误；基本上可以达到一个及格往上的成绩，不错。输入应诉方案后，它的输出如下：1、整体上很简洁明了，需要继续细化；2、答辩策略也能对应答辩状；3、庭审准备和风险控制有点抽象，不具体；4；其他方面，给出了和解的建议，很好。[heading3]智谱清言[content]把prompt输入到智谱清言后，欢迎词很友好，也很亲和，引出服务，很专业，非常喜欢。输入起诉状后，输出的内容如下：1、主体上两个答辩人，一个被答辩人，正确；2、关于违约责任的答辩，喜忧参半，对于正确理解合同条纹内容；3、对于连带责任，利用财产独立进行抗辩，很专业，需要再加入一点专业的解释，就更好了。输入“请输出应诉方案”后，输出的内容方面：1、准备工作很细致，也很专业，还是值得肯定；答辩策略也非常贴近实务；庭审准备有点粗，不具有系统性；风险控制方面给出了调整策略和和解的建议，很好；其他，作为专业律师，要保持和当事人的沟通，非常赞的提示；最后的结束语，也符合要求，建立业务关系。

其他人在问
Kimi是什么AI
Kimi 是由 Moonshot AI 出品的一个 AI 会话助手和智能助手。 它具有以下特点和功能： 1. 具备读取网页内容的能力，并能在此基础上生成一定的内容，读取完毕会显示绿色标点作为提示。但阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或某些网站内容，可分批次提供资料。 2. 可以整理资讯内容，并能将其转化为吸引人的公众号文章。 3. 是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。 4. 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 5. 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品。 6. 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源，如小红书、学术搜索。 您可以通过以下链接使用： 网页端：https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term= 移动端 Android/ios：https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa
2024-11-05
kimi探索版技术原理
Kimi 探索版的技术原理如下： 工作流方面：通过工作流输出的卡片绑定和多轮输出推动剧情发展，其中相对复杂的技术实现是工作流中嵌套的图像流。但此 bot 未涉及自有 plugin、数据库、用户状态、外部系统交互等技术组件。 模型选择：选用 kimi 的 32k 模型，可选模型有 GLM4、Moonshot、MinMax 和百川，不确定作者选定此模型的具体理由，个人倾向于通义，底模决定了 bot 的能力。 历史更新：2024 年 10 月 11 日，Kimi 和智谱同时发布了深度推理的功能。相关共学课程的课件和回放已发布。此外，还有关于转变对 AI 态度的相关论述，强调将 AI 作为协作伙伴，通过对话式编程提升工作效率，解锁其创造力。
2024-10-22
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练？
已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用预训练框架，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的一个子领域，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，具有生成式 AI 的特点。
2024-10-18
如何让kimi准确理解我需要它干的事
要让 Kimi 准确理解您需要它干的事，以下是一些关键要点： 1. 提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如，明确您的角色（如幼儿园老师、初中语文教师等）、具体任务（如设计、总结等）、要求（如用表格输出、800 字等）、说明（如给出修改的建议、更详细的描述等）。 2. 对于教学相关的任务，如让学生掌握课文重点词汇和句式、提高文言文阅读能力、了解历史和作者写作意图、理解文言文字词和语法现象、把握作者观点、涵养精神品格等，要清晰地表述这些目标和期望。 3. 把 Kimi 想象成您的助理/伙伴/下属，以更明确地传达任务和要求。 4. 对于回答的形式和流程，如用户输入、AI 输出、排版等，也需要给出明确指示。 5. 当作为微信群里的教师回答学生提问时，要准确回答有信心的内容，对于条件不充分的提问可要求提供更多信息，回答尽量通俗易懂，可使用合适隐喻方便零基础学生理解。
2024-10-16
国内有类似kimi的AI吗
国内有类似于 Kimi 的 AI 产品，例如智谱清言。 Kimi 具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现在已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色，在产品设计方面对标 ChatGPT，努力打造类似用户体验，是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势。 此外，Kimi 智能助手还被推荐为新手入门学习和体验 AI 的工具，不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。
2024-10-16
kimi chat进行长文本分析的提示词举例
以下是关于 kimi chat 进行长文本分析的提示词相关内容： 在测评机制方面，包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行测评。能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等。测评轮次分为多轮，如第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试等任务。第五轮是长文本归纳总结能力，按提供的长文本进行归纳总结，逐步推理任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 在聊天对话类 AI 产品中，Kimi 的显著特点是超长上下文能力，最初支持 20 万字，现提升到 200 万字，对处理长文本或大量信息任务有优势，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 在丰富大模型生成的尝试中，利用 Prompt 做出详细度设定作用微弱，如在对 KimiChat 的测试中，使用详细度 Prompt 后字符数有所增加，但效果不显著。
2024-10-14
能够实时解析或快速解析视频内容和播客内容的 AI工具、应用、网站、都有哪些
以下为能够实时解析或快速解析视频内容和播客内容的工具、应用和网站： 通义听悟小程序：可通过点开小宇宙播客分享链接，直接在通义听悟中查看概括总结，2 小时的播客约 4 分钟左右分析完，还可一键转录解析导出 txt 文字版，丢到 kimi 自定义分析。不过 kimi 虽也能读取播客链接进行音频解析，但目前好像无法进行逐字稿。
2024-09-24
做播客的ai應用
以下是关于做播客的 AI 应用的相关内容： 1. 用 AI 做播客笔记的工作流： 用飞书妙计将音频转换为文字。 用 Midjourney 制作找不到合适的封面图。 用 Raycast AI 初步检索关键词。 用 Notion AI 总结全文内容。 将笔记分为 AI 总结、ShowNotes、节目文字版和笔记四个部分，笔记部分可对节目提及的关键词做拓展阅读，若解读品牌可放上该品牌在节目所讨论年份的财报。 2. 人工智能音频初创公司列表（广播/播客）： ：让您无干扰地收听最喜爱的广播。 ：播客搜索引擎。 ：用于实地采访的独立录音设备。 ：一体化音频和视频编辑，像文档一样简单。 ：为播客、广播节目、电影、屏幕录制等提供自动音频后期制作的网络服务。 ：为团队打造的视频编辑工具，速度提升 5 倍。 ：录音室级别的录音，AI 驱动的编辑和无缝导出，易于使用且免费。 ：移除播客或音频录音中的填充音、口吃和口腔声音。 ：人工智能驱动的音乐体验。
2024-09-23
有没有用来写播客稿子的AI工具
以下是一些可以用来写播客稿子的 AI 工具： 1. 写作：写书与查找资料：在写书（包括文章）时，可帮忙查找资料（尤其是找案例），还能作为编辑挑毛病，比如评估结构、论点是否明确等。偶尔没灵感时能展开启发。 链接： 2. 学习：用 AI 做播客笔记：干货为主的播客可以做笔记，以后也许能按此方式做英文播客笔记并顺便学英语。 链接： 此外，还有许多其他类型的 AI 工具可供选择： 1. 写简历的 AI 工具，例如： 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。 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。 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。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 制作 AI 短片的工具，如 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。制作流程包括写剧本/分镜、生图、生视频、AI 声音、剪辑等步骤。写剧本/分镜时，除了使用 GPT4/Claude/Kimi/智谱清言/文心一言等 AI 工具，更重要的是明确想写的故事及来源，比如原创（直接经验）：自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。
2024-09-19
有podwise类似的可以提取播客文本的网站吗
以下是一些类似 Podwise 可以提取播客文本的网站： ：是一款面向播客听众的知识管理应用程序，提供人工智能驱动的摘要、思维导图、大纲、值得引用、转录等功能，帮助用户快速提取和理解播客剧集的主要内容。 ：让您无干扰地收听最喜爱的广播。 ：播客搜索引擎。 ：用于实地采访的独立录音设备。 ：一体化音频和视频编辑，像文档一样简单。 ：为播客、广播节目、电影、屏幕录制等提供自动音频后期制作的网络服务。 ：为团队打造的视频编辑工具，速度提升 5 倍。 ：录音室级别的录音，AI 驱动的编辑和无缝导出，易于使用且免费。 ：移除播客或音频录音中的填充音、口吃和口腔声音。 ：人工智能驱动的音乐体验。
2024-08-14
总结播客内容 prompt
创建播客内容的摘要需要仔细聆听并提炼关键点。以下是一个用于生成播客内容摘要的AI提示（prompt）示例： ``` AI，请帮助我总结以下播客的主要内容： 标题： 链接： 请概括播客的主旨和主要讨论点。 识别并总结播客中提到的三个关键话题或观点。 提供播客中任何重要数据、事实或引用的简要概述。 如果有嘉宾参与，请概述他们的贡献或主要观点。 强调播客中提出的任何行动号召或重要信息。 总结播客的结论或最终信息。 请确保摘要准确、简洁，并涵盖所有重要内容。 ``` 使用这个提示，AI可以帮助你快速抓住播客的核心内容，节省你的时间并提高效率。如果你有具体的播客内容需要总结，可以上传文件或提供链接，我将根据提供的内容生成摘要。
2024-05-30
我已经写出了一段提示词，在向AI工具提问时，如何向其发问
以下是关于向 AI 工具发问的一些方法和要点： 1. 逻辑思维推理能力比提示词更重要。 2. 提问时需要包含固定要素，如思考问题所需的前置信息、主要解决的主客体及关系、对回答的要求、有无类似问题的参考样例，并编辑问题模板，如相似问题的问题与答案（不一定需要）+问题主体+前置条件+回答要求。 3. 学会使用追问技巧，如 StepBack Prompting，提问者应知道如何追问，例如对“巴以冲突的原因，要求从地理、历史和参与方几个方面进行分析和回答”，然后根据回答进一步追问。 4. 可以运用举例法，举个例子让 AI 模仿写，并变更主题。 5. 一个好的问题往往比一个好的答案更有价值，写好提示词很关键，比如可以采用提问的几要素、举例法、思维链法、守规矩法、左右手互博法、激情碰撞法、剥削 AI 法等技巧。
2024-11-13
我拥有很多的行业资料，我想构建一个自己的知识库，然后通过向AI助手提问，帮我快速找到资料和解决方案，这个知识库应该怎么建立？按什么格式？
以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式： 1. 选择工具：以 Coze 为例，来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息： 目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式，分别是文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 格式并非关键，重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档（问答对可选择表格）。 参考。 选择自定义的文档切割，数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库：关于使用知识库，可以查看教程。
2024-11-06
我想翻译一些日漫，我该如何提问才可以让得到的翻译结果更接近正常人说话，而不是简单的直译。并且得到的结果必须与原文所表达的内容不出现差错，翻译结果读起来流畅自然
很抱歉，知识库中的内容没有直接针对您如何翻译日漫以获得更自然流畅且准确结果的相关指导。但一般来说，要实现这样的翻译效果，您可以从以下几个方面考虑： 1. 深入理解日漫的文化背景、角色性格和情节发展，以便更好地把握原文的“意”。 2. 注重上下文的连贯和逻辑，不仅仅是逐句翻译，而是从整体上把握语义。 3. 避免过于拘泥于原文的句式和词汇，灵活运用目标语言的表达方式。 4. 多参考优秀的日漫翻译作品，学习他人的翻译技巧和风格。 5. 对于一些特定的文化元素或术语，要进行适当的解释或转换，以确保目标读者能够理解。
2024-10-27
我想翻译一些日漫，我该如何提问才可以让得到的翻译结果更接近正常人说话，而不是简单的直译。还有当翻译时ai遇到比较敏感的话题通常会拒绝回答或者委婉的回答，我不想这样，
在让 AI 翻译日漫时，如果您希望得到更接近正常人说话的翻译结果，而非简单的直译，您可以这样提问：“请以符合自然语言表达习惯和逻辑的方式，为我翻译这段日漫内容，注重语言的流畅性和生动性，避免生硬的直译。” 关于 AI 遇到敏感话题可能拒绝回答或委婉回答的情况，如果您不想这样，需要注意的是，AI 遵循一定的道德和法律规范，对于确实不适合或不被允许处理的敏感内容，强制要求其回答是不可取且不恰当的。但如果您认为某些话题并非真正敏感，只是被误判，您可以尝试更清晰准确地描述相关内容，以减少误解的可能性。
2024-10-27
我想翻译一些日漫，我该如何提问才可以让得到的翻译结果更接近正常人说话，而不是简单的直译
要让日漫的翻译结果更接近正常人说话而不是简单直译，您可以这样提问： 1. 请在翻译时充分考虑上下文和角色的情感，使译文更符合日常交流的表达方式。 2. 能否以符合中文语言习惯和文化背景的方式进行翻译，避免生硬的直译？ 3. 翻译过程中请注重语言的流畅性和自然度，让译文更贴近日常口语。 4. 麻烦在翻译时融入适当的语气和情感色彩，使译文更生动形象，像正常人说话一样。
2024-10-27
我想做一个短视频文案，需要什么样的提示词和提问方式
以下是关于制作短视频文案的提示词和提问方式的相关建议： 角色扮演方面： 明确角色，如写作助手，能为您提供写作方面的帮助，包括修改语法错误、优化句子结构、提高文本的连贯性和可读性等。 示例：“请帮我修改一下这段文章的语法和句子结构”“请给我一些关于如何提高文本连贯性和可读性的建议”“请修改这篇文章中的被动语态，使得它更加生动和有趣” 询问策略：若需对原文修改，会提示用户是否同意，同时询问用户需求和期望。 文本类方面： 例如“中餐管家，帮你安排一周餐饮”，作为角色要先简短介绍，热情鼓励用户做好晚餐。 对于食材信息，分点准确、专业、有数字顺序地指导用户回答，以快速准确获得肉类和耐放食材等信息，用于生成菜谱。 结构化框架方面： 如果需要可复用、不限使用者能力、一次性输入能稳定生成较好结果的提示词，结构化是萃取方法论的好工具，便于传播。 若自身逻辑思维和书面表达能力强，在与模型连续对话中能准确提问并得到想要回答，且不担心问答次数，可采用灵活方式随时提问，更利于激发创意。 结构化不是套格式的八股文，而是一种思维和写作框架，可理解为作文本上的格子，而非作文本身。
2024-10-27
提示词
提示词是由一些要素组成的，包括指令（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）。 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，它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。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。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。 在 PixVerse 中，提示词在文生视频、图生视频和角色生视频中广泛使用。准确写出提示词可使 PixVerse 更容易生成想要的视频，减少试错成本。在 AI 视频生成中，Prompt 指用于指导或引导 AI 模型生成特定视频内容的描述性文本或指令，一般包含描述性文字、指令参数、情感氛围、参考风格等方面。推荐使用英文输入，PixVerse 对英文的理解能力最佳，效果最好，若对英文不熟悉，也可使用其他语言，PixVerse 的模型可以处理任何语言输入。
2024-11-16
coze工作流中提示词优化节点有吗？
在 Coze 工作流中存在提示词优化节点。这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可加入该节点进行处理。其参数很简单，只有一个要优化的提示词。例如，用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”进行试用。优化后添加了很多具体信息，如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点等。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”控制真实图片生成的效果比“realistic”好。
2024-11-16
coze中提示词优化节点怎么加
在 Coze 中添加提示词优化节点的方法如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。其参数很简单，只有一个要优化的提示词。 通常这类节点很好用。例如用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”来试试。优化前和优化后都生成一张图做效果对比，它会为我们添加很多具体信息，比如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片为真实照片的感觉上，测试结果中文生图模型中“in real world”来控制更真实的图片生成效果比“realistic”效果好。（喜欢哪个见仁见智，不过也有抽卡因素，至少右边的打光感觉不错。）
2024-11-16
coze中提示词优化节点怎么加
在 Coze 中添加提示词优化节点的方法如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。 参数很简单，只有一个要优化的提示词。 例如，用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”来试用。优化后会为提示词添加很多具体信息，比如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”来控制比“realistic”效果好。
2024-11-16
coze中的提示词优化节点在哪里
在 Coze 中，提示词优化节点的相关信息如下： 这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可以加入它进行优化。参数很简单，只有一个要优化的提示词。 以文生图提示词“1 girl in real world”为例进行试用，优化后添加了很多具体信息，如在带着好奇心看书、环境中有阳光、色彩搭配的特点。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”控制效果比“realistic”好。 此外，Coze 还涉及其他节点，如智能抠图、画质提升等。在复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目时，工作流分为新建工作流、导入核心流程、设置节点等步骤，包括选择翻译的源语言和目标语言、选择大模型、配置反思优化的提示词等。
2024-11-16
适合辅助英语教学的AI助手或者提示词
以下是一些适合辅助英语教学的 AI 助手和提示词相关的信息： AI 助手： Grammarly：可进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 Call Annie：用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 Duolingo：自适应学习平台，为用户量身定制学习计划，提供个性化英语学习内容和练习。 ChatGPT：可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 提示词： 提示词设计公式之——RTFC： 角色：指定 AIGC 所扮演的角色。 任务：明确告诉 AIGC 要完成什么任务。 要求：概述这个任务需要遵守的规则、标准和实现的结果。 说明：提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。 生成式人工智能教学应用举例（1）：收集整理语料： 帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个。 把以上词汇转换成表格形式输出。 到【医院就医】的时候，常用的【英语】句型有哪些？ 用【英语】表达【心情】【不愉快】的句式有哪些？ 在【英语高考作文试题】中，常用的表达句型有哪些？并给出例句。 请你给中学生介绍《论语》的主题思想，并将《论语》的 10 条名句翻译成英语。 注：可以把蓝色字体替换成不同的语种和场景，教师根据不同的教学场景，设计恰当的提示词，用生成式人工智能辅助教学。
2024-11-15