我想学习关于如何应用AL进行文学写作，剧本创作方面的理论，我应该学什么

以下是为您介绍的像 Midjourney 这样的国内外 AI 绘画社区相关内容： Midjourney 是 AI 绘图领域家喻户晓的产品。其优点在于模型强大，能生成高质量图像，且支持充分的个性化设置。但使用过程不太便捷，需要通过 Discord 应用加入其频道或创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人才能生成图片。从学习难度来看，它的学习曲线较陡峭，在用户体验和易用性方面有待改进。 在“学社说明”中提到，大家一起收集和测试 AI 绘画提示词中的核心关键词，让新手规避无效探索，为相关从业人员节省时间。招募有 Midjourney 账号且喜欢 AI 绘画的人员，扫飞书二维码进群。根据关键词做创意，收录不错的作品。 在“AI 线上绘画教程”中提到，工作中需要大量图片时，AI 生图是高效的解决办法。主流的 Midjourney 付费成本高，Stable Diffusion 硬件门槛不低，但有像这样的免费在线 SD 工具网站。本教程旨在让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。

以下是关于“Function Calling in AI”的相关内容： 函数调用为 AI 系统带来了诸多重要优势，包括简化用户体验，使用户无需在模型和应用程序间繁琐地复制粘贴信息，过程更流畅直观；显著减少错误发生的可能性，降低输入不正确信息的风险，提高准确性；为更高级的自动化开辟道路，能够处理如酒店预订或制定旅行计划等复杂操作，用户通过简单的语音命令就能完成一系列复杂任务，重新定义了人与技术的互动方式。 在 ChatGPT 中，为让其返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 于当地时间 6 月 13 日发布函数调用及其他 API 更新，开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数，让模型智能地选择输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象，这是将 GPT 能力与外部工具和 API 连接的新方法。结合函数调用，本地控制返回 JSON 格式，prompt 定制更简单，AI 输出更可控，可根据实际业务需求选择函数查询或 SQL 查询。 在 AI 智能体方面，工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加新层。工具本质上是预先编写的代码组件，执行特定操作，如网页浏览、代码解释和授权认证等。系统向 LLM 呈现可用工具，LLM 选择工具、构建必要的结构化 JSON 输入并触发 API 执行以产生最终操作。例如 Omni 的“计算 AI”功能，利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。但工具使用仅凭自身不能视为“主动性”，逻辑控制流程仍由应用程序预先定义。

I find the Japanese tea ceremony very interesting. It involves elaborate rituals and precise movements, emphasizing harmony, respect, and tranquility. The use of beautiful tea sets and the focus on creating a serene atmosphere make it a unique and captivating cultural tradition. It showcases the Japanese pursuit of refinement and inner peace.

I'm really interested in the recent advancement of AI language models. They have the ability to understand and generate humanlike text, providing efficient communication and problemsolving. This breakthrough enables us to access information and get assistance more conveniently, opening up new possibilities in various fields.

Scaling Law 指的是在 AI 领域中，一旦选择了良好且通用的数据表示、标注和算法，就能找到一套通用规律，保证在数据越多、模型越大的情况下效果越好，并且这套规律稳定到可以在训练模型之前就能预知其效果。 例如，在 OpenAI 的方法论中，强大的算力加持的通用的 AI 算法是 AGI 路径的正道，而 Scaling Law 是 AGI 的充分条件。AI 本质上被认为是一堆 Scaling Law，今天能看到最好的模型具有较大规模的 FLOPs，其数量级还会持续增长。同时，在诸如 OpenAI o1 中，通过设置参数控制树结构的拓展模式，虽对其是否能称为 Scaling Law 存在争议，但这种方式具有极好的可扩展性，能够通过增加算力提升效果。

要在 Dify 的 agent 的 prompt 里让 DeepSeek 通过 Function Calling 调用工具，您可以参考以下内容： 1. 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入：将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中。INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传：利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。对于 interpreter 工具，使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码。通过识别 LLM 返回的调用工具的字典，提取对应值传入工具函数，将结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受该角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 2. 当模型判断需要调用工具函数时，检测到返回的 json 里 function_call 字段不为空，则执行异步函数调用，采用回调方式获取函数返回结果。通过判断返回的 functionCall 的名称执行不同函数并返回结果。 3. 在大模型请求中，最大的两个变量是 Messages 和 Tools。Messages 里放 sys prompt、memory、user query；Tools 里放能力的 Json Scheme，两者组合形成整个完全的 Prompt。Agent 应用开发的本质是动态 Prompt 拼接，通过工程化手段将业务需求转述成新的 prompt。短期记忆在 messages 里的历史 QA 对，长期记忆是 summary 之后的文本再塞回 system prompt。RAG 是向量相似性检索，可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。Action 是触发 tool_calls 标记进入请求循环，拿模型生成的请求参数进行 API request，再把结果返回给大模型交互，没有 tool_calls 标记则循环结束。Multi Agents 是更换 system prompt 和 tools。

以下是根据您的需求为您推荐的不同类型的 AI 工具： 对于需要修改医学课题的情况，您可以考虑： Scite.ai：是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：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。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 对于内容仿写，推荐以下中文工具： 秘塔写作猫：是 AI 写作伴侣，支持全文改写等功能。 笔灵 AI 写作：是智能写作助手，支持多种写作需求。 腾讯 Effidit 写作：由腾讯 AI Lab 开发的创作助手。 对于文字生成视频，以下产品可供选择： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能转换视频风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关工具和信息您可以通过以下链接查看： 更多医学课题修改工具相关：无 更多内容仿写工具相关：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 更多文字生成视频工具相关： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

使用 AI 帮您写作业可以参考以下方法： 1. 草拟初稿：提示 AI 为您撰写作业的初稿，例如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。但要注意基本提示可能导致无聊的写作，通过提高提示质量并与系统互动可以改善。 2. 改进内容：将您的文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。还可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发您做得更好。 3. 帮助完成任务：像使用实习生一样，让 AI 帮您做没时间做的事情，比如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 以卓 sir 为例，其使用 GPT4、WPS AI 和 chatPPT 这 3 个工具完成了 PPT 作业，包括大纲内容、排版、动画等。 5. 正确引导：例如在作文方面，让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，孩子对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章，重点关注孩子在对话记录中能否清晰指出作文的优缺点及如何修改。 需要注意的是，使用 AI 辅助完成作业应是为了帮助您更好地学习和思考，而不是完全替代您的努力。

以下是关于使用 AGI 写作的相关内容： 利用 AI 打造爆款公众号文章： AI 生产文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词。基础提示词能生成基础文章，更详细和具创意的提示词能提升文章质量，如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 生成的文章可能需要微调以符合预期和公众号风格，通常不到十分钟就能完成内容产出。 OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划被揭露： 一家公司正在建造强大的 AI，它具备多种能力且不断获得新能力，工程师们在讨论其意义及可能带来的影响，包括工作过时、道德义务等。 通往 AGI 之路的相关教程： 1. （入门级，网速好时一小时能搞定） 2. 3. 作者 Allen 准备调整加强写作能力训练的工作流，先在飞书上发布初稿获取反馈再拆分细化。

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。

以下是 OpenAI 官方发布的与学生写作相关的指南内容： 目录： 一、获得更好结果的六种策略 写清楚说明 GPT 模型无法读取您的心思，输出不符合期望时可提出具体要求，如简短回答、专家级别写作、指定格式等。越少让模型猜测您的需求，越可能获得满意结果。 策略包括在问题中包含细节、要求模型采用角色、使用分隔符区分输入部分、指定完成任务的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本 GPT 可能编造假答案，为其提供参考文本可减少这种情况，如指示模型使用参考文本回答、使用参考文本中的引用来回答。 六大策略助您获得更佳结果 撰写清晰的指令 模型无法读心，输出不理想时可调整要求，让模型无需猜测您的想法以获得期望结果。 技巧包括在查询中添加详细信息、请求模型扮演特定角色、使用分隔符区分输入部分、明确指出完成任务的步骤、提供实例、明确指定希望输出的长度。 相关原始链接：https://www.oneusefulthing.org/p/howtouseaitodostuffanopinionated 。

以下是关于 OpenAI 写作相关的内容： 有一家公司正在建造一个 AI，它占据巨大房间，消耗城镇电力，能与人交谈、撰写文章或诗歌，轻松通过大学考试，每天获得新能力，工程师们在公司自助餐厅辩论其意义及可能带来的影响，比如加速宣传和学术作弊、提供生物恐怖主义建议甚至摧毁世界等，相关人员需开发防止其造成破坏的数学理论。 去年 11 月前，人们对 OpenAI 了解局限于技术和软件开发，之后其发布基于 GPT3.5 最新版本的消费级产品 ChatGPT，公司内部对此有争论，但 Altman 支持发布，认为这是让公众适应 AI 改变日常生活现实的战略一部分，ChatGPT 功能强大，能满足多种写作需求，如撰写融资提案、会议摘要等，还能进行改写，OpenAI 将其视为更强大的 GPT4 的台标。 本周与 OpenAI 的联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 进行了深入交谈，讨论了人工智能研究现状、极限、通用人工智能的未来以及如何实现超级一致性。

生成式人工智能检验散文学习成果可以从以下几个方面进行： 1. 让语言模型（LLM）检查散文中的文本错误，并对长句进行总结。 2. 利用 LLM 进行语义分析，将散文中的信息传递给相关部门。 3. 对于散文的情感分析，可让模型将其进行正负判断，并展示结果。 此外，还需了解一些相关的知识： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词包括： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习（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）。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，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。 3. 技术里程碑方面，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处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

评价生成式人工智能在散文学习成果方面，可以从以下几个方面考虑： 1. 监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程： 获得标签数据（可能需要 1 个月）。 寻找人工智能团队帮助，训练数据上的模型，让人工智能模型学习如何根据输入来输出正负评价（可能需要 3 个月）。 找到云服务来部署和运行模型（可能需要 3 个月）。 2. 生成式 AI 项目的生命周期： 建立人工智能的过程中，首先评估项目，建立系统/优化系统，内部测试，外部部署与监控。 当内部测试出现问题时，可能要检查系统内的提示词或者提升系统。当外部使用出现问题，需要检查内部评估环节，甚至检查系统内部。 建造人工智能软件是一个高度实验性的过程，需要不断实验操作，尝试，调整再尝试，再调整。 3. 相关技术概念： 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 Transformer 模型完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 这些方面的知识和实践经验可以帮助您更全面地评价生成式人工智能在散文学习成果方面的表现。

以下是为您推荐的在人文学科中好用的 AI 工具： 1. 对于需要修改医学课题的情况： Scite.ai：是为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 Scholarcy：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、学术亮点等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供有关医学课题的修改意见。 2. 对于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图： 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，可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 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 工具一起使用。 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。 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。 draw.io（现在称为 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。 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。 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。 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。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。