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

Function Calling 是一种在 AI 领域中重要的技术和应用方式： 在 ChatGPT 中：为让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 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。好处是减少 SQL 注入风险，可本地写函数执行查询，也可让函数改为 SQL 查询，根据实际业务需求选择函数查询或 SQL 查询，使 AI 输出更可控。 在谷歌 Gemini 中：在金融业务用例中，如搜索欧元兑美元的当前汇率，需做好配置，使用 Gemini 1.5 Flash 模型。函数调用为 AI 系统带来多个优势，包括简化用户体验、减少错误发生可能性、为更高级自动化开辟道路，能处理如酒店预订或制定旅行计划等复杂操作，重新定义了人与技术的互动方式。

以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org

利用 AI 赚到钱可以参考以下要点： 1. 对于盈利模式，要确保人们为产品/服务支付的钱超过提供该产品/服务的成本，同时不能忘记考虑自身成本。 2. 若产品免费，不要试图通过购买用户来增长，而是要做出人们愿意与朋友分享的东西。 3. 对于付费产品，若客户生命周期价值（LTV）小于 500 美元，通常负担不起销售费用，可尝试使用不同的用户获取方法，如 SEO/SEM、广告、邮件等，并争取在 3 个月内偿还客户获取成本（CAC）。 4. 若付费产品的客户生命周期价值（LTV）超过 500 美元，通常能负担得起直接销售费用，可先自己销售产品以了解有效方法，《Hacking Sales》是一本有用的参考书籍。 5. 尽可能快地实现“泡面盈利”，即赚足够的钱维持基本生计，这样能掌握自己的命运，不受投资者和金融市场摆布。 6. 密切关注现金流，避免在未意识到的情况下把钱用光。 此外，以 OpenAI 为例，其为了获取资金进行技术研发和运营，想出了创建营利实体的办法，吸引了大量风险投资。但需要注意的是，这种财务安排的目的是为了实现技术目标，而非单纯的盈利。

以下是关于“自定义采样器（高级）”中“Expected all tensors to be on the same device，but found at least two devices，cuda：0 and cpu！（when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm）”错误的解决办法： 错误原因：Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址：https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档：https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接： ComfyUI_PuLID_Flux_ll ：https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型：https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main

目前没有特定的 AI 工具可以直接为您分析源代码。不过，一些相关的技术和工具可能会有所帮助，例如基于深度学习的代码分析模型，但它们的应用可能具有一定的局限性和特定的使用场景。

当 ComfyUi 出现 SUPIR_Upscale 时，以下是相关信息： 通过使用神经网络对潜在空间进行放大，无需使用 VAE 进行解码和编码。此方法比传统的 VAE 解码和编码快很多，并且质量损失很小。插件项目地址：https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readmeovfile 。潜在表示是神经网络处理图像时生成的压缩版本，包含图像主要特征信息，处理潜在表示更快且资源消耗更少。 具体流程包括：生成潜在表示（生成低分辨率图像）、放大潜在表示、生成高分辨率图像（将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 UNet 中进行低噪声扩散处理从而修复成高分辨率图像）。此节点用于一种工作流程，初始图像以较低分辨率生成，潜在图像被放大，然后将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 unet 中进行低噪声扩散处理（高分辨率修复）。 UNet 是一种特别的神经网络结构，常用于图像处理，尤其是图像分割。其工作方式包括编码部分（逐步缩小图像提取重要特征）、解码部分（逐步放大图像把提取的特征重新组合成高分辨率的图像）、跳跃连接（在缩小和放大过程中保留细节信息使最终生成的图像更清晰），这种结构能在放大图像时保持细节和准确性。 ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale 中，关于 flux unet 的 weight_dtype： Flux 模型主要用于图像处理，特别是上采样。这类任务通常需要较高精度来保留图像细节。 fp8 格式包括 fp8_e4m3fn（4 位指数，3 位尾数，通常提供更好的精度）和 fp8_e5m2（5 位指数，2 位尾数，提供更大的数值范围但精度较低）。 图像处理通常更依赖于精确的小数值表示，现代 GPU 通常对 fp8_e4m3fn 格式有更好的优化支持。在没有特殊需求的情况下，图像处理模型通常倾向于选择提供更高精度的格式，对于 Flux 模型，特别是在进行图像上采样任务时，fp8_e4m3fn 可能是更好的选择，因为更高的精度有利于保留图像细节和纹理，图像处理通常不需要特别大的数值范围，fp8_e4m3fn 的精度优势更为重要，这种格式在现代 GPU 上可能有更好的性能表现。

在论文写作中，以下是一些常用的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于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 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可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，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 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。 此外，对于帮助学生做好组会准备，Claude 和 Gamma.app 是不错的选择。Claude 能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 在 AI 文章排版方面，一些流行的工具包括： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的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则 Grammarly 和 PandaDoc 等更适用。

以下是关于写作助手的相关信息： 有人尝试用 OpenAI 的 API 搭建写作助手，但体验不佳，控制困难、不能精细调整、没有记性、不讲逻辑。大模型目前最成熟的能力不是逻辑，而是想象力和取悦人的能力。娱乐向、创意向、2C 的产品会早于逻辑向、2B 产品成熟。 写作助手的应用包括：重写专业商业报告，用于内容输出前的检查。 对于写作助手，尝试过很多但都不太好用，最重要的是要有能力根据自己需求调整。

以下是一些有助于提升 PPT 制作、公文写作和企业管理能力的 AI 工具： 1. GPT4：可用于生成文本内容、提供创意和思路。 2. WPS AI：能辅助完成 PPT 的大纲内容、排版和动画等。 3. chatPPT：帮助制作 PPT。 此外，还有以下专门的 AI PPT 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT：通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow：提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 4. 讯飞智文：利用科大讯飞的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 另外，还有以下工具也可用于 PPT 制作： 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON

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。

要让 AI 写作的内容不那么有“AI 味”，可以从以下几个方面入手： 1. 模型选择：不同模型的文风有所差异。例如，Claude 和 Google 的 gemini 模型相对没有明显的“AI 味”，而 OpenAI 的 GPT 模型在文风上也不断改进。 2. 避免特定文风：如避免使用“首先、其次、再者、最后”等套话，减少概括性描述、生硬叙述、死板结构和过度道德正确的表达。 3. 融入感情：让 AI 在回复中加入感情，例如通过营造特定环境、用括号补充动作等方式，增加画面感和生动性。 4. 明确输出要求：让 AI 扮演特定角色，给出具体而明确的输出要求，避免古板的回答方式。 5. 评估和改进：从实际角度出发，自己想办法评估模型的能力，不断改进写作内容。

利用 AI 写作可以参考以下步骤和方法： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 要写出比人更好的文字，需注意： 1. 选好模型：模型能力差异大，不适合任务的模型调优费力，应选适合的模型。 2. 评估模型：写作任务无标准答案，需从实际角度自行评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力等。 3. 克服文风：去除“AI 味”，避免出现如“首先、其次、再者、引人入胜”这类套话。 但需记住，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下是一些可以将文学性强、逻辑性差的文字描述转成图片或图表的 AI 工具： 1. AI“词生卡”：通过将抽象的文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图，改变处理和呈现信息的方式。例如，在商业领域可根据项目描述自动生成流程图，还能用于自定义活动海报、商务名片、简历等，实现文图双输出。 2. 以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放界面轻松操作。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表类型创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述生成序列图等。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供架构图创建功能。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 如果您想将小说做成视频，可以参考以下工具和流程： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：AI 图像生成模型，基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 一般流程包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等。

以下是关于如何让 AI 写一篇好的文学理论论文的相关内容： 首先，过度追求模型的正面描述和对齐人类价值观可能会带来问题。比如在文学创作中，道德过度正确和大量正面描述实际上是一种“对齐税”，会让模型变得愚蠢。像生成的游戏中主人公全是幸福人生，这样的故事缺乏冲突，人物单薄，不好看。而且全乎正确的道德和完美的正面在现实世界中并不存在，纵观文学史，伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的，因为人类的心灵与生活极为复杂，痛苦、绝望和悲伤也是生命体验的一部分，只有正面的故事很难获得共鸣。 其次，好的文字能引起人的生理共鸣与情绪。人们在感受到好文字时，往往有一种被击中、头皮发麻的感觉。共鸣是文学的基础，有共鸣才有读者，有读者才有文学。文学映照的是人类相同的渴望与恐惧，人类之间的共性大于差异。对于像 GPT 这样的大语言模型，其预训练数据量大且丰富，储存了人类几乎所有可能的生命经验，理应能够学会引发人类的共鸣与情绪。 最后，在实际操作中，对于处理文本特别是 PDF，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果，新模型更强大。但需要注意的是，这些系统仍会产生幻觉，若要确保准确性，需检查其结果。

以下是为 4 岁儿童练习英语口语推荐的一些 AI 工具： 1. LingoDeer：这是一款通过游戏和互动活动教孩子英语的应用程序。它提供了从字母、数字到更高级语法和词汇的各种课程，还有家长仪表板，方便跟踪孩子进度和设置学习目标。 2. Busuu：另一个流行的语言学习应用，提供英语及其他多种语言课程。使用多种教学方法，包括音频课程、视频课程和互动练习，还有社区功能让孩子与世界各地的孩子练习口语。 3. Memrise：使用抽认卡和游戏教孩子英语，涵盖从基本词汇到更高级会话技巧的课程，具有社交功能可与朋友和家人一起学习。 4. Rosetta Stone：采用沉浸式方法教孩子英语，让孩子在自然环境中学习，还有语音识别功能帮助练习发音。 5. Duolingo：免费的语言学习应用，提供多种语言课程，通过游戏化方法使学习有趣。 在为 4 岁儿童选择 AI 英语口语学习工具时，需要考虑以下因素： 1. 年龄是否合适：确保应用程序适合孩子的年龄，有些针对年幼孩子，有些针对年长孩子。 2. 是否有趣且引人入胜：孩子更可能坚持使用有趣的应用，应选择有游戏、互动活动等能吸引孩子的应用。 3. 是否有效：有些应用教英语更有效，选择前阅读评论并研究。 4. 是否负担得起：有些应用免费，有些需要付费订阅，要考虑预算。 此外，Genie 模型也对低年级小学生学习有帮助： 1. 学习语言：可以用英语对话，帮助练习发音和听力，纠正错误。 2. 了解文化：能解答不同文化和国家的特色，如展示金字塔图片并讲解历史。 3. 玩游戏：创建各种游戏环境，进行赛车、解谜、探险等有趣活动。 总之，尝试不同的 AI 工具，找到最适合孩子的。随着孩子成长和发展，可能需要切换应用。

以下是一些有助于您写短篇故事的工具和方法： 1. AI 工具： GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等可以为您提供故事创意和写作思路。 文字方面可以使用 GPT 脚本。 图片生成可以借助 Midjourney。 视频制作可利用 Runway。 音频处理有 ElevenLabs、剪映。 剪辑可以选择剪映。 其他如 PS、AE 也可用于相关创作。 2. 故事来源： 原创（直接经验）：您或您周围人的经历、您做过的梦、您想象的故事等。 改编（间接经验）：经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 3. 剧本写作： 编剧是有一定门槛的手艺，剧作理论和模板可能会使故事显得死板，所以关键在于多写多实践，然后再看书总结经验，循环往复。 对于短片创作，由于篇幅较小、情节和角色相对简单，建议从自己或朋友的经历改编入手，或者对触动您的短篇故事进行改编，这样可能比较好上手。 多跟别人讨论您的故事，听取他人感受，不用怕创意被窃取。 4. 故事创作的 Prompt： 标题：“generate:小说的标题” 设置：“generate:小说的情景设置细节，包括时间段、地点和所有相关背景信息” 主角：“generate:小说主角的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 反派角色：“generate:小说反派角色的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 冲突：“generate:小说故事的主要冲突，包括主角面临的问题和涉及的利害关系” 对话：“generate:以对话的形式描述情节，揭示人物，以此提供一些提示给读者” 主题：“generate:小说中心主题，并说明如何在整个情节、角色和背景中展开” 基调：“generate:整体故事的基调，以及保持背景和人物的一致性和适当性的说明” 节奏:“generate:调节故事节奏以建立和释放紧张气氛，推进情节，创造戏剧效果的说明” 其它：“generate:任何额外的细节或对故事的要求，如特定的字数或题材限制” 5. 生图技巧： 对于人物和场景一致性问题，可生成动物，动物较易保持一致性；或者使用特定的名人或有特殊属性的人物。 先确定影片风格，如皮克斯动画风格，然后确定好人物形象。

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。