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语义相似的prompt

回答

以下是为您整理的关于语义相似的 prompt 的相关内容:

  • 在即梦 AI 视频生成中,prompt 应避免歧义和抽象,确保即梦能正确理解意图。错误案例为“举头望明月”,正确案例为“一位中国古代的男性抬头望着月亮,男人背对着镜头,忧愁的氛围,夜晚”。
  • 介绍了多种音乐风格的提示词,如 Analog、Analogous、Angular、Animated 等,包括其定义、典型使用、示例和关联流派。
  • 探讨了写提示词时,平时更多使用的是 Markdown 语法,它简单且大语言模型能很好理解。将 Lisp 提示词翻译成 Markdown 后,语义几乎一致,但在某些方面存在差异,如 Lisp 版本中 SVG 图形的丰富度和表现力优于 Markdown 版本,Markdown 版本会输出中间“思考”过程,有利于调试优化流程。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

即梦AI 视频生成 | 教你如何写好prompt

prompt应该避免歧义和抽象,确保即梦可以正确理解你的意图。[举头望明月_1970-01-21 04_54_40.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/P13Nb6OYqoHuT7xmMu0cQwFQnWe?allow_redirect=1)错误案例:举头望明月[一位中国古代的男性抬头望着月亮,男人背对着镜头,忧愁的氛围,夜晚_1970-01-21 04_54_40.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/RHn7bsKw7oCVEExMCBOcCrkrnfb?allow_redirect=1)正确案例(“抽卡”1次):一位中国古代的男性抬头望着月亮,男人背对着镜头,忧愁的氛围,夜晚

风格提示词|STYLE PROMPTS

典型使用:常用于摇滚、金属和电子音乐中,以增强声音的效果。示例:电吉他和电子合成器的使用。关联流派:Rock,Metal,Electronic● Analog定义/描述:Analog指的是使用模拟设备和技术生成的音乐,相对于数字技术。典型使用:常用于电子音乐和录音技术中,以追求暖音和复古音效。示例:模拟合成器和磁带录音。关联流派:Electronic,Synthwave,Retro● Analogous定义/描述:Analogous指的是相似或相对应的音乐风格,通常用于描述音乐的和声或音色。典型使用:在编曲和作曲中用于创造和谐的音效。示例:和声学中的类似和弦进程。关联流派:Classical,Jazz,Orchestral● Angular定义/描述:Angular指的是具有尖锐、不规则节奏和旋律的音乐风格。典型使用:常用于前卫摇滚和现代爵士乐,表现出不寻常的节奏和结构。示例:King Crimson的音乐作品。关联流派:Progressive Rock,Avant-garde Jazz,Experimental● Animated定义/描述:Animated指的是充满活力和生气的音乐风格。典型使用:用于动画片配乐、儿童音乐和需要活跃氛围的场合。示例:动画电影的配乐,如《狮子王》。关联流派:Soundtrack,Pop,Children's Music● Anodic

艾木:提示词编程|有必要用 Lisp 语言写提示词吗?

我们平时写提示词用的更多的是Markdown语法。Markdown语法很简单,并且大语言模型能很好的“理解”标题、列表、加粗强调等这些语法。用Markdown写提示词不是更直白吗?我们把这段Lisp提示词翻译成Markdown试试效果。Markdown版本与Lisp版本的提示词在语义上几乎是一致的。只是中间我多加了一句“一步步思考,严格按照大步骤以及处理流程执行。”因为不加这句,Claude还是不能保证会逐步执行。下面是Lisp版本提示词的输出效果。不知啥原因,我通过API调用Claude,输出效果很难达到李继刚文章中那种水平,用网页版也许会好一些。下面是Markdown版本的提示词输出的结果:对比下两者的效果,可以发现一个明显差异:在Lisp版本中,SVG图形的丰富度和表现力稳定地优于Markdown版本。这是个意外发现!我们会在后面再细细探讨。Markdown版本与Lisp版本提示词的另一个重要差异在执行过程,它会输出中间“思考”过程。小确幸这个函数的所有子步骤都被充分展开并且按顺序执行了。而且,由于大语言模型的自回归机制,前面步骤的输出,会自然地被作为上下文传入给后面的步骤。虽然在这个任务中,从文本处理后的输出结果上可能看不出太大差异,但在多数场景下,这样一步一步思考是会有正向收益的。除此之外,让大语言模型将“思考”过程外化出来后有一个很大的好处,就是你可以调试优化这个流程。从过程输出中你可以看到哪些步骤生成了有用的增量信息,哪些步骤是无用的。另外在调试过程中,你还可能从大语言模型的输出中发现新的灵感。然而,用Lisp版本的提示词,很难让大语言模型这么有条理地执行一个流程。

其他人在问
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识: 提示简介:提示是您给 Claude 的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如“为什么天空是蓝色的?”,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。 提示工程:是人工智能领域中,特别是在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLMs)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、迭代和上下文理解。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,它们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。 头脑风暴常用的 20 个 prompt: 1. Brainwriting Prompt: “Let's brainstorm ideas forby writing down as many ideas as you can,then I can build on them with related ideas.Structure your answer using markdown.” 2. Reverse Brainstorming Prompt: “We will use reverse brainstorming for coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions.” 3. Mind Mapping Prompt: “Please create a complete mind map forstarting with a central concept and expanding outward with connected branches of related ideas.” 4. Assumptions Prompt: “List your assumptions about.Then,how can you challenge those assumptions to come up with innovative ideas?Describe your journey.” 5. SWOT Analysis Prompt: “Let's do a SWOT analysis onconsidering internal strengths/weaknesses and external opportunities/threats.Then write a conclusion to summarize.” 6. SCAMPER Prompt: “Use the SCAMPER checklist to ideate on.How can we substitute,combine,adapt,modify,put to other uses,eliminate,or reverse?Detail your answers.” 7. Six Thinking Hats Prompt: “Use the Six Hats method:the red hat is optimistic,the black hat looks at negatives,etc.Ideate onfrom different mindset angles.” 8. Worst Possible Idea Prompt: “Brainstorm intentionally terrible ideas forto get the creative juices flowing in new directions.Expand on your answers a little,explaining why these ideas are bad.” 9. Trigger Words Prompt: “Here are some random words:?” 10. Questioning Prompt: “Generate questions about,like who,what,when,where,why,how?Turn the questions into ideas.” 11. Rolestorm
2024-11-25
prompt有什么优缺点
以下是关于 prompt 的优缺点: 优点: 能够提升模型对通用任务的解题表现,充分发挥其潜力。 结构化的 prompt 可以降低沟通难度,提高结果的准确度。 缺点: 效果因任务而异,部分情况下可能存在“表演思考”的现象。 结构化的 prompt 会限制更多可能性。 大部分框架不太适合解决过于主观、个人情绪的问题,也没必要解决过于简单的问题。想要完全符合需求,往往不是一个框架能完全搞定的。 相关参考链接: Prompt 项目链接: 网友点评: 详细分析来源: 原推文:
2024-11-23
什么是prompt
Prompt 是您给人工智能(如 Claude 等大模型)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现,例如“为什么天空是蓝色的?”。简单来说,它是一套您和大模型交互的语言模板,通过这个模板,您可以输出对大模型响应的指令,指定大模型应该做什么、完成什么任务、如何处理具体任务,并最终输出您期望的结果。 从更专业的角度定义,大模型的本质是一个基于语言的概率模型,它返回其认为概率最大的内容。如果直接问大模型而不提供 Prompt,相当于大模型随机给出答案。有了 Prompt,就相当于给了一个包含对模型的要求、输入和输出限制的模板,大模型在这个限制下得到概率最大的答案。 此外,Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。它支持英语等语言(不用担心英语不好的问题,”或多层括号的方式;还可以进行 tag 的步数控制。
2024-11-23
根据Python实验内容(包括实验场景和实验内容)和参考资料链接,如何优化prompt,以完成程序?
以下是一些优化 prompt 以完成程序的建议: 1. 对于算术推理相关的程序,若思维链(及生成的方程式)存在正确但模型执行算术运算错误的情况,可添加一个 Python 程序作为外部计算器(使用 Python 的 eval 函数)处理生成的思维链中的所有方程式。当思维链中包含多个方程式时,通过字符串匹配将外部计算器的结果从一个方程式传递到下一个方程式,以提高思维链提示在大多数任务上的性能。 2. 在涉及迷宫生成的程序中,若生成的迷宫存在边未封好等问题,可调整提示词。若对复杂度不满意,也可提出并进行调整。 3. 在涉及图像生成的程序中,对于提示词编写,应遵循不改变梗图、虚构角色起源、未出现人物等的原则,保持原始提示的意图并优先保证质量。不创建任何具有冒犯性的图像。对于可能存在偏见的场景,确保如性别和种族等关键特征以无偏见的方式指定。对于包含特定人物或名人的提示词,需进行适当修改,以通用描述替代,除非其作为图像中的文本出现。提示词应详细、客观地描述图像的每个部分,思考描述的最终目标并进行推断以生成满意的图像。
2024-11-22
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识: 提示简介: 提示是您给 Claude 的文本,用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如: |角色|提示| ||| |用户|为什么天空是蓝色的?| Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。 提示工程: 提示工程是人工智能领域中,特别是在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLMs)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。 提示工程的关键点包括: 1. 精确性:通过精确的提示,可以提高 AI 模型输出的相关性和准确性。 2. 创造性:提示工程需要创造性地思考如何构建问题或请求,以激发 AI 模型的特定能力。 3. 迭代:通常需要多次尝试和调整提示,以获得最佳结果。 4. 上下文理解:提示需要包含足够的上下文信息,以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。 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,它们是提示工程的一部分。提示词可以非常简单,如“给我总结这篇文章的主要观点”,或者更复杂,如设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务。 提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本,用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念,它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。 头脑风暴常用的 20 个 prompt: 1. Brainwriting Prompt: “Let's brainstorm ideas for by writing down as many ideas as you can, then I can build on them with related ideas. Structure your answer using markdown.” 2. Reverse Brainstorming Prompt: “We will use reverse brainstorming for coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions.” 3. Mind Mapping Prompt: “Please create a complete mind map for starting with a central concept and expanding outward with connected branches of related ideas.” 4. Assumptions Prompt: “List your assumptions about . Then, how can you challenge those assumptions to come up with innovative ideas? Describe your journey.” 5. SWOT Analysis Prompt: “Let's do a SWOT analysis on considering internal strengths/weaknesses and external opportunities/threats. Then write a conclusion to summarize.” 6. SCAMPER Prompt: “Use the SCAMPER checklist to ideate on . How can we substitute, combine, adapt, modify, put to other uses, eliminate, or reverse? Detail your answers.” 7. Six Thinking Hats Prompt: “Use the Six Hats method: the red hat is optimistic, the black hat looks at negatives, etc. Ideate on from different mindset angles.” 8. Worst Possible Idea Prompt: “Brainstorm intentionally terrible ideas for to get the creative juices flowing in new directions. Expand on your answers a little, explaining why these ideas are bad.” 9. Trigger Words Prompt: “Here are some random words: ?” 10. Questioning Prompt: “Generate questions about , like who, what, when, where, why, how? Turn the questions into ideas.” 11. Rolestorm
2024-11-22
prompt编写
以下是关于如何编写提示词(prompt)的全面指导: 一、编写 prompt 的一般建议 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:避免模糊或歧义词汇,用简单明了的表述。 4. 给出具体要求:如格式、风格或引用文献等方面的要求。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息导致 AI 困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于 AI 理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整 prompt。 二、律师编写 prompt 的建议框架及格式 CRISPE 1. Capacity and Role(能力与角色):明确 AI 的角色和能力,如专注于民商事法律领域、擅长案例研究等。 2. Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如案件关键事实、相关法律等。 3. Statement(陈述):明确期望 AI 完成的任务,如总结诉求、检索法条等。 4. Personality(个性):设定 AI 的回答风格或方式。 5. Experiment(举例):通过具体例子说明上述各点。 三、头脑风暴常用的 20 个 prompt 1. Take on the perspective of afrom their point of view.My aim is to find new ways to improve. 2. Scenarios Prompt:Imagine a best case scenario for:everything goes right.Now imagine a worst case scenario:everything goes wrong.Brainstorm ideas for each. 3. Analogy Thinking Prompt:is like what?Identify an analogy,then brainstorm ideas based on properties of the analogy.Explain each idea that follows from this analogy. 4. Idea Spurring Prompt:Build on the following idea related to.What does it make you think of?Use it as a jumping off point for more ideas. 5. Concept Fan Prompt:Here is one idea related to.Fan out from this concept in different directions to generate related ideas.Explain each new idea in a few words. 6. Evil Genius Prompt:Pretend you're an evil genius plotting against.How would you undermine it?Reverse engineer your evil plans into constructive ideas. 7. Random Stimuli Prompt:Use this random.Make unlikely connections. 8. Headline Writing Prompt:Come up with turn them into full ideas. 9. Brainstorming Journey Prompt:Imagine you're on a journey related to.Describe where you are,what you see,who you meet,what you're thinking let the scenario spark ideas. 10. Outside Perspectives Prompt:Bring in different viewpoints to ideate onand get new perspectives.Develop these different points of view,explaining succinctly why they are relevant in each case. 希望以上内容能对您编写 prompt 有所帮助。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-21
怎样按照语义生成图像
按照语义生成图像的方法主要有以下几种: 1. 在 ComfyUI 中: 条件输入:右侧的条件输入包括语义图、文本、已有图像等,表示生成图像时的上下文信息。通过多个节点模块实现,如文本提示,用户可输入文本作为生成图像的主要条件;语义图用于输入图像的语义信息,通过“条件控制”节点实现;已有图像可作为条件输入以指导最终生成的图像。CLIP 模型对图中的文本、语义图等条件信息进行编码,并通过交叉注意力机制引导图像生成。用户可通过文本输入节点、图像输入节点等调整条件及权重以达到特定效果。 编码器和解码器:编码器将输入图像映射到潜在空间,解码器将潜在表示映射回像素空间生成输出图像。在 ComfyUI 中,编码器可以是预训练的扩散模型的一部分,用户可通过加载不同模型或自定义节点实现编码过程,通过“图像输出”节点得到最终生成结果。 2. 在 OpenAI 中: 图像生成端点:允许在给定文本提示的情况下创建原始图像,生成的图像大小可为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素,较小尺寸生成速度更快。可使用参数一次请求 1 10 张图像。描述越详细,越有可能获得想要的结果,可探索 DALL·E 预览应用程序中的示例获取更多提示灵感。 图像编辑端点:通过上传蒙版编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置,提示应描述完整的新图像,而不仅仅是擦除区域。上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片,且尺寸相同。 此外,GPT 4 也具备根据详细说明生成图像的能力,例如生成“一只青蛙跳进银行,问出纳员:你有免费的荷叶吗?出纳员回答:没有,但我们提供低利息的池塘升级贷款”的 2D 图像,以及“一个由浮岛、瀑布和桥梁组成的幻想景观,天空中有一只飞龙和一个位于最大岛上的城堡”的 3D 模型,并能完成添加、重新定位、重新着色对象和改变飞龙轨迹等任务。
2024-10-18
多模态上下文语义识别
多模态上下文语义识别是指通过理解和分析多种不同模态的信息(如文本、图像、声音等)来识别和解释其背后的含义和上下文关系的技术。这种技术在人工智能和机器学习领域正变得越来越重要,因为它可以帮助机器更好地理解和模拟人类的多感官体验。 例如,在处理一段包含文本和图像的新闻报道时,多模态上下文语义识别技术可以同时分析文本内容、图像中的物体和场景,以及可能的语音信息,从而更准确地理解整个报道的主题和情感倾向。 这项技术涉及的几个关键点包括: 1. 数据融合:如何有效地结合来自不同模态的信息,以便进行统一的语义理解。 2. 跨模态学习:通过训练模型来识别和关联不同模态之间的潜在联系。 3. 上下文理解:不仅理解单个模态的局部信息,而且理解多个模态组合在一起时的整体上下文。 4. 语义表示:如何将不同模态的信息转换为统一的语义表示形式,以便进行进一步的分析和处理。 在应用层面,多模态上下文语义识别技术已经在诸如情感分析、信息检索、智能问答、内容审核等多个领域展现出其潜力。随着技术的不断进步,未来这一领域有望实现更多突破性的应用。
2024-04-18
生成AI形象照,即给它一张照片,或多张照片,还原本人相似度高的AI工具,或应用,或网站有哪些?
以下是一些能够根据照片生成相似度较高的 AI 形象的工具、应用或网站: 1. Artguru AI Art Generator:这是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:一款 AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 这些 AI 模型通过组合如扩散模型、大型视觉转换器等技术,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出,但可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 此外,您还可以访问获取更多生成 logo 等相关的 AI 工具。 如果您想生成专属 AI 写真,可参考以下 Prompt:垫图 url + Chinese female model,upper body,clothes with collars,bright space natural pose,big earrings,Chinese traditional minimalism,flat illustration,geometric shapes,minimalism niji 6 ar 3:4 sw 200 sref url
2024-09-23
相似性度量的例子
以下是一些相似性度量的例子: 在商业化问答场景中,使用余弦相似性来计算问题向量和各个文档向量之间的相似度,以找出与问题内容最为接近的文档。 在评估 GPT4 生成答案的真实性时,使用包括 ROUGE、BLEU 和 BLEURT 等标准相似度度量标准,将生成的回答与提供的参考(「gold」)答案进行比较,若得分高于预先确定的阈值,则认为生成的回答是真实的。
2024-08-27
因此在prompt中,把query放到头部和尾部,同时根据相似度,把相似度大的文档放到context的两端,是什么意思,要如何做到
在开发产品视角的大模型 RAG 应用的 Prompt 阶段,匹配出与问句向量最相似的 top k 个 chunk 后,将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。在这个过程中,根据论文《Lost in the Middle:How Language Models Use Long Contexts》,由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差,所以把 query(即问句)放到 prompt 的头部和尾部,同时按照相似度,将相似度大的文档放置在 context(上下文)的两端,这样做能够提升回答效果。要做到这一点,需要在进行 prompt 工程时,选择最合适的 prompt 模板,并按照上述原则对 query 和相似度大的文档进行合理的位置安排。
2024-08-19
我需要将一个人物照片转换成提示词,可以作为即梦AI创作的提示词用,要求创作出来的人物高度相似,我提供照片
以下是将人物照片转换为即梦 AI 创作提示词的相关知识和步骤: 1. 一般的提示词格式:,。注意两张图片的背景颜色保持一致,有助于融合时的协调。 2. 在 Tusiart 中文生图的操作流程中: 定主题:明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 来控制图片效果和质量。 ControlNet:可控制人物姿态等特定图像,属于高阶技能。 局部重绘:后续再学。 设置 VAE:选择 840000 即可。 Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,不用管语法和长句,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 3. 在【SD】真人转二次元的图生图功能中,除了文本提词框还有图片框输入口。可通过图片反推提示词,如 CLIP 能反推出完整含义的句子,DeepBooru 能反推出关键词组。但反推的提示词可能有瑕疵,需要手动补充信息,调整宽度和高度使红框匹配图片。
2024-08-12
有没有把小红书的相似内容搜索整理成文档的AI工具
有一些AI工具可以帮助内容创作者在小红书等平台上提高创作效率,例如“红薯智语”,这是一个专为小红书内容创作者设计的智能文案生成工具,它能够根据上传的图片和输入的关键词快速生成文案。此外,还有其他一些AI工具,如“搭画快写”、“小红书种草文案生成器”、“AI神笔马良”和“小红书AI副编辑”,这些工具可以帮助用户生成小红书内容,但它们主要是文案生成工具,并不专门用于搜索和整理相似内容。 如果需要整理小红书的相似内容,可能需要结合使用小红书平台的搜索功能和第三方的内容管理工具,或者开发定制化的AI解决方案来实现这一需求。
2024-06-10
是否有对比两张人像相似度的工具
目前有一些可以对比两张人像相似度的工具和技术,它们主要基于计算机视觉和人脸识别技术。以下是一些常见的选择: 1. 在线人脸比对工具 网上有一些免费或付费的在线人脸比对工具,例如 Face++、澄云人脸核身等,可以上传两张人像图片,系统会给出一个相似度评分。 2. Python 人脸识别库 像 face_recognition、dlib、OpenCV 等 Python 库都内置了人脸识别和相似度计算的功能,你可以用几行代码实现图片人脸比对。 3. 人脸识别云服务 一些科技公司提供了人脸识别的云 API 服务,如亚马逊 Rekognition、微软 Azure Face API、百度 AI 云人体分析等,可通过调用 API 获取两张图片的相似度。 4. 开源人脸识别引擎 有些知名的开源人脸识别系统如 FaceNet、ArcFace、InsightFace 等,你可以下载源码在本地部署,利用它们的相似度判断能力。 5. 人工智能应用平台 一些面向普通用户的 AI 平台如 PandorAI、PicoGPT 等,集成了人脸比对的功能模块,提供在线体验或调用接口。 使用这些工具前,通常需要先完成注册和人脸数据采集等准备工作。在选择时你可以考虑性能、便捷性、隐私安全、成本等因素。目前的人脸识别技术虽已相当精准,但也面临一些道德和法律挑战,使用时需谨慎。
2024-04-19