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请问COT与思维导图、系统图等的关系是什么?

Answer

我总结了以下关于 CoT(Chain-of-Thought)与思维导图、系统图等的关系:

  1. CoT 与思维导图的关系:

    • 思维导图是一种可视化的思维表达方式,通过节点和连线展示思维过程。[4]
    • CoT 也是一种表达思维过程的方式,通过一系列有逻辑关系的步骤来呈现完整的思考过程。[4]
    • 两者都旨在清晰地展示思维过程,但表达形式不同,思维导图更注重可视化,CoT 更注重文字描述。
  2. CoT 与系统图的关系:

    • 系统图是用来描述系统结构和组件之间关系的一种建模方式。[2][3]
    • 而 CoT 则更侧重于描述解决问题的思维过程,即系统内部的推理逻辑。[2][3]
    • 系统图和 CoT 都试图以图形化的方式表达复杂的逻辑关系,但前者关注系统架构,后者关注思维过程。
  3. CoT 与思维树(ToT)的关系:

    • 思维树(Tree of Thoughts)是 CoT 的一种扩展,在 CoT 的基础上引入了多路径探索的思维模式。[2][3]
    • 思维树允许在每个步骤中生成多个可能的思维分支,形成一个树状结构,以覆盖更广泛的推理空间。[2][3]
    • 相比 CoT 单一的思维链,思维树提供了更丰富的思维表达能力。

总的来说,CoT、思维导图、系统图等都是用于表达和组织复杂思维过程的方式,各有侧重点,但都旨在帮助更好地理解和解决问题。它们之间存在一定的联系和区别。

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References

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以下是一些可以自动生成思维导图的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,支持多种模式,包括通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图与 AIGC 结合的工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的助手,可一键拓展思路并生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动生成思维导图。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 总的来说,这些工具都能借助 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。 此外,在使用<generateTreeMind>插件节点自动生成思维导图时,有以下配置思路: 1. 确定处理方式:一次精读任务仅需生成一张思维导图,选择“单次”处理方式。 2. 确定输入:在输入区,该插件仅需设置{{query_text}}变量,格式为 string 字符串,引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量即可。 3. 确定输出:观察输出区的众多字段,根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来定位所需字段。若需要图片格式的思维导图,确定 pic 为所需输出。
2025-04-03
ai思维导图提示词
以下是关于 AI 思维导图提示词的相关内容: 在文生图的提示词中,例如“”,来告诉 AI 不要的内容。 在 AI 作图的创作中,有以下要点: 1. 趣味性与美感概念:趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作:强调人机交互,对输出图片根据想象进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 魔法少女示例:以魔法少女为例,发散联想其服饰、场景、相关元素等,并可采用反逻辑反差方式。 4. 提示词编写方法:用自然语言详细描述画面内容,避免废话词,Flux 对提示词的理解和可控性强。 5. 实操演示准备:以未发布的 Lora 为例,按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 6. 人物创作过程:从汉服女孩入手,逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 优化和润色提示词(Prompt)的方法包括: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述需求,而非过于笼统的词语。 2. 添加视觉参考:在 Prompt 中插入相关图片参考,提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:添加限制性条件,如分辨率、比例等,避免意外输出。 6. 分步骤构建 Prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例:研究流行且有效的 Prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化完善。 总之,编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维尝试创新描述方式。
2025-03-31
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2025-03-25
思维导图自动生成
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2025-03-23
关于思维导图的提示词
以下是关于思维导图提示词的相关信息: 在文生图的提示词中,例如“”,用来告诉 AI 我们不要的内容。 在星流一站式 AI 设计工具中,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。写好提示词要注意内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,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”。还可以调整负面提示词,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,如不好的质量、低像素、模糊、水印。利用“加权重”功能,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,也能对已有的提示词权重进行编辑。此外,还有翻译功能可一键将提示词翻译成英文,以及删除所有提示词和会员加速等辅助功能。 对于 SD 新手,有以下提示词模板的相关网站:Majinai:
2025-03-14
思维导图
以下是关于头脑风暴和思维导图的相关内容: 头脑风暴常用的 20 个 prompt: 1. Brainwriting 研究写作:“我们一起为头脑风暴,尽量写下很多点子,然后我可以在它们的基础上加入相关的想法。请用 markdown 结构你的回答。” 2. Reverse Brainstorming 反向头脑风暴:“我们为使用反向头脑风暴——故意提出糟糕的点子可以激发创意并引导我们走向新的方向。” 3. Mind Mapping 思维导图:“请为创建一个完整的思维导图,从一个中心概念开始,然后向外扩展与其相关的分支。” 4. Assumptions 假设:“列出你对的假设。然后,你如何挑战这些假设来提出创新的点子?描述你的过程。” 5. SWOT Analysis SWOT 分析:“让我们对进行 SWOT 分析,考虑内部的优势/劣势和外部的机会/威胁。然后写一个结论进行总结。” 6. SCAMPER SCAMPER 法:“使用 SCAMPER 清单对进行构思。我们如何替代、结合、适应、修改、用于其他用途、消除或逆转?详细描述你的答案。” 7. Six Thinking Hats 六顶思考帽:“使用六帽方法:红帽是乐观的,黑帽看到的是负面的等等。从不同的思维角度对进行构思。” 8. Worst Possible Idea 最坏的点子:“故意为想出很糟糕的点子,以新的方向激发创意。稍微扩展你的答案,解释为什么这些点子不好。” 9. Trigger Words 触发词:“这里有一些随机词:相关的新点子?” 10. Questioning 提问:“生成关于的问题,比如谁、什么、什么时候、在哪里、为什么、怎么样?将问题转化为点子。” 11. Rolestorming 角色扮演:“扮演。我的目标是找到新的改进方法。” 12. Scenarios 场景:“想象一个的最佳情境:一切都进行得很顺利。现在想象一个最” 关于儿童新闻百事通中思维导图的应用: 1. 应用缘由: 从新闻到旧闻,拒绝缪闻,追本溯源。 由点及面,广度与深度兼顾,培养小朋友的探究意识与能力。 凝练提升,形成强大的知识网络,助力小朋友研究性思维、统合型能力的培养。 2. 具体操作: 通过新闻涉及的主题词/关键词,或是小朋友对新闻中的感兴趣点,提取背后的知识点。 调用“generateTreeMind”插件,创建一个思维导图,清晰展示知识点的起源、发展和相互关系,凝练知识网络。 通过“快捷指令”提醒小朋友,可以使用此功能。 3. 实操展示: 初步尝试:放在聊天机器人的工作流里,能使用,但调用比较慢,且不能顾到全局。 后期调整:直接调用插件+提示词直接 cue 到,Precess on VS 树状图:前者不能直接出图,后者可以且点击后可以直达网站,进行二次修改。 实操展示包括新闻激发、提炼关键词/主题词/兴趣点,并发出指令“思维导图”。
2025-03-13
有哪些针对CoT能力的微调工具
以下是一些针对 CoT 能力的微调工具: 1. Selfconsistency CoT:使用手动设计的 Prompt 生成采样一组不同的推理路径,再通过“多数投票”找到推理步骤中“最一致”的路径,使用这条解码路径驱动原始的贪心解码方式来提示 CoT 性能。 2. MMCoT:侧重使用微调方法嵌入 CoT,通过将语言和图像合并在一个包含推理生成与答案推理的两阶段的框架中,使用微调大模型赋予输入多模态 CoT 的能力。 3. GoTInput 方法:通过对 CoT 生成的思维图进行抽取构建三元组,并使用 GNN 将文本、图像与 CoT 统一,从而生成包含 CoT 信息的最终答案。 4. VCoT:解决了一个输出多模态的问题,通过以生成图片的“标题”以及识别核心关注点作为图像生成的启动过程,通过递归的方式填充图像信息,从而实现输出多模态。 此外,在将 DoT 扩展到预训练的扩散语言模型 Plaid 1B 并在更复杂的推理任务上进行评估时,自回归模型和扩散模型在使用 CoT 或 DoT 进行微调时都显示出显著提高的性能。在微调 Plaid 1B 时,也探索了几种替代方案。 在强化学习驱动的合成数据生成与模型优化流程中,也涉及到 CoT 的相关应用和优化,如初始 CoT 生成、CoT 存储等。
2025-04-12
ChatGPT CoT 的system prompt
ChatGPT CoT 的系统提示词包括以下方面: 核心功能:扮演过度思考但讨喜的 AI 助手,将原始思维流转化为易读版本,保留用户喜爱的特质,去除冗余和混乱,平衡思考的真实性与可读性。 关键设计原则: 语气与风格:友好好奇,使用第一人称视角、口语化表达。 内容处理规则:信息过滤,忠实于原始思维链,明确标注思考修正,结构化输出。 安全与合规机制:隐私保护,过滤敏感话题和内容审查。 输出要求:符合特定的语言风格和格式,如使用特定短语、避免学术化术语等。
2025-03-02
什么是CoT
CoT(思维链)是一种在 AI 领域中应用的方法,它可以分为多种类型,具体取决于应用场景和具体任务。广义上,其类型基于以下几个维度来分类: 1. 逻辑推理链:运用逻辑推理来解决问题,如通过演绎、归纳或类比推理得出结论。 2. 步骤序列:在某些任务中表现为一系列操作或步骤的顺序,需按特定顺序执行以解决问题,像算法问题解决或复杂任务规划。 3. 因果链:处理因果关系问题时,用来表示事件之间的因果链条,帮助模型理解因果关系。 4. 情境模拟:在某些情况下涉及模拟或想象一个场景并在该情境下进行思考,以解决问题或做出决策。 5. 对话链:在对话系统或交互式任务中,指一个连续的对话过程,每一步回应都基于之前的交流内容。 在不同的研究和应用中,CoT 的具体实现和分类可能有所不同。在 AI 领域,特别是在开发能够进行复杂推理和理解的模型时,CoT 方法正变得越来越重要。通过模拟人类的思考过程,CoT 旨在帮助 AI 系统更好地理解问题的上下文、解决问题的步骤,以及如何有效地应用知识来得出结论。 例如,在让克劳德处理复杂问题或任务时,采用思维链(CoT)提示,让其逐步思考问题然后再给出最终答案往往是有益的。这种技术可以显著提高克劳德回答问题的准确性和细微差别。允许克劳德在回答问题之前进行推理,可以导致更准确和智能的输出,特别是对于多方面或具有挑战性的查询。 在输出防护提示词中,还引入了 CCoT(Contrastive ChainofThought Prompting,对比思维链提示)技术,其作用是通过举正反例的方式告诉模型什么状况下做出的举动是对的或错误的。如果想通过这种对比的形式提升模型的表现性,那么意味着这些例子(对的或错的)总是成对出现的。
2025-02-11
LLM和COT分别是什么
LLM 即大型语言模型(Large Language Model),是一种基于深度学习的自然语言处理模型,具有强大的语言理解和生成能力。例如 FlanT5、ChatGLM、UL2、Qwen、Chinchilla、OPT、PaLM、LLaMA、LLaMA2、Vicuna 等都是常见的 LLM 模型。 COT 即思维链(ChainofThought),它能引导 LLM 逐步推理,增强其逻辑推理能力,对于需要逻辑解决方案的任务非常有效,但在创造性问题解决中存在局限性。在一些研究中,如多模态大模型中,LLM 作为核心智能体可以继承包括 COT 在内的一些显著属性。同时,ReAct 框架中也提到了将 ReAct 和 COT 结合使用的方法。
2024-10-28
COT技术
COT 技术,即思维链(Chain of Thought)提示技术,当面对复杂问题或任务时,让模型如 Claude 逐步思考问题然后再给出最终答案往往是有益的。这种技术可以显著提高模型回答问题的准确性和细微差别。 在输出防护提示词中,还引入了 CCoT 技术,即对比思维链提示(Contrastive ChainofThought Prompting)。简单来说,其作用是通过举正反例的方式来告诉模型什么状况下做出的举动是对的或错误的。如果想通过这种对比的形式来提升模型的表现性,那么意味着这些例子(对的或错的)总是成对出现的。想进一步深入了解技术的朋友可以进入此链接查看原文:《Contrastive ChainofThought Prompting》(https://arxiv.org/pdf/2311.09277.pdf )
2024-08-14
CoT是什么
CoT(思维链)是一种表达思维过程的方式,通过一系列有逻辑关系的步骤来呈现完整的思考过程。它可以分为多种类型,具体取决于应用场景和具体任务。在广义上,CoT 的类型可以基于以下几个维度来分类: 1. 逻辑推理链:涉及使用逻辑推理来解决问题,例如通过应用演绎、归纳或类比推理来得出结论。 2. 步骤序列:在某些任务中,表现为一系列操作或步骤的顺序,这些步骤需要按照特定的顺序执行以解决问题,如算法问题解决或复杂任务的规划。 3. 因果链:在处理因果关系问题时,用来表示事件之间的因果链条,帮助模型理解事件之间的因果关系。 4. 情境模拟:在某些情况下,涉及模拟或想象一个场景并在该情境下进行思考,以解决问题或做出决策。 5. 对话链:在对话系统或交互式任务中,指一个连续的对话过程,其中每一步回应都基于之前的交流内容。 在不同的研究和应用中,CoT 的具体实现和分类可能有所不同。在 AI 领域,特别是在开发能够进行复杂推理和理解的模型时,CoT 方法正变得越来越重要。通过模拟人类的思考过程,CoT 旨在帮助 AI 系统更好地理解问题的上下文、解决问题的步骤,以及如何有效地应用知识来得出结论。
2024-07-01
我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ?
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益: 1. 模型优化与性能提升:英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4,适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位,使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时,需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU(如 B200),并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算,实现高效、低成本的推理,适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南:社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》,手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1(671B)模型的完整部署流程,包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升:DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式,从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”,大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断,让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面,通过行业知识蒸馏和领域自适应训练,实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面,为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式,重构了传统工作流效率,并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时,还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加,如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制;以及可信计算架构的升级,针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10
我是一名日语大四学生,我要利用我的开题报告结合deepseek完成一篇论文初稿,请问怎么向deepseek提问
要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿,您可以遵循以下正确的提问模板: 1. 赋予角色(选填):对 DeepSeek 赋予一个特定的角色,以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状(必填):提供尽可能详细的背景信息,例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等,以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标(必填):明确告诉 DeepSeek 您的需求,比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等,提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求:您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如:您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色,我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁,目前我已经完成了初步的文献收集和分析,我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲,要求大纲结构清晰,逻辑连贯,具有一定的创新性”。
2025-03-31
我是一名日语大四学生,我要利用我的开题报告和文献综述结合deepseek完成一篇论文初稿,请问怎么向deepseek提问
向 DeepSeek 提问时,可遵循以下万能通用的提问公式:提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色(选填):对 DeepSeek 赋予一个特定的角色,以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状(必填):提供尽可能详细的背景信息,以使它更好地理解您的问题,并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生,正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标(必填):明确告诉 DeepSeek 您的需求,比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求:例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外,在使用 DeepSeek 时还需注意: 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据,分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求,可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时,在其提供方法建议后,可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求,如脱口秀段子,可以结合特定人物的特点和风格,并指定主题和字数等要求。
2025-03-31
我想做个专业领域的智能客服,请问您有一些类似案例吗?
以下是为您提供的一些相关案例: 在 Manus 案例中,有让其创建需要上传文件的 dify 工作流,如根据多篇文章写脱口秀段子,并制作简便美观的网页和接入工作流的 api 等复杂操作。 有关于智能客服场景如何帮助企业更好地对内服务客服、对外服务客户的案例。 在通用 AGENT 案例合集中,包括生活娱乐类 AGENT 方面的案例,如根据出差计划做成的具有多种功能的互动式网页,如供应商工厂探索地图;还有整活娱乐方面的案例,如荒谬句子生成器和豆瓣品味分析师。荒谬句子生成器实现了小时候的线下游戏功能,并增加了扩展句子和虚拟专家评论功能;豆瓣品味分析师能根据用户的豆瓣 id 获得评价信息并生成锐评报告。
2025-03-28
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用: 在 Model Context Protocol 托管平台中: 特色功能方面,Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程,适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具(如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成)、AI 对话工具(如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成)、Google Workspace 集成(如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理)、学术研究工具(如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问)、AI 数据库管理(如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成)。 面对 AI 幻觉问题时,可使用结构化思考工具辅助判断,如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策,检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成,风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面,构建逻辑体感轮子,包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容,体现结构化思维,通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
2025-04-14
我想用扣子搭建有着我自己思维的智能体,让他能进行日常对话和创作
以下是用扣子搭建具有自己思维的智能体,使其能进行日常对话和创作的步骤: 1. 创建智能体:使用单 Agent 对话流模式。 2. 编排对话流:点击创建新的对话流并与智能体关联,在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie,note_link 使用开始节点的 USER_INPUT,使用代码节点进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 3. 测试:找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据,同时在智能体的编排页面进行测试,确保对话流执行成功。 4. 发布:点击发布后选择多维表格,进行配置,包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器,完善上架信息,填写表格,选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 此外,扣子的知识库功能强大,可上传和存储知识内容,提供多种查找方法,能解决大模型的知识不足问题。在智能体中可运用自己的知识库,如收集地道口语表达的短句。还可为智能体添加开场白以提升体验。 在多智能体模式设置中,包括全局设置和多个代理之间的编排协调。全局设置涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理和对话体验等,在设计智能体交互流程时应形成完整互动链条,采用循环机制而非单向流程,可通过旅游场景中景点推荐、路线规划和食宿安排等智能体的例子来理解。
2025-03-16