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生成文章摘要及框架的提示词

回答

以下是关于生成文章摘要及框架的提示词相关内容:

  • 办公通用场景:
  • Chain of Density:为给定文章生成越来越精简且信息丰富的摘要,重复两个步骤 5 次。步骤 1 找出 1 - 3 项先前摘要中遗漏的信息实体“informative entity”,步骤 2 生成新的更紧凑的摘要,涵盖先前所有信息实体及缺失实体。回复格式为 JSON,包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。
  • 利用 AI 打造爆款公众号文章:关键在于提供清晰且具指导性的提示词,好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。可从基础提示词进阶到更详细、具创意的提示词,为 AI 设定文章语气、风格和重点,最终产出内容可能需微调以符合预期和公众号风格。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Prompts(提示词)

|名称|欢迎词(含示例)|详细Prompt|附件|链接|一句话描述用途||-|-|-|-|-|-||总结助手|👉请帮我总结以下文章<br>{粘贴文章}|将以下文本总结为100个单词,使其易于阅读和理解。摘要应简明扼要,并抓住文本的要点。避免使用复杂的句子结构或技术术语。请首先编辑以下文本:{粘贴文章}||[https://bailing-static-public.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/robot-avater/summary.png](https://bailing-static-public.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/robot-avater/summary.png)|||周报生成器|👉根据日常工作内容,提取要点并适当扩充,以生成周报。我本周的工作内容是{……}|使用下面提供的文本作为中文每周报告的基础,生成一个简明的摘要,突出最重要的观点。报告应以降价格式编写,并应易于一般读者阅读和理解。特别是,注重提供对利益攸关方和决策者有用的见解和分析。您也可以根据需要使用任何其他信息或来源。请先编辑以下文字:{工作内容}||[https://bailing-static-public.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/robot-avater/weekly_report.png](https://bailing-static-public.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/robot-avater/weekly_report.png)||

问:Chain of Density 是什么

<prompt>文章:{{文章}}请你为上述文章生成越来越精简,且信息丰富的摘要。请重复以下两个步骤5次。步骤1.从文章中找出1-3项先前摘要中遗漏的信息实体“informative entity”(以“;“分隔)。步骤2.生成一个新的摘要,长度相同,内容更紧凑,其中涵盖先前摘要中所有的信息实体“informative entity”以及缺失实体“Missing entity”。“缺失实体”是指:–与主题相关。–具体但简洁(5个或更少的字)。–未在先前摘要中出现。–文章中存在的,不能自行编造。–位于文章中的任何位置。指南:–第一次的摘要应该很长(4-5句,约80个字),但信息不具体,除了被标记的“缺失实体”外,几乎不包含任何信息。例如,使用冗长的语言和填充词(例如“本文讨论”)填充词汇,以达到80个字。–每个字都很重要:重写先前的摘要,使其更加流畅,并为其他信息腾出空间。–通过融合、压缩和删除像文章讨论之类的非信息短语来腾出空间。–摘要应该高度密集、简洁,但要容易理解,无需参考原文即可轻松理解。– “缺失实体”可以放在新摘要中的任何位置。–不能从先前的摘要中删除信息。如果无法腾出空间,请减少新加入的信息。记住,每个摘要的字数应该一致。回复格式为JSON。JSON是一个长度为5的列表,其中包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。</prompt>

如何利用 AI 30分钟不到打造爆款公众号文章.pdf

AI生产文章的过程相对简单,关键在于提供一个清晰且具有指导性的提示词(prompt)。一个好的提示词能够帮助AI更准确地理解你的需求,并生成更符合预期的内容。如果你已经有了一个基本的提示词(prompt),那么AI可以根据这个提示词(prompt)生成一篇基础的文章。但是,如果你想要进一步提升文章的质量,你可以尝试提供一个更详细、更具创意的提示词(prompt),这样AI在生成内容时就能更好地捕捉到文章的语气、风格和重点。例如,你可以给AI一个这样的提示词:“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。”这样的提示词不仅为AI提供了明确的指导,还设定了文章的基本结构和内容要求。AI会根据这些信息生成一篇结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。当然,最终产出的内容可能需要你进行一些微调,以确保它完全符合你的预期和公众号的风格。我下面就简单的演示一下(不要介意我提示词没写好,hhh,感兴趣可以在通往AGI之路开源知识库里学习下,怎么写好提示词):这样我们的文章就写好了。讲到这里,不到十分钟就能完成文章的内容产出。

其他人在问
你会写论文摘要
以下是关于论文写作和摘要相关的综合信息: 1. 利用连锁密度法撰写摘要的方法:向您索取文章后,通过重复两个步骤共五次来撰写逐渐简洁、重点突出的文章摘要。步骤包括从文章中找出 1 3 个关键要素并编写新的更精炼的摘要,要遵循相关原则,最终以 JSON 格式(包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值)回答。 2. 提示工程中与论文写作相关的策略和技巧:使用分隔符(如三重引号、XML 标签、章节标题等)清晰区分输入的不同部分,例如总结、翻译等文本内容。 3. 论文写作的 AI 产品: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等,Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析:Google Colab 支持数据分析,Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 处理论文格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。使用时要结合自身需求选择合适工具,并仔细甄别生成内容。
2024-11-20
推荐一个免费的ai写摘要软件
以下为您推荐一些免费的 AI 写摘要软件: Bing(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx) Claude 2(https://claude.ai/) 此外,还有一些在其他写作方面表现出色的 AI 工具: 简历写作: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,包括摘要、工作经验和教育等专业部分,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,能自动化创建简历的各个方面。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费简历模板,以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和工作匹配。更多 AI 简历产品可查看:https://www.waytoagi.com/category/79 论文写作: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息;Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对、语法修正和写作风格建议;Quillbot 可重写和摘要,优化内容。 研究和数据分析:Google Colab 支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化;Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化和模板处理格式和数学公式;Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器,提供模板库和协作功能。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭,确保原创性。 需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-20
用50个字概括AI如何会议记录&摘要
AI 进行会议记录和摘要可涵盖会议主题、人员、议题等要素,借助相关工具和工作流,如飞书妙记、Kimichat 等,按流程生成和完善。
2024-11-13
用20个字概括AI会议记录&摘要
AI 会议记录与摘要涵盖多场景多领域内容
2024-11-13
论文全文生成摘要
以下是关于您问题的回答: “Chain of Density”(CoD)是一种通过建立一系列相互关联的紧密提示来指导 AI 生成具体和连续输出的方法。它由美国哥伦比亚大学、麻省理工和 Salesforce 公司的研究人员共同发表。具体来说,是使用 GPT4 生成初始的稀疏摘要,然后通过迭代加入缺失的重要内容,在不增加摘要长度的情况下,添加更多实体信息,让摘要更具细节和丰富性、可读性及抽象性。这些提示相互链接,形成一个“密度链”,更有针对性地引导 AI 达到预期的输出。论文以“如何从文章提炼萃取出最合适的摘要”为重点,发布后有网友实测将 CoD 提示法用于翻译,翻译质量有飞跃提升。 在论文写作方面,有以下常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供模板库和协作功能,简化编写过程。 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:检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-12
摘要总结作为 llm 训练的下游任务,一般的训练流程是怎样的
作为 LLM 训练的下游任务,一般的训练流程如下: 1. 首先从大量文本数据中训练出一个基础 LLM。 2. 随后使用指令和良好尝试的输入和输出来对基础 LLM 进行微调和优化。 3. 接着通常使用称为“人类反馈强化学习”的技术进行进一步细化,以使系统更能够有帮助且能够遵循指令。 在训练过程中,会涉及到一些相关的理论探讨和评价指标: 理论探讨方面,如在推理阶段对 InContext Learning 能力的运行分析,将其视为隐式微调,通过前向计算生成元梯度并通过注意力机制执行梯度下降,且实验表明 LLM 中的某些注意力头能执行与任务相关的操作。 评价指标方面,entropylike 指标(如 crossentropy 指标)常用于表征模型的收敛情况和测试集的简单评估(如 Perplexity 指标),但对于复杂的下游应用,还需更多指标,如正确性(Accuracy)、信息检索任务中的 NDCG@K 指标、摘要任务中的 ROUGE 指标、文本生成任务中的 BitsperByte 指标、不确定性中的 ECE 指标、鲁棒性(包括 invariance 和 equivariance)、公平性、偏见程度和有毒性等。
2024-11-07
输出12个精选prompt框架
以下是 12 种精选的 Prompt 框架: 1. Key Result(关键结果):明确想要的具体效果,通过试验并调整。包括改进输入、改进答案和重新生成等方法。 2. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合,如从答案不足之处改进背景、目标与关键结果,在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点,或在 Prompt 不变情况下多次生成结果优中选优。 3. CONTEXT(上下文背景):为对话设定舞台。 4. OBJECTIVE(目的):描述目标。 5. ACTION(行动):解释所需的动作。 6. SCENARIO(方案):描述场景。 7. TASK(任务):描述任务。 8. ICIO 框架:相关链接 9. CRISPE 框架:相关链接 10. BROKE 框架:作者陈财猫,相关链接 11. PATFU 泡芙提示词框架:作者口袋君,包括清晰表述需要解决的问题、问题所在领域及需要扮演的角色、解决问题需要执行的具体任务。 12. Format(格式):详细定义输出的格式和限制条件,以及记录提示词版本并根据输出结果对提示词迭代。
2024-12-16
Prompts提示词有哪些写作框架?
以下是一些常见的 Prompts 提示词写作框架: 1. 情境:先描述所处的情境,明确要完成的任务,阐述采取的行动,最后说明期望得到的结果。 2. 假设情景:鼓励探讨假设性场景,例如“假设全球变暖持续恶化,我们需要采取哪些措施应对?” 3. 数据:鼓励使用统计数据或数据支持主张,比如“在关于电动汽车的文章中提供销售数据和环境影响数据。” 4. 个性化:根据用户偏好或特点要求个性化,像“请根据用户对喜剧电影的喜好推荐几部好看的电影。” 5. 语气:指定所需语气,如正式、随意、信息性、说服性,例如“请用正式语气编写一篇关于气候变化的文章。” 6. 格式:定义格式或结构,如论文、要点、大纲、对话,比如“请为我提供一个关于健康饮食的要点清单。” 7. 限制:指定约束条件,如字数或字符数限制,例如“请提供一个关于太阳能的 100 字简介。” 8. 引用:要求包含引用或来源以支持信息,比如“请在关于全球变暖的文章中引用权威研究。” 9. 语言:如果与提示不同,请指明回应的语言,例如“请用法语回答关于巴黎旅游景点的问题。” 10. 反驳:要求解决潜在的反驳论点,比如“针对抵制疫苗接种的观点提出反驳。” 11. 术语:指定要使用或避免的行业特定或技术术语,例如“请用通俗易懂的语言解释区块链技术。” 您可以根据具体需求选择适合的框架来编写提示词。如果您觉得这些框架过于复杂,还可以结合自己的生活或工作场景,想一个能帮助简单自动化的场景,比如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的运营小文案、自动帮您安排周一到周日的减脂餐、帮您列一个清晰的学习计划等。
2024-12-09
智能体是什么?设计框架及关键技术是什么?如何从通用大模型搭建一款智能体
智能体是建立在大模型之上的具有特定功能的系统。 其特点包括: 1. 强大的学习能力:能通过大量数据学习,理解和处理语言、图像等多种信息。 2. 灵活性:适应不同任务和环境。 3. 泛化能力:将学到的知识泛化到新情境,解决未见过的类似问题。 智能体的应用领域广泛,如: 1. 自动驾驶:感知周围环境并做出驾驶决策。 2. 家居自动化:根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易:根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理提供自动化客户支持。 6. 机器人:各类机器人中的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤: 1. 定义目标:明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制:定义决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化:若为学习型智能体,设计学习算法以改进。 从通用大模型搭建一款智能体,可参考以下流程: 本智能体的实现包含 3 个工作流和 6 个图像流,整体包含 171 个节点。采用单 Agent 管理多工作流策略,流程包括: 1. 信息聚合与数据挖掘:通过高度集成的数据采集机制,全面收集产品关键信息。 2. 卖点提炼与优化:运用先进的大模型分析信息,提炼具有市场竞争力和独特性的卖点。 3. 买点转化与策略应用:将卖点转化为消费者视角的买点,增强产品吸引力。 4. 视觉化信息呈现:设计直观且具有冲击力的卡片展示,确保信息传达的有效性和视觉吸引力。 5. 文案与脚本调整:根据目标受众偏好和媒体渠道,动态调整文案或脚本,实现内容的最佳适配。 6. 流程结果存储与分析:将处理结果系统化地存储到飞书,以供未来策略优化和决策支持。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-04
18种提示词框架
以下是 18 种提示词框架的相关介绍: 1. ICIP 框架:包括指令(Instruction,必须)、背景信息(Context,选填)、输入数据(Input Data,选填)和输出指示器(Output Indicator,选填)四个部分。 2. BROKE 框架:着重于背景(Background)、角色定义(Role)、目标设定(Objectives)、关键成果展示(Key Result)以及持续的试验与优化(Evolve)五个方面。 3. CRISPE 框架:分为上下文(Context)、角色(Role)、说明(Instruction)、主题(Subject)、预设(Preset)和例外(Exception)六个部分。 4. 情境框架:基础且简单,易于入手。 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色。他们不仅要编写 Prompt,还需进行测试和优化以确保输出质量。善于发现需求、解析需求并写成专业的 Prompt 以解决问题。 标识符如、<>等,以及属性词如 Role、Profile、Initialization 等,有助于控制内容层级和标识语义结构。 结构化提示词框架可视为提示词的标准格式,在不了解如何开始设计提示词时可作为通用标准使用,其在行业内应用广泛且成熟度较高。 您可以在 AGI 的相关板块看到优秀的结构化 Prompt 示例。如果觉得某些例子复杂,可结合自身生活或工作场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等,选择一个适合的提示词框架开启首次编写。
2024-11-29
AI换脸技术系统框架
以下是关于 AI 换脸技术的系统框架: 1. 本地解决方案 所需环境:需要 Python 环境以及安装视频解码器等多个依赖软件。 开源地址:https://github.com/facefusion/facefusion 操作步骤: 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”,打开工具。 点击顶部的“+”号选项卡,新打开一个终端窗口。 点击终端区域,启动一个终端的选项卡。 在终端窗口中输入以下命令: 查看文件列表,输入“ls”并按回车,显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入“facefusion”目录,输入“cd facefusion”并按回车,进入程序目录。 启动“facefusion”,输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序(注意:后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要,如果不加“cuda”,则默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢)。 注意事项: 由于“facefusion”的运行推理计算速度非常依赖 GPU,如果本地计算机没有 GPU 或者 GPU 显存较小,执行速度将会非常缓慢。 2. 云服务解决方案 可选平台:如阿里云的 PAI 和 AutoDL(注:这种方案需要产生一定的费用)。 以 AutoDL 为例: 官网:https://www.autodl.com/home 注册完成后,在算力市场中,选择能接受价格的算力服务器,建议选取 GPU 配置更高的算力设备。 在算法社区查找“facefusion”镜像,点击右侧合适的镜像,点击右下角的“创建实例”按钮,创建并启动实例。 在“facefusion”软件界面上,上传准备好的图片、视频后,在右侧可以看到预览效果。点击下方的“开始”按钮,执行换脸处理。执行完成后,在输出的位置会出现处理后的视频,输出窗口的右上角有一个下载按钮,点击可导出变量后的视频到本地。
2024-11-28
常用的结构化提示词框架有哪些?
以下是一些常用的结构化提示词框架: 1. 基础的结构化编写 Prompt 框架: Role: Profile: author:作者 version:版本 language:中文 description: Goals: 1. 2. Constrains: Skills: Workflows: 1. 2. 2. CRISPE 框架(Capacity and Role,Insight,Statement,Personality,Experiment) 3. BROKE 框架(Background,Role,Objectives,Key Results,Evolve) 4. ICIO 框架: Instruction(指令):明确定义 AI 需要执行的任务,遵循简洁明了、具体详细、行动导向、单一任务等原则。 Context(背景信息):提供任务的相关背景,包括任务目的、目标受众、相关背景、限制条件、角色扮演等。 Input Data(输入数据):为 AI 提供执行任务所需的具体信息或数据。 Output Indicator(输出引导):指导 AI 如何构建和呈现输出结果,包括格式要求、语气和风格、长度限制、结构指引、特殊要求、评估标准等。
2024-11-14
如何写好提示词
以下是关于如何写好提示词的一些要点: 1. 明确任务:清晰地定义任务,如写故事时包含故事背景、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:尽量用简单、清晰的语言,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:如有特定期望结果,提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 此外,还需注意以下几点: 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,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”。 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,输入不想生成的内容,如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词并调节权重,数值越大越优先,也可编辑已有提示词权重。 善用辅助功能:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 同时要记住,提示词应清晰明确,避免模糊不清的指令,提供足够的背景信息和清楚的需求描述,以确保模型给出准确结果。
2024-12-21
如何写提示词
以下是关于如何写提示词的一些建议: 1. 明确任务:清晰地定义任务,比如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需要特定背景知识,要提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,应在提示词中明确指出。 5. 使用示例:如有期望结果,可提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词。 对于特定的设计工具,如星流一站式 AI 设计工具: 1. 输入语言方面,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),且支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法包括: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 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,例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。 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,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: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,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 此外,还需注意提示词应清晰明确,避免模糊不清的指令,提供足够的背景信息和清楚的需求描述,以确保模型给出准确结果。
2024-12-21
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法: 1. 选择自定义提示词或预定义话题,在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时,输入对话内容等待内容生成,若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型,需稍作等待,最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒,要实话实说,补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错,这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中,提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”,选择映射到单个 token 的类,推理时指定 max_tokens=1,确保提示加完成不超过 2048 个 token,每班至少有 100 个例子,可指定 logprobs=5 获得类日志概率,用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中,可微调分类器,使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术,它是思维链技术的衍生,适用于数值推理任务,会引导模型生成一系列代码,再通过代码解释器工具进行运算,这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术,遵循零样本和少样本的学习范式,零样本 PoT 与 CoT 方法相似,不需要大量样本即可进行有效推理,少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是,大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
有哪些好的提示词网站
以下是一些好的提示词网站: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,有非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney。网址: FlowGPT:国外最大的 prompt 站,内容全面且更新快。网址: LangChain Hub:LangChain 推出的提示词管理工具。网址: 微软 Prompt Flow:微软发布的开源 LLM 开发工具集,简化了基于 LLM 的人工智能应用程序的开发周期。网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,聚合了市场上大部分优质的 prompt 词库。网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers。网址: ChatGPT Shortcut:提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出。网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享。网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt。网址: 图像类 Prompt 网站: MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库。网址: MidJourney Prompt Tool:类型多样的 prompt 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分。网址: OPS 可视化提示词:有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便快速可视化生成自己的绘画提示词。网址: AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器。网址: IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器。网址: Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney。网址: OpenArt:AI 人工智能图像生成器。网址: img2prompt:根据图片提取 Prompt。网址: MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用。网址: PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板。网址: AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格。网址: 其他图像类 Prompt 网站: NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器。网址: 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器。网址: KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts。网址: Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词。网址: AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词。网址:
2024-12-20
Ai视频镜头提示词,及案例
以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例: 一、视频镜头 1. 浅焦镜头(Shallow focus shot) 提示词:一个老奶奶手拿照片面对观众,镜头从照片聚焦到老奶奶脸上,营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头(Spy shot) 提示词:镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片,面带思念地看着照片,场景温馨。 3. 摇晃镜头(Handheld shot) 提示词:镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵,画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友,增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头(Hyperlapse shot) 提示词:镜头穿过一条隧道,通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头(Tracking shot) 提示词:镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头(Carmounted shot) 提示词:镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发,展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词:镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒,增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角(Drone perspective shot) 提示词:无人机视角展示一个人站在高山顶峰,俯瞰壮丽景色,远处是连绵的山脉和云海,营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词:镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑,增强仰视感和宏伟感 提示词:相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人,背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头(Lowangle shot) 提示词:镜头从树底向上拍摄,展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头(Dolly in) 提示词:镜头从远处向前推进,打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词:镜头在变焦的同时快速旋转,展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头(Timelapse shot) 提示词:镜头固定不动,长时间拍摄并加速播放,展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词:镜头逆光拍摄,一个男人站在夕阳下,背光照亮他的轮廓,面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词:镜头失焦拍摄城市的霓虹灯,灯光模糊,呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头(Side dolly shot) 提示词:镜头与骑自行车的少年平行移动,跟随他的骑行路径,保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词:镜头同时进行推拉和变焦,展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词:镜头将真实场景和虚拟场景结合,以 X 光效果拍摄骨骼,以真实场景展示一个手拿着一把钥匙,钥匙的轮廓清晰,背景虚化。 19. 反射镜面镜头(Reflection shot) 提示词:反射镜头,通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词:黑白镜头,展示一个老街区的复古场景,增强怀旧感。 21. 特写镜头(Closeup shot) 提示词:特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期:平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt:女孩后退,拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换,近景正面拍摄女孩的上半身,她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 2. 一致性多镜头提示词 Prompt:远景拍摄,一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换,近景拍摄男人的上半身,他一脸忧愁。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 3. 一致性多镜头提示词 Prompt:穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换,近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换,近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接:
2024-12-19
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。介绍技术点的技术逻辑以及技术细节。
目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 降低开发成本:借助人工智能的内容创作工具,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等,能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期:例如通过程序化内容生成,包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等,从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验:AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验,甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成: 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司,基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%,降低 20%80%的成本。 文生图:通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图,适配度高。 图生图:原画师或美术可以使用,用一个线稿或原画,在原画基础上加一些 Prompt 和参数,就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染:用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染,例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营: 智能 NPC 互动:保持长期记忆,保持人物个性和对话表现形式,同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营:如海外的 Discord,国内的 Fanbook,让更多玩家在游戏之外,在社群里面很好地互动,基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下: 1. AIGC 技术:基于大语言模型和扩散模型,通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练,能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成:利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析,从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面:通过构建智能模型,对玩家的行为和需求进行分析和预测,从而提供个性化的服务和互动。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界:电子游戏作为人工智能算法的测试场,为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 借助人工智能的内容创作工具,降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度,带来新体验,创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助:经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作:如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作,利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界,且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用:出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型,包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本:整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本,例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。
2024-12-22
我想生成一张机器人的图片
以下是为您生成机器人图片的相关指导: 提示词:使用简笔画的方式帮我画一张机器人的图片,画风可爱一些,去掉所有辅助线,要求只有唯一的一个主人公,同时左右对称结构,线条少一些简单点。 图像流搭建: 创建第一个图像流:由于文本类型大语言模型无法直接生成图片,需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义:左侧工具栏集合了智能处理、基础编辑、风格处理等工具,右侧类似画布,可拖拽工具模块并连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计:例如生成海报功能,需总结故事,优化提示词,输入生图大模型并调整输出最终配图海报。 图片处理: 以中轴线为基础裁剪图片,图片左边保持原样不动,右边增加一个与左边相同的空白图片且背景色一致,并展示结果。 针对新生成的整张图,加入水平和竖直方向各 11 条等距虚线辅助线,并展示结果。 另外,关于机器人图片生成和相关处理还存在一些问题及解答: 理想生成图片只实现了一次,其他几次生产文字加链接,链接需点进去查看且图片需渲染或加载,可在 github 上搜索 nicecoze 插件将 markdown 转换为图片消息。 Coze 里面模型配置用的 GPT4o,程序运行调用的是 GPT3.5 Turno,这没有影响,依然使用的是 GPT4o,只是 token 计算方式用的 3.5。 Coze 加入插件 Data Analysia 等互动过程无法实现功能,需在 coze 里处理,与 cow 的 config 无关。 yum 安装报错可能是重新安装导致,需确认服务器类型,如阿里云自带 yum 则无需执行相关安装步骤。
2024-12-22
可灵和即梦哪个生成视频的能力更强
目前难以直接明确可灵和即梦哪个生成视频的能力更强。 Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览,但访问受限且技术细节披露不多。Meta 更进一步,将音频加入其 Movie Gen 模型。 在 2024 年,国内涌现出一系列 AI 生成视频工具,如可灵、即梦、智谱清影等,生成结果甚至远超国外。 即梦是剪映旗下的,生成 3 秒视频,动作幅度有很大升级,有最新的 S 模型和 P 模型。可灵支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 在图生视频方面,市面上主要的工具包括可灵、即梦、Luma,核心方法是穷举和不断调整 prompt 来设计人物动作、辅助镜头运镜等。
2024-12-21
文字生成视频有哪些好的应用
以下是一些文字生成视频的好的应用: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新插件,在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要注意的是,Runway 是收费的。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 6. Genmo:相较于 Pika 和 Runway,生成视频的清晰度大幅提高,人像的稳定性和美观度强很多,支持镜头控制且控制粒度更细,但还没开放图片生成视频,只能用文字提示词。 7. VIGGLE:能直接通过文字描述让任何静态图动起来,能做各种动作,还能直接文字生成视频,进行各种角色混合和动作替换。其核心技术基于 JST1 模型,该模型是首个具有实际物理理解能力的视频3D 基础模型,能够根据用户需求,让任何角色按照指定方式进行运动。 更多的文生视频的网站可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/38 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
生成图片的选项U和V是什么意思
在 Midjourney 中,生成图片后出现的 U 和 V 按钮具有以下含义: U 按钮(Upscale):代表放大图像提升细节。数字代表对应的图像,如 U1、U2、U3、U4。点击 U 按钮可以生成选定图像的较大尺寸版本,并优化更多细节呈现。 V 按钮(Variation):代表在基础上发生变化。数字表示对应的图像,如 V1、V2、V3、V4。选择觉得效果不错的某张图,如第 2 张图,点击 V2,会再生成四个和第 2 张图相似的图像。
2024-12-21