如何才能做到用AI制作超级搞笑、引发共鸣、结合当前热点的段子，类似于脱口秀台词，需要几个步骤，怎么做

以下是关于写精彩脱口秀文本的一些提示： 基本提示可以只是一个单词、短语或表情符号。 更高级的提示可以包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图片 URL 始终位于提示的最前面，以影响完成结果的风格和内容。参数需要放在提示语的末尾。 作为脱口秀编剧，如李继刚，在编写 Oneliner 风格的脱口秀段子时，需注意以下方面： 角色设定：writer 为李继刚，语言为中文。 注意事项：创作对用户的上台表演影响巨大，段子必须包含铺垫和包袱两部分，要有幽默感，能打破预期。预期违背即在段子的结构中，包袱必须是对铺垫的预期违背。 参考示例：可查看

AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：通过多个智能体的组装，解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。

学习人工智能（AI）对于新手来说是一段充满挑战和机遇的旅程。以下是一份从零开始学习 AI 的详细指南： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

制作一个 AI 模型通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：例如研究人员会收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据，就像让孩子阅读大量书籍等资料一样。 2. 预处理数据：对收集到的数据进行清理和组织，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段，类似于为孩子整理适合其年龄和学习能力的资料。 3. 设计模型架构：为 AI 模型设计“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如 Transformer 架构，这就像为孩子设计学习计划。 4. 训练模型：让 AI 模型“阅读”提供的数据，这个过程称为“训练”，例如模型会反复阅读数据，尝试预测句子中的下一个词。 此外，您还可以使用 Generative AI Studio 快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少。如果您是数据科学家或 ML 开发人员，想要构建和自动化生成 AI 模型，可以从 Model Garden 入手。Model Garden 可让您发现 Google 的基础和第三方开源模型并与之交互，并具有内置的 MLOps 工具来自动化 ML 管道。Generative AI Studio 支持语言、视觉和语音。对于语言，您可以设计一个提示来执行任务和调整语言模型，比如为与您的业务用例相关的任务设计提示，包括代码生成；通过指定指示模型应如何响应的上下文来创建对话；并调整模型，使其更适合您的用例，然后将其部署到端点以获取预测或在提示设计中对其进行测试。设计提示的一种方法是简单地告诉模型您想要什么，提供一个指令，找出和设计最佳输入文本以获得所需响应的过程称为提示设计，这通常涉及大量实验。 开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，将反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事诸如医疗保健这样特定领域的 AI 可能比创建跨领域的全能 AI 更容易，我们更需要特定领域的专家 AI。同时，应让 AI 接触到现实世界的互动，避免复制危险的偏见。

以下是关于用 AI 把图片生成营销视频的相关信息： 生成式人工智能在营销中的应用：DALLE 2 和其他图像生成工具已被用于广告，如亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”；雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌；Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化；美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 判断图片是否为 AI 生成：AI 作画的画质画风偶尔会波动，不像人类画师作品质量大多稳定向上发展，AI 就像皮下雇佣无数画技参差不齐画手的批皮营销号，画质质量胡乱。 制作商业级 AI 视频广告的出图方法：MJ 出图质量稳定，使用门槛低，暂时无其他替代工具。常规操作是登录 Discord 网站，打开 MJ 服务器出图，通过/imagine 命令输入提示词生成图片。若想提高效率，可使用 Autojourney 插件，它是电脑浏览器的一个插件，能批量发送提示词、自动下载图片、自动放大图片、生成提示词等，在浏览器拓展程序中下载安装，激活后将 MJ 出图提示词复制到插件中即可自动批量出图，一次可输入 10 组提示词。

对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者，以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品： 1. 法规研究与解读：使用 Prompt 指令词，如“根据最新修订的《数据安全法》，解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则，并给出具体操作建议”，AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料：例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案，输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】，撰写一份初步法律意见书，论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”，AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索：如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”，AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索：同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读：选择某一份或者若干份文档上传，AI 完成解析，然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时，要注意结构提示，如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。

以下是关于 AI 技术学习的相关内容： 一、AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点 如果您偏向技术研究方向，需要学习以下内容： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，需要掌握以下知识： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 二、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 三、中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。