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自动完善提示词

Answer

以下是关于自动完善提示词的相关信息：

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

优化提示词：通过链式思维等技术，自动改进提示词，提升AI模型回答的质量。功能特点：示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等，显著提高模型的易读性和准确性。实际提升：测试显示，多标签分类准确率提升30%，摘要任务可完全遵循字数要求。亮点：如果提示缺少示例，Claude还会自动生成合成示例，简化提示构建过程。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1857169395036131573](https://x.com/imxiaohu/status/1857169395036131573)4⃣️🤖Context推出基于“上下文引擎”的AI助手Autopilot：核心功能：无缝集成用户工作流，支持计划文档生成、多步数据分析、财务建模和图表创建等任务。人机协作：面对不确定任务时，AI会主动请求指导，支持任务并行处理，提高效率。创新点：在大项目中能“自我复制”生成多个微型代理协作完成复杂任务。🔗[https://xiaohu.ai/p/15526](https://xiaohu.ai/p/15526)5⃣️🎥苹果发布Final Cut Pro 11，新增多项AI功能：功能亮点：磁性遮罩：AI自动识别人和物体，无需绿幕实现抠图。自动生成字幕：语音转字幕，提高效率。智能适配：裁剪视频为适合社交媒体的格式。自动色彩增强：优化画面效果。平滑慢动作：生成额外帧，改善慢动作视频流畅性。语音去噪：消除背景噪音，提升对话清晰度。🔗https://x.com/imxiaohu/status/1856972645528736050

XiaoHu.AI日报

优化提示词：通过链式思维等技术，自动改进提示词，提升AI模型回答的质量。功能特点：示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等，显著提高模型的易读性和准确性。实际提升：测试显示，多标签分类准确率提升30%，摘要任务可完全遵循字数要求。亮点：如果提示缺少示例，Claude还会自动生成合成示例，简化提示构建过程。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1857169395036131573](https://x.com/imxiaohu/status/1857169395036131573)4⃣️🤖Context推出基于“上下文引擎”的AI助手Autopilot：核心功能：无缝集成用户工作流，支持计划文档生成、多步数据分析、财务建模和图表创建等任务。人机协作：面对不确定任务时，AI会主动请求指导，支持任务并行处理，提高效率。创新点：在大项目中能“自我复制”生成多个微型代理协作完成复杂任务。🔗[https://xiaohu.ai/p/15526](https://xiaohu.ai/p/15526)5⃣️🎥苹果发布Final Cut Pro 11，新增多项AI功能：功能亮点：磁性遮罩：AI自动识别人和物体，无需绿幕实现抠图。自动生成字幕：语音转字幕，提高效率。智能适配：裁剪视频为适合社交媒体的格式。自动色彩增强：优化画面效果。平滑慢动作：生成额外帧，改善慢动作视频流畅性。语音去噪：消除背景噪音，提升对话清晰度。🔗https://x.com/imxiaohu/status/1856972645528736050

12、提示词优化 副本

https://github.com/Airjen/OneButtonPrompt自动丰富关键词。https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts动态的提示词https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one一件翻译

Others are asking
提示词怎么用
提示词在现代大型语言模型中具有重要作用，以下是关于提示词使用的相关知识： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：可在领域社区、Github 等资源中研究和学习已有的优秀提示词案例。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，持续优化。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究：持续关注提示工程最新的研究成果和方法论。 在具体的应用场景中，如星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 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（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化方面，启用提示词优化后可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法： 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 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。 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。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，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。 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 在 Stable Diffusion 中： 根据想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号“,”。 一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。 每个词语本身自带的权重可能有所不同，关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。 可以使用括号人工修改提示词的权重。
2025-01-31
怎么学习AI提示词？？
以下是关于学习 AI 提示词的建议： 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，包括其主要分支（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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，您可以根据兴趣选择特定模块，比如一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出作品，在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 6. 学习提示词的构建技巧： 理解提示词的作用，它向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 明确任务目标，用简洁准确的语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示，如输出格式、字数限制等。 7. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中可找到大量案例。 8. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 9. 活用提示工程工具：目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 10. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。
2025-01-31
提示词
以下是关于提示词的相关知识： 艺术字生成：模型选择图片 2.1，输入提示词（可参考案例提示词）。案例提示词如：金色立体书法，“立冬”，字体上覆盖着积雪，雪山背景，冬季场景，冰雪覆盖，枯树点缀，柔和光影，梦幻意境，温暖与寒冷对比，静谧氛围，传统文化，唯美中国风；巨大的春联，金色的书法字体，线条流畅，艺术美感，“万事如意”；巨大的字体，书法字体，线条流畅，艺术美感，“书法”二字突出，沉稳，大气，背景是水墨画；巨大的奶白色字体“柔软”，字体使用毛绒材质，立在厚厚的毛绒面料上，背景是蓝天。原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jTMFYKxsN8dYNZu3VHKBnA 星流一站式 AI 设计工具：在 prompt 输入框中可输入提示词、使用图生图功能辅助创作。提示词用于描绘画面，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。写好提示词要做到内容准确，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。还可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 提示词要素：提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。
2025-01-30
怎么给你提示词
以下是关于如何写提示词（prompt）的相关内容： 在学校通用场景中，有创建课程计划助手、写作素材收集助手、雅思写作助手等，其提示词示例如下： 创建课程计划助手：“我是教{……}的老师，帮我创建一份课程计划” 写作素材收集助手：“提供{指定主题}的结论和数据，帮我提供写作素材” 雅思写作助手：“我希望你作为雅思写作考官，帮我提升英语。我们现在开始，我的第一个问题是……” 编写提示词的方法和技巧包括： 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？” 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。” 个性化：根据用户偏好或特点要求个性化，如“请根据用户对喜剧电影的喜好推荐几部好看的电影。” 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。” 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。” 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。” 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。” 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。” 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。” 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。” 编写提示词的建议： 1. 明确任务：清晰地定义任务，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。 4. 给出具体要求：明确格式或风格等。 5. 使用示例：提供期望结果的示例。 6. 保持简洁：避免过多信息导致困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助模型理解主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查并调整。 希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-29
提示词是什么
提示词（Prompt）是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出。它发挥“提示”模型的作用，设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词能让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。 提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。 在星流一站式 AI 设计工具中，prompt 输入框可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。输入语言方面，不同基础模型有不同要求，支持中英文输入。写好提示词要做到内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等；可调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容；利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容；还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，会注意到提示词是由一些要素组成的。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务。在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。例如，此文本分类提示的上下文可以是作为提示的一部分提供的其他示例，以帮助模型更好地理解任务并引导预期的输出类型。
2025-01-29
AI提示词学习资料
以下是为您整理的关于 AI 提示词的学习资料： 《拘灵遣将|不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事》：指出要从古人总结的智慧中学习写提示词，接受 AI 存在的“不稳定性”，提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在对话中产生，不能期待完美的提示词和答案。 《从零开始：AI 视频制作小白的成长之路📹》：提到提示词有很多坑，如有人花钱学习但仍上手困难。提示词的框架为主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），并举例说明。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》：2023 年 ChatGPT 出现后，提示词成为基本功，沉淀了一些经典框架。作者学习了一段时间 Agent 后，打算看吴恩达的体系课程，推荐吴恩达的 prompt 课程，并分享了相关学习链接。作者还通过练习用 prompt 写白皮书，实际体验中 AI 能帮助完成约 20%的工作。
2025-01-29
可以做一个小红书私信自动回复的ai程序或者智能体吗
在理论上是可以创建一个小红书私信自动回复的 AI 程序或智能体的。但这需要一定的技术知识和开发能力。 首先，您需要确定回复的规则和逻辑，例如根据关键词、常见问题类型等来设定回复内容。 其次，选择适合的技术框架和工具，比如使用自然语言处理（NLP）技术和相关的库。 然后，进行数据收集和预处理，以训练模型能够准确理解和回复私信。 不过，需要注意的是，小红书的使用规则可能对自动回复有一定的限制和要求，您需要确保您的程序或智能体的使用符合其规定。
2025-01-30
Coze + 飞书 + 飞书多维表格：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作？
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
ai能实现自动生成增删改查的后端代码吗？
AI 能够实现自动生成增删改查的后端代码。例如，使用编程工具 Cursor，输入 command+i 唤起 composer，基于用户故事生成代码结构，点击回车。建议使用 claude3.5sonnet 模型，其目前代码生成能力较强。自动生成代码后，需点击 Accept all 才会生效，且最好先阅读输出结果，查看是否理解意图，避免频繁修改。若发现遗漏文件，可让 AI 自行检查并补充。此外，像 Coze 工作流也能在一定程度上辅助生成代码，其代码节点自带 IDE 里的 AI 功能生成代码后，除了直接在节点的试运行功能测试外，还可用「测试代码」功能进行测试。但需要注意的是，生成的代码可能存在不完善之处，需要仔细检查和优化。
2025-01-26
如何搭建一个知识库自动检索的功能
搭建知识库自动检索功能主要包括以下步骤： 1. 文本预处理：去除无关字符、标准化文本（如转换为小写）、分词等，以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示：将预处理后的文本（词或短语）转换为向量，通常通过使用预训练的嵌入模型如 Word2Vec、GloVe、BERT 等完成。 3. 特征提取：对于整个问题句子，应用进一步的特征提取技术，如句子级别的嵌入，或使用深度学习模型（如 BERT）直接提取整个句子的表示，以捕捉句子的上下文信息。 4. 向量优化：在某些情况下，问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化，例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。 在知识库检索阶段： 1. 文档向量化：将知识库转化为一个巨大的向量库。在大模型的检索中，依靠问题在空间中的向量位置，去寻找距离这个向量最近的其他词句，然后完成检索。 2. 配置知识库： 上传文件：在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，根据引导上传相关文档。 建立索引：进入，根据引导创建新的知识库，并选择上传的文件，其他参数保持默认。选择向量存储类型时，如果希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择 ADBPG。 引用知识：完成知识库的创建后，返回进入到创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息，以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 此外，因为利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有大概的了解。RAG 应用可抽象为 5 个过程：文档加载（从多种不同来源加载文档）、文本分割（把 Documents 切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库）、检索（通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）、Output（把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案）。文本加载器则是将用户提供的文本加载到内存中，便于进行后续的处理。
2025-01-26
3d模型自动生成的ai 啊
在 3D 模型生成方面，AI 主要完成了对 3D 模型生成流程的“一步到位”。工作流中的每一个环节几乎都需要一位或一组 3D 美术工程师来完成，而使用 3D 生成模型可以直接完成一个可调整的 3D 粗模，大大提升效率。 以下为一些 AI 生成 3D 模型的工具介绍： 1. 3dfy.ai： 概览：是一家专注于开发先进技术的公司，能将稀疏数据转化为逼真的三维世界，领导团队由计算成像领域资深专家组成。 使用场景：数字 3D 互动体验流行度提升，但受 3D 内容可用性限制，其技术能利用稀疏数据自动创建高质量 3D 模型。 目标用户：数字内容创作者和艺术家、游戏开发者和动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业、建筑和工程领域。 应用案例：暂未提及。 2. xiaohu.ai 相关 3D 信息： MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染，支持中英文提示，兼容多个行业应用。 Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术。 Skybox AI 0.9 版本更新：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。 扫描物体生成 3D 模型：使用 APP 扫描物体，完成 3D 全貌捕获，创建 AR QR 码，展示物体于任何地点，在苹果新品官网展示中有应用。
2025-01-23
有什么应用可以通过每天录一段口水话的语音，然后自动整理为日记
目前尚未有专门针对每天录制一段口水话语音就能自动整理为日记的应用。但一些语音转文字的应用，如讯飞语记、百度语音助手等，结合一些笔记类应用，如印象笔记、有道云笔记等，可能在一定程度上帮助您实现类似的功能。您可以先将语音转换为文字，然后再手动整理到笔记应用中形成日记。
2025-01-23
负责动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划，请帮我完善一下
对于动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划，以下是一些完善的建议： 首先，进行全面的现状评估。包括对现有生产流程、设备设施、信息化系统等方面的详细调研，明确当前存在的问题和瓶颈。 其次，制定明确的转型目标。例如，提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强供应链的灵活性等，并且将这些目标进行量化和细化。 然后，规划技术架构。确定所需的数字化技术，如工业物联网、大数据分析、人工智能、云计算等，并设计它们之间的集成方案。 接着，优化生产流程。通过数字化手段对生产流程进行重新设计和优化，消除不必要的环节，提高生产的流畅性和效率。 再者，加强人才培养。培养具备数字化思维和技能的员工队伍，包括技术人员和管理人员。 最后，建立有效的评估和持续改进机制。定期对转型效果进行评估，根据评估结果调整策略和措施，以确保转型的持续推进和目标的实现。 希望以上建议能对您有所帮助。
2025-01-17
开发功能完善的 Agent
开发功能完善的 Agent 可以参考以下内容： 1. 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：分步构建和测试 Agent 功能，在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系，详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 完善：全面评估并优化 Agent 效果，整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点，通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 2. 一些 Agent 构建平台包括： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，提供环境感知和记忆功能，在高频工作场景表现出色。
2025-01-07
完善程序实现格式化输出a,b,c=‘唐代’，‘将近酒’，‘李白’ print(' '.fomat(a,b,c)）
您提供的程序存在一些错误。正确的实现方式应该是： ```python a = '唐代' b = '将近酒' c = '李白' print ``` 这样就可以实现格式化输出这三个变量的值了。
2024-12-09
完善数字经济的发展路径
以下是关于完善数字经济发展路径的相关内容： 在过去的十年中，数字技术已经改变了经济和社会，影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这种转变的中心，数据驱动的创新将为联盟公民和经济带来巨大利益，例如改善和个性化医疗、提供新的移动性，并有助于 2019 年 12 月 11 日委员会关于欧洲绿色协议的沟通。为了使数据驱动的经济对所有联盟公民具有包容性，必须特别关注减少数字鸿沟，促进妇女参与数据经济，并培养技术领域的前沿欧洲专业知识。数据经济的构建方式应使企业，特别是委员会建议 2003/361/EC 中定义的微型、小型和中型企业（SMEs）以及初创企业能够蓬勃发展，确保数据访问的中立性、数据的可移植性和互操作性，并避免锁定效应。在 2020 年 2 月 19 日关于欧洲数据战略（“欧洲数据战略”）的沟通中，委员会描述了一个共同的欧洲数据空间的愿景，即一个内部数据市场，在符合适用法律的情况下，数据可以不受其在联盟中的物理存储位置的影响而被使用，这尤其可能对人工智能技术的快速发展至关重要。 数据是数字经济的核心组成部分，也是确保绿色和数字转型的重要资源。近年来，人类和机器生成的数据量呈指数级增长。然而，大多数数据未被使用，或者其价值集中在相对较少的大型公司手中。低信任度、相互冲突的经济激励和技术障碍阻碍了数据驱动创新潜力的充分实现。因此，通过为数据的再利用提供机会，并消除符合欧洲规则和充分尊重欧洲价值观的欧洲数据经济发展的障碍，以及按照减少数字鸿沟的使命，使每个人都受益，从而释放这种潜力至关重要。 这些发展需要在联盟中建立一个强大且更一致的数据保护框架，并得到强有力的执行，鉴于建立信任对于数字经济在整个内部市场发展的重要性。自然人应该对自己的个人数据有控制权。应加强自然人、经济运营商和公共当局的法律和实际确定性。
2024-11-19
如何系统的学习ai相关知识，并达到完善输出的水准
以下是系统学习 AI 相关知识并达到完善输出水准的建议： 一、基础知识学习 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 了解基本概念：熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。可以阅读相关的入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、学习资源与途径 1. 在线课程：在「」中，有一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity），按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 2. 关注权威媒体和学者：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 三、实践与应用 1. 参与实践项目：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。 2. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用的第一手体验。 3. 特定模块深入学习：根据自己的兴趣选择 AI 领域的特定模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧：提示词上手容易且很有用，要熟练掌握。 四、持续学习与分享 1. 持续学习：不断吸收新知识，更新自己的知识体系。 2. 分享交流：在知识库分享自己实践后的作品和经验，与他人交流学习。 总之，要全面系统地学习 AI 知识和技能，需要从多个方面入手，不断实践和探索。
2024-11-08