提示词的本质是什么

DeepSeek R1 与 ChatGPT 有本质上的不同。DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理（Reasoning）模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量，这种“自问自答”是模拟人类的深度思考。 而多数其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 此外，DeepSeek R1 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。它在美国 App Store 夺冠，超越 OpenAI 的 ChatGPT，成为开源 AI 领域的领军者。其 R1 模型以仅 27 分之一的成本实现卓越表现，创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现，或将引领 AGI 的新方向。

大语言模型幻觉的本质主要包括以下方面： 1. 大语言模型的底层原理是基于数学概率的文字预测，类似于文字接龙，这导致其存在幻觉问题，会在没有答案的情况下提供虚假信息，提供过时或通用的信息，从可信度低非权威来源的资料中提供结果等。 2. 样本存在错误，即如果大语言模型学习的“教材”中有错误，那么它也容易给出错误的回答。 3. 大语言模型技术的本质导致其输出结果具有不可预测性，且静态的训练数据导致其掌握的知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息。 4. 大语言模型通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。

射频识别（RFID）技术是一种物品标识和自动识别的无线通信技术，无需与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成。 其基本原理是：读卡器发射特定频率的无线电波，当电子标签进入有效工作区域时，产生感应电流，从而获得能量被激活，并向读卡器发送自身编码等信息，读卡器接收并解码后，将信息传送给后台系统进行处理。 常见应用包括：乘坐火车时的身份证检票，物流领域的货物追踪管理，图书馆的图书借还管理，超市的商品结算等。 在利用射频识别技术开展实践时，能够了解物与物之间近距离通信的过程。例如在物流中，货物上的电子标签与读卡器之间通过无线电波进行信息交互，实现对货物的实时监控和管理。 RFID 系统的工作流程大致为：读卡器发射无线电波，激活电子标签，电子标签向读卡器发送信息，读卡器接收并解码信息后传送给后台系统。

以下是关于本站 AI 提示词使用的详细介绍： 1. 提示词的定义和作用： 提示词用于描绘您想要的画面。 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。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以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，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。 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。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：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。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 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）。 3. 提示词相关资源： 提示词模板的相关网站，如 Majinai： 。 希望以上内容对您有所帮助，祝您使用愉快！

以下是关于文案提示词写作的一些要点和方法： 1. 基本语法：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、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的其次，最后是描述细节的。大致顺序为：（画面质量提示词）、（画面主题内容）（风格）、（相关艺术家）、（其他细节）。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。 2. 关键词特异性：关键词最好具有特异性，避免使用过于泛化和抽象的词汇，措辞应尽量具体清晰，减少解释空间。 3. 权重调整：可以使用括号人工修改提示词的权重，例如“”将权重减少为原先的 25%。 4. 编写建议： 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。 提供上下文：若任务需特定背景知识，应提供足够信息。 使用清晰语言：简单、清晰描述，避免模糊歧义词汇。 给出具体要求：如有格式或风格要求，应明确指出。 使用示例：有特定期望结果时可提供示例。 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 使用关键词和标签：帮助模型理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 希望这些内容能帮助您写好文案提示词。

以下是为您提供的提示词学习材料： 一、关于提示词的一般理解 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。它发挥着“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需求并给出符合预期的结果。示例包括直接提问型、策略建议型、翻译型、算数型、概念解释型等。 二、系统学习 Stable Diffusion 提示词的步骤 1. 学习基本概念 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 三、Claude 3.7 核心提示词相关资源 Anthropic 定期对外更新 Claude AI 的核心系统提示词，为广大提示工程师提供了宝贵的学习资料。您可以在以下链接中找到更多相关内容： 1. 中找到他们往期开源的更多系统提示词，涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 2. Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说：https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A 3. Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》：https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 4. 往期 Claude AI 核心系统提示词：https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts 5. Claude 官方用户手册 提示工程指南：https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview 6. Claude 官方提示库：https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library

以下是关于提示词反推的相关内容： 一、第二十一期港风胶片 1. 活动介绍 墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型，具有文艺复兴、唯美胶片复古的风格。 lora 模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. 教程 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo。上一期活动链接：。胶片 lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 二、【SD】真人转二次元 1. 相比于文生图，图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口，因此，我们还可以通过图片来给与 AI 创作的灵感。 2. 随便照一张照片，直接拖入进来。 3. 在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP 是可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 是可以反推出关键词组。 示例：上面的那一张图，通过两种反推方式得到的提示词分别为： CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。（一个小男孩坐在长凳上，旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车，亚当·雷克斯，详细的产品照片，一张库存照片，莱科艺术，） DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。（鞋子，独奏，帽子，橙色背景，黄色背景，微笑，袜子，黑发，坐着，运动鞋） 4. 两种方式生成的提示词都有些瑕疵，需要手动补充提示词的信息。写好提示词之后，调整宽度和高度，让红框刚好匹配图片。接下来，最重要的是提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 三、ComfyUI 图片提示词反推 1. 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成，可以和 flux 模型配合生成图片。建议使用量化版本的模型（int4 结尾），可以节省显存。 2. ComfyUIMiniCPMPlus 安装方法 进入 ComfyUI 自定义节点目录。 克隆此仓库。 重启 ComfyUI。 3. 网盘：https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca 。下载后放入 ComfyUI 的 models 文件夹下 MiniCPM 文件夹中，没有就新建一个。

以下是关于如何学会写高质量提示词的相关内容： 1. 提示词的基本概念： 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），且支持中英文输入。 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。 2. 写好提示词的方法： 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，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，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 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，也可对已有的提示词权重进行编辑。 利用辅助功能，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可清空提示词框，会员加速能加速图像生图速度，提升效率。 小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 3. 优化和润色提示词的方法： 明确具体的描述，使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。 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。 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。 优化关键词组合，尝试不同的关键词搭配和语序。 增加约束条件，如分辨率、比例等，避免 AI 产生意料之外的输出。 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。 参考优秀案例，研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化，通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 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。同时，要了解大模型的特性，具备清晰表述自己需求和任务的能力，才能用好这个工具。

以下是关于教学的 AI 提示词的相关内容： 遵循最简化原则： 1. 内容长度限制：确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。 2. 内容类型限制：避免生成不恰当或不相关内容，可通过预设过滤规则实现。 3. 逻辑和一致性限制：增强模型理解和处理逻辑关系的能力。 4. 风格和语调限制：使模型输出符合特定写作风格或语调。 未遵循最简原则的情况： 1. “理解中文语义”这类描述无意义，因这是大模型基础设定。 2. “评估和打分文本质量”目标已包含打分任务，无需再提。 3. “提供文本改进建议”在目标中重复出现。 4. Markdown 格式错误，如“Profile:Goals:”结构错误，应将 Goals 放到 Role 层级下。 5. Initialization 部分可细化，如“明白以上要求后请回复：‘请提供需要打分的提示词：’”，更清晰指代用户下一句回复信息。 此外，写 Prompt 应先分析达成任务所需模块，且模块并非一成不变，需根据任务增减。同时注意： 1. 不需要包含作者信息，如 author、version 等。 2. 避免分类错误，如将输出错误分类到 Goals 目标，像“提供改进建议,以及改进原因”与“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分,10 分为满分”目标相似易造成困惑，应放到达成目标后的输出模块。 3. 注意拼写正确，如 Constrains 应拼写为 Constraints，限制条件要清晰且可被大模型执行。 以下是一些提示词模板的相关网站： 1. Majinai： 2. 词图： 3. Black Lily： 4. Danbooru 标签超市： 5. 魔咒百科词典： 6. AI 词汇加速器： 7. NovelAI 魔导书： 8. 鳖哲法典： 9. Danbooru tag： 10. AIBooru：