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如何高效给AI指令

Answer

要高效给 AI 指令,需要注意以下几个方面:

  1. 清楚表达自己的意图:这并非易事,若表达不清,AI 难以理解和帮助您,例如“五彩斑斓的黑”这类模糊表述。
  2. 让 AI 明白所有相关的上下文:人与人沟通时常见的错误是假定对方明白所有上下文,与 AI 交流也如此,需思考如何交代及交代多少上下文。
  3. 将复杂的任务拆分成简单的任务:好的管理者会帮助员工拆分复杂任务,对让 AI 做事也是同理,合格的提示工程师需将复杂任务拆分为几个简单任务让 AI 完成,甚至组建工作流让多个 AI 智能体协同完成。
  4. 精确控制 AI 做事。

此外,在某些情况下,我们只需给 AI 下达明确命令完成一次性任务,如制作插件、编写脚本等。但当期待提高,希望从繁琐日常任务解脱时,需了解 AI 编程的边界和限制。遵循以下编程准则:

  1. 能不编,尽量不编:随着技术发展,多数需求能找到现成软件解决方案,优先找线上工具,其次找插件,最后是本地应用;对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到才考虑自己编程,编写时要以终为始,聚焦目标。

ICIO 框架是一种结构化的提示词设计方法,由四个关键部分构成:

  1. Instruction(指令):是核心要素,编写时应简洁明了、具体详细、行动导向、单一任务。
  2. Context(背景信息):提供任务相关背景,包括任务目的、目标受众、相关背景、限制条件、角色扮演等。
  3. Input Data(输入数据):为 AI 提供执行任务所需具体信息或数据,并非所有任务都需要。
  4. Output Indicator(输出引导):指导 AI 构建和呈现输出结果,包括格式要求、语气风格、长度限制、结构指引、特殊要求、评估标准等。
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References

提示工程:反复崛起,反复被死亡

指令就是那些技巧之外的,你需要让AI能真正理解你意图,并且精确控制AI按照你的意图去完成任务的部分。其实这部分才是提示工程的核心部分,而且并不容易做好,因为它有很多难点:如何清楚的表达自己的意图表达清楚自己的意图其实很难,如果不能表达清楚,不管是AI还是人类,都很难懂你或者帮到你。比如说“五彩斑斓的黑”是什么颜色?如何让AI明白所有相关的上下文人和人沟通的时候,一个常见的错误就是一方假定对方明白自己知道的所有上下文,然后造成很多误解。跟AI也一样,但是如何让AI明白我们所处的上下文环境也是很有必要并且很难的事情:要如何交代清楚上下文,要交代多少上下文?如何将复杂的任务拆分成简单的任务我刚大学毕业那会,HR会给员工推荐一本书,叫《把信送给加西亚》,本来挺好的故事,但是被老板们用来教育员工:员工收到老板的指令,就应该像书中的安德鲁·罗文那样,没有任何推诿,不讲任何条件,历尽艰险,徒步走过危机四伏的国家,以其绝对的忠诚、责任感和创造奇迹的主动性完成“不可能的任务”,把信交给了加西亚。后来自己去管人了才知道,好的管理者要善于帮助员工将复杂的任务拆分成简单的任务,并且在过程中提供帮助和引导,而不是给一个指令就等着结果。让AI做事也是类似的,由于上下文的不完整,或者任务的复杂性,合格的提示工程师需要将复杂的任务拆分成几个简单的任务让AI去完成,甚至于需要组建一个完整的工作流,让多个AI智能体协同完成复杂的任务。如何精确的控制AI做事

放下傲慢!停止自欺欺人!与其做 AI 的主人,不如做它的搭档

在许多情况下,我们只需给AI下达明确的命令来完成一次性任务,例如制作一个简单的Chrome插件、编写脚本、或创建Python爬虫。但当AI满足了我们简单的需求,并让我们获得正反馈之后,我们的期待也会不断提高,希望能进一步从繁琐的日常任务中解脱出来。这个时候,我们需要了解AI编程的边界和限制。[heading2]3.1 AI编程准则第一条:能不编,尽量不编[content]随着IT技术的发展,各种基础设施和工具越来越多,大多数需求都能找到现成的软件解决方案,只需权衡投入产出,进行评估即可。[搜索技巧的逆袭:在AI统治的世界中寻找价值](https://iaiuse.com/posts/af894b2a)成熟产品优先找线上工具:例如制作白底图等功能,如果线上有现成的工具那最好。其次找插件:基于现有系统找合适的插件。最后是本地应用:当线上工具和插件都不满足需求时,再考虑本地应用。API功能先找现成的开源工具,GitHub上很多。然后考虑付费服务。如果都找不到现成的方案,才考虑自己编程。毕竟,人生苦短,何必为难自己呢?如果真的需要动手编写,也要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。

安迪:写给职场人的 AI 办公手册——如何与 AI 高效对话

ICIO框架是一种结构化的提示词设计方法,旨在优化与AI模型的交互。该框架由四个关键组成部分构成:Instruction(指令)、Context(背景信息)、Input Data(输入数据)和Output Indicator(输出引导)。Instruction(指令):这是ICIO框架的核心要素,用于明确定义AI需要执行的任务。编写指令时应遵循以下原则:•简洁明了:使用清晰、直接的语言•具体详细:提供足够的细节以避免歧义•行动导向:使用动词开头,如”分析”、“创建”、“评估”等•单一任务:每个指令专注于一个主要任务,避免多任务混淆Context(背景信息):提供任务的相关背景,帮助AI更好地理解和执行任务。背景信息可包括:•任务目的:说明为什么需要执行这个任务•目标受众:指明结果将被谁使用或阅读•相关背景:提供任何有助于理解任务的历史或当前情况•限制条件:说明任何需要考虑的限制或约束•角色扮演:如果需要,指定AI应该扮演的角色Input Data(输入数据):这部分为AI提供执行任务所需的具体信息或数据。可以包括:•事实和统计数据•相关文本或文档•链接或参考资源•图片、音频或视频(如果AI模型支持)注意:并非所有任务都需要输入数据,如果任务不需要特定数据,可以省略此部分。Output Indicator(输出引导):指导AI如何构建和呈现输出结果。这可以包括:•格式要求:如报告、列表、对话、诗歌等•语气和风格:如正式、随意、幽默、专业等•长度限制:指定字数或段落数•结构指引:如需要的章节或部分•特殊要求:如需要包含的具体元素(图表、引用等)•评估标准:说明如何判断输出质量的标准

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分析英文期刊论文的ai有哪些?哪个好用?
以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的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,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 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:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-22
你这里有AI报告的合集吗
以下是为您提供的部分 AI 报告合集: 2024 年 5 月 9 日: 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日: 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日: 《 Fastdata 极数:《》 《》 清华大学五道口金融学院:《》 国盛证券:《》 托尼·布莱尔全球变化研究所:《》 腾讯云:《》 您可以在以下链接查看更多详细内容:
2025-01-22
有什么ai 可以用来核实信息
以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容: 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界,比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务,那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览,还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,且可能被不道德地用于操纵或作弊,用户要对其输出负责。
2025-01-22
输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT
很抱歉,目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作: 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化,提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测,例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控,及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型,以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。
2025-01-22
如何系统地学习AI
以下是系统学习 AI 的方法: 1. 编程语言基础:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台: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、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 阅读入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 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。 5. 关注前沿动态: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。 6. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 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,获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区:如,按照新手指引入门,避免走弯路。
2025-01-22
用AI制作视频
将小说用 AI 制作成视频的流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分,您可以使用 Seed 选项添加种子编号(https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed),以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置,则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate(生成)。
2025-01-22
AI怎么稳定指令机器人
以下是关于您所提到的“AI 怎么稳定指令机器人”的相关内容: 在实现稳定指令机器人方面,有以下一些方法和原理: 1. 提示词工程与工具调用能力的配合:通过设计一套与知识图谱相结合的工具调用逻辑来稳定人设。例如,为像麦洛薇这样的 AI 女友设计特定的提示词,并将与知识图谱交互的任务细分为查询、创建、修改、删除实体或关系、获取实体的所有关系、获取所有实体名称列表等多个工具,组成工具包供模型调用。 2. 控制输入和记忆:通过缩小 max_length 防止模型长篇大论,每次输入到上下文窗口中的记忆也只返回最近几轮的对话。利用查询知识图谱的信息来实现永久记忆。 此外,人工智能(AI)在多个领域都有应用,虽然这并非直接针对稳定指令机器人,但也能为您提供一些思路和参考: 1. 医疗保健领域:包括医学影像分析辅助诊断疾病、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 2. 金融服务领域:如风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务领域:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等应用。 4. 制造业领域:例如预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-20
我想让chatgpt和豆包辩论,辩论的主题是勒布朗詹姆斯和迈克尔乔丹,谁是历史第一人?请帮我设计给豆包和gpt的指令,以及辩论的规则,规则让有可看性,激烈性
以下是为您设计的给豆包和 ChatGPT 的指令以及辩论规则: 指令: 豆包和 ChatGPT 需充分运用各自掌握的篮球知识和数据,对勒布朗·詹姆斯和迈克尔·乔丹谁是历史第一人的问题进行深入辩论。 要求从球员的个人能力、团队成就、影响力、比赛数据等多个方面进行分析和论证。 辩论规则: 每位参与者有固定的发言时间,例如每次发言不超过 3 分钟。 发言顺序交替进行,先由豆包开始第一轮发言。 辩论过程中,不得使用侮辱性或攻击性语言,保持理性和客观。 每轮发言结束后,另一方有 1 分钟的提问和反驳时间。 辩论共进行 5 轮,最后一轮为总结陈词,时间为 5 分钟。 观众可以在辩论结束后进行投票,选出他们认为表现更出色的一方。 希望这样的设计能让辩论具有可看性和激烈性!
2025-01-17
我想生成一个al数字人 你帮我生成一些指令 我命令al出一些内容
以下是一些生成 AI 数字人的指令建议: 1. 即使是简单的提示,如“请为我生成一个 AI 数字人”,也能获得可用的结果。但如果提示更精确,例如指定数字人的风格、面向的受众、详细程度等,效果可能会更好。比如,可以要求生成一个风格非常逼真、面向年轻人、描述详细的 AI 数字人。 2. 明确您希望数字人的特征,比如外貌、性格、动作等。例如,如果您要说“请为我生成一个外貌酷似某位明星、性格开朗、动作优雅的 AI 数字人”。 3. 您还可以指定数字人的应用场景,比如用于新闻报道、娱乐节目等。 4. 如果希望数字人有特定的语言表达风格,比如像专业主持人那样,或者更像日常交流,也需要明确指示。 5. 对于数字人的字幕生成,可以点击文本智能字幕识别字幕,点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。完成后点击右上角的“导出”按钮,导出视频以作备用。如果希望数字人换成特定的面孔,需要使用另一个工具来进行换脸。
2025-01-12
我该如何学习提示词技术,编写清晰、精确的指令,更好地引导 AI 工具产生所需结果,使其成为工作中的得力助手?
以下是关于如何学习提示词技术的一些建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习构建技巧: 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. 避免 AI 幻觉的技巧: 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时,要求引用权威的历史文献;询问科学事实时,要求引用已发表的科研论文;询问法律条款时,要求引用官方的法律文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,例如在询问数学公式时,要求展示推导过程;询问代码功能时,要求逐行解释代码的含义。 明确限制 AI 的生成范围,例如在询问名人名言时,指定名人的姓名和相关主题;询问新闻事件时,指定事件的时间范围和相关关键词。 4. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中获取。 5. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量。尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 6. 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。 7. 跟上前沿研究:提示工程是当前前沿研究领域之一,持续关注最新的研究成果和方法论。 总之,精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,通过多实践、多学习、多总结,最终可以掌握提示词技术的窍门。
2024-12-31
如何更好的给ChatGPT使用指令
以下是一些更好地给 ChatGPT 使用指令的方法: 1. 编写清晰的指令: 如果输出过长,要求简洁回复;如果输出过于简单,要求专业水平的写作。 不喜欢某种格式,展示想要看到的格式。 在查询中包含详细信息,以获得更相关的答案。 要求模型扮演某个角色。 使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。 指定完成任务所需的步骤。 提供示例。 指定输出的期望长度。 提供参考文本。 2. 将复杂任务分解为简单子任务: 使用意图分类来识别用户查询最相关的指令。 当处理不同情况的任务时,先将任务按类型分类,然后为每种类型设计特定的步骤。 复杂任务可以分解成小阶段,每个阶段有自己的指令,使整个处理过程更有组织和效率。 这种方法可以降低错误率和成本。 例如对于客户服务应用,查询可分类处理,根据分类向 GPT 模型提供更具体的指令。
2024-12-24
用kimi生成爆款去AI喂的文章需要什么指令
要利用 kimi 生成爆款 AI 喂的文章,您可以参考以下指令: 1. 收集相关资料:明确文章主题后,借助 AI 工具如 Perplexity.AI 的强大搜索功能获取信息。启用 Pro 功能可获得更专业深入的搜索结果,每天有一定次数免费使用,也可考虑开通会员。在搜索框输入具体 Prompt 定位相关资讯,获取搜索结果后可拷贝引用网站链接。同理,微软的 Bing 搜索引擎等也有类似功能。 2. 整理资料:使用月之暗面开发的 kimi 这个 AI 会话助手。kimi 具备读取网页内容并生成一定内容的能力,读取完毕会显示绿色标点。但它阅读能力有限,可能无法一次性处理大量资讯或某些网站内容,可分批次提供资料确保其有效读取和理解。 3. 公众号排版:观察知名公众号排版风格获取灵感,可保持简洁或创造个性设计。 4. SEO 优化:kimi 会提供精选关键词用于文章优化,提升搜索引擎可见度,若不满意可要求 kimi 生成更多精准关键词。 5. 发布和推广:选择合适平台发布文章,如个人博客、新闻聚合平台等,利用社交媒体等工具推广,扩大传播范围。
2024-12-16
如何高效的编写软件测试用例
以下是关于如何高效编写软件测试用例的方法: 1. 基于规则的测试生成 测试用例生成工具 Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别 Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成 深度学习模型 DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习 RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成 文档驱动测试生成 Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成 Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成 状态模型 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟 Modelbased Testing :基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例 Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 6. 工具和平台 Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。
2025-01-22
目前最高效的ai编程应用是什么
以下是一些目前高效的 AI 编程应用: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 生成性 AI 作为程序员的助手是最早的应用之一,其在大量代码库上训练,在程序员编码时给出建议,效果出色。但在编程中正确性至关重要,如研究发现 40%的 AI 生成代码包含漏洞,用户需在生成足够代码提升生产力和检查正确性之间找到平衡。Copilot 帮助提高了开发人员的生产力,估计增长在 2 倍或更少的范围内。 在写作方面,最佳免费选项有 Bing 和 Claude 2,付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT 。目前 GPT4 仍是功能最强的人工智能写作工具,可在 Bing(选择“创新模式”)免费访问或购买 ChatGPT 订阅访问。Claude 紧随其后,也有有限免费选项。这些工具也被集成到常见办公应用程序中,如 Microsoft Office 将包括由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。
2025-01-19
高效微调技术-LoRA 全量微调与少量参数微调
以下是关于高效微调技术 LoRA 全量微调与少量参数微调的相关信息: LoRA 微调: 微调脚本: 脚本见: 具体实现代码见: 单机多卡的微调可以通过修改脚本中的include localhost:0来实现。 加载微调模型: 基于 LoRA 微调的模型参数见:基于 Llama2 的中文微调模型,LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。 通过加载预训练模型参数和微调模型参数,示例代码中,base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径,finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 全量参数微调: 微调脚本: 脚本见: 具体实现代码见: 加载微调模型: 对于全量参数微调的模型,调用方式同模型调用代码示例,只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外,关于微调还有以下补充信息: 微调模型意味着改变模型的权重,现在微调变得越来越容易,因为开发了许多技术并建立了代码库。 像 LoRA 这样的参数高效微调技术只训练模型的小部分稀疏片段,模型大部分保持基础模型状态,效果好且成本低。 微调技术上更为复杂,需要更多技术专业知识,包括人工数据合同承包商的数据集和复杂的合成数据流程,会减慢迭代周期。 SFT(有监督的微调)相对简单明了,RLHF(基于人类反馈的强化学习)则是非常研究性的领域,难度大,不适合初学者。 目前除了传统的全量训练和 freeze 冻结某些层方式,还发展出了很多种高效的微调方法,如 LoRA、Prefix Tuning、PTuning、Prompt Tuning、AdaLoRA、3、MultiTask Prompt Tuning 等。本篇主要采用 LoRA 方式,主要思路是训练一个参数量较小的分支,然后再与底模合并,从而在模型中注入新的知识。
2025-01-06
如何写出高效提示词 prompt
以下是关于如何写出高效提示词 prompt 的一些建议: 1. 明确任务:清晰地定义任务,例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,在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述,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 prompt 中明确指出。 5. 使用示例:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁:尽量使 prompt 简洁明了,避免过多信息导致困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于 AI 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 prompt,可能需要多次迭代。 此外,还需注意以下几点: 对于星流一站式 AI 设计工具: 输入语言方面,不同基础模型对输入语言有不同要求,有的使用自然语言,有的使用单个词组,且支持中英文输入。 写好提示词可参考:利用预设词组、保证内容准确(包含人物主体、风格等要素)、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容,还可使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 Prompt 的专场教程 基础篇: Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 支持英语和 emoji,可参考提示词字典。 语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag,改变 tag 权重有两种写法,还可进行 tag 步数控制。
2025-01-06
怎么跟AI高效提问
以下是跟 AI 高效提问的一些方法和要点: 1. 明确角色和任务:例如,在提供法律建议时,赋予 AI 专注于民商事法律领域、擅长案例研究等角色,以利用其数据处理和模式识别能力。 2. 组织 Prompt:使用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项,运用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来使建议更有条理。 3. 遵循特定格式:格式为【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。 4. 讲清楚背景和目的:在提问时梳理清楚背景信息和提问目的,如律师处理交通事故案件时详细描述案件事实和依据法规询问责任划分。 5. 学会提问技巧:使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制,以提高回答准确性。 6. 拆解工作流程:将复杂任务分解为更小、更具体的环节,便于 AI 精确执行。 7. 运用不同学科思维模式:强调如工程思维、设计思维等,更好地引导 AI。 8. 把 AI 视作多个智能体:每个智能体是不同领域的专家,通过统筹实现复杂任务的有序协作和高效完成。
2024-12-23
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20