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如何向chatgpt写一个优秀的关于论文修改的提示词

Answer

以下是一些关于向 ChatGPT 写优秀的论文修改提示词的建议:

  1. 利用 ChatGPT 的对抗性演练生成提示词:
    • 对指定文章进行改写。
    • 对改写后的版本进行原创性检验。
    • 根据检验结果,指导 ChatGPT 进一步优化。
    • 重复上述过程,直至满足高度原创的标准。
    • 采用逆向工程的方法,梳理 ChatGPT 的改写策略。
    • 整合这些策略,形成一套提高文章原创性的高效提示词。
  2. 对于文章修改的具体步骤:
    • 先使用 ChatGPT 对一段文字进行改写。
    • 对改写后的文字进行原创性检测。
    • 把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色,让其继续改写。
    • 不断重复上述步骤,让 ChatGPT 多次对文章进行二创。
    • 让 ChatGPT 自己总结提示词。
    • 整理 ChatGPT 返回结果,形成文字二次创作的通用提示词。
  3. 对于 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示,需要注意:
    • 不改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物,保持原始提示词的意图,优先考虑质量。
    • 不创建任何具有冒犯性的图像。
    • 对于传统上存在偏见的场景,确保指定关键特征,如性别和种族,且方式无偏见。
    • 对于包含特定人物或名人的名字、暗示或参考的描述,进行谨慎的修改,用通用描述替代,不泄露其身份信息,除非是性别和体格。
    • 对于提到的创意专业人士或工作室,用对其风格的描述替代名称,或在未知时删除该参考。
    • 提示词必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标,并推断出能生成满意图像的内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Prompt逆向工程:让ChatGPT模仿任何作家,完美续写红楼梦

通过ChatGPT的对抗性演练,我们成功地生成了一批增强文章原创性的元提示词。这里有一点需要大家明白:检测原创度的大多是机器。因此,尽管经过提示词改写的文章对人来说看起来很相似,只要它避免了机器检测的关键点,就仍然可能被视为高度原创的。因此,不要仅凭肉眼判断其改写效果。再者,利用相同的提示词对文章多次改写,或者从这些元提示词中挑选部分进行深入改写,都是有效提升文章质量的策略。总结这篇文章的核心是探讨如何利用ChatGPT的对抗性演练,通过逆向提示词技巧,生成更优的提示词。为了详细阐述,我提供了一个实验过程,分为以下六个步骤:1.利用ChatGPT对指定文章进行改写。2.对改写后的版本进行原创性的检验。3.根据检验结果,指导ChatGPT进行进一步优化。4.重复上述过程,直至满足高度原创的标准。5.采用逆向工程的方法,梳理ChatGPT的改写策略。6.整合这些策略,形成一套提高文章原创性的高效提示词。虽然文中提供了具体的实验例子,但其目的是为了详细展示逆向提示词的生成步骤。请大家不要过于聚焦于例子中的具体提示词。如果你希望获得更为精准的定制二创提示词,可以按照这个方法,针对不同的文体和风格进行提取和调整。我的真正希望是,大家能够充分理解和掌握逆向工程的精髓,以此利用ChatGPT更加高效地应对工作和生活的挑战。文章风格的逆向工程是个好东西。逆向工程指的是通过分析和检查一个现有产品或系统,试图了解它是如何设计和制造出来的过程。

Prompt逆向工程:让ChatGPT模仿任何作家,完美续写红楼梦

其中第一步是各大自媒体平台通过搜索引擎或自己的文章库获取检测文章原创型的素材,技术难度在于文章分段和关键词搜索,在此不做探讨。我们今天主要研究如何提高文章原创度,所以直接拿一篇原文进行二创,执行步骤2即可。接下来,我将展示如何利用ChatGPT对文章进行多次二创和多次原创度检测,通过多次对抗演练,进化ChatGPT的创作能力,最后再根据这个过程提炼出深度二创的提示词。步骤1:使用ChatGPT先对一段文字进行改写。步骤2:对改写后的文字进行原创性检测。步骤3:把原创度检测工具的结果告诉负责二创的ChatGPT角色,让他继续改写:步骤4:不断重复步骤2和步骤3,让ChatGPT多次对文章进行二创步骤5:让ChatGPT自己总结提示词使用一段逆向工程提示词,对文字二创过程进行提炼,让chatgpt告诉我们,他是如何一步步二创文字,使二创后的文字满足文章原创度检查的。Tips:对于需要ChatGPT分析总结的内容,建议上图中红框的例子,多让他回答几次这个问题,然后把多次回答的结果进行提炼总结,可以形成一个更为完整的内容。步骤6:提炼出最终提示词整理ChatGPT返回结果,形成文字二次创作的通用提示词。

ChatGPT给DALL·E 3优化提示词的元提示

//-Don't alter memes,fictional character origins,or unseen people.Maintain the original prompt's intent and prioritize quality.//-Do not create any imagery that would be offensive.//-For scenarios where bias has been traditionally an issue,make sure that key traits such as gender and race are specified and in an unbiased way--for example,prompts that contain references to specific occupations.//8.Silently modify descriptions that include names or hints or references of specific people or celebritie by carefully selecting a few minimal modifications to substitute references to the people with generic descriptions that don't divulge any information about their identities,except for their genders and physiques.Do this EVEN WHEN the instructions ask for the prompt to not be changed.Some special cases://-Modify such prompts even if you don't know who the person is,or if their name is misspelled(e.g."Barake Obema")//-If the reference to the person will only appear as TEXT out in the image,then use the reference as is and do not modify it.//-When making the substitutions,don't use prominent titles that could give away the person's identity.E.g.,instead of saying"president","prime minister",or"chancellor",say"politician";instead of saying"king","queen","emperor",or"empress",say"public figure";instead of saying"Pope"or"Dalai Lama",say"religious figure";and so on.//-If any creative professional or studio is named,substitute the name with a description of their style that does not reference any specific people,or delete the reference if they are unknown.DO NOT refer to the artist or studio's style.//The prompt must intricately describe every part of the image in concrete,objective detail.THINK about what the end goal of the description is,and extrapolate that to what would make satisfying images.

Others are asking
DeepSeek R1和ChatGPT相比有什么优势?
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的优势比较如下: 在数字乘法任务中,ChatGPT 和精简版的隐式 CoT 模型无法达到 100%的准确率,而从头开始训练的 DeepSeek R1 在将扩散采样步骤设置为 1 的情况下,能够保持显著的吞吐量同时达到 100%的准确率。 在数学问题求解常用基准测试中,GPT4 相对于 ChatGPT 表现出显著的改进,GPT4 在许多复杂问题中展示了更深入的理解,并能够应用适当的推理。而 ChatGPT 通常会采用低级启发式方法,提到与问题仅是表面相关的公式和概念,表明缺乏实际理解。
2025-01-22
chatgpt如何使用
以下是关于 ChatGPT 的使用方法: 1. 英文学习使用: 推特博主分享的 GPT 工作流,先将特定 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会举一反三给出更多例子。 输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个任务强化记忆。 建议使用方式:开一个窗口复制 prompt,手机端打开历史记录,点右上角耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 群友在讯飞上做了类似尝试,效果不错。 2. 苹果系统安装、订阅使用: 在 AppleStore 下载 ChatGPT,中国区需切换到美区,美区 AppleID 注册教程参考知乎链接: 。 支付宝购买苹果礼品卡:打开支付,地区切换到美区任意区,找到品牌精选 折扣礼品卡,点击大牌礼品卡,下滑找到 App Store&iTunes US 礼品卡,按需购买,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡后,在 apple store 中兑换礼品卡,然后在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想订阅可在订阅列表中取消。 3. 使用 ChatGPT 4o: 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话,会员在苹果或安卓手机购买的,电脑上能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音即可体验流畅的语音对话。
2025-01-22
chatgpt现在进化到什么地步了
ChatGPT 目前的发展情况如下: 早期 OpenAI 推出 ChatGPT 时称其为一种模型,后来在帮助页面中又称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 GPT4 于 2022 年 8 月完成训练,是 OpenAI 的旗舰项目,特别强调指令遵循能力,但存在可靠性问题,还不是最终的进化完成体,不过综合能力优秀。 开发过程中,研究人员将指令型数据和聊天数据混合,希望创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型,结果表明 chat 模型使用更简单,能更好地了解并处理自身潜在局限性,展现出更连贯的特征和更稳定的行为。 ChatGPT 的出现标志着聊天机器人技术的巨大进步,为人机交互带来了更加自然、智能的体验。它的“Generative”是通过结合上文计算下一个字的概率生成内容,“Pretrained”是基于海量的预训练数据集学习知识。
2025-01-20
我有一段chatgpt提示词,我要如何应用它
以下是关于如何应用 ChatGPT 提示词的一些方法: 1. 对于“Prompt 逆向工程:让 ChatGPT 模仿任何作家,完美续写红楼梦”的提示词,您可以按照以下步骤应用: 对给定的文本进行分析,提炼其语气、写作风格、用词、句式等写作要素。 生成逆向提示词,并将其发送给 ChatGPT,让其以任意主题写出与给定文本风格类似的文章。 可将生成的提示词应用于如编写大学新生代表的演讲稿等文本创作场景。 2. 对于“📘英文学习老师口语听力阅读一体化练习”的提示词,应用方式如下: 先将整段提示词喂给 ChatGPT(建议开一个新的对话专门用来学习英文)。 然后,当您输入英文和中文表达时,ChatGPT 会返回更地道的表达,并对俚语部分加粗,同时针对您发送的话题举一反三,结合欧美流行内容给出更多例子。 输入“Hey GPT,run the end of day task.”,ChatGPT 会输出今天的对话回顾,并建议 3 个推荐的任务,以强化记忆。 建议开一个窗口复制提示词,在手机端打开历史记录,点右上角的耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 3. 对于“ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示”的提示词,应用时需注意: ChatGPT 会基于给定的图像描述使用 DALL·E 3 创建图像,并以纯文本形式总结用于生成图像的提示。 遵循相关政策,如翻译非英文描述、不创建超过 4 个图像、不创作特定人物形象等。 在生成字幕时,用三个形容词代替艺术家名字,包括相关艺术运动或时代,并提及主要媒体。 总是在标题开头提到图像类型,使人物形象描述多样化。
2025-01-18
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
不同厂家的AI产品是底层算法不一样吗?比如ChatGPT和豆包
不同厂家的 AI 产品底层算法通常是不一样的。 以常见的 ChatGPT 和豆包为例,ChatGPT 是由 OpenAI 开发的,其底层算法具有独特的特点和优势。而豆包是由字节跳动开发的,也有其自身的算法设计和优化。 在当前的 AI 领域,大多数 AI 应用程序都由大型语言模型(LLMs)驱动,其中只有几个基础模型,由少数几个组织创建。例如 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4,Google 有 Bard 等。 从相关的访问量数据来看,不同的 AI 产品在市场上的表现也有所不同。比如在某些月份,ChatGPT 的访问量较高,而豆包的访问量也在不断变化。但这并不能直接反映其底层算法的差异,只是从侧面反映了它们在用户中的受欢迎程度和使用情况。
2025-01-17
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
1.AI搜索的prompt怎么写 2.AI搜论文的prompt怎么写比较好
以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导: 对于 AI 搜索的 prompt 写作: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:若可能,在 prompt 中插入相关图片参考,以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免意外输出,添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 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,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作,您可以参考以下要点: 1. 设定角色为资深学术研究者,明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字,包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式,如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作,先概述规定内容,然后解读具体内容,最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战,增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例,提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语,确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构,标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念;第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失;第二部分以案例引入;第三部分对案例进一步分析;第四部分给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之,编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-22
请问有没有可以读学术论文的AI
以下是一些可以辅助阅读学术论文的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能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。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见,可以考虑以下工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见和帮助。 在 2023 年 12 月 28 日的历史更新中,在“激发学习动力”板块新增了“Connected Papers”网站,可通过可视化图表浏览学术论文。在中国 AI 网站中新增了“彩云小梦”,是一个帮您续写故事的 AI 产品。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-20
概括论文主要内容
以下是对这三篇论文的主要内容概括: 《20240301:1bit LLMs》 作者:Shuming Ma 等 核心观点:提出新的 1bit LLM 变体 BitNet b1.58,在保持与全精度 Transformer LLM 相同性能的同时,显著降低延迟、内存、吞吐量和能源消耗。 亮点:定义新的训练高性能且成本效益的 LLM 的缩放法则和方法,开启为 1bit LLMs 设计特定硬件的新计算范式。 核心贡献:在 3B 模型大小时,与 FP16 LLM 基线在困惑度和端任务性能方面匹配,同时在内存、延迟和能源消耗方面有显著提升。 动机:解决随着 LLMs 规模和能力快速增长带来的部署挑战和环境经济影响。 《20240227:ScreenAI》 作者:Gilles Baechler 等 核心观点:介绍专门用于理解和处理用户界面和信息图表的视图语言模型 ScreenAI。 亮点:通过结合 PaLI 架构和 pix2struct 的灵活拼贴策略,以及在独特的数据集混合上进行训练,实现了在 UI 和信息图表理解任务上的新最佳性能。 核心贡献:在只有 50 亿参数的情况下,在多个基于 UI 和信息图表的任务上取得新的最佳性能,在其他任务上也表现出色。 动机:解决 UI 和信息图表的复杂性,应对其对单一模型理解、推理和交互提出的挑战。 《20240305:Claude 3》 作者:Anthropic 核心观点:介绍 Anthropic 开发的 Claude 3 模型家族,包括 Opus、Sonnet 和 Haiku,在多模态输入、推理、数学和编码方面表现出色,并分析了安全性和社会影响。 亮点:在多个基准测试中取得最先进的结果,非英语语言流畅度提高,适合全球受众;Claude 3 Opus 在推理、数学和编码方面设定新标准,Haiku 是最快速且成本最低的模型,具备视觉能力。 核心贡献:通过多模态输入能力和工具使用提供丰富上下文和扩展用例。 动机:致力于开发安全、负责任的 AI 系统,支持企业自动化任务、生成收入、进行复杂的财务预测和加速研发。
2025-01-19
关于ai的最早的论文文献
以下是关于 AI 最早的一些论文文献相关信息: 《报告:GPT4 通用人工智能的火花》:文中提到智能是一个多方面而难以捉摸的概念,1994 年一组心理学家对其进行了定义。现代 AI 研究的创始人在早期著作中提出了理解智能的宏伟目标,几十年来 AI 研究人员不断追求智能原则。“通用人工智能”(AGI)一词在 2000 年代初流行起来。 《游戏中的生成式 AI 革命》:介绍了生成式 AI 是一种机器学习类别,能根据用户提示生成新内容。AI 在游戏中并非新鲜事物,但早期游戏中的计算机对手只是简单脚本程序,如今因计算能力提升可构建大型神经网络。 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》:包括了对 AI 大模型原理的解释,如相关技术名词,如监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等,还提到了技术里程碑,如 2017 年 6 月谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文。
2025-01-16
写论文的ai网站
以下是一些用于写论文的 AI 网站和工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能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,助力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:检测潜在抄袭问题。 此外,还有一些 AI 文章排版工具: 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:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 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。 5. Wordtune:AI 写作助手,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 较受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-01-14
如何获取视频反向提示词
以下是获取视频反向提示词的一些方法: 1. 在 Stable Diffusion 中,Embedding 相当于提示词打包功能,可将大量固定不变且文本量较大的负向提示词汇总到一个文件里。常见的负向起手式能排除一些低质量、坏手、姿态错误等情况。若不想使提示词复杂,可使用打包好的负向提示词 Embedding,达到一词顶一百词的效果。例如 EasyNegative,官方推荐其搭配二次元模型使用。 2. 对于某些视频生成工具,如云端 Comfyui 出图结合 AI 视频软件的方法: 打开相关工作流链接,如 https://www.esheep.com/app/5977 ,注册或登录。 步骤 1:红色框选择生成图片的大模型,绿色框添加提示词,蓝色框填写反向提示词。 步骤 2:红色框设置大小确保是 16:9 的比例,绿色框修改参数,不理解时可保持默认。 步骤 3:红色框上传深度图。 步骤 4:点击立即生成,在生成历史中下载图片。
2025-01-23
我该如何使用AI提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 什么是提示词: 提示词用于描绘您想要的画面。 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,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,提示词内容应准确,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,也可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. 编写提示词的建议: 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,在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求:明确格式或风格要求。 使用示例:如有特定期望结果,提供示例。 保持简洁:简洁明了,避免过多信息。 使用关键词和标签:帮助 AI 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。 4. 对 AI 的认识: 基于 AI“似人”的一面,要接受其存在的“不稳定性”,可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行,需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-01-22
mj提示词
以下是关于 MJ 提示词的相关内容: 1. MidJourney 图片生成大师能够根据您的故事内容创作出全面的分镜提示词,包括分镜描述、人物描述、环境描述、氛围描述、灯光描述、色彩描述、构图描述、风格描述等。还会考虑您所使用的相机类型、摄影风格和镜头位置,您分享故事内容和具体需求即可获得专业服务。 2. 在提示词中,文本前置、后置等效果相近,过长的文本难以控制文本出现的位置,建议只要求 AI 生成部分主要文本内容,自行嵌字仍是当前最佳方法。加入引号“”包裹文本能达到 MJ 生成文字的效果,不必要特殊说明“生成一段文本......”等内容。MJ 能够自行判断文本应当存在的位置,会将文本安排在符合逻辑的位置上。后续有机会可进一步测试【局部重绘】能否控制文本在规定位置出现。总结来说,MJ 进行文本输出任务,提示词没有特别固定的语法结构,只需要认识其文本生成的能力范围和使用场景,即可高效应用 V6 模型生成有趣画面内容。 3. 让 Claude 出 MJ 提示词的提示词结构是:让大模型告诉你如何出 MJ 提示词效果会更好+让大模型出提示词+加上一些要求。先让大模型告诉你如何出 MJ 提示词效果会更好,因为大模型输出的过程也是思考的过程,所以对大模型循循善诱效果更好。对于有名的产品,如奔驰 E300L,每个出图的提示词都需包含“奔驰 E300L”。再加上一些要求,比如参数“ar 16:9”是要求 MJ 生成比例图片 16:9 的宽频图片,“q 2”是画面质量最高的参数。出 MJ 提示词还有更方便好用的办法,就是使用 chatgpt 里面的 gpts,如“Mid Journey V6 Prompt Creator”。可以理解为:chatgpt 是手机安卓系统,gpts 就是手机里的 app,不同的 gpts 能实现不同的功能,有的能绘画,有的能帮您总结文献,有的能生成更专业的 MJ 提示词。
2025-01-22
推荐3个ai 提示词工具
以下为您推荐 3 个 AI 提示词工具: 1. OpenPromptStudio:这是一款帮助撰写 MJ 和 SD 提示词的工具,支持将大段的 Prompt 提示词翻译成单词块、可拖拽单词块调整顺序、点击隐藏单词块使其在大段 Prompt 中消失、点击空白处新建单词块、提示词词典连接个人 Notion 数据库。整体交互设计出色,准确洞察了大家写提示词时的痛点。访问地址:https://moonvy.com/apps/ops/ 。 2. Majinai: 。 3. 词图: 。
2025-01-22
ai视频提示词
以下是关于 AI 视频提示词的相关知识: 在制作 AI 视频时,提示词非常关键。对于小白来说,思路清晰很重要。比如,描述一个场景时,应明确主体(什么东西)、动作(干啥了)、场景和镜头(怎么拍)。例如:“一个中年妇女辅导 12 岁的女儿作业,女孩看着妇女,妇女挠挠头,表情沉重。然后拿出手机对着桌子上的书拍照,然后放下手机,跟小姑娘说话,表情舒缓,欣慰,温柔。侧面镜头,镜头环绕到正面”。 同时要注意提示词的准确性,避免使用不确切的描述,如“一个女生备考,用纳米 AI 定制模拟专题练习,最后成功上岸”,AI 可能不理解其中的“备考”“纳米 AI 搜索”“专题练习”“上岸”等词汇,应改为更合理的描述。 提示词在文生视频、图生视频和角色生视频中广泛使用。准确的提示词能让 PixVerse 更容易生成您想要的视频,减少试错成本。在 AI 视频生成中,提示词指的是用于指导或引导 AI 模型生成特定视频内容的描述性文本或指令,您需要在提示词中描述想要生成的视频画面,一般包含描述性文字、指令参数、情感氛围、参考风格等方面。 另外,推荐使用英文输入提示词,因为 PixVerse 对英文的理解能力最佳,效果最好。但如果您对英文不熟悉,也可以使用自己的语言,PixVerse 的模型可以处理任何语言输入。
2025-01-21
runway 提示词
以下是关于 Runway 提示词的相关内容: 相机运动类型: 1. 静态拍摄:镜头保持固定。 2. 平移:摄像机水平移动(向左或向右)。 3. 倾斜:摄像机垂直移动(向上或向下)。 4. 滑轨:摄影机向或远离拍摄对象移动。 5. 跟踪拍摄:摄像机跟踪拍摄对象。 6. 起重机/摇臂拍摄:使用起重机或摇臂移动摄像机。 7. 斯坦尼康拍摄:使用了斯坦尼康稳定器的平稳跟拍。 8. 手持式:摄像机以自然的手持方式移动。 9. 变焦:相机放大或缩小。 10. 鞭状平移:摄像机快速平移,产生模糊效果。 11. 焦点变化:相机在不同主体之间移动焦距。 12. 荷兰角:摄像机向一侧倾斜。 13. 弧形拍摄:摄像机围绕拍摄对象做圆周运动。 提示结构: 1. 基本提示: 纯文本提示:当它们遵循一个清晰的结构,将。注意:重复或加强在不同部分中关键想法可以帮助提高输出的遵守度。例如,你可能会注意到摄像机在超速镜头中快速穿越场景。 非纯文本提示:Image+Text Base Prompt,使用输入图像时,请专注于描述您希望在输出中看到的动作,而不是图像的内容。
2025-01-21
国内优秀Agent应用案例
以下是一些国内优秀的 Agent 应用案例: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 3. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 4. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色,提供更深入的环境感知和记忆功能。
2025-01-19
国内优秀智能体案例
以下是一些国内优秀智能体案例: 在车辆使用指南维度,多个大模型表现优异,达到 80 分以上,在操作指南、车辆故障诊断、维修保养等任务上具备较高交互成熟度。 在汽车场景中,部分 13 14B 中小模型超过云端闭源模型,展现出端侧模型满足用户需求的良好能力和巨大潜力。 在社交方向,有用户注册后先创建自己的智能体,让其与他人的智能体聊天,然后真人介入的有趣场景。 字节推出的“扣子”是用于开发下一代 AI 聊天机器人的构建平台。 国内存在如 Dify.AI 等智能体开发平台。
2025-01-19
有哪些优秀的AI copilot?
以下是一些优秀的 AI copilot: 1. 对于编程辅助方面: 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。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody:Sourcegraph 推出的代码编写助手,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。 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。 Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同,可根据需求选择。 2. 在 Agent 构建平台方面: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等,并能部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等,并能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。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景表现出色。 3. 此外,还有一些新的 AI 产品和网站,如: SciSpace Copilot:由印度论文服务平台 SciSpace 开发,用于解释科学文献中的文本、数字和表格,输出内容更精确。链接:https://typeset.io/ AIPRM for ChatGPT:SEO Prompt 模板插件,支持 ChatGPT 和 Midjourney 等。链接:https://www.aiprm.com/ Teamsmart:有趣的文档助手,根据不同职业/技能提供不同能力点的机器人。链接:https://www.teamsmart.ai/ Boring Report:应对标题党的神器,去除文章夸张表述,保留客观事实。
2025-01-18
优秀的来源大模型有哪些
以下是一些优秀的大模型: Google 的 T5:属于 encoderdecoder 类型的模型,适用于翻译和摘要等任务。 OpenAI 的 GPT3:预训练数据量大,参数众多,能根据用户输入的任务描述或示例完成任务。 ChatGPT:用户通过像和人类对话的方式即可完成任务。 国内的优秀大模型有: 智谱清言(清华&智谱 AI):基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三,更擅长专业能力,但代码能力有优化空间,知识百科稍显不足。可应用于 AI 智能体、较复杂推理、广告文案、文学写作等场景。 通义千问 2.0(阿里云):在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一,在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三,各项能力较为均衡。聚焦在移动设备端的应用,涵盖知识、记忆、工具、创作等方向,支持多种工具和文生文、文生图等场景。 Baichuan213BChat(百川智能):百川智能自主训练的开源大语言模型,是中文开源模型的主导力量。
2024-12-28
这样创造一个优秀的智能体
要创造一个优秀的智能体,可以考虑以下几个方面: 1. 前置概念: 省略:在人类日常交流中常有省略现象,因给定情境下有些信息可理解或已被暗示,无需明言。 不严格逻辑能力:人类语言使用受多种因素影响,日常沟通中会用情感驱使表达观点,可能使用不严格逻辑的俚语或造新词。 比喻:日常生活沟通中人们习惯用比喻,能使抽象复杂概念具象易懂,助于交流。 2. 例子: 省略 prompt 方面的例子。 不严格逻辑能力 prompt 方面的例子。 3. xAI 的使命:致力于更好地理解深度学习技术,创建能帮助理解宇宙的聪明智能体,解决重要问题是 AGI 的关键门槛,追求科学是工作基础。 4. 软件开发与智能体:当软件开发部分变得更快、更容易、更便宜时,大型语言模型可表现为智能体,能制定计划和决策,使用工具和逻辑链接的架构可完成复杂任务,已部署到帮助专业开发人员的工具中,但存在怀疑和争议。
2024-12-12
请给我一些优秀的、好用的智能体的“提示词”案例,我想用于学习如何撰写精良的提示词,以及更加深入的使用AI工具
以下是一些优秀的智能体提示词案例和相关学习建议: 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片: 整个流程分为三个部分:获取 Logo 图片的描述;根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词;将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 提示词示例:“The pair of images highlights a logo and its realworld use for a hitech farming equipment; this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate” 学习提示词运用的建议: 理解提示词的作用:向模型提供上下文和指示,影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧:明确任务目标,用简洁准确语言描述,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。 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中寻找。 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。 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究:关注最新研究成果和方法论。 相关网站分享: Learn Prompting:https://learnprompting.org/docs/intro AI Short:https://www.aishort.top/en/ AIPRM:https://www.aiprm.com/prompts/ Prompt Library:https://promptlibrary.org/
2024-12-09