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怎么成为一个提示词工程师

回答

提示词工程师是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员，其目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。

提示词工程师的主要职责包括：

  1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。
  2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，提高模型性能。
  3. 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。

提示词工程师需要具备以下技能和知识：

  1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。
  2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。
  3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。
  4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。

以下是一些提示词工程师工作的实际案例：

  1. 教育类：自动优化 Prompt，作者为 JackeyLiu，分类为代码，协助用户完成提示词优化。熟悉[CRISPE 提示框架]，将常规的 Prompt 转化为符合框架的优秀 Prompt，并让 chatGPT 输出符合预期的回复。
  2. 商业类：自动优化 Prompt，作者为 JackeyLiu，分类为代码，协助用户完成提示词优化。熟悉[CRISPE 提示框架]，将常规的 Prompt 转化为符合框架的优秀 Prompt，并让 chatGPT 输出符合预期的回复。

提示词工程师是一个新兴的职业，随着人工智能技术的不断发展，对其需求将会越来越大。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：什么是提示词工程师（Prompt Engineer）

提示词工程师（Prompt Engineer）是指在与人工智能模型进行交互时，负责设计和优化提示的专业人员。他们的目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。作为提示词工程师，他们需要具备一定的领域知识、理解人工智能模型的能力以及对用户需求的敏感性。提示词工程师的主要职责包括：设计提示:提示词工程师需要根据用户需求和模型能力设计有效的提示。他们需要考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以确保提示能够清晰地传达用户意图并引导模型生成满意的结果。优化提示:提示词工程师需要不断优化提示，以提高模型的性能。他们可以通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式来优化提示。评估提示:提示词工程师需要评估提示的有效性。他们可以使用各种指标来评估提示，例如模型的准确率、流畅度和相关性等。提示词工程师需要具备以下技能和知识：领域知识:提示词工程师需要对他们所工作的领域有深入的了解，以便能够设计出有效的提示。自然语言处理(NLP):提示词工程师需要了解NLP的基本原理和技术，以便能够理解和生成自然语言文本。人工智能(AI):提示词工程师需要了解AI的基本原理和技术，以便能够理解和使用AI模型。沟通能力:提示词工程师需要具备良好的沟通能力，以便能够与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。提示词工程师是一个新兴的职业，随着人工智能技术的不断发展，对提示词工程师的需求将会越来越大。以下是一些提示词工程师工作的实际案例：

Prompts（提示词）

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||自动优化Prompt|JackeyLiu|代码|协助用户完成提示词优化|#Profile:<br>author：JackeyLiu<br>version:1.4<br>language:中文<br>description:协助用户完成提示词优化<br><br>你是一名优秀的Prompt工程师（提示词工程师），你熟悉[CRISPE提示框架]，并擅长将常规的Prompt转化为符合[CRISPE提示框架]的优秀Prompt，并让chatGPT输出符合预期的回复。<br><br>[CRISPE提示框架]的转化步骤如下：<br>1.角色和能力:基于我的问题(Prompt)，思考chatGPT最适合扮演的1个或多个角色，这个角色应该是这个领域最资深的专家，也最适合解决我的问题。<br>2.上下文说明:基于我的问题(Prompt)，思考我为什么会提出这个问题，陈述我提出这个问题的原因、背景、上下文。<br>3.任务陈述:基于我的问题(|[JackeyLiu（JK）：Prompt自动优化思路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QOO2wfgsBiPJC7kECozcSGexnvh)||NzMyODM3NDgxOTI1NzQ1MDUyNDpyZWNLQnpXRnRaOjI5ZjUzNzE3MmI1N2NlNjY1ZjcyYTdiMWZjMjA0YmY0OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

Prompts（提示词）

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||自动优化Prompt|JackeyLiu|代码|协助用户完成提示词优化|#Profile:<br>author：JackeyLiu<br>version:1.4<br>language:中文<br>description:协助用户完成提示词优化<br><br>你是一名优秀的Prompt工程师（提示词工程师），你熟悉[CRISPE提示框架]，并擅长将常规的Prompt转化为符合[CRISPE提示框架]的优秀Prompt，并让chatGPT输出符合预期的回复。<br><br>[CRISPE提示框架]的转化步骤如下：<br>1.角色和能力:基于我的问题(Prompt)，思考chatGPT最适合扮演的1个或多个角色，这个角色应该是这个领域最资深的专家，也最适合解决我的问题。<br>2.上下文说明:基于我的问题(Prompt)，思考我为什么会提出这个问题，陈述我提出这个问题的原因、背景、上下文。<br>3.任务陈述:基于我的问题(|[JackeyLiu（JK）：Prompt自动优化思路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QOO2wfgsBiPJC7kECozcSGexnvh)||NzMyODM4MDQ2MjgyNzY4Mzg2ODpyZWNLQnpXRnRaOmQyOTgyNDM0ZTlhMjI3NmNjNGRiMTU3MDEzMjIwMmI2OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

其他人在问
AIGC提示词工程师怎么考
成为 AIGC 提示词工程师通常需要具备以下条件： 1. 学历要求：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉度：熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验；熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验：负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解：了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析能力：对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维：具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 行业关注：对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力：具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成；具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 在面试过程中，以下方面是加分项： 1. 需求拆解能力/产品需求嗅觉：考验需求拆解、控制 AI 稳定输出理想结果的能力。 2. 懂技术：Prompt 设计离不开有 AIGC 开发经验，懂开发和底层原理才能写出更好的 Prompt。 3. 有参与做过 AIGC 产品应用：例如用 Langchain 等框架去写，解决应用场景及其中的技术细节，包括商业化变现、解决 OpenAI 请求需要科学上网的问题、负载均衡/APIKey 管理等。 4. 想法在用户需求认知前面：面试官给出行业场景（例如美妆），在无提示情况下，能畅享 AI 在该行业上赋能的功能场景，能联想到 To B 或 B2B2C 的场景是加分项。因为用户往往无法感知到 AI 能带来的帮助，需要面试者去了解用户工作流，有种“创造需求”的感觉。 公司在筛选几百份简历后，最终选择的 AIGC 提示词工程师和 AI 训练师，通常是像爱折腾的 00 后，有技术开发背景，对 Prompt 有独特深刻见解的人员。
2024-12-22
怎么考取注册提示词工程师证
提示词工程师是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员。他们的目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。 提示词工程师的主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，以提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标评估提示的有效性，如模型的准确率、流畅度和相关性等。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例： 1. Claude 官方文档提示词工程最佳实践中提到提示词的组成部分顺序很重要，包括“\n\nHuman:”、任务上下文、语气上下文、背景数据和文档、详细任务描述和规则、示例、对话历史、即时任务描述或请求、逐步思考/深呼吸、输出格式等。 2. 提示词工程师应做到开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词、分享完善后的提示词，且不要忘记测试边缘情况。 关于考取注册提示词工程师证的具体方式，目前可能还没有统一的标准和认证体系。但您可以通过以下途径提升相关能力： 1. 学习相关课程，如小七姐的提示词编写提升课，课程完成学习后通过结课考试获取证书。课程能帮助您提升表达能力、逻辑思维能力，熟练编写提示词，学会以商业化和工具化标准交付提示词，熟知提示词工程和行业常识及发展路径，搞懂提示词如何封装成工具，并获得自学路径以便继续深度学习。 2. 实践积累经验，不断测试和迭代自己编写的提示词。 3. 关注行业动态，了解最新的提示词工程技术和发展趋势。
2024-12-22
我是图像开发工程师，我需要研发图像处理有关的程序，可以找哪个ai 工具
如果您是图像开发工程师，需要研发图像处理有关的程序，以下是一些可供选择的 AI 工具： 1. 图片处理方面：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 2. 去水印工具：AVAide Watermark Remover、Vmake、AI 改图神器。 3. 画质增强工具：Magnific（https://magnific.ai/）、ClipDrop（https://clipdrop.co/imageupscaler）、Image Upscaler（https://imageupscaler.com/）、Krea（https://www.krea.ai/）。更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17
2024-11-30
aigc提示工程师应该学习哪些课程
以下是 AIGC 提示工程师应该学习的一些课程： 1. 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程：由 OpenAI 技术团队成员授课，涵盖软件开发最佳实践的提示，常见用例如总结、推理、转换和扩展，以及使用 LLM 构建聊天机器人等内容。 2. 范德堡大学的提示工程课程：教您成为生成 AI 工具的专家用户，展示利用生成式人工智能工具的示例，提高日常工作效率，并深入了解其工作原理。 3. 了解大型语言模型背后的理论：深入探讨自然语言处理中基本模型的细节，学习创新技术，涉及基于 Transformer 的模型，以及少量学习和知识蒸馏等转移学习技术，聚焦新的 LLM 发展方向。 4. 提示词培训课——Part4：包括提词工程的基础概念和实用技巧，如利用地规构建思考链条、探讨提示词的敏感性问题、解释'token'概念及相关操作，深入讲解提示词的进阶技术，如增强推理能力、运用元提示和任务分解技巧，探讨 AIAgent 和 AIAgentic 的概念和差别，学习多智能体设计模式，梳理提词落地流程。
2024-10-31
无人驾驶开发工程师
以下是为您提供的关于无人驾驶开发工程师的相关信息： 在生成式人工智能的行动方面，目前出现的趋势是首先将 AI 作为辅助驾驶（humanintheloop）部署，并通过使用机会积累经验，最终实现全自动化部署。例如 Sierra 就是一个例子，它在无法解决问题时能优雅地转交给人工处理。同时，新一代自主型应用随着生成式 AI 推理能力的提升而涌现，如 L4 智能驾驶可能是第一个具身智能最大的应用场景，目前其安全性比人类高 10 倍。 在 2024 北京智源大会的主题讨论中，张亚勤认为目前真正赚钱的是 2B 领域，如芯片、服务器等，应用是先 2C 再 2B。他把智能分成信息智能、具身智能、生物智能 3 个阶段，预测 05 年是信息智能，510 年是物理智能（具身智能），1520 年是生物智能。李开复认为无人驾驶面临巨大机会，FSD 会为无人驾驶带来新机遇，大模型适合虚拟世界，而接入物理世界会面临很多现实问题，创业者更适合从虚拟世界的 AI 创业开始。
2024-10-21
我是一个java开发工程师，现在想学习AIGC，请帮我制定一个学习计划，从0到1学习AIGC知识，并提供相关的学习资料
以下是为您制定的从 0 到 1 学习 AIGC 知识的学习计划，并为您提供相关学习资料： 一、学习计划 1. 基础知识学习 了解 AIGC 的基本概念和发展历程。 学习机器学习的基础知识，包括数据获取、特征工程、模型训练、评估与应用等方面。 2. 框架学习 学习 Langchain 框架：了解其丰富的功能，能够根据需求更换模型和实现方式。参考网址：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html 掌握 Flask / FastAPI 框架：学习如何与前端或业务后端做接口对接，根据具体场景选择合适的框架。参考网址： FastAPI：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ Flask: https://flask.palletsprojects.com/en/2.3.x/ 3. 实践应用 通过实际项目练习，深入理解 AIGC 的应用开发。 二、学习资料 1. 关于机器学习的定义和流程： 卡耐基梅隆大学计算机学院教授汤姆·米切尔（Tom Michell）对机器学习的定义：“计算机程序能从经验 E 中学习，以解决某一任务 T，并通过性能度量 P，能够测定在解决 T 时机器在学习经验 E 后的表现提升” 学习数据获取、特征工程、模型训练、评估与应用等方面的知识。 2. 框架学习资料： Langchain 框架：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html Flask 框架：https://flask.palletsprojects.com/en/2.3.x/ FastAPI 框架：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ 希望这个学习计划和学习资料对您有所帮助，祝您学习顺利！
2024-08-17
写施工方案的提示词有没有
以下是一些常见的提示词技巧，可用于写施工方案： 类比：要求 AI 用类比或示例阐明概念，例如“请用一个类比解释施工中的关键技术”。 引述：要求包含专家的相关引言或陈述，比如“在施工方案中引用著名建筑专家的观点来支持关键施工步骤”。 幽默：表明是否应融入幽默，例如“在施工方案的安全注意事项部分加入一些幽默元素，以增强记忆”。 轶事：要求包含相关轶事，比如“在关于大型建筑施工的方案中，分享一则有趣的施工过程中的轶事”。 隐喻：鼓励使用隐喻使复杂观点更具亲和力，例如“在描述施工流程的复杂性时，用‘施工像搭积木一样需要有序进行’这样的隐喻”。 趣闻：鼓励包含有趣或令人惊讶的事实，比如“在谈论新型建筑材料时，分享一些有趣的材料特性的事实”。 关键词：列出需要包含的重要关键词或短语，例如“请在施工方案中包含‘施工进度’‘质量控制’和‘安全保障’”。 小贴士：鼓励 AI 分享与主题相关的小窍门和技巧，比如“分享几个关于提高施工效率的小贴士”。 保密性：说明保密要求或限制，比如“在施工方案涉及商业机密的部分，不要泄露相关信息”。 格式化：指定所需的格式元素（如标题、副标题、列表），例如“在写施工方案时，使用列表来呈现施工步骤”。 概括：要求对较长内容进行简要概括，比如“请为这个复杂的施工方案提供一个简短的概要”。 讲故事：要求使用讲故事或叙事技巧，例如“请用一个成功的施工案例故事来展示优秀的施工管理”。 优缺点：要求 AI 评估主题的优缺点，比如“分析这种新型施工方法的优缺点”。 利弊分析：要求对主题的利弊进行分析，例如“分析使用预制构件施工的利与弊”。 问题解决：要求针对特定问题提供解决方案或建议，比如“请提供几个有效的解决施工中遇到的技术难题的方法”。 最佳实践：要求 AI 提供关于某主题的最佳实践或指南，比如“请提供一份关于如何确保施工质量的最佳实践指南”。 时间线：要求 AI 提供事件或发展的时间线，比如“请为这个建筑项目的施工进程提供一个简要的时间线”。 行动呼吁：要求明确的行动呼吁或后续步骤，比如“在施工方案结尾提出具体的施工推进行动建议”。 分步指南：要求提供过程的分步指南或说明，比如“提供一个关于如何进行基础施工的分步指南”。 历史背景：要求考虑历史背景或背景，比如“在写关于高层建筑施工的方案时，谈论高层建筑施工的历史发展”。 对比：要求 AI 比较和对照不同的观点或概念，比如“请比较传统施工方法和现代施工方法的优缺点”。 敏感性：提及需要谨慎处理或避免的敏感主题或问题，比如“请谨慎讨论施工中的环保敏感问题”。 伦理考虑：提及要遵循的道德准则，比如“在施工方案中探讨施工过程中的伦理和道德问题”。 修订要求：提及修订或编辑指南，比如“请根据行业标准对施工方案进行编辑和修订”。 未来影响：鼓励讨论潜在的未来影响或趋势，比如“在谈论建筑施工技术的发展时，探讨其未来在城市建设中的应用前景”。 视觉元素：询问是否包括图表、图形或图像，比如“请在施工方案中包含相关的施工图纸和进度图表”。 截止日期：提及时间敏感回应的截止日期或时间范围，比如“请在一周内给我一份完整的施工方案”。 文化参考：鼓励包含相关的文化参考，比如“在关于古建筑修复的施工方案中谈论当地的建筑文化特色”。
2024-12-22
如何写好提示词
以下是关于如何写好提示词的一些要点： 1. 明确任务：清晰地定义任务，如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言，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，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型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，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 此外，还需注意以下几点： 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，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，输入不想生成的内容，如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词并调节权重，数值越大越优先，也可编辑已有提示词权重。 善用辅助功能：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、会员加速等功能。 同时要记住，提示词应清晰明确，避免模糊不清的指令，提供足够的背景信息和清楚的需求描述，以确保模型给出准确结果。
2024-12-21
如何写提示词
以下是关于如何写提示词的一些建议： 1. 明确任务：清晰地定义任务，比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，要提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言，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，应在提示词中明确指出。 5. 使用示例：如有期望结果，可提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型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，根据需要调整提示词。 对于特定的设计工具，如星流一站式 AI 设计工具： 1. 输入语言方面，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。 2. 写好提示词的方法包括： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 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，帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：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：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、会员加速等功能。 此外，还需注意提示词应清晰明确，避免模糊不清的指令，提供足够的背景信息和清楚的需求描述，以确保模型给出准确结果。
2024-12-21
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面，慢慢的他就成为了我的一个智能助理，但凡我阅读过的东西，只要我能想到一点点相关内容，都能通过这个工具在里面找到汇总答案，同时还能链接到原来的文章或知识点，有这样的AI工具么
以下是为您整理的相关信息： 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如： 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到，人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界，AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中，提到可以通过输入端输入不同模态的内容，包括音频、文本、视频等并消化，在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情，如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中，提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容，用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语（prompts），将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”，您可以手搓各种机器人为您工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等，还能设置“常用语”“小助手”“bot”，如 Kimi.ai 。 综合来看，目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。
2024-12-14
想成为数据科学家，学习和训练过程是什么
成为数据科学家的学习和训练过程通常包括以下步骤： 1. 收集数据：这是基础步骤，为后续的分析和模型训练做准备。 2. 分析数据：需要迭代多次以获得正确的见解。 3. 提出假设与行动：不断调整，并分析新的阶段数据。 在数据科学项目中，还需注意以下方面： 1. 每个工作职能都要学习如何使用数据，数据科学家和人工智能在多个领域均有重要作用，前者通过数据做决策，后者通过数据完成训练并形成输入输出的程序。 2. 选择人工智能项目时，要找到 AI 可以完成且在商业领域能运用的项目，召集由人工智能专业与业务领域专家组成的团队。具体包括： 思考可以自动化的任务而非岗位，细化可自动化任务。 思考驱动商业价值的核心。 思考商业领域的主要痛点。 破除数据迷信，认识到更多数据基本没坏处，数据能让某些商业模式具有护城河，但少量数据集也可能取得进展。 对项目进行尽职调查，包括技术方面（确定 AI 系统可达到理想表现、所需数据量及可获得量、开发时间表和所需人员）和商业方面（降低成本、提升效率、增加收入、推出新业务或产品，使用电子财务模型定量估算价值），还要考虑购买还是建造的问题，现实中人工智能项目可外包，数据科学一般内部成立。 4. 与人工智能团队合作时，为项目提供验收标准，如检测废品成功率 95%，需另准备测试数据集，标准尽量以数据衡量，由于数据太少、技术不成熟、数据标注错误、模糊标签等原因，验收标准基本不可能 100%正确。
2024-12-10
帮我想想三年内有争议有公众性时效性的新闻评议选题，关于无人驾驶的，贴近生活，有新意。 例子：《强制加班不应该成为企业文化》《不敢看体检报告，是我们这一代人的命吗》《理发师因听得懂话爆火，这份作业值得抄》《“网红探墓”别“自挖坟墓”》《大学生挂科8门后离奇失踪，学校有责任吗》《不招疫情班应届生，一种赤裸裸的求职歧视》
以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题： 1. 《无人驾驶汽车事故频发，谁来负责？》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题？》 3. 《无人驾驶普及，传统司机将何去何从？》 4. 《无人驾驶技术，是便利还是安全隐患？》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护，你放心吗？》 6. 《无人驾驶时代，驾照是否会成为历史？》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策，公平吗？》 8. 《无人驾驶上路，行人安全如何保障？》 9. 《无人驾驶出租车，你敢坐吗？》 10. 《无人驾驶公交，能否改变城市出行方式？》
2024-12-05
我如何才能更快的成为AI领域的专家
要更快地成为 AI 领域的专家，您可以参考以下几个方面： 1. 学习基础：像预医学生一样，从相关的基础课程开始，例如数学、统计学、计算机科学等，为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验：通过参与实际项目、实习或研究工作，积累实践经验，从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练：采用堆叠模型的训练方式，而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如，先训练基础学科的模型，如生物学、化学等，再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型：创建专门针对特定领域的 AI 模型，如医疗保健领域的专家 AI，而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法：在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动数据供 AI 学习，使 AI 接触到多样化的视角，避免偏见。 总之，成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。
2024-11-16
我想成为ai培训师，该怎么做
要成为 AI 培训师，您可以参考以下步骤： 1. 扎实的知识基础：深入学习 AI 的相关理论和技术，包括神经网络、机器学习、深度学习等。 2. 教育背景：通过正规的学校教育，获取相关学科的学位，如计算机科学、数学等。 3. 实践经验：参与实际的 AI 项目，积累实践经验，了解 AI 在不同领域的应用。 4. 持续学习：AI 领域发展迅速，要不断跟进最新的研究成果和技术进展。 5. 培养教学能力：掌握有效的教学方法和技巧，能够将复杂的 AI 知识清晰地传授给学员。 6. 了解行业需求：熟悉不同行业对 AI 人才的需求，以便针对性地设计培训课程。 成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，通常是通过正规的学校教育，然后是某种形式的学徒实践；数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习，大多数情况下是面对面地学习。例如，医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息，是任何教科书中都没有明确写出来的。预医学生的目标是成为医生，但他们的课程从化学和生物学的基础开始，而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程，他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样，设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习，然后是博士研究，再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉，特别是在分子层面，这些差别真的很重要。
2024-10-29
成为天工AI主理人可以赚钱么
天工 AI 主理人能否赚钱取决于多种因素。例如，作为主理人，如果能够深刻理解 AI 技术的巨大潜力，并将其应用于企业运营，帮助企业完成数字化转型、优化运营效率，或者协助个人利用 AI 重构知识体系、实现个人成长，那么有可能通过提供相关服务获得收益。但具体的盈利情况还会受到市场需求、自身能力和资源、竞争状况等多种因素的综合影响。
2024-10-24
准备开通小红书账号想生成一个图作为头像使用什么工具最好
以下为您推荐两款适合生成小红书头像的工具及相关介绍： Recraft： 是一款由 Recraft AI 推出的多功能人工智能图像生成与编辑工具。 自 2022 年成立以来，总部位于伦敦，赢得了全球超过 150 万设计师的青睐，包括 Netflix、Airbus 等大型企业团队。 具有卓越的文本渲染功能，能将描述性文字精确转化为图像中的清晰文本，适用于品牌设计、广告文案和书籍封面等创意场景。 提供多种风格控制功能，确保品牌在图像中的视觉一致性，并支持生成矢量图形，对设计行业友好。 集成多种 AI 工具，包括擦除、修改、放大和背景去除，能高效调整图像细节。 具有实时协作和无限画布功能，适合团队合作。 2024 年 10 月推出的全新 Recraft V3 模型，在 Hugging Face 的文本到图像生成基准测试中位居榜首，提升了图像生成的精度和速度，优化了生成内容的风格一致性与细节控制。 个性卡通头像生成方法： 复杂提示词：如果觉得简单提示词不够好，可以选择更复杂的提示词，如“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5”。 不同照片生成：如果对照片风格不满意，可以更换新照片并使用上述提示词重新生成。 其他调整：若觉得 Disney 风格太过卡通，可将提示词中的 Disney 换成 Pixar；若为女孩，可将提示词中的 boy 换成 girl。每次会生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击下方的 V1~V4 进行修改。
2024-12-22
我想要一个AIGC 图像审查领域的专家
以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息： 如何判断一张图片是否 AI 生成： AI 技术自身带来造假难题，可通过一些网站如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性，但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求： 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣，关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击，关注其在工作流中的影响，以求应对可能的裁员风险。 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义，首例 AIGC 侵权案件悬而未决，需判定 AI 作品中智力投入占比。 最近招聘信息：猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家，工作地点在北京五道口附近。简历发送至：stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实计算机基础知识，熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架，对相关理论和方法有深入理解，具有良好的学习、沟通和团队合作能力。
2024-12-22
我能不能用人工智能做一个二手车批发的APP，让车商能在里面自由批发车辆，这个APP要异于常规APP，具备人工智能？
使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的，但具有一定的挑战性。 首先，从技术角度来看，要实现车商在其中自由批发车辆的功能，需要具备强大的数据库和稳定的网络架构，以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用，可以考虑以下几个方面： 1. 智能推荐：根据车商的浏览历史、交易记录和偏好，为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测：利用机器学习算法，对二手车的价格进行预测，为车商提供参考。 3. 风险评估：通过分析车辆的历史数据、市场趋势等，评估交易中的风险。 然而，要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题： 1. 数据质量和安全性：确保车辆数据的准确性、完整性和安全性，防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规：二手车交易涉及众多法律法规，需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验：要设计简洁、易用的界面，让车商能够方便地进行操作。 总之，虽然具有挑战性，但如果能够充分利用人工智能技术，并解决好上述问题，开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。
2024-12-22
我能不能用AI做一个实时交流的社群
以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。
2024-12-22
在coze创建一个符合我需求的智能体（带工作流）之前，需要梳理什么内容
在 Coze 创建一个符合需求的智能体（带工作流）之前，需要梳理以下内容： 1. 规划： 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。 2. 实施： 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。 3. 完善： 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。 例如，在搭建“结构化外文精读专家”Agent 时，要从制定关键方法与流程开始梳理任务目标。另外，搭建整理入库工作流时，新建工作流“url2table”，包括开始节点输入 url（无需额外配置）、变量节点引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址、插件节点获取页面内容等。
2024-12-21
我需要在coze创建一个符合我需求的智能体（带工作流）全流程，要求流程完整（从创建之前的工作）
以下是在 Coze 创建一个符合您需求的智能体（带工作流）的全流程： 1. 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home ，注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置：插件可扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流可处理和生成图像相关功能；触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理：文本可存储文字类知识材料，表格可存储结构化数据，照片可作为图像素材库。 记忆系统：变量可存储对话过程中的临时信息，数据库可管理持久化的结构化数据，长期记忆可保存重要的历史对话信息，文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）：开场白可设置初次对话的问候语，用户问题建议可配置智能推荐的后续问题，快捷指令可设置常用功能的快速访问，背景图片可自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 创建图像工作流： 图像流分类：图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI，但是比 ComfyUI 更普世化，更简单易上手。 空间风格化插件：空间风格化插件有个参数，image_url 就是毛坯房的图片地址；Strength 提示词强度，就是提示词对效果图的影响度；Style 生成效果的风格，比如新中式、日式、美式、欧式、法式等等。 工作流流程：按照构架配置工作流，调试工作流，毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点解析：开始节点就对应配置三项内容，提示词优化。 5. 搭建整理入库工作流： 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求，自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 开始节点：输入 url，由于希望收到用户输入的待收藏 url，就开始流程，所以不需要额外配置（至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url，则交由外层 bot 的大模型判断）。 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接，我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。 插件节点：获取页面内容，这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}，引入到参数{{url}}中；随便设置{{timeout}}为 60000。 6. 人设和回复逻辑：技能 1 中 3 项中的编译数字来源，然后点击右上角发布，机器人就可以不知疲倦地给您出图了。
2024-12-21