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如何能够让ai帮我优质解读一本书

Answer

以下是让 AI 帮您优质解读一本书的一些方法和经验:

  1. 小说创作是人机协作的过程,不能指望 AI 直接生成精彩作品,也不应只让 AI 打杂。要有多轮对话、和 AI 进行探讨的意识,在对话中明晰点子。
  2. AI 具有广博的知识面、丰富的脑洞和对细节的关注,能为创作提供优质素材,但鉴赏能力不行,选择判断还得靠人。
  3. Know How 非常重要。比如,开工前可参考相关写作课程,将任务拆解成确定主题、构思情节、丰富细化、串联成文再修改等步骤,写出来的作品会更丰满充实。
  4. 让 AI 修改自己写的内容时,起初效果可能不好,可尝试不同框架和 skill set 以获得更好结果。
  5. 表格是一种有效的手段,能打破 AI 的叙事习惯,有利于精准控制,生成不那么“AI 腔”的文字。
  6. 丰富细化时,可先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改,然后以表格形式输出细节描述,这样能避免陈词滥调、便于局部调整和确保内容具体。
  7. 串联成文时,把生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章。
  8. 注意一些修改的限制和可能出现的问题,如字数限制和不同模型修改时可能出现的失误。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是AI帮我的!

1.小说创作是人机协作的过程。不可能指望AI直接魔法般生成精彩的作品,也不应该高看人类自己、只让AI打杂。1.要有多轮对话、和AI进行探讨的意识。对话的过程中,关于小说的点子会渐渐明晰。2.AI有广博的知识面、丰富的脑洞,对细节能不知疲倦地保持关注。这些特性保证了AI能为小说创作提供丰富的优质素材。3.但AI的鉴赏能力是真不行,选择判断还是得靠人。我曾用API写让AI评价打分的功能,无论怎么调整prompts,结果就是惨不忍睹,因此我最终还是没能实现自动化协作agent。如果你知道可靠的方法提高AI的审美,请留言告诉我。2.Know How的重要性怎么强调都不为过。1.作为一名小说创作的门外汉,开工前我草草翻了《安兰德的小说写作课》,从中学到两条:1)小说的主题很重要。判断一部小说的美学价值,只需要了解作者的主题是什么、主题展开得如何。2)要能够具体地表达抽象概念,不是用漂浮不定的空泛的词,而是具体的例子、描述、行动。再加上故事吸引人需要起承转合这个常识,靠着这一点点皮毛知识,我将任务拆解成确定主题、构思情节、丰富细化、串联成文再修改这么几个步骤,写出来的小说比直接一条命令让AI写的要丰满充实许多。2.让AI修改它自己写的内容时,起初效果非常不好,即便用上CoT或ICL也还是傻乎乎。换成Arthur的框架、添加了详细的skill set后就靠谱很多,用不同的skill set也能得到不同侧重点的结果。3.表格是一种正确使用能获得奇效的手段。它打破了AI的叙事习惯,让生成的文字不那么“AI腔”,而且非常有利于精准控制。

南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是AI帮我的!

1.小说创作是人机协作的过程。不可能指望AI直接魔法般生成精彩的作品,也不应该高看人类自己、只让AI打杂。1.要有多轮对话、和AI进行探讨的意识。对话的过程中,关于小说的点子会渐渐明晰。2.AI有广博的知识面、丰富的脑洞,对细节能不知疲倦地保持关注。这些特性保证了AI能为小说创作提供丰富的优质素材。3.但AI的鉴赏能力是真不行,选择判断还是得靠人。我曾用API写让AI评价打分的功能,无论怎么调整prompts,结果就是惨不忍睹,因此我最终还是没能实现自动化协作agent。如果你知道可靠的方法提高AI的审美,请留言告诉我。2.Know How的重要性怎么强调都不为过。1.作为一名小说创作的门外汉,开工前我草草翻了《安兰德的小说写作课》,从中学到两条:1)小说的主题很重要。判断一部小说的美学价值,只需要了解作者的主题是什么、主题展开得如何。2)要能够具体地表达抽象概念,不是用漂浮不定的空泛的词,而是具体的例子、描述、行动。再加上故事吸引人需要起承转合这个常识,靠着这一点点皮毛知识,我将任务拆解成确定主题、构思情节、丰富细化、串联成文再修改这么几个步骤,写出来的小说比直接一条命令让AI写的要丰满充实许多。2.让AI修改它自己写的内容时,起初效果非常不好,即便用上CoT或ICL也还是傻乎乎。换成Arthur的框架、添加了详细的skill set后就靠谱很多,用不同的skill set也能得到不同侧重点的结果。3.表格是一种正确使用能获得奇效的手段。它打破了AI的叙事习惯,让生成的文字不那么“AI腔”,而且非常有利于精准控制。

南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是AI帮我的!

接下来,要让AI一段一段进行细节描写了。为了确保文章前后一致,我先让AI帮助先写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。下面我用了一个重要技巧:让AI以表格的形式输出细节描述。这样做的有三个好处:一是打破AI原本的叙事习惯。如果直接让AI输出整段文字,它作为一个根据概率算下一个字的模型,特别容易出陈词滥调,改成表格后就好了很多。二是按编号做局部调整很容易,指哪改哪,别的内容都能够稳定保持不变。三是确保内容都是具体的细节。之前整段输出时文字太长,让缩减则减到丢光细节只有笼统介绍。[heading1]四、串联成文[content]把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI就照着写文章了。偶尔会需要我帮个忙给点建议。[heading1]五、失败的局部修改[content]小说大赛有个要求:最后的作品必须是AI直接吐出来的,不能有任何改动,不能超过2000字。我的小说2300+字,只好让GPT-4做修改,一开始它列的有模有样的,可惜很快就暴露出记性不好的缺点。我还没来得及高兴呢,就发现它失忆得很彻底😂眼看截止时间快到了,只能求助Claude,把文章和GPT生成的修改意见一股脑儿都贴给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude把关键情节给改没了,没有了马克偷偷看艾拉,也没有无名猫受伤的原因。

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如何写AI rules 和readme
以下是关于如何写 AI rules 和 readme 的相关内容: 对于 AI rules: 1. 您可以通过修改 Cursor Settings 下的 Rules for AI 部分来向 Cursor 添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。 2. 对于特定于项目的说明,您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中。与“AI 规则”部分相同,.cursorrules 文件中的说明也将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。 在创建优质的.cursorrules 时,需要注意以下几个关键部分: 1. 先说清楚您是谁,就像找技术大牛帮忙时,先告诉他您期待他是什么样的人,拥有什么专业技能,这样 AI 会按照专家的水准来思考和编码。 2. 告诉 AI 您要干什么,相当于项目启动前的需求对齐,告诉 AI 项目要做成什么样,它会围绕目标写代码。 3. 定好项目的“规矩”,强调团队的代码规范,统一代码风格,方便维护,AI 会严格按照规范写代码。 4. 明确文件放哪,像整理房间分区一样规划好代码“位置”,方便后期查找。 5. 指定用什么“工具”,提前说明框架和库,避免 AI 引入其他依赖,保证项目整洁统一。 6. 告诉 AI 怎么做测试,提前告知测试标准,它会生成考虑可测试性的代码,并主动写测试用例。 7. 推荐参考资料,给 AI 提供“学习资料”,让其基于最佳实践写代码,避免常见错误。 8. 如果项目需要画页面,补充 UI 的要求。 关于 readme:Trae 运行后,可以直接点“应用”,Trae 会直接创建一个 readme 文档,您可以在其中直接进行修改,包括带有章节选择,很方便。
2025-02-23
有哪些好用的ai可视化工具
以下是一些好用的 AI 可视化工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 此外,Google DeepMind 发布了一套可视化工具,可用于了解语言模型的内部工作原理,提取有意义的特征,揭示语言模型内部的激活状态。详细原理解释:https://xiaohu.ai/p/12186 链接:https://x.com/imxiaohu/status/1818825233778061560 。
2025-02-22
AI文档
以下是为您整理的关于 AI 文档的相关内容: 如何使用 AI 来做事: 越来越强大的人工智能系统正快速发布,如 Claude 2、Open AI 的 Code Interpreter 等,但似乎没有实验室提供用户文档,用户指南多来自 Twitter 影响者。 作者基于经验为学生和感兴趣的读者准备入门指南,侧重于如何选择正确工具做事,提前阅读相关任务类型可能有帮助。 Cursor 进阶: 模块结构上的使用,目的是让 AI 输出更多理解信息,使用后 AI 回复会随机带图便于查阅。 意在以各种形式提升 AI 对所做事情的理解,方便用户理解以持续控制 AI 产出。 有更新提示词限制 AI 产出的情况。 建议配置各种文档,如初始化文档、目录文档、关联模块文档、全局文档等。 AI 文章排版工具: 主要用于自动化和优化文档布局和格式,处理学术论文和专业文档时很有用。 一些流行的工具包括:Grammarly(提供排版功能改进风格)、QuillBot(改进文本清晰度和流畅性)、Latex(学术论文排版常用,有 AI 辅助编辑器和插件)、PandaDoc(文档自动化平台)、Wordtune(重新表述和改进文本)、Overleaf(在线 Latex 编辑器)。 选择合适工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-22
用AI建立本地的知识库,推荐哪些?
以下是为您推荐的用 AI 建立本地知识库的方法和相关软件: 1. AnythingLLM: 包含了所有 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 构建本地知识库时,有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间,然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,接着选择对话模式(包括 Chat 模式和 Query 模式),最后进行测试对话。 2. Obsidian 加 Cursor: 可利用 Obsidian 的浏览器剪藏插件和 AI 插件,但配置复杂,可能存在恶性 Bug 。 可以用 Cursor 等 AI IDE 解决问题,主要有三类作用:帮助用模糊问题检索笔记库;基于笔记库进行研究,结合多个笔记软件给出建议;生成和修改笔记,如生成整个笔记文件或修改笔记文案。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-22
有没有专业分析和修改简历的AI
以下是一些专业分析和修改简历的 AI 工具: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 此外,还有超级简历优化助手,能帮助用户优化简历提高求职成功率。您还可以查看这里获取更多 AI 简历产品:https://www.waytoagi.com/category/79 。 希望这些信息对您有所帮助,您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。
2025-02-22
我是高中历史老师,我想知道用什么AI模型可以“将自己的PPT变成一篇论文”
目前在将 PPT 转换为论文方面,GPT 模型可能会有所帮助。例如,在“教育:一个历史老师用 GPT 给学生讲课”的案例中,学生利用 GPT 相关功能进行模拟体验,并根据要求撰写论文,包括分析模拟的准确性、进行事实核查等。 另外,Claude 模型也能在相关工作中发挥作用。比如可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中的信息,甚至找到适合的 PPT 制作工具并指导使用。 此外,一些神经网络大模型通过预测下一个字的方式生成文字,这种方式具有一定的创意性,且可拓展到图像、声音等领域。但需要注意的是,AI 的预测不一定保证完全正确。
2025-02-22
大模型下文档投喂后,大模型是如何解读文档提取出答案?
大模型在文档投喂后解读文档并提取答案的过程通常包括以下步骤: 1. 问题解析阶段:接收并预处理问题,通过嵌入模型(如 Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,以确保问题向量能有效用于后续检索。 2. 知识库检索阶段:知识库中的文档同样向量化后,比较问题向量与文档向量,选择最相关的信息片段,并抽取相关信息传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段:接收检索到的信息,与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答:整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM(大语言模型),模型逐词构建回答,最终输出给用户。 在这个过程中还包括以下信息处理步骤: 1. 信息筛选与确认:系统会对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,同时对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除冗余:识别和去除多个文档或数据源中可能存在的重复信息,以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 关系映射:分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,如因果、对比、顺序等,构建一个结构化的知识框架,使信息在语义上更加连贯。 4. 上下文构建:将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境,包括对信息进行排序、归类和整合,形成一个统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合:在必要时,合并意义相近但表达不同的信息片段,以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 6. 预备生成阶段:整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式,如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最终,全新的上下文被一起传递给大语言模型。由于这个上下文包括了检索到的信息,大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案,通过 LLM 的全文理解,最后生成一个准确和连贯的答案。 相关概念: LLM:Large language model 的缩写,即大语言模型。 Prompt:中文译作提示词,是输入给大模型的文本内容,可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 Token:大模型语言体系中的最小单元,不同厂商的大模型对中文文本的切分方法不同,通常 1Token≈12 个汉字,大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制通常以 token 为单位计量。 上下文:英文通常翻译为 context,指对话聊天内容前、后的内容信息,上下文长度和上下文窗口都会影响大模型回答的质量。
2025-01-23
数据解读类的AI大模型
以下是关于数据解读类的 AI 大模型的相关知识: 大模型的整体架构可以分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:这里的数据层不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层:包括 LLm(大语言模型,例如 GPT,一般使用 transformer 算法来实现)或多模态模型(如市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集)。 4. 平台层:模型与应用间的平台部分,比如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:也就是应用层,是用户实际看到的地方。 相关技术名词及概念: 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. AI 即人工智能。 3. 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 4. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法,神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 5. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 6. LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-09
数据分析和报告解读prompt
以下是关于数据分析和报告解读的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 1. 第一个用户提示:限定 SELECT SQL,要求不要用 SELECT查询全部列,仅回复一条 SELECT SQL 语句,至少查询两列(数据项、数据值),不能直接查询长类型字段(如 mediumtext/longtext),可使用 count/substring 等函数查询这些长类型列。 2. 系统提示是表结构信息,对于难以理解的字段可告知 GPT 字段的意义,若有多个表可分开描述。 3. 需校验 GPT 生成的 SQL,不通过直接返回提示“抱歉,不支持此类请求”,通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示:提示数据分析,限定返回的 JSON 格式(conclusion、keyMap、title)。keyMap 用于数据 key 的映射,获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值,以映射数据渲染图表。根据结果数据 tableData 的维度,用条件运算符选择对应的 prompt 传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端,已通过 SQL 查询的数据,不能让 GPT 再次生成,否则非常耗时。 小七姐:PromptAgent 论文精读翻译: 1. 为深入研究 PromptAgent 的学习过程,检查整个树规划过程中专家提示的演变,监控并可视化与树深度相关的性能变化。评估所有节点性能,在每个深度级别聚合训练(奖励)和测试性能。 2. 进行定性分析以检查 PromptAgent 探索的优化轨迹。图 5 显示了与 NCBI 任务相关的最佳奖励路径的初始四个状态和相应的三个动作状态转换,以提取疾病实体。 3. 表格 5 针对 NCBI 任务的提示比较,包括正常人类提示、APE 优化提示以及由 PromptAgent 优化的专家级提示。两个基线大部分描述了任务,而专家提示由更复杂的结构和领域特定的见解组成,实现了更出色的性能。
2024-12-30
用AI快速解读一本书
以下是为您整合的相关内容: 在“AI 占卜”方面,有多种价格不同的体验项目,如 9.9 元的 AI 解读。流程是先想好问题再抽塔罗牌,摊主会先使用 AI 软件解读,然后在其基础上人工补充。例如对于“近期有偏财运吗”的问题,AI 解读提到代表着力量、决断和智慧,预示财运增加和经济状况改善。此外,活动现场还有手搓机器人摊位,这类似 DIY,需要电烙铁、钳子、螺丝刀等工具,适合亲子合作,能培养孩子兴趣和动手能力,增进亲子关系。 在“AI 辅助写小说”方面,南瓜博士让 AI 先写故事概要和角色背景介绍并做修改,然后以表格形式让 AI 输出细节描述,这样有打破叙事习惯、便于局部调整、确保细节具体等好处。之后将生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章,偶尔需要作者给建议。但在修改环节,GPT4 记性不好,Claude 把关键情节改没了。
2024-12-25
有哪些AI 工具可以解读体检报告?
目前,针对解读体检报告的 AI 工具相对较少。但在相关领域,有以下一些 AI 工具可供参考: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:是一款科研神器,能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,呈现文章的总结信息,包括关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供有关各种主题的帮助和意见,包括医学方面。 需要注意的是,这些工具的应用效果可能因具体情况而异,且内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-03
搭建一个数据解读的ai工具,文字描述要有逻辑性,符合金字塔原则
很抱歉,目前知识库中没有关于搭建一个数据解读的 AI 工具且文字描述要符合金字塔原则的相关内容。但一般来说,搭建这样一个工具需要以下几个关键步骤: 1. 明确数据来源和类型:确定您要处理的数据是来自数据库、文件、网络等,以及数据的格式和特点,例如结构化数据、非结构化数据等。 2. 选择合适的技术框架:根据需求和技术能力,选择适合的 AI 框架和工具,如 TensorFlow、PyTorch 等。 3. 数据预处理:对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作,以提高数据质量和模型的训练效果。 4. 特征工程:提取有意义的特征,以便模型能够更好地理解和处理数据。 5. 选择模型:根据数据特点和任务需求,选择合适的 AI 模型,如决策树、神经网络等。 6. 训练模型:使用预处理后的数据对模型进行训练,并不断调整参数以优化性能。 7. 评估模型:使用合适的指标对训练好的模型进行评估,如准确率、召回率等。 8. 优化和改进:根据评估结果对模型进行优化和改进。 9. 设计文字描述逻辑:按照金字塔原则,先给出结论或主要观点,然后逐步展开支持性的细节和论据。 需要注意的是,这只是一个大致的框架,实际搭建过程中可能会遇到各种技术和业务上的挑战,需要不断探索和优化。
2024-11-03
我想获得一本书籍的干货内容,用什么AI工具能实现?
以下是一些可以帮助您获得书籍干货内容的 AI 工具: 1. TXYZ :这是一个能帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具,提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接,通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考,给出可信的背书。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-09
有适合拆书或者能快读读懂一本书的智能体吗
目前有一些与拆书或快速读懂一本书相关的智能体。例如,AI Agent 就是应用了大模型(LLM)能力的智能体,以解决传统写作方式中存在的问题。像 OpenAI 的 Lilian Weng 将以 LLM 为驱动的 AI Agent 形式化为特定的公式。 还有一些特定功能的智能体,比如名字写对联教学的百宝箱智能体,它有多种玩法,如根据朋友名字和祝福、幸运数字等为用户生成特殊对联,还能与用户随意聊聊对联相关内容。其设计思路包括工作流对话模式、根据用户意图进入不同流程等,功能实现上有幸运数字模块、送祝福模块和互动模块等。 另外,在 AI Agent 系列中,有对 Brain 模块的探究,包括其基本概念、核心要点、潜在能力等方面的介绍,帮助大家更全面深入地了解智能体。
2025-02-01
在中国能使用的,可以总结一本书精华的AI软件
目前在中国可以使用的能够总结一本书精华的 AI 软件相对较少。一些常见的具有文本处理和分析能力的 AI 工具,如百度的文心一言、字节跳动的云雀等,可能在一定程度上辅助您进行书籍内容的理解和总结,但专门用于精准总结一本书精华的成熟软件还比较有限。
2025-01-05
在中国可以总结一本书精华的AI 软件
目前在中国,尚未有一款被广泛认可且专门用于总结一本书精华的 AI 软件。但一些通用的 AI 语言模型,如百度的文心一言、阿里的通义千问等,在一定程度上可以辅助您进行书籍内容的总结和理解。您可以通过输入书籍的相关内容,让它们为您生成概括性的文字。不过,其总结效果可能因输入内容的质量和复杂性而有所不同。
2025-01-05
能够总结一本书精华的AI 软件
以下是一些能够总结一本书精华的 AI 软件: 1. 讯飞听见会议总结功能:利用自然语言处理和机器学习,自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 2. 彩云天气分时预报:通过数据分析和机器学习,提供精准的分时天气预报,市场规模达数亿美元。 3. 医渡云病历分析系统:借助数据分析和自然语言处理,分析医疗病历以辅助诊断,市场规模达数十亿美元。 4. 书法临摹软件:使用图像识别和数据分析,帮助书法爱好者进行临摹,市场规模达数亿美元。 5. 游戏内商城推荐功能:基于数据分析和机器学习,根据玩家需求推荐游戏道具,市场规模达数亿美元。 OpenAI 对于总结长文档,如一本书的方法研究表明,由于 GPT 的上下文长度固定,不能在单次对话中总结超过特定长度的文本。对于很长的文档,如一本书,可以通过一系列的提示来分别总结每个章节,将章节摘要拼接并再次总结,形成“摘要的摘要”,这个过程可递归执行,直到完整总结整个文档。若需要依赖前面章节信息理解后面章节,在总结时可包含前情提要。OpenAI 之前用 GPT3 做过类似研究,探讨了这种逐步摘要方法的有效性。
2025-01-05
再罗列10个关注量最多的优质ai公众号教学或资讯
以下是 10 个关注量较多的优质 AI 公众号教学或资讯: 1. 超时空视角:提供 AI 资讯。 2. EverAI:在小红书、抖音、B 站等平台有教程及 AI 工具界面操作。 3. 猫叔个人公众号:AI 替代人类。 4. 小鱼干了:SD 喂饭达人,教程详细,案例丰富。 5. 白马少年:分享心得 blender,SD 出图练模型教程。 6. okingjo:lora 训练教程和心得。 7. 樊川:城市设计建筑大模型 IUrbanDesign。 8. 努力的五花肉:MJ 高手,热衷且擅长于 UI&UX 领域的内容创作与分享。 9. 文小言 APP 中的学习强国公文助手:可以帮助用户进行文汇检索,AI 公文书写,AI 公文润色等。 10. Recraft AI:提供多种样式的可选风格,对所有用户每日都有免费的试用点数,并允许对生成的图像进行商业使用。
2025-02-20
推荐几个ai相关的优质公众号
以下是为您推荐的一些 AI 相关的优质公众号: 超时空视角 麦橘 麦乐园 MAILAND 𝐦𝐚𝐣𝐢𝐜𝐌𝐈𝐗 模型的作者 orange Web3 天空之城 Ragnar 瑞哥那 海辛 三思 INDIGO TALK 云中江树 陈财猫 阿文
2025-02-20
我正在找能够帮我生成优质短视频选题的AI
以下是为您提供的关于能够生成优质短视频选题的 AI 的相关信息: 在选题方面,找选题是一个学习和积累的过程。就像大语言模型通过监督学习从优秀文本示例中学习一样,我们人类也需要从大量成功的案例中培养写作感觉。例如,在刷大号文章时,要分析其选题思路、文章结构和表达方式,学习但不照搬,融会贯通形成自己的风格。不主动学习容易陷入低水平重复。 在视频内容生产方面,有技术可打通传统制作数字人口播视频的多个环节,为企业提供包括选题生成等定制化服务,解决获客难题。同时,还设计了提示词工具和创作的标准操作流程,帮助学员写出成功的故事。 在工作流方面,有人分享了目前使用 AI 的心得,如起床让 AI 排 TODO 优先级,工作中有傲娇 AI 小助理加油,重点事项分成 bot 团队组,包括内容选题、标题、框架、扩写等,并不断优化 bot,将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护,未来还可能将公司业务搬入飞书等。
2025-01-17
有哪些优质的法律大模型数据集
以下是一些优质的法律大模型数据集: 1. ChatLaw: 地址: 简介:由北大开源的一系列法律领域的大模型,包括 ChatLaw13B(基于姜子牙 ZiyaLLaMA13Bv1 训练而来),ChatLaw33B(基于 Anima33B 训练而来,逻辑推理能力大幅提升),ChatLawText2Vec,使用 93w 条判决案例做成的数据集基于 BERT 训练了一个相似度匹配模型,可将用户提问信息和对应的法条相匹配。 2. LaWGPT: 地址: 简介:该系列模型在通用中文基座模型(如 ChineseLLaMA、ChatGLM 等)的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练,增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上,构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调,提升了模型对法律内容的理解和执行能力。 3. LexiLaw: 地址: 简介:LexiLaw 是一个基于 ChatGLM6B 微调的中文法律大模型,通过在法律领域的数据集上进行微调。该模型旨在为法律从业者、学生和普通用户提供准确、可靠的法律咨询服务,包括具体法律问题的咨询,还是对法律条款、案例解析、法规解读等方面的查询。 4. Lawyer LLaMA: 地址: 简介:开源了一系列法律领域的指令微调数据和基于 LLaMA 训练的中文法律大模型的参数。Lawyer LLaMA 首先在大规模法律语料上进行了 continual pretraining。在此基础上,借助 ChatGPT 收集了一批对中国国家统一法律职业资格考试客观题(以下简称法考)的分析和对法律咨询的回答,利用收集到的数据对模型进行指令微调,让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。
2025-01-08
优质的生成图片的AI
以下是为您提供的优质生成图片的 AI 相关信息: 图生图产品: 目前比较成熟的通过输入图片生成类似图片的 AI 产品主要有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,给设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,将上传的照片转换为芭比风格,效果超级好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 文生图工具: 文生图工具是一种利用人工智能技术生成图片的工具。它通过分析输入的文本描述,使用深度学习算法生成相应的图片。目前,市场上有许多文生图工具,其中一些比较受欢迎的工具包括: 1. DALL·E:DALL·E 是 OpenAI 推出的一款文生图工具,它可以根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:StableDiffusion 是一款开源的文生图工具,它可以生成高质量的图片,并且支持多种模型和算法。 3. MidJourney:MidJourney 因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎,并且在创意设计人群中尤其流行。 您可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看更多文生图工具。 判断图片是否为 AI 生成: 如果您不善于判断一张图片是否为 AI 生成,可以借助一些网站。例如使用 AI 来鉴别 AI 绘图性质的网页:ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。但在测试过程中,可能会出现一些误判,比如有些结构严谨的真实摄影作品,反而会被识别为 AI 作图。这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法,并不能像人类一样综合去考虑不符合人的逻辑的各种表现。
2024-12-23
Ai短视频比赛主题“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”,请以此主题提出几条优质的创作灵感建议,Ai生成视频要求不长于10秒,请用简单易懂的方式讲一下
以下是关于“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”这一 AI 短视频比赛主题的创作灵感建议: 1. 可以是烟花绽放的那一刻,绚丽多彩照亮夜空。 2. 是宠物与主人重逢相拥的那一刻,充满温馨与感动。 3. 是运动员冲过终点线的那一刻,展现胜利的喜悦。 4. 是孩子第一次学会走路的那一刻,充满成长的惊喜。 5. 是情侣在雨中亲吻的那一刻,浪漫而甜蜜。 比赛相关要求: 1. 主题:以“The Moment”为主题进行创作。 2. 数量限制:每人不限视频数量。 3. 提交时间:12 月 31 日 21:00 前。 4. 参赛文件:16:9 格式,不长于 10 秒,30FPS 以上,不含剪辑。 5. 作业方式:不限。 6. 工具要求:使用可灵 AI(https://kling.kuaishou.com/)。 7. 视频要求:带可灵水印。 8. 参与方式:在指定时间发布作品,可通过通往 AGI 之路首页表格、在野菩萨小红薯群或支持社区提交。 9. 奖项设置:金奖 5000 元+5800 灵感值;银奖 3000 元+2700(2200+500)灵感值;铜奖 2000 元+1000 灵感值;入围 500 元×40;人气奖 2500 元×4 以及其他意外散落的灵感值。 10. 注意事项:不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容,可能导致参赛失败。不在规定时间内提交的自动失去参赛资格。评审由专业评审决定,提交次周发布结果。参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号及第三方用于社群运营、展览、展示、传播、营销等用途,主办方拥有最终解释权。在下面的投稿链接中上传作品。
2024-12-10