AI提示词的意思是指训练自己的AI智能体吗

AI 直播具有以下优势： 1. 盈利方式多样： 直接销售数字人工具软件，包括实时驱动和非实时驱动两类，实时驱动价格较高，非实时价格较低但效果差，市场价格较混乱。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景特定： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 电商直播中店播效果较好，数据能保持跟真人相近。 不适用于促销场景，因涉及主播话术、调动氛围等能力。 3. 技术和市场格局： 长期看技术上无壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 市场不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值，而疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司售后问题多。 有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击，如提供全环节服务会绑定商家。 一些品牌如欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等会使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播，但由于技术尚未达到真人直播水平，通常只在午夜时段排期。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格，预设动作库和真实语音表现，直播互动流程相对固定，商品展示以图片为主。但虚拟主播无法与产品接触，测评结果缺乏真实性，目前更像是花瓶，负责基础性介绍和互动问答。

SWOT 分析是由著名管理学教授海因茨·威里克首次提出的一种策略规划工具，用于帮助个人或组织识别其项目或业务策略的优势（S）、劣势（W）、机会（O）和威胁（T）。最初主要用于企业发展战略的制定，如今已广泛应用于广告营销、经济管理以及个人发展分析等众多领域。 过去，人们使用 SWOT 分析时，常按照时间维度区分优势、劣势、机会和危机，认为当前的有利和不利条件分别为优势和劣势，未来存在的有利和不利条件分别为机会和风险，这种方式是错误的。正确的做法是以内部、外部、有利、不利作为基础坐标，内部有利为优势，内部不利为劣势，外部有利为机会，外部不利为风险。是否属于未来的情况，要依据当前分析对象的计划和外部因素来决定。 当按照最终形成的坐标收集好各个象限的信息后，还未完成。我们还需要重新分配线索以导出可操作的结果，即将 SWOT 两两叠加，产生 4 个具有指导意义的问题： 1. 利用哪些优势来抓住什么机会 2. 利用什么机会来化解哪些劣势 3. 利用哪些优势来避开什么危机 4. 在什么危机中规避哪些劣势 这样就能在有限的线索中，以组合填空的游戏形式，找到指导接下来行动的答案。 使用过程中有两个技巧： 1. 客观评估任何维度，不掺杂任何感情。 2. 分析要全面，但不是越复杂越好，应理清主次，不重要的放后面或者干脆删除。

以下是一些受欢迎的 AI 产品及其亮点： 爱设计 PPT： 背后有实力强大且对市场需求敏锐的团队，持续推动产品创新进步。 成功把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇，迅速开发出产品。 在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位，代表了当前国内最高水平，能提高制作效率并保证高质量输出。 语鲸： 能订阅公众号和网站，有订阅广场和个人信息流展示，且每篇订阅有 AI 总结。 可设置多个焦点词，帮助 AI 聚焦内容要点。 生成的摘要与原文互相对应。 摘要细分为三个层级，可查看更具体丰富的总结。 可对上传文档进行摘录、批注、翻译等操作。 每个项目可对外分享，多端历史记录已打通。 Novel.ai： 是 AI 写小说领域的头部应用，典型的 LLM 产品。 产品功能复杂但使用模式简单，利用 LLM 的续写能力将写作改造成交互式文本生成，渐进式生成小段，用户可自由更改或继续生成下一段，还抽象出模型风格、写作方式、故事世界、记忆等细分功能，本质上是构造 Prompt，交互式、渐进式的 Prompt 构建降低了使用门槛。 Character.ai： 是大名鼎鼎的头部角色扮演类 AI 陪伴产品，服务游戏和二次元用户。 使用简单，选角色对话即可，创建也简单，角色核心差异靠不同的详细描述，开放用户角色 Prompt 可见。 筑梦岛： 和角色聊天、捏角色是共同主题。 捏角色的产品化本质是收集信息产生高质量角色 Prompt 的过程。 基于聊天模式微创新了很多衍生玩法。

AI 直播具有以下技术价值： 1. 盈利方式： 直接销售数字人工具软件，包括实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动价格较高，一年 4 6 万往上；非实时驱动一个月 600 元，效果差，市场价格混乱。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 适用于店播，效果较好，数据基本能保持跟真人一样；不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动氛围能力等。 3. 壁垒和未来市场格局： 长期来看技术上没壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司，因其只是工具，迁移成本低。 能把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司售后问题麻烦。 有资源、有业务的大平台下场可能会带来降维打击，如提供数字人、货品供应链、数据复盘分析等全环节打通会绑定商家。 此外，还有相关的直播回顾，如 INDIGO LIVE/AI 撞墙与美国大选后的世界 月末直播回顾 2024.11，会用 AI 把全部的回放视频转录文本，配合直播用的完整 Keynote，重新创作成回顾文章。同时，还有 AI 春晚阶段性纪实，建立了 5000 人的飞书大群，欢迎加入或围观，也可通过填写问卷申请转播自媒体账号。

新手学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支，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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 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。 探索一些面向中学生的 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 AI 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、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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 AI 发展的前沿动态： 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是一些最新的 AI 软件： AI 摄影参数调整助手：使用图像识别、数据分析技术，常见于摄影 APP 中的参数调整功能，市场规模达数亿美元，能根据场景自动调整摄影参数。 AI 音乐情感分析平台：运用机器学习、音频处理技术，有音乐情感分析软件，市场规模达数亿美元，可分析音乐的情感表达。 AI 家居智能照明系统：基于物联网技术、机器学习，如小米智能照明系统，市场规模达数十亿美元，能实现家居照明的智能化控制。 AI 金融风险预警平台：采用数据分析、机器学习技术，有金融风险预警软件，市场规模达数十亿美元，可提前预警金融风险。 AI 旅游路线优化平台：借助数据分析、自然语言处理技术，如马蜂窝路线优化功能，市场规模达数亿美元，能根据用户需求优化旅游路线。 AI 游戏道具推荐系统：通过数据分析、机器学习技术，常见于游戏内商城推荐功能，市场规模达数亿美元，可根据玩家需求推荐游戏道具。 AI 天气预报分时服务：利用数据分析、机器学习技术，如彩云天气分时预报，市场规模达数亿美元，能提供精准的分时天气预报。 AI 医疗病历分析平台：运用数据分析、自然语言处理技术，如医渡云病历分析系统，市场规模达数十亿美元，可分析医疗病历，辅助诊断。 AI 会议发言总结工具：借助自然语言处理、机器学习技术，如讯飞听见会议总结功能，市场规模达数亿美元，能自动总结会议发言内容。 AI 书法作品临摹辅助工具：使用图像识别、数据分析技术，有书法临摹软件，市场规模达数亿美元，可帮助书法爱好者进行临摹。 智联招聘 APP 中的 AI 招聘筛选工具：采用自然语言处理、机器学习技术，市场规模达数亿美元，能帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率。 贝壳找房 APP 中的 AI 房地产评估系统：基于数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元，可准确评估房地产价值，为买卖双方提供参考。 腾讯游戏助手中的 AI 游戏角色生成器：运用图像生成、机器学习技术，市场规模达数亿美元，可为游戏开发者生成独特的游戏角色。 墨迹天气 APP 中的 AI 天气预报助手：借助数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元，能提供精准的天气预报和气象预警。

目前，人工智能主播的发展呈现出以下现状： 1. 聊天机器人作为人工智能伴侣已存在数十年，如今在一对一对话中有了跃进式改进，并融入到人们的社交生活中。 2. 像 CarynAI 这样由网络红人创建的语音聊天机器人，用户需付费与其交流，且能带来可观收益。 3. 拥有人工智能伴侣虽看似小众，但已成为生成式人工智能的主要应用案例，成千上万甚至数百万人已建立并培养了与聊天机器人的关系，且这一趋势有望使 AI 伴侣变得普遍。 4. 许多受欢迎的应用场景与浪漫相关，精明的生成模型消费者通过一些平台打造虚拟伴侣，并寻找规避审查的工具，甚至存在拥有数万用户的地下伴侣托管服务。 5. 除了与浪漫相关的应用，还出现了更广泛的应用领域，如 Snapchat 中的聊天机器人，人们会就宠物、流行文化新闻和足球等热门话题进行交流。

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性复杂且成本高，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”同义词。 在创建国际象棋计算机对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，搜索策略在对局结束时效果好，开始时因搜索空间大需通过学习人类对局改进，后续采用基于案例的推理，现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则将输入句子重新表述为问题，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，使用神经网络转换语音并识别意图，未来期待完整基于神经网络的模型独立处理对话，最近的 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机虽先进但仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程，因不知大脑完成任务的具体步骤，这种类型任务是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。

人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 起初，符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因提取知识复杂、成本高等问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，如今基于神经网络和强化学习，能从自身错误中学习，学习速度快于人类。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 等是混合系统，使用神经网络转换语音、识别意图，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得成功。 近期神经网络研究在 2010 年左右有巨大发展，大型公共数据集出现，如 ImageNet 催生了相关挑战赛。2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降，2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率，此后神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 在过去几年，大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功，得益于大量通用文本数据，可先预训练再针对具体任务专门化。

具身智能是人工智能领域的一个子领域，其原理包括以下几个方面： 1. 强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。智能体的“身体”或“形态”很重要，它可以是物理形态如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态如模拟环境中的虚拟角色。这些身体为智能体提供了与环境互动的手段，并影响其学习和发展。 2. 涉及多个学科，如机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息的算法。 3. 以“具身+智能”的范式，将机器学习算法适配至物理实体，与物理世界交互。例如将大模型嵌入到物理实体上，通过机器配备的传感器与人类交流。 4. 具身智能的三要素包括“本体”（硬件载体）、“智能”（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、“环境”（本体所交互的物理世界），三者高度耦合是高级智能的基础。 5. 行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤，分别由四个模块完成并形成闭环。 6. 在追求人工通用智能（AGI）的过程中，具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合，能够主动感知和理解所在环境并互动，产生具身行动。 具身智能在机器人领域，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用，也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用。但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。

以下是一些关于健身的人工智能产品和案例，可为您提供适合自己的锻炼计划： 1. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理。它能根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好，提供定制化的训练计划和建议。 2. 健身的 AI 工具： Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案。网址：https://keep.com/ Fiture：由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 3. 案例： 马多克斯先生利用 ChatGPT 制定锻炼计划，例如让其总结锻炼笔记并提出建议。 森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。 此外，还有一些其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具，如可提升沟通能力。

以下是一些与生成式人工智能相关的 URL： 生成式人工智能简介的视频学习地址： https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐： 生成式人工智能如何改变创意工作相关的框架：NVIDIA 的 2024 年人工智能现状报告链接： 英文解读链接：

要找到精准的提示词，可以参考以下方法： 1. 描述逻辑：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 2. 功能型辅助网站： http://www.atoolbox.net/，通过选项卡的方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/，每种参数都有缩略图参考，方便直观选择提示词。 C 站（https://civitai.com/），每一张图都有详细参数，可点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，注意图像作者使用的大模型和 LORA。 也可只取其中较好的描述词，如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 3. 星流一站式 AI 设计工具： prompt 输入框中可输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 输入语言：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（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化：启用提示词优化后，可扩展提示词，更生动描述画面内容。 写好提示词： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组生图，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。 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。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词并调节权重，权重数值越大越优先。 辅助功能：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。 4. SD 新手入门： 提示词工作是缩小模型出图的解空间，效果受模型影响，不同模型对提示词语言风格反应不同。 提示词内容：自然语言可使用描述物体的句子，大多数情况下英文有效，也可用中文，避免复杂语法；单词标签可用逗号隔开的单词，使用普通常见单词，风格要和图像整体搭配，避免拼写错误，可参考；Emoji、颜文字 Emoji表情符号准确，对构图有影响，对于使用 Danbooru 数据的模型，西式颜文字可一定程度控制出图表情。

GPT4o 是 OpenAI 新推出的产品。 其具有以下特点和功能： 1. 协作写作与编程新体验：提供写作方面的建议编辑、调整文章长度和阅读级别、添加表情符号、语法润色等功能；在编程方面，让用户轻松跟踪代码修改，支持代码审查、错误修复、添加注释、以及多语言代码移植。 2. ChatGPT Plus 和 Team 用户可立即使用，企业和教育版用户下周开放，计划后续向免费用户推出。 3. 在一些测试中展现出不同的能力，如文本理解能力更强、一次性出 10 个分镜速度极快等，但也存在一些不足，例如中文画图能力有限、某些任务的实际效果不太理想等。 关于 GPT4o 的提示词优化技巧： 1. 在 Playground 的 API 策略中，通过在输入前加上“Task,Goal,or Current Prompt:\\n”来避免误解为指令。 2. 翻译 GPT 案例中，在翻译提示词前加上“Now please translate the content below:”来避免混淆。 相关资源： 1. 相关博客汇总了提示词优化的完整策略，帮助避免指令与输入内容的冲突。 2. 相关测试链接： 。

以下是关于 AIPO 提示词课程的相关链接： 10 月 13 日课程回放：https://www.bilibili.com/video/BV137mEYcEid/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 上课请提前准备： 豆包网页端：https://www.doubao.com/chat/?channel=browser_landing_page 豆包桌面客户端： 相关资料： 作业：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcng2BGhOVyYXnr3AKP2pgCtg 10 月 14 日课程回放：https://www.bilibili.com/video/BV1msmEYxEZY/?buvid=YC4BD1CD531B1DE24BE79F1022B411E8311B&from_spmid=search.searchresult.0.0&is_story_h5=false&mid=E93ZXvPaf6qpZfVvaoksIA%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_from=ugc&share_medium=iphone&share_plat=ios&share_session_id=FEFB63BF03154D5D842FEF7B6D7CA68D&share_source=WEIXIN&share_tag=s_i&spmid=united.playervideodetail.0.0&timestamp=1728927125&unique_k=TSPAHQW&up_id=259768893 上课请提前准备：吐司 https://tusiart.com/?utm_source=semsem&source_id=semsem 相关资料：https://kah8x5a2ycv.feishu.cn/docx/EknsdlsX1oxETExa5AjcDhfInWg 作业：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcn54GKluLZbcAuyd8GJzsX6g 10 月 15 日课程回放：https://www.bilibili.com/video/BV1G62fYCEc1/?spm_id_from=333.999.0.0 上课请提前准备：liblib https://www.liblib.art/ 推荐码:GUdRbBEP 相关资料：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TLmnwQgInimlP2k6zkAceDnCndf 作业：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnndiUZ7FpF8IF4n9KNmvAWh

智能体提示词相关内容如下： 在品牌卖点提炼中，智能体的构建关键在于对结构的理解和控制。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高效率。实际搭建要遵循营销管理结构，根据业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上线下触点和人员不同。营销管理的结构化提示词中，不要依赖举例，避免限制 AI 创造性思维。 拟人化提示词设计时，与任务型提示词方法不同。先确定角色基础信息，再考虑背景和经历，其对爱好、特长、性格和价值观等有深远影响，规划和目标相对弱关联。通过例子说明，如设计低收入职业角色，其背景、教育程度等会影响基本特征。 提示词攻击在业内是公开秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免，如 OpenAI 的 GPT Store 等平台的热门智能体，其核心提示词能被轻易拿到，从而获取设计逻辑、知识库数据等。大模型应用脆弱，掌握破译方法就能获取提示词和数据。

以下是一些提示词模板的相关资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 您还可以参考中优秀作品的提示词作为模板。 以下是一个简单的提示词模板示例： 其实最终目标是：把需求说清楚 GPTs 提示词模板... 往进去套就行哈哈哈 Act like a一样操作 I need a you will in the process,you should Please input the final result in a输入最终结果 here is an example: 案例： Act like a SEO Professional Writer,你是一个 SEO 专家 I need a optimized blog post,我需要一篇优化的博客文章 you will research keywords and incorporate them naturally into the content,你将研究关键字并将它们自然地融入内容中 in the process,you should focus on readability,relevance and proper keyword placement,在这个过程中，你应该关注可读性、相关性和正确的关键词位置 please avoid keyword stuffing or overoptimisation 请避免关键字堆砌或过度优化 input the final result in a well structured format,以结构良好的格式输入最终结果 here is an example:title "Top 10 Tips for Effective SEO Writing:Boost Your Content's Visibility" 这里有一个例子：标题“有效 SEO 写作的 10 大技巧：提高你的内容的知名度” 完整 prompt：Act like a SEO Professional Writer,I need a optimized blog post,you will research keywords and incorporate them naturally into the content,in the process,you should focus on readability,relevance and proper keyword placement,please avoid keyword stuffing or overoptimisation,input the final result in a well structured format,here is an example:title "Top 10 Tips for Effective SEO Writing:Boost Your Content's Visibility"

以下是一些真实摄影风格的 AI 绘画提示词： 点彩派（pointillism） 克劳德莫奈（Claude Monet） 桁缝艺术（quilted art） 局部解剖（partial anatomy） 彩墨纸本（color ink on paper） 涂鸦（doodle） 伏尼契手稿（Voynich manuscript） 书页（book page） 真实的（realistic） 3D 风格（3D） 复杂的（sophisticated） 真实感（photoreal） 国家地理（national geographic） 超写实主义（hyperrealism） 电影股的（cinematic） 建筑素描（architectural sketching） 对称肖像（symmetrical portrait） 清晰的面部特征（clear facial features） 室内设计（interior design） 武器设计（weapon design） 次表面散射（subsurface scattering） 游戏场景图（Game scene graph） 角色概念艺术（character concept art） 此外，还有以下相关风格提示词： 墨水渲染（ink render） 民族艺术（Ethnic Art） 复古黑暗（retro dark vintage） 国风（Tradition Chinese Ink Painting style） 蒸汽朋克（Steampunk） 电影摄影风格（film photography） 概念艺术（concept art） 剪辑（montage） 充满细节（full details） 哥特式黑暗（Gothic gloomy） 写实主义（realism） 黑白（black and white） 统一创作（Unity Creations） 巴洛克时期（Baroque） 印象派（Impressionism） 新艺术风格（Art Nouveau） 新艺术（Rococo） 文艺复兴（Renaissance） 野兽派（Fauvism） 立体派（Cubism） 抽象表现主义（Abstract Art） 欧普艺术/光效应艺术（OP Art/Optical Art） 维多利亚时代（Victorian） 未来主义（futuristic） 极简主义（Minimalist）

ChatGPT 的训练模型主要包括以下几个方面： 1. 预训练（Pretrain）阶段：建立模型的能力上限，如确定模型各方面能力的天花板。此阶段跟 GPT3 的方法近似，例如采用 decoderonly 的网络架构，有特定的模型大小、输入窗口大小、单词本大小，见过大量的 tokens，使用大量的原始训练文本。 2. 监督微调（Supervised Finetune，SFT）阶段：让模型学会对话的形式展开，即知道如何按照对话的格式进行交流。 3. 强化学习从人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）阶段：细分为奖励模型（RM）阶段和强化学习（RL）阶段，能激发模型具备多种能力，包括安全性、推理能力和稳定性等。 训练方式主要是通过材料学习，不断形成模型。其本质功能是“单字接龙”，通过自回归生成的方式，将生成的下一个词与之前的上文组合，不断重复生成任意长的下文。训练的目的不是记忆，而是学习提问和回答的通用规律，实现举一反三，即泛化。学习材料用于调整模型，得到通用模型，以处理未被数据库记忆的情况。ChatGPT 不是搜索引擎的升级版，搜索引擎无法给出未被数据库记忆的信息，而 ChatGPT 作为生成模型可以创造不存在的文本，但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料以及缺乏及时性和准确性等缺点。

训练模型的方法有多种，以下为您介绍几种常见的训练模型方式： 1. 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型： 原始形象：MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 二次加工：完成贴纸的白色边线等细节加工。 处理素材：给训练集图片打 tag，修改 tag。 训练模型：将上述处理好的数据集做成训练集，进行训练。 2. 基于百川大模型训练虚拟专家： 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径，配置提示模板。 在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。 学习率和训练轮次非常重要，根据自己的数据集大小和收敛情况来设置。 使用 FlashAttention2 可减少显存需求，加速训练速度。 显存小的朋友可以减少 batch size 和开启量化训练，内置的 QLora 训练方式非常好用。 需要用到 xformers 的依赖。 显存占用 20G 左右，耐心等待一段时间。 3. 使用编码器解码器架构构建诗歌生成器： 在训练模型之前，需要一个损失函数，由于本质上是一个多类分类问题，损失将是稀疏的分类交叉熵损失，配置从 logits 计算的损失。 有了损失后编译模型，将损失和优化器联系在一起。 选择训练的时期，一个时期是对数据集的完整传递，进行多次训练，并提供回调以确保在训练期间保存权重。 从实际的字符串中提取字符序列，使用 TensorFlow 的 TF 字符串 Unicode 拆分功能。 将字符序列转化为数字，使用 TF Keras 层中的 StringLookup 函数将每个字符映射到给定的 ID，也可使用同一层的 StringLookup 函数获得反向映射。 将处理后的数据作为神经网络的训练数据集，使用 TF Data Dataset API。

AI 的训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这一过程需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练具有以下特点： 1. 需要较高的计算性能，以处理海量的数据。 2. 具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。 机器学习是人工智能的一个分支，其发展有着从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的脉络。机器学习是实现人工智能的途径之一，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 自然语言（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。自然语言的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理，自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程，也称为预测或推断。

训练一个智能体来改写新闻标题，您可以按照以下步骤进行： 1. 明确需求和目标：确定您希望智能体改写新闻标题的风格、重点和要求，例如更简洁、更吸引人、突出特定信息等。 2. 收集数据：收集大量的新闻标题样本，包括各种类型和主题的，以便智能体有足够的学习材料。 3. 选择合适的技术和框架：根据您的技术能力和需求，选择适合的人工智能框架和算法，例如自然语言处理相关的技术。 4. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、分词、标记等预处理操作，以便智能体能够更好地理解和学习。 5. 训练模型：使用预处理后的数据训练智能体，调整参数以优化训练效果。 6. 评估和优化：使用测试数据评估智能体的性能，根据评估结果对模型进行优化和改进。 7. 部署和应用：将训练好的智能体部署到实际应用中，并不断监测和改进其表现。 需要注意的是，训练智能体是一个复杂的过程，可能需要一定的技术知识和经验。

训练模型进行标题改写可以参考以下方法： Sora 模型： 对于视频标题改写，首先训练一个能够为视频生成详细描述的视频标题生成器。可利用 CoCa 架构进行视频标题生成，如 VideoCoCa，通过取视频的多个帧并将每个帧输入到图像编码器，产生的帧令牌嵌入被展平并连接成一个长序列的视频表示，再由生成性池化器和对比性池化器处理，与对比损失和标题生成损失一起联合训练。构建视频标题生成器的其他替代方法包括 mPLUG2、GIT、FrozenBiLM 等。为确保用户提示与训练数据中的描述性标题格式一致，执行额外的提示扩展步骤，用 GPT4V 将用户输入扩展为详细的描述性提示。 对于语言指令跟随，通过开发一个能够生成长而详细标题的字幕器，然后用这些标题来训练模型。但收集用于训练此类字幕器的数据的过程未知，且可能需要大量劳动。 DALL·E 3 模型：通过用详细、描述性的标题重新标注现有图像来解决指令遵循问题。首先训练一个图像标题生成器，这是一个视觉语言模型，用于生成精确和描述性的图像标题。然后，使用标题生成器生成的描述性图像标题来微调文本到图像模型。具体来说，DALL·E 3 遵循对比标题生成器（CoCa）的方法，联合训练一个图像标题生成器，该生成器具有 CLIP 架构和一个语言模型目标。进一步在详细描述图像的主要对象、周围环境、背景、文本、风格和颜色方面进行微调后，图像标题生成器能够为图像生成详细的描述性标题。文本到图像模型的训练数据集是由图像标题生成器生成的重新标注数据集和真实人类编写的数据混合而成，通过上采样来解决实际用户提示与训练数据中的描述性图像描述之间的不匹配问题。 关于 Midjourney 的训练 prompt： The issue with DMs is that the powerful ones often consume hundreds of GPU days,and inference is quite expensive due to sequential evaluations.To enable DM training on limited computational resources without compromising their quality as well as flexibility,DMs are applied in the latent space of powerful pretrained autoencoders. Training a diffusion model on such a representation makes it possible to achieve an optimal point between complexity reduction and detail preservation,significantly improving visual fidelity.Introducing a cross attention layer to the model architecture turns the diffusion model into a powerful and flexible generator for generally conditioned inputs such as text and bounding boxes,enabling highresolution convolutionbased synthesis. Midjourney 会例行发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新的模型是默认的，但可以使用 version 或 v 参数或通过 /settings 命令选择其他模型版本。不同的模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型，可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言提示，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。其新特点包括更广泛的风格范围、对提示更敏感、更高的图像质量、更详细的图像、细节更可能正确以及更少不需要的文本。

自己训练 AI 通常包括以下主要步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求来选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够覆盖目标应用场景的训练数据。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。 总的来说，训练自己的 AI 需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。 在独立游戏开发中，如《玩具帝国》的人机 AI 采用 Unity 的 mlagent 进行训练，有以下经验： 选择自己开发 AI 是因为游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，无法使用线上接口。 通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，可改变 AI 的决策倾向。 为让每次输入的向量等长，对观察的内容进行处理。 先训练掌握基本规则的底模，再在此基础上做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。 为避免过拟合，在每个 Episode 前对初始条件进行随机，决策时对 AI 的可选项进行随机 Dropout。 关于判断一张图片是否为 AI 生成，目前已有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性，例如 ILLUMINARTY 网站。但在测试中存在一些问题，如结构严谨的真实摄影作品可能被误判为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身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。