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用AI快速解读一本书

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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,GPT-4 记性不好,Claude 把关键情节改没了。

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References

AI调酒、AI占卜、AI绘画…… AI市集来了

再试试AI塔罗占卜。有好几种价格不同的体验项目,我选择了9.9元的AI解读。流程是先在心里想好自己要问什么,然后抽取一张塔罗牌,摊主会先使用AI软件解读抽出的牌,之后在AI的基础上,再进一步“人工”解读。开始实战。心里想的问题是“近期有偏财运吗?”,之后抽取到了一张戴着皇冠的猫咪拿着宝剑的塔罗牌。AI解读的字数非常多,但我眼里只看到了一句:这代表着力量、决断和智慧,预示着财运的增加和经济状况的改善。“这张牌是宝剑王后,代表着理智与冷静,这是追求偏财运的重要品质,在投资或寻求财务增长的过程中,能够保持冷静的头脑,不被情绪所左右,做出明智的决策,是取得成功的关键。”看完AI解读后,摊主“时语疗愈占星师张易鸿”继续补充说,“你看她手持宝剑,也是鼓励你勇往直前。”在这届年轻人“人生一半玄学一半奋斗”的信条下,AI占卜其实已经非常流行,活动现场,AI+玄学类的摊位也有不少,而且人气很高。现场还有一个“黑马摊位”——手搓机器人。手搓,类似DIY,自己动手的意思。“大家可以体验亲手制作一个能和自己对话的机器人,绝对体验感爆棚,成就感满满。”摊主杨挺说,“因为涉及到电缆,所以比乐高难一点。原本这是为成年人设计的,没想到小孩子们也很喜欢。”需要的工具有电烙铁、钳子、螺丝刀等,孩子们虽然喜欢,但确实心有余而力不足,需要和父母一起合作完成,是非常不错的亲子活动。“可以培养小孩子的兴趣和锻炼动手能力,而且也能增进亲子关系,蛮不错的。”现场,有不少家长十分动心,咨询如何购买。

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。

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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有没有好用的ai表格推荐
以下为一些好用的 AI 表格工具推荐: 6 月访问量排名: 1. Highcharts:表格工具,6 月访问量 235 万,相对 5 月变化 0.389。 2. Fillout.com:表格工具,6 月访问量 186 万,相对 5 月变化 0.147。 3. Coefficient:表格工具,6 月访问量 46 万,相对 5 月变化 0.251。 4. Numerous.ai:表格工具,6 月访问量 41 万,相对 5 月变化 0.087。 5. SheetGod:表格工具,6 月访问量 31 万,相对 5 月变化 0.033。 6. GPTExcel:表格工具,6 月访问量 25 万,相对 5 月变化 0.364。 7. 酷表 ChatExcel:表格工具,6 月访问量 18 万,相对 5 月变化 0.159。 8. GPT Workspace:表格工具,6 月访问量 17 万,相对 5 月变化 0.213。 9. OpenAI in Spreadsheet:表格工具,6 月访问量 12 万,相对 5 月变化 0.314。 10. Ajelix AI Excel Tools:表格工具,6 月访问量 10 万,相对 5 月变化 0.145。 4 月访问量排名: 1. :表格工具,4 月访问量 175 万,相对 3 月变化 0.036。 2. Highcharts:表格工具,4 月访问量 127 万,相对 3 月变化 0.257。 3. Numerous.ai:表格工具,4 月访问量 73.4 万,相对 3 月变化 0.911。 4. Coefficient:表格工具,4 月访问量 69 万,相对 3 月变化 0.213。 5. GPTExcel:表格工具,4 月访问量 37 万,相对 3 月变化 1.139。 6. Rows AI:表格工具,4 月访问量 34 万,相对 3 月变化 0.115。 7. SheetGod:表格工具,4 月访问量 26 万,相对 3 月变化 0.016。 8. AI Excel Bot:表格工具,4 月访问量 25.3 万,相对 3 月变化 0.103。 9. OpenAI in Spreadsheet:表格工具,4 月访问量 17 万,相对 3 月变化 0.091。 10. GPT Workspace:表格工具,4 月访问量 17 万,相对 3 月变化 0.189。 关于 Excel 的 AI 功能,目前有以下几种工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力: Excel Labs:Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot:微软推出,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求,Copilot 自动完成任务。 Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,可生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-29
现在最好的AI大模型
目前较为出色的 AI 大模型包括: 1. GPT4(免费可用):是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑,是一个大型多模态模型,在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5(免费):具有极高的一致性,擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt,并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能,能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. DALL·E 3(免费可用):代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃,能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B(免费):是一个具有 73 亿参数的模型,在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。 此外,在主要的大语言模型方面: 1. OpenAI 系统:包括 3.5 和 4.0 版本,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌:一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-01-29
本网站都有哪些讲Ai量化炒股的学习资料
很抱歉,目前本网站没有关于 AI 量化炒股的学习资料。
2025-01-29
35岁java后端开发如何转型AI开发
对于 35 岁的 Java 后端开发人员转型 AI 开发,以下是一些建议: 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发时,要强调组员的主观能动性,让他们自主设计,组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式,可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中,设计非常重要,模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接: 2. 借助 AI 编程工具(如 Cursor),熟悉 LLM 原理,探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project(如翻译工具、AI 对话应用等),通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师,边做边学,获取即时反馈,持续提升。核心建议是行动起来,找到正反馈,坚持使用 AI 辅助编程。参考链接:
2025-01-29
如何让ai写一篇很好的文学理论 论文
以下是关于如何让 AI 写一篇好的文学理论论文的相关内容: 首先,过度追求模型的正面描述和对齐人类价值观可能会带来问题。比如在文学创作中,道德过度正确和大量正面描述实际上是一种“对齐税”,会让模型变得愚蠢。像生成的游戏中主人公全是幸福人生,这样的故事缺乏冲突,人物单薄,不好看。而且全乎正确的道德和完美的正面在现实世界中并不存在,纵观文学史,伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的,因为人类的心灵与生活极为复杂,痛苦、绝望和悲伤也是生命体验的一部分,只有正面的故事很难获得共鸣。 其次,好的文字能引起人的生理共鸣与情绪。人们在感受到好文字时,往往有一种被击中、头皮发麻的感觉。共鸣是文学的基础,有共鸣才有读者,有读者才有文学。文学映照的是人类相同的渴望与恐惧,人类之间的共性大于差异。对于像 GPT 这样的大语言模型,其预训练数据量大且丰富,储存了人类几乎所有可能的生命经验,理应能够学会引发人类的共鸣与情绪。 最后,在实际操作中,对于处理文本特别是 PDF,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果,新模型更强大。但需要注意的是,这些系统仍会产生幻觉,若要确保准确性,需检查其结果。
2025-01-29
国产Ai中哪个的英语理解能力和翻译能力最强
目前国产 AI 中,在英语理解和翻译能力方面,不同的产品各有特点。 通义万相在中文理解和处理方面表现出色,作为阿里生态系统的一部分,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可使用。但在处理非中文语言或国际化内容方面,可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色,由于模型训练数据可能主要基于中文环境,在处理多元文化内容时可能存在偏差。 可灵是由快手团队开发的 AI 应用,主要用于生成高质量的图像和视频,图像质量非常高,但价格相对较高。 需要注意的是,对于英语理解和翻译能力的评价会因具体的应用场景和需求而有所不同。
2025-01-29
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
如何能够让ai帮我优质解读一本书
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。
2024-12-24
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
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
如何让AI帮助我读一本书
要让 AI 帮助您读一本书,可以从以下几个方面入手: 1. 设计 Prompt: 若想让 AI 像“樊登读书”或“得到”那样为您讲书,可设计一个“书籍阅读助手”的 Prompt,将通用读书方法论融入其中,并根据不同类型书籍测试、优化和迭代。 若希望 AI 在“选书”和“督促读书”环节发挥作用,设计“催我读书”的 Prompt,重点研究选书方法和激励效果,以生成读书笔记等让您有获得感。 若更侧重读完书后的知识内化,需重点研究读书效率和信息转化,注重结构化信息能力及有效的记忆存储和调取。 2. 利用 Kimi 模型: Kimi 支持超长上下文,能输入长达 20 万字。 可让 Kimi 梳理全书,对照目录,还能要求更细致的梳理。 能让 Kimi 对知识点进行讲解,深入某个具体章节或知识点展开对话。 让 Kimi 出题测试对知识点的掌握程度。 3. 提升文档编写质量: 遵循通用原则,包括简洁明了、结构清晰、段落分明、避免专业术语滥用、避免歧义、定期更新等。确保文档能容易被人看懂,这样对 AI 来说也更好理解。
2024-12-19
简要概括《奇点临近》这本书的内容
《奇点临近》是雷·库兹韦尔的新作,书中描述了宇宙与人类发展的六个阶段。预言未来几十年内技术将迅速提升,改变人类生活,比如通过脑机接口等技术,人类能提升认知能力、逆转衰老、实现数字永生。但这些技术也带来潜在风险,如 AI 失控和基因编辑滥用。库兹韦尔的预见为我们描绘了一个激动人心又充满挑战的未来。
2024-12-18
如何快速提高向AI工具的提问能力
以下是一些快速提高向 AI 工具提问能力的方法: 1. 先了解 AI 工具的功能和适用范围,明确其能解决的问题类型。 2. 学习相关的基础知识,例如 AIGC 背后的原理,以便更深入理解 AI 的可能性和局限性。 3. 避免拟人化的提问方式,而是直接清晰地描述问题。 4. 对于复杂的问题,逐步分解,分步骤进行提问。 5. 学会批判性地看待 AI 的输出结果,如有错误,分析原因并进一步优化提问。 6. 多参考他人成功的提问案例,如学生在春游前提问关于便携食物的规划。 7. 利用群里的交流氛围,如“公开问”,学习他人的提问技巧。 8. 对于不熟悉的领域,先进行一定的知识储备,再向 AI 提问。 9. 不断练习和尝试,在实践中总结经验,提高提问的准确性和有效性。
2025-01-28
快速好用的人工智能网页翻译AI
以下为您推荐快速好用的人工智能网页翻译 AI: Open AI Translator(强烈推荐) 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟 功能:是一款接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品。适合在浏览网页时查询个别单词、句子,能得到等同词典的体验。也可用于分析代码,搭配 Chat GPT 使用效果佳。 优势:可以在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用,可用于任何 web 场景。强烈推荐配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用。 调用方式:选中页面中的文本后,会悬浮该插件,点击即可翻译,速度极快,摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 注意事项:安装后需要获取 Open AI 的 API Key,首次打开插件设置好 Open AI Key 地址,可找个地方保存好 API Key,方便在体验产品时复制粘贴。 下载地址: 此外,10 月盘点中还有一些相关的 AI 应用: 用自然语言对网页编程,实现各种操作: 浏览器插件→ 安装向导→https://yiu45q2746h.feishu.cn/docx/UM5Idb3AVo5cQXxgu09cTCAOnye 把输入文字自动翻译成多种语言后进行搜索(沉浸式翻译团队的新产品):网页应用→https://bilin.ai🔮 AI Youtube 搜索和总结,并支持播放 Youtube 视频,突然走红:网页应用→https://www.jenova.ai🔮 302.ai:汇集全球顶级品牌的 AI 超市,网页应用→https://302.ai,AI 播客生成器、AI 视频生成器、AI 网页生成器等 30+生产级应用,GitHub→https://github.com/302ai 另外,如果您想在网站上增加一个 AI 助手,只需 4 步: 1. 创建大模型问答应用:通过百炼创建一个大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站:通过函数计算,来快速搭建一个网站,模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手:通过修改几行代码,实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识:准备一些私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,帮助您更好的应对客户咨询。
2025-01-26
我给你一个excel表格,你可以快速生成甘特图吗?
目前我无法直接为您提供将 Excel 表格快速生成甘特图的服务。但您可以使用一些专业的软件,如 Microsoft Project、Excel 本身(通过特定的功能和插件)、Trello 等,它们都具备将相关数据转化为甘特图的功能。您可以根据自己的需求和使用习惯选择合适的工具,并按照其操作指南进行操作。
2025-01-24
如何快速掌握AI提示词的技巧
以下是快速掌握 AI 提示词技巧的方法: 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,包括其主要分支及相互联系。同时浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 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。还可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据自身兴趣选择特定模块,比如一定要掌握提示词技巧,因其上手容易且有用。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践来巩固知识,尝试使用各种产品创作作品,并在知识库分享实践成果。 5. 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。 此外,不同的 AI 产品在提示词方面也有各自的特点和技巧: 海螺 AI:MiniMax 视频模型能识别图片和理解指令,还能实现顶级特效和细腻表情呈现。提示词优化功能可扩展视频美学呈现,专业创作者有 2000 字的提示词空间。 星流一站式 AI 设计工具:在 prompt 输入框中可输入提示词和使用图生图功能。写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点等;可调整负面提示词;利用“加权重”功能突出重点;使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。
2025-01-24
1.Gpt在教育邻域的快速发展
GPT 在教育领域的快速发展表现为以下方面: 训练方式:包括预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习等阶段,每个阶段都有相应的数据集、算法和模型。 在教育中的影响:以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术的出现,为教育带来冲击。许多教育工作者认识到大模型技术的进步对教育的意义。但目前市场上虽看好 AI 对各行业的赋能,却尚未诞生出相关的 Super APP,存在对 AI 发展的不同看法和预期。
2025-01-22
ai快速发展在教育领域的应用
AI 在教育领域的应用十分广泛,主要包括以下几个方面: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室,安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。 然而,AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来冲击,教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题成为 AI 教育创新面临的重要挑战。
2025-01-22