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我想用AI做一个人物访谈录发在公众号上,请帮我生成一段200字的简介

Answer

以下是为您生成的 200 字左右的人物访谈录简介:

南瓜博士首次写小说获奖,背后离不开 AI 的助力。他先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改,还采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧,打破叙事习惯,方便局部调整,确保都是具体细节。之后将生成的表格串联成文,过程中偶尔给出建议。然而,因小说字数超 2000 字,修改时 GPT-4 记性不好,Claude 又改丢关键情节。但最终,在与 AI 的合作与磨合中,南瓜博士成功获奖,展现了 AI 在创作中的独特作用与挑战。

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!

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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我想用AI做一个人物访谈录发在公众号上,请帮我取公众号的一个名字,请给出10个供我参考
以下是为您提供的 10 个适合发布人物访谈录的公众号名字,供您参考: 1. 《深度人物志》 2. 《人物访谈集萃》 3. 《名人面对面访谈》 4. 《非凡人物访谈录》 5. 《人物心灵访谈》 6. 《魅力人物访谈窗》 7. 《人物故事访谈馆》 8. 《杰出人物访谈记》 9. 《人物风采访谈坛》 10. 《热点人物访谈坊》
2024-12-26
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下: 1. 智能起源:早期的 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,充满机器感。 2. 生成式 AI 的诞生:在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧,能力惊人。 3. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 对于希望继续精进 AI 的人,可以尝试了解以下基础内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-27
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下: 1. 智能起源:早期的其他 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,充满机器感。而生成式 AI 的诞生带来了变革,它能像人一样创作交流,在写文章、画画、写歌等方面展现出人类般的智慧,能力惊人。 2. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 3. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果希望在 AI 领域继续精进,还可以尝试了解以下基础内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-27
小白从0学习ai的教程在哪里
以下是为小白从 0 学习 AI 提供的教程和建议: 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(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,您将找到一系列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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于零基础小白: 网上有很多基础课程,您可以找找相关教程。 看一些科普类教程,比如相关视频。 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 7. 推荐视频: 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili:https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893 由(女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,新手友好,带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili:https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1 某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-12-27
自己的ai来源模型是什么
智谱·AI 的开源模型包括以下部分: 其他模型: WebGLM10B:利用百亿参数通用语言模型(GLM)提供高效、经济的网络增强型问题解答系统,旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中,改进现实世界的应用部署。 WebGLM2B MathGLM2B:在训练数据充足的情况下,20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算,准确率几乎可以达到 100%,其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。 MathGLM500M MathGLM100M MathGLM10M MathGLMLarge:采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM,包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外,还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力,使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。 多模态模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能的基础上,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM)。基于对视觉和语言信息之间融合的理解,CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。 Visualglm6B:一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下: 1. 选择合适的部署方式,包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并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 等作为基础,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,需要重视安全性和合规性。 总的来说,部署和训练自己的大模型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。需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。
2024-12-27
小孩学英文的AI
以下是一些适合小孩学英文的 AI 工具: 1. LingoDeer(https://www.lingodeer.com/):通过游戏和互动活动教孩子英语,提供各种课程,包括字母、数字、语法和词汇等,还有家长仪表板可跟踪孩子进度并设置学习目标。 2. Busuu(https://www.busuu.com/):提供英语及其他多种语言课程,采用多种教学方法,包括音频、视频课程和互动练习,具有社区功能可与其他孩子练习口语。 3. Memrise(https://www.memrise.com/):使用抽认卡和游戏教英语,涵盖基本词汇到会话技巧,具有社交功能可与朋友和家人一起学习。 4. Rosetta Stone(https://www.rosettastone.com/):采用沉浸式方法教英语,让孩子在自然环境中学习,具有语音识别功能帮助练习发音。 5. Duolingo(https://www.duolingo.com/):免费的语言学习应用,提供多种语言课程,通过游戏化方法使学习有趣。 在为 4 岁儿童选择时,要考虑孩子的年龄、兴趣和学习风格,以及应用程序的功能和成本。此外,像 Heeyo 这种由 AI 小恐龙带领冒险的游戏化产品也相当有趣,全程全英文语音交互,适合低龄段学习场景。
2024-12-27
小孩教育AI
以下是关于小孩教育 AI 的相关内容: 1. 有创业公司推出针对 36 岁孩子成长陪伴的 AI 毛绒玩具。毛绒玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流,孩子会把玩具当作有生命、会说话的伙伴。AI 毛绒玩具定价几百元,客单价低于家庭机器人,市场教育成本低,且在毛绒玩具市场快速增长的背景下具有发展潜力。 2. 对于小孩是否可以接触 AI,答案是肯定的。但也存在担忧,如 AI 可能让人类变懒、甚至变废,影响学生的批判性思维等能力。不过,AI 可能带来如一对一辅导更加个性化等颠覆性改变。 3. 为 4 岁儿童选择练习英语口语的 AI 工具时,要考虑应用程序的年龄适配性、趣味性、有效性、价格等因素。可以尝试不同的工具,根据孩子的成长和发展适时切换。
2024-12-27
比H200更先进的GPU是什么
目前比 H200 更先进的 GPU 是英伟达推出的 Blackwell B200 GPU。 Blackwell B200 GPU 具有以下优势: 1. 性能强大:拥有 2080 亿个晶体管,能提供高达 20 petaflops 的 FP4 性能,而 H100 仅为 4 petaflops,性能提升达 5 倍。 2. 效率提升:将两个 B200 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200,能为 LLM 推理工作负载提供 30 倍的性能,同时大大提高效率,成本和能耗降低了 25 倍。 3. 训练能力:可以训练更大、更复杂的模型,一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型,相当于能训练近 15 个 GPT4 这样的模型。 它采用台积电 4NP 工艺节点,其中一个关键改进是采用了第二代 Transformer 引擎,对每个神经元使用 4 位(20 petaflops FP4)而不是 8 位,直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。此外,还推出了由 Blackwell 组成的 DGX 超算,如 DGX GB200 系统,具有强大的计算和扩展能力。
2024-12-23
怎么能生成2000字以上的AI文案?
要生成 2000 字以上的 AI 文案,可以参考以下方法: 1. 丰富细化:让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,可先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。使用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧,这样有三个好处:一是打破 AI 原本的叙事习惯,避免陈词滥调;二是按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变;三是确保内容都是具体细节,避免整段输出时缩减导致丢光细节只剩笼统介绍。 2. 串联成文:把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章,期间可能需要您给点建议。 3. 利用相关工具:例如海螺 AI,其视频模型能识别图片、理解指令,不依靠特效模板就能实现顶级特效,能细腻呈现人物表情,还上线了提示词优化功能,开放 2000 字的提示词空间,让创作更精准。编写 Prompt 时,通过清晰的结构和灵活的表达方式,掌握一些规则,就能更好地利用 AI 生成文案。
2024-12-10
智谱 注册送2000万 tokens
智谱 BigModel 共学营第二期相关信息如下: 本期共学应用为人人可打造的微信助手。 注册智谱 Tokens:智谱 AI 开放平台的网址为 https://bigmodel.cn/ 。参与课程至少需要有 token 体验资源包,获取资源包有三种方式: 新注册用户,注册即送 2000 万 Tokens。 充值/购买多种模型的低价福利资源包,直接充值现金,所有模型可适用的网址为 https://open.bigmodel.cn/finance/pay 。 共学营报名赠送资源包。 语言资源包:免费 GLM4Flash 语言模型/ 。 多模态资源包: 。 多模态资源包: 。所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。 会议 ID:185 655 937 ,会议链接:https://vc.feishu.cn/j/185655937 ,共学营互动群。 BigModel 开放平台是智谱一站式的大模型开发及应用构建平台。基于智谱自研的全模型矩阵,面向企业客户及合作伙伴,支持多样化模型和自定义编排。平台提供即插即用的智能工具箱,包括 API 接口、模型微调及部署功能,同时具备流程编排以适应复杂业务场景。还提供免费、好用、高并发的 GLM4Flash 模型,0 元上手大模型,新用户注册登录即送 2000 万 Tokens,调用智谱全家桶模型。更多应用场景包括: 。
2024-12-05
英伟达H200芯片
英伟达 H200 芯片具有以下特点: 推理速度是前代 H100 的两倍。 使用 HBM3e 内存,显存带宽提升至 4.8TB。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 SIGGRAPH 会议上宣布了相关信息,包括下一代 GH200 Grace Hopper 超级芯片平台。Grace Hopper 超级芯片 NVIDIA GH200 已于 5 月份全面投入生产,将具备连接多个 GPU 的能力。Nvidia 还在与 HuggingFace 合作,帮助开发人员在任何云上创建、测试和微调生成式 AI 模型。现在,可以使用 Nvidia 的 Omniverse 以 USD 格式生成 AI 内容,以创建虚拟世界,它包括与 Adobe、Wonder Dynamics 和 Luma AI 等多种 AI 相关的集成。 相关链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1724239489302974768?s=20
2024-11-06
帮我写一段200字的英文,回答这个问题: climate change and its effects?
Climate change is a significant global issue. Its effects are wideranging. For instance, it leads to rising temperatures, causing melting of glaciers and ice caps, which contributes to sealevel rise. Extreme weather events like heatwaves, floods, and droughts occur more frequently, affecting agriculture and food security. Ecosystems are disrupted, threatening the survival of many species. Moreover, it has implications for human health, such as the spread of diseases. To mitigate these effects, we need to take collective action, such as reducing carbon emissions and promoting sustainable practices.
2024-11-04
帮我写一段200字的英文,回答这个问题:Discuss the impact of technology on daily life.
Technology has had a profound impact on daily life. It has made communication faster and more convenient, allowing people to connect with others around the world instantly. Online shopping has transformed the way we purchase goods, offering a wide range of choices and doorstep delivery. Education has also been revolutionized, with online courses and educational apps accessible to all. Moreover, in healthcare, advanced technologies have improved diagnosis and treatment options. However, it has also brought challenges such as information overload and privacy concerns. Overall, technology is a doubleedged sword that has both enhanced and complicated our lives.
2024-11-04