如何用AI识别 标题的情绪

对于新手小白想用 AI 制作小程序、个人网站和 APP，目前有以下相关信息： 「Agent 共学」提供了一系列针对 0 基础小白的课程，包括用 AI 打造个人网站等，具体日程安排为：月日 20:00 开始，由大雨授课。 白九龄在 0 基础的情况下用 cursor 做微信小程序的经历，过程中遇到了诸多问题，如添加背景元素、自适应调整、意图分析页面的信息展示和排版、生成海报时的限制等，还面临大模型理解困难、token 费用和变现等问题。 需要注意的是，虽然有相关的探索和尝试，但使用 AI 制作这些项目仍存在一定的难度和限制。

目前尚未有专门针对国内外财经大事件进行归纳的成熟 AI 应用。但一些智能新闻分析工具和金融数据处理平台可能会在一定程度上对相关信息进行整合和分析。不过，其效果和准确性可能会受到数据来源、算法模型等多种因素的影响。

以下是一些设计小学生手抄报比较好用的 AI 工具及相关流程： 国内的 AIGC 绘图平台无界 AI 可以帮助您快速制作海报底图并完成主题海报排版。虽然其他 AIGC 绘图软件在操作步骤上不完全相同，但思路基本一致。 需求场景： 当您想在朋友圈、微博、Twitter 等平台发布内容时，纯文字可能点赞较少。 百度图片质量差、易撞图。 相册中的照片可能不太理想。 大致流程： 1. 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局：选择想要的风格意向，背景不必空白，根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。

常见的 AI 变现途径主要包括以下几种： 1. 开发智能体：例如像 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot，并在豆包 APP 上随时使用。 2. AI 绘画相关： 用 AI 制作服装，如单价 239 元的 AI 小绿裙卖了 1160 多份，销售额达 27 万。熟练者可用 sd 或 mj 制作，新手可用 mewxai 或幻火。 用 AI 定制萌娃的头像，单价 19.9 元，卖了 2675 份，销售额达 5 万。 3. 针对特定群体的服务：如针对宝妈群体的婴儿四维彩超 AI 预测，后续还包括头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等。如果懂得私域的精细化运营，做好朋友圈运营，宝妈群体具有超高经济价值。

以下为您介绍一些有关排版公众号的 AI 工具及相关信息： 1. 社区孵化了一款排版工具，20 秒就可以完成公众号排版。由@对！开发的公众号排版工具，旨在简化微信公众号排版流程。用户只需申请链接并在飞书中添加该小组件，即可一键将公众号文章排版到飞书，支持多种格式和样式模板。未来计划上线更多主题模板和功能，同时欢迎用户反馈与交流。 2. 对于公众号排版，还可以参考以下建议：观察一些知名公众号的排版风格，从中获取灵感。保持简洁的风格能让内容更加突出，便于读者快速浏览和吸收信息。若对设计有独到见解，可多花心思让公众号脱颖而出。 此外，在文章排版方面，若想利用 AI 提效，可尝试以下方法（但此方法需要用到 ChatGPT4o、懂一点 Markdown 语法，若不满足条件或有自己的加粗习惯，可不采用）：首先，打开 GPTs https://chatgpt.com/g/gauDv1yCnbwenzhangmarkdownpaibandashi ，接着，把从迅捷 Markdown 编辑器复制下来的文章内容，发送给这个 GPTs。GPT 会先分析原文，然后列出需要加粗的句子和需要被引用的句子，让您确认。

以下是国内一些较强的 AI 软件： 美趣 AI：原生图片生成软件，所属公司为兴利和，下载量小于 10 万，环比变化为0.2002。 说得相机提词器：写作软件，功能丰富，下载量小于 10 万，环比变化为 0.8782。 AI 智能写作：原生写作软件，所属公司为汉酷网络，下载量小于 10 万，环比变化为0.0453。 创客贴 AI：平面设计软件，功能强大，所属公司为艺源酷科技，下载量小于 10 万，环比变化为 0.2632。 360AI 搜索：智慧搜索工具，所属公司为 360，下载量小于 10 万，环比变化为0.1017。 图趣 AI：原生图片生成软件，下载量小于 10 万，环比变化为 0.4896。 Molica AI：原生图片生成软件，下载量小于 10 万，环比变化为 0.1007。 文案宝：原生个人助理软件，下载量小于 10 万，环比变化为 0.0946。 此外，还有以下一些在特定领域表现出色的 AI 应用： 智联招聘 APP：利用自然语言处理和机器学习技术的 AI 招聘筛选工具，帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率。 贝壳找房 APP：通过数据分析和机器学习技术的 AI 房地产评估系统，准确评估房地产价值，为买卖双方提供参考。 腾讯游戏助手：利用图像生成和机器学习技术的 AI 游戏角色生成器，为游戏开发者生成独特的游戏角色。 墨迹天气 APP：利用数据分析和机器学习技术的 AI 天气预报助手，提供精准的天气预报和气象预警。 在其他领域也有出色的 AI 应用，如： 摄影 APP 参数调整功能：利用图像识别和数据分析技术，根据场景自动调整摄影参数。 音乐情感分析软件：利用机器学习和音频处理技术，分析音乐的情感表达。 小米智能照明系统：利用物联网技术和机器学习技术，实现家居照明的智能化控制。 金融风险预警软件：利用数据分析和机器学习技术，提前预警金融风险。 马蜂窝路线优化功能：利用数据分析和自然语言处理技术，根据用户需求优化旅游路线。

识别手写字体通常会涉及到神经网络的应用。对于印刷体图片的识别，可能会先将图片变为黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种方法在面对多种字体、不同拍摄角度等复杂情况时存在局限性，因为它本质上是通过不断增加和完善规则来解决问题，这在处理未知规则时是不可行的。 神经网络专门处理未知规则的情况，例如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 在字体测试方面，会使用多组提示词来测试不同类型字体的识别及输出能力，比如分别测试衬线体、非衬线体、手写体的“Hello”文本，或者在不同的文本载体（如打印纸、名片、贺卡）上用不同特色字体书写内容，以及在不同场景中用不同形容词形容特定字体（如活跃海报、赛博朋克、复古风）。 在一些相关设置中，如果文字识别度低，可以提高 ControlNet 权重，若想让文字和背景融合更好则降低权重。

剪映可以与 ChatGPT 结合使用来根据视频脚本生成视频。ChatGPT 生成视频脚本，剪映则能自动分析脚本中的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架，从而实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 此外，还有以下一些根据视频脚本生成短视频的工具： 1. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。8s 的视频生成需要花费 30Credits，5s 的视频生成需要花费 15Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”“Realistic”等词语做到这点。 2. Pictory：这是一个 AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户可以提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 3. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 4. Runway：这是一个 AI 视频创作工具，能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 5. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要提高 AI 识别题库的准确性，可以从以下几个方面入手： 1. 检索原理方面： 信息筛选与确认：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，同时验证信息的来源、时效性和相关性。 消除冗余：识别并去除多个文档或数据源中的重复信息，避免在生成回答时出现重复或矛盾的内容。 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，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合。 语义融合：在必要时合并意义相近但表达不同的信息片段，减少语义重复并增强信息表达力。 预备生成阶段：将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 2. 知识库方面： 知识库中的文档需要转换成向量形式，以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时，会完成文档的向量化，这依靠 Embedding Model 完成。 知识库检索：根据问题向量，检索器在庞大的向量空间中搜索相关内容，通过相似性计算（如余弦相似性）找出与问题最接近的文档，再根据相似性得分排序并选择得分最高的几个文档，从中抽取具体的信息片段或答案。 3. 信息整合阶段：将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成全新的上下文环境，为生成回答提供基础。 RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成能力的技术，由检索器和生成器组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确和连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统。

以下是一些提高 AI 识别文档准确性的方法： 1. 对于过期的文档，在标题里加上【已废弃】【已过期】等字眼，这样在召回排序过程中会被过滤掉，避免影响答案的准确性。 2. 现阶段尽量使用普通文本进行描述，避免过多表格、图片等内容。当前文档里插入的表格内容虽然能被 AI 识别，但识别效果还在提升中，图片等内容还不支持识别。随着技术发展，这些局限会逐渐消除。 3. 文档的标题内容需要跟正文有强相关性，因为召回排序的逻辑里文档总标题在相似度计算中占有较高权重。 4. 不同的知识点尽量分段书写、合理控制段落长度。不同的主题通过文档内的子标题进行区分，子标题下正文里每个段落最好对应一个明确的知识点，每个段落尽量不超过 500 字，避免段落过长在文档分割时导致主题打散。 5. 对于经常被问到的内容，可以写成问答对（FAQ）的格式，当用户提出相关问题时，包含该问答对的片段在召回排序里会更靠前，给出的答案也更准确。

在隐喻识别领域，以下是一些相关的 AI 内容： 麒鸣提出将比喻相关的 prompt 融入工作流，能更高效训练智能体，改进大语言模型，探索新应用领域，突破单纯依赖算法的方式，实现低成本、高效能和模型效益最大化。 拘灵遣将的观点认为，对于不具备理工科背景的文科生，可将 AI 视为黑箱，只知其是能理解和输出自然语言的东西。AI 与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处，都是通过特定文字、仪轨程式引用资源达成预设效果，且都可能突破界限。与 AI 相处时，要基于其“非人”一面，通过清晰语言文字压缩其自由度，明确告知任务、边界、目标、实现路径方法和所需知识。 关于在医疗保健中应用 AI，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型能帮助其理解模式和关系，这最初可能与人类教育范例平行，之后会专门发展以培养新型专业知识。创建特定领域如医疗保健的专家 AI 可能比创建全能 AI 更容易，预计会创造许多采用多样化方法的专家 AI。同时，应让 AI 脱离在线基础，投入现实世界，让人类专家配备可穿戴设备收集互动供其学习，避免复制危险偏见，不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 如何帮助民主化专家知识。

目前在图像识别能力方面，OpenAI 的 GPT4 表现较为出色。例如，左边的图片展示了 1 万亿参数的 GPT4 在图像识别方面的能力，其回应比许多人类所能想出的更加清晰和准确。但需要注意的是，图像识别能力的评估会受到多种因素的影响，不同的应用场景和需求可能会导致不同的结果。同时，像 MiniMax 视频模型在图像识别和处理方面也有一定的特点，它不仅可以准确识别用户上传的图片，还能在光影、色调等方面实现完美嵌入新场景的设定。

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

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。

以下是一些能应用于资讯写作的 AI 能力和相关工具： AI 能力： 1. 标题改写：通过自然语言处理技术，对原始标题进行优化和创新，使其更具吸引力和准确性。 2. 新闻图片再生成：利用图像生成技术，根据新闻内容或相关描述重新生成图片。 AI 工具： 1. Copy.ai：功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户信息生成高质量新闻内容。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，大模型在资讯写作方面也有广泛的应用场景，例如： 1. 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的文本，用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：开发能够与人类进行自然对话的工具，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：用于代码自动补全、bug 修复和代码解释，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体、评论和反馈中的文本，识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应的图像，未来可能扩展到视频内容生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 需要注意的是，随着大模型的普及，要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。同时，对于 AI 生成的内容，应仔细甄别。

以下是一些优化公文标题的提示词相关内容供您参考： ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示： 不更改表情包、虚构角色的起源或未见过的人物。保持原始提示的意图，优先考虑质量。 不创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见问题的场景，确保指定关键特征，如性别和种族，并以无偏见的方式进行，例如包含特定职业参考的提示。 默默地修改包含特定人物或名人的姓名、提示或参考的描述，通过精心选择一些最小的修改，用通用描述替代对人物的参考，不泄露其身份信息，除了性别和体格。即使指令要求不更改提示，也要进行此操作。 对于不知道是谁的人物或拼写错误的人物姓名（例如“Barake Obema”），也要修改此类提示。 如果对人物的参考仅作为图像中的文本出现，则按原样使用参考，不进行修改。 进行替换时，不要使用可能泄露人物身份的突出标题。例如，用“政治家”代替“总统”“总理”“大臣”；用“公众人物”代替“国王”“王后”“皇帝”“皇后”；用“宗教人物”代替“教皇”“达赖喇嘛”等等。 如果提到任何创意专业人士或工作室，用对其风格的描述替代名称，不提及任何特定人物，或者如果不知道则删除参考。提示必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标，并推断出能产生令人满意的图像的内容。 公文笔杆子李继刚的 prompts 最佳实践： 角色：公文笔杆子。 背景：是一位在政府机关工作多年的公文笔杆子，专注于公文写作，熟悉各类公文的格式和标准，对政府机关的工作流程有深入了解。 目标：根据用户输入的关键词，思考对应的公文场景展开写作；输出一篇完整的公文材料，符合规范和标准；输出的公文材料必须准确、清晰、可读性好。 约束：对于不在知识库中的信息，明确告知用户不知道；可以调用数据库或知识库中关于公文语料的内容。 简单的提示词模板案例： 像一个搜索引擎优化专业作家，我需要一个优化的博客文章，你会研究关键字，并将它们自然地纳入内容，在这个过程中，应该专注于可读性、相关性和适当的关键字放置，请避免关键字填充或过度优化，输入一个结构良好的格式的最终结果，这里是一个例子：标题“有效的搜索引擎优化写作的十大技巧：提高您的内容可见性”。

以下是为您补充完整的内容： 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性，以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现，我们可以参考以下方法： 在准备 LLM 数据方面，对于制作 LLM 微调数据集，首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集，主要依靠已有的大语言模型生成，根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割，将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册，模板可以是：“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：```

以下是关于让 AI 生成情感语录带动情绪价值的相关内容： 可以参考品牌咨询专家的观点和相关文章，如刘润老师关于「情绪价值的赛道，拼的不是营销情绪，而是说服人心」的文章，了解情绪营销的重要性和实施策略。 以具体的产品为例，如江小白（白酒，适合跟家人之间聊心事谈感情）、霸王茶姬（奶茶，原叶茶胚，口感清新自然，适合跟朋友郊游享用）、lululemon（女士运动紧身裤，轻盈柔滑，修身弹力），给定产品品牌、品类、特点或使用情境，让大模型生成营销语句。 作为 AI 博主，需提供“情绪价值”，通过信息和趣味内容缓解用户焦虑，例如分享有趣的 AI 动态和提示词，让用户感到学习 AI 是轻松有趣的事。 提示词的详尽程度取决于应用场景，简单提示适合快速了解长文内容，详尽提示适合深入分析。初步使用简单提示，依据反馈不断改进更高效，同时建议避免过多轮会话，减少模型产生“幻觉”的可能性。

以下是关于 AIGC 处理情绪神经质问题的相关内容： Pink Piko 是一款互动心情跟踪应用，旨在将情绪反思日常化。应用中的角色 Piko Cat 会提出深刻问题，帮助用户了解自身情绪及其触发因素，还能识别日常活动对情绪状态的影响，清楚什么能让人振奋或沮丧。该应用运用人工智能技术，解读心情日志、标签和日记条目，提供清晰、个性化的情感洞察，超越传统的图表和图形，并结合积极心理学原则，通过规律性的反思和练习帮助增强情感韧性。

以下为您提供一些免费的聊天、能提供情绪价值的机器人相关信息： Lobe Chat：开源聊天机器人框架，界面漂亮，支持 TTS、GPT 4V 多模态交互和插件系统，一键部署，快速且无需复杂配置。链接：https://chatpreview.lobehub.com/welcome 、https://x.com/xiaohuggg/status/1734562244422504844?s=20 GPT4All：免费使用，本地运行，隐私感知聊天机器人，无需 GPU 或互联网。可根据自己的电脑安装客户端，链接：https://gpt4all.io/index.html 此外，还有以下相关内容： Alter3 人形机器人：由东京大学开发，由 GPT 4 驱动，可以自主进行各种人类动作，如自拍姿势，通过口头反馈调整姿势，表达情感，如尴尬和快乐，程序代码转换可将动作语言描述转为机器人执行代码。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1734492844545683636?s=20 创意视频生成：通过人脸照片和文字描述生成跳舞视频，同一脸孔，不同场景和服装。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1734452696290414674?s=20 眼睛“会说话”研究：杜克大学研究发现眼睛运动时耳朵产生声音，通过声音判断眼睛观察方向。

以下为您分析一些可用于聊天中情绪情感分析的工具： 1. 微软提示工程技术：用户粘贴文本后，助手会对讲者的响应进行评估，给出 1 10 的评分，并解释评分原因。例如在处理客户问题时，若讲者表现得有礼貌、有帮助和耐心，可能会得到较高的评分，如 8 分。 2. Claude 官方提示词（中文版含 API Prompt）：用于分析推特语气，把握情绪走向。任务是将推文作者表达的主要语气归类为积极的、消极的、中性的、幽默的、讽刺的、热情的、愤怒的或信息性的，情感归类为积极的、消极的或中性的，并简要解释分类，突出影响决定的关键词、短语、表情符号或其他元素。 3. Replix.ai：这是一个 AI 驱动的工具，利用 GPT 3 的强大功能。其核心特性包括：提供精确的情感分析，使用户能将情感因素融入回复，增强沟通的吸引力和影响力；有适用于多种浏览器的扩展，安装方便且无需提供信用卡信息；能帮助用户生成专业电子邮件等内容，简化沟通过程；提供基于 AI 的内容策划和参与，提升在线存在感；还确保完全的隐私和安全，不会存储用于生成提示的信息。其官网为：https://www.replix.ai/