我想让chatgpt和豆包辩论，辩论的主题是勒布朗詹姆斯和迈克尔乔丹，谁是历史第一人？请帮我设计给豆包和gpt的指令，以及辩论的规则，规则让有可看性，激烈性

在大模型的相关辩论中： 邬嘉文认为在 CES 2024 上，李飞飞争论 LLM 和 AIGC 名称不能混用，吴恩达觉得在公众传播中没关系，李飞飞难以接受，可能是因为这模糊了大模型的本质。在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容；LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT；GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC；AGI 指通用人工智能，部分人觉得 LLM 具有 AGI 潜力，LeCun 反对。公众传播一般会混用上述名词，其底层是 Transformer 结构。Transformer 底层是 function loss 损失函数，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容实现“生成”能力。大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容，与 Alpha Go 有差异，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱，Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。 Ranger 针对唱衰 AI 大模型的风潮指出，唱衰者认为大模型仅能实现如 chatbox、文生图等功能，难以找到商用场景且存在幻觉问题，同时算力有成本。但这种观点建立在大模型后续仅能用于特定功能且算力费用持续居高不下这两个前提上，而实际上，今年内算力成本问题将不再是难题，并且对于大模型能带来的改变，需要明晰其运作原理，期望通过简单描述帮助非技术人员理解大模型。

以下是为您设计的一些刁钻问题： 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生，比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误，导致患者延误治疗，这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗？ 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患，像近期发生的多起医疗数据泄露事件，给患者带来极大困扰，在这种情况下，怎么能立刻全面拥抱？ 3. 人工智能在医疗器械的研发中，由于算法偏见，可能会导致某些特定人群无法受益，例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳，这能说明应该立刻全面拥抱吗？ 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步，比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用，这难道不影响全面拥抱的可行性吗？ 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善，比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确，一旦出现问题，责任难以界定，这样能立刻全面拥抱吗？ 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率，但也导致了部分医疗人员的失业，引发社会就业问题，这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗？

以下是为您设计的一些刁钻问题： 1. 当下人工智能技术在医疗领域的应用仍存在诸多伦理和法律争议，比如医疗数据的隐私保护问题尚未得到妥善解决，在这种情况下，如何能立刻全面拥抱？ 2. 人工智能技术在医疗器械的诊断中可能会出现误判，而医疗事故往往关乎生命，如何确保在立刻全面拥抱的情况下避免这些严重后果？ 3. 目前人工智能技术的发展还不够稳定，时常面临技术更新和升级的问题，这会导致医疗器械的频繁变动和成本增加，这一现实如何应对？ 4. 社会时事热点中不乏人工智能技术被滥用的案例，比如虚假医疗信息的传播，如何保证在立刻全面拥抱人工智能技术时不出现此类问题？ 5. 人工智能技术的广泛应用可能会导致部分医疗工作者失业，引发社会就业结构的不稳定，这一风险如何化解？ 6. 近期有报道指出人工智能技术存在被黑客攻击的风险，从而威胁患者的医疗信息安全，在这种情况下立刻全面拥抱是否明智？ 7. 人工智能技术在医疗器械中的应用需要大量的资金投入，而目前公司的财务状况是否能够支撑立刻全面的投入和应用？ 8. 社会时事热点中，一些人工智能技术的应用缺乏人性化关怀，在医疗这种关乎人性和情感的领域，立刻全面拥抱是否合适？

对方辩友可能提出的反对意见及我方答复如下： 反对意见 1：人工智能技术能够提高医疗器械的研发效率和精准度。 答复：虽然人工智能在某些方面可能有助于研发，但目前技术尚不成熟，存在误差风险。而且过度依赖可能导致研发人员忽视传统方法中的重要经验和细节。 反对意见 2：人工智能可以优化医疗器械的生产流程，降低成本。 答复：短期内，引入人工智能进行生产流程优化可能需要大量的资金投入用于技术改造和人员培训，成本未必能立刻降低。 反对意见 3：人工智能能够实现更精准的医疗诊断，提升医疗效果。 答复：诊断不仅仅依赖技术，还需要医生的综合判断和人文关怀。目前人工智能诊断存在误判的可能性，不能完全替代医生的经验和直觉。 反对意见 4：人工智能有助于医疗数据的管理和分析，为决策提供有力支持。 答复：数据的安全性和隐私性在人工智能应用中是重大挑战，一旦数据泄露，将对患者和公司造成严重影响。 反对意见 5：人工智能是未来医疗行业的趋势，不立刻全面拥抱会使公司落后于竞争对手。 答复：趋势并不意味着要立刻全面投入，盲目跟风可能导致资源浪费和战略失误。我们应在充分评估风险和自身实际情况的基础上，逐步、稳健地引入人工智能技术。 反对意见 6：人工智能能够提供个性化的医疗服务，满足患者多样化需求。 答复：个性化服务的实现需要大量准确的数据支持，而目前数据的质量和完整性难以保证，可能导致服务效果不佳。

对方辩友，您说做好充分准备后应用 AI ，可问题是，这准备工作哪有那么容易呀！就像准备一场盛大的派对，您觉得把所有东西都准备齐全得花多少时间和精力？而且，就算准备得差不多了，谁能保证不会有意外情况发生呢？比如说，突然发现某个关键环节没考虑到，或者新的问题又冒出来了。再说了，这准备的过程中，我们得投入多少资源呀，万一投入了大量的人力、物力、财力，结果发现效果还不如传统方法，那岂不是亏大啦！所以呀，不能这么轻易地就觉得做好准备就能放心大胆地全面拥抱 AI 技术啦。

以下是一些可用于模拟辩论的工具和方法： 1. 基于 GPT4 的谈判模拟器： 作为 AI 导师，会保持沉默观察和策划。进行 6 轮后引导用户做重要决策，结束谈判。挑战用户了解关键谈判概念，如提问重要性、判断事物价值等。角色扮演结束后，以导师身份提供反馈、建议，并创建包含重要要点的文件和链接。 作为游戏主持 AI，先为用户设定场景，根据用户回答提出 3 种场景供选择，提供细节后宣布“开始角色扮演”，然后扮演对手角色进行谈判。 2. 法律相关的模拟辩论： 可以通过 Prompt 指令词模拟涉及知识产权侵权、股东权益、劳动法等方面的法庭辩论，分析原告和被告的观点及抗辩理由。 需要注意的是，AI 目前发展迅速，相关工具和方法可能会被先进技术取代，但其中的思维、场景和逻辑能带来启发。

不同厂家的 AI 产品底层算法通常是不一样的。 以常见的 ChatGPT 和豆包为例，ChatGPT 是由 OpenAI 开发的，其底层算法具有独特的特点和优势。而豆包是由字节跳动开发的，也有其自身的算法设计和优化。 在当前的 AI 领域，大多数 AI 应用程序都由大型语言模型（LLMs）驱动，其中只有几个基础模型，由少数几个组织创建。例如 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4，Google 有 Bard 等。 从相关的访问量数据来看，不同的 AI 产品在市场上的表现也有所不同。比如在某些月份，ChatGPT 的访问量较高，而豆包的访问量也在不断变化。但这并不能直接反映其底层算法的差异，只是从侧面反映了它们在用户中的受欢迎程度和使用情况。

以下是文心一言、豆包（字节跳动）、天工（不太明确您提到的天工具体所指，可能是指某些特定的模型或产品）、Kimi 这几个软件的优势对比： 文心一言 4.0（网页版）： 优势：由百度开发，可能在某些特定领域的知识储备和语言理解能力上有一定优势。 豆包（字节跳动）： 优势：无需科学上网，使用方便。 Kimi： 优势：不需要科学上网，无收费，不需要登录可以直接使用；有案例，点击预设问题即可开始尝试。 需要注意的是，对于不同的用户和应用场景，这些软件的优势可能会有所不同，其表现也会受到数据、算法、训练等多种因素的影响。

以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议： 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样，找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析，给出准确的评分和改进建议，以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务，要清晰明确地向模型阐述需求。例如，提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据，以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果，不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题，目前虽无法完全消除，但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力，可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外，如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口，通常是无法延长的，因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时，要精心设计提问，清晰准确地表达您的需求，例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。

以下是使用豆包软件提取视频字幕的方法： 1. 对于数字人视频：点击文本智能字幕识别字幕，然后点击开始识别。软件会自动将文字智能分段并形成字幕。至此，数字人视频就完成了。如果需要导出视频，点击右上角的“导出”按钮。 2. 对于 B 站视频： 首先确认视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 安装油猴脚本： 。 安装后刷新浏览器，点击字幕，会多出一个“下载”按钮。 点击下载按钮，可选择多种字幕格式，如带时间的或者不带时间的。 最后将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 即可。

以下是关于如何让员工更好地使用豆包的相关信息： 1. 访问途径： 网址：https://www.coze.cn/home APP：直接搜索“豆包” 2. 注册方式：手机号、抖音号或飞书号 3. 优点： 不需要🪜 可以捏好给别人用 可以扩展聊天 AI 的基础能力（搜索、作图、文档等） 4. 体验时间：约 5min 5. 实际使用中的问题及解决方式： 有时讲中文有时讲英文：可通过持续学习和优化使用方法来改善。 一句话太长听不懂且需要翻译：可通过优化使用方法解决。 需要纠正发音但只是对话：可通过优化使用方法解决。 6. 持续学习和优化：约定每周末通过电话为使用者优化当前使用方法，帮助他们更深入地学习和使用 AI。 豆包 AI 是抖音旗下基于云雀大模型开发的 AI 工具，提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能，可以回答各种问题并进行对话，帮助人们获取信息。访问网址是：https://www.doubao.com/ 。使用大模型时，初级可先纯聊，不懂就问，如问豆包是什么、coze 是什么、有何竞品、使用价格如何等。为提高搜索效率，可学习 prompt，coze 有优化 prompt 模板，豆包也可一键生成 prompt。

WaytoAGI 和豆包有以下一些区别： 1. 性质和定位不同：WaytoAGI 是一个提供多种 AI 相关功能的网站，包括和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、提供 AI 提示词、呈现知识库精选等。而豆包是一个专注于为用户提供语言交互服务和知识解答的智能助手。 2. 运营模式不同：有人将 WaytoAGI 与李一舟进行对比，李一舟选择的是内容商业化，而 WaytoAGI 选择的是内容开源，体现了“坦诚、无私、热情、互助”的精神，这是理想主义和商业化的区别。 3. 服务方式不同：WaytoAGI 通过网站的各种功能模块为用户服务，而豆包主要通过语言交流为用户提供帮助。 需要注意的是，两者在服务用户、促进对 AI 的了解和应用方面都有各自的价值和作用。

以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用，有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

在车载语音助手这一行业的语音数据标注中，特殊标注规则如下： 1. 音素覆盖：在录音开始前构建基础的文本前端，具备简单的文本转音素（G2P）系统。录音文本要保持多样性，音素或音素组合尽可能覆盖全，统计音素序列中的 NGram，避免某些音素或组合出现频次过高或过少。 2. 场景定制：收集车载播报的常用话术、专业术语（如油量、胎压等）、音乐名或歌手名、地名和新闻播报。对业务有一定理解，并在一开始就和需求方紧密沟通。 3. 文本正确性：确保录音文本拼写无误，内容正确，删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句。

Coze 是一个 AI 平台，它允许用户创建自己的 AI Bot。在 Coze 中，用户可以使用工作流来设计 Bot 的行为。工作流是由一系列大模型组件组成的，每个组件都可以执行特定的任务，例如解析用户输入、进行条件判断和生成回答等。 Coze 的工作流设计支持动态用户需求传入，这意味着用户可以通过自然语言来动态调用条件流程，而不是通过传统编程的固定条件匹配和调用。这种设计使得 Coze 的 Bot 更加灵活和智能，能够更好地满足用户的需求。 下面是一个 Coze 工作流的示例： 1. 第一步是使用大模型组件解析用户输入的信息，以确定它是否满足提示词条件。 2. 如果满足条件，则执行下一步。 3. 如果不满足条件，则再次调用大模型组件，其提示词与 AI Bot 的提示词几乎相同。 4. 最后，到达结束节点，生成回答。 通过这种方式，Coze 的 Bot 可以根据用户的输入动态调整其行为，以提供更准确和有用的回答。