提示词撰写方法

以下是关于论文撰写提示词的相关内容： 1. 通用原则： 目标明确：确保每一步的目标清晰，AI 需要明确指导以产生相关和有价值的输出。 逻辑性：在所有提示策略中，逻辑性是关键，清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 分步骤：无论是进行深度分析还是遵循特定结构，确保提示按清晰步骤进行至关重要。 考虑变量：在某些情境中尤为重要，需考虑可能影响结果的所有因素。 2. 实验示例： 运用 CoD 将文章做摘要的实验，通过 GPT 的五轮输出，以中英文两种方式撰写提示词，个人观点认为英文提示词加上中文输出的方式效果较好，密度等级 4 的结果较让人满意。 3. 学术场景数据处理： 论文内容总结：大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档，节省时间，如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容。 论文内容翻译：大模型可弥补翻译软件的不足，帮助学生快速翻译论文内容，如 GLM 结合良好的提示词能提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色：可将论文内容转化为社交媒体的科普内容，精心设计的润色提示词能根据特定场景调整，生成多样化润色结果，如针对小红书使用场景调整提示词。 4. PromptAgent 相关： 通过将 PromptAgent 应用于涵盖三个实用且不同领域的 12 个任务，能够发现有生产力的专家级提示词。PromptAgent 从初始人工编写的提示词和小组训练样本开始，不仅提高了初始人类提示词的性能，还超越了强大的 ChainofThought 和近期的提示词优化基线。大量定性结果突显了优化提示词的专家级方面，随着更强大 LLM 的出现，专家级的提示词引导将引领提示词工程的下一个时代，PromptAgent 站在了开创性的步骤上。

在论文写作方面，AI 可以提供帮助。例如，如果向 LLM 提供背景信息和指令，它可以帮您写论文，比如：“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 在论文写作领域，有一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需要注意，虽然可以用生成模型做某件事，但不意味着这是正确的事情。如果您是接收方，最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是，对于像上述例子中概述的情况，已经有努力正在进行以检测 AI 生成的内容。 此外，提示词是通过结合指令、问题、输入数据和示例来构建的。为了得到结果，必须包含指令或问题，其他元素则是可选的。更高级的提示词可能包括一些关于模型应如何回答问题的指令，例如询问如何撰写大学入学申请论文，同时提出希望在答案中听到的不同方面的建议。

以下是一些利用 AI 帮忙撰写产品需求文档的工具和方法： 1. ：可以生成产品需求文档（PRD）的原型图、解决方案流程图、时序图、页面结构图、测试用例等，还能帮助生成数据字段、优化 PRD 文档、评估功能的价值、生成 SQL 代码和周报思路等。 2. ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw 等工具：可以通过人类语言描述想要的产品，得到 80%的完成稿，然后进行修改和发布。 3. 产品经理还可以借助一些其他相关的 AI 工具，如： ：用于个性化调色。 ：将博客文章转化为播客。 ：高效存储和检索图片。 此外，Lenny 认为人工智能（AI）将对产品管理的高级技能产生影响，如在产品塑造工作方面，AI 可通过分析市场、数据、客户需求和未来的见解制定超级智能的计划，产品经理则要擅长选择合适的数据和提出正确问题。在目标设定和跟踪方面，AI 工具能基于战略、业务要求和限制智能地建议应优化的目标，产品经理成为超级智能建议的编辑者。 同时，还有一些针对产品经理的其他 AI 工具集，如： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（） 会议信息：AskFred（） 团队知识库：Sense（） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

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。

以下是关于如何撰写提示词（prompt）的全面指导： 一、提示词的重要性 写提示词是一个关键步骤，它决定了 AI 模型如何理解并生成文本，一个好的提示词能帮助模型更好地理解任务要求，生成更符合预期的文本。 二、编写提示词的建议 1. 明确任务 清晰定义任务，如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文 若任务需特定背景知识，提供足够的上下文，如写历史事件报告时提供基本信息。 3. 使用清晰的语言 尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求 若任务有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例 如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁 提示词简洁明了，过多信息可能使模型困惑导致不准确结果。 7. 使用关键词和标签 有助于模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整 生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达满意结果。 三、在 AI 绘画中的提示词 1. 提示词语法 根据想画的内容写提示词，多个提示词间用英文半角符号。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，最后是描述细节的，大致顺序为：。 每个词语在模型中的自带权重可能不同，可使用括号人工修改权重。 关键词应具特异性，措辞越具体越好，避免抽象和有解释空间的措辞。 2. 特定工具中的提示词 如在星流一站式 AI 设计工具中： 输入语言方面，通用大模型与部分基础模型使用自然语言，部分基础模型使用单个词组，支持中英文输入。 写好提示词包括内容准确，包含人物主体、风格、场景特点等；可利用预设词组，调整负面提示词，使用“加权重”功能突出重点内容，还可使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 希望以上内容能帮助您更好地撰写提示词。

以下是一些优秀的智能体提示词案例和相关学习建议： 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片： 整个流程分为三个部分：获取 Logo 图片的描述；根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词；将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 提示词示例：“The pair of images highlights a logo and its realworld use for a hitech farming equipment; this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate” 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究：关注最新研究成果和方法论。 相关网站分享： Learn Prompting：https://learnprompting.org/docs/intro AI Short：https://www.aishort.top/en/ AIPRM：https://www.aiprm.com/prompts/ Prompt Library：https://promptlibrary.org/

以下是关于修改提示词的一些方法和要点： 在 Midjourney 官方用户端： 点击提示栏右端的设置图标，可以更改提示词的固定设置，包括图像大小（通过移动光标调整横竖屏和常见比例）、模式（在标准模式和原始模式之间切换）、版本（选择使用的 MidJourney 版本）、个性化（开启后自动应用最新代码设置）、美学（如风格化、奇异度、多样性的数值调整）以及更多选项（如速度选择放松、快速或极速模式）。 对于 Claude2： 优化提示词类似于进行一系列实验。进行测试，解释结果，然后根据结果调整变量（提示词或输入）。 当 Claude2 测试失败，尝试确定失败原因，调整提示词，例如更明确地编写规则或添加新规则，通过添加示例和规范输出展示如何正确处理，在某一类型输入表现良好时尝试其他输入类型，确保尝试极端情况，添加规则和示例直至在代表性输入集合上取得良好表现，建议进行“保留测试”。 在 SD 新手入门中： 根据想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角逗号“,”分隔。 一般而言，概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的其次，描述细节的最后，大致顺序为：（画面质量提示词）、（画面主题内容）（风格）、（相关艺术家）、（其他细节）。 每个词语在模型中的自带权重可能不同，训练集中较多出现的关键词输入一个就能极大影响画面，反之输入多个相关词汇可能影响有限。提示词顺序很重要，越靠后权重越低。 关键词应具有特异性，措辞越具体越好，避免抽象和有解释空间的措辞。 可以使用括号人工修改提示词的权重，例如“”在提示词中使用字面意义上的括号字符。

提示词相关知识如下： 1. 什么是提示词： 用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，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（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 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，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 提示词要素： 提示词可以包含指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。 4. 提示工程与提示词的区别： 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中，一个相对较新的概念，涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。 提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。

以下是关于 DeepSeek 生成助手提示词的相关内容： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 二、基础指令框架 如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型 修正方案 示例对比 宽泛需求：添加维度约束，原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 主观表述：量化标准，原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75% 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套 此外，还有关于利用 DeepSeek 生成小红书爆款单词视频的相关内容： 1. 生成单词 开始：输入单词主题、图片风格、单词数量。 生成单词数组：选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词，以数组方式输出。 2. 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 3. 技能：输出关联英语单词，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 4. 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 提示词的定义和输入语言： 提示词用于描绘您想要的画面。 不同模型对输入语言有不同要求，如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（如“一个长头发的金发女孩”），基础模型 1.5 使用单个词组（如“女孩、金发、长头发”），且支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 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，例如“一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量”。 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，输入不想生成的内容，如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 对使用提示词的认识： 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，成果在与 AI 的对话中产生，需要在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 要接受 AI 的“不稳定性”，对其进行教育、监督和鞭策。

以下是关于 Prompt 提示词的全面介绍： 一、如何编写提示词 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例。 6. 保持简洁：避免过多信息导致困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：根据生成结果检查并调整。 二、如何润色或优化 Prompt 1. 明确具体描述：使用更具体、细节的词语和短语。 2. 添加视觉参考：插入相关图片参考。 3. 注意语气和情感：用合适的形容词、语气词调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同搭配和语序。 5. 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt。 7. 参考优秀案例：研究有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法并根据效果反馈优化。 三、星流一站式 AI 设计工具中的 Prompt 输入框 1. 提示词用于描绘画面。 2. 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（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发）。 支持中英文输入。 3. 提示词优化：启用后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 4. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可点击官方预设词组生图。 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，数值越大越优先，也可编辑已有提示词权重。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。

以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议： 开发产品的角度： 1. 智能答疑系统：利用 AI 技术，对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答，提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成：根据学生的学习情况和需求，通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化：基于学生提交的测试卷结果，利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送：运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节，定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化：通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法： 1. 展示效率提升：详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率，节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势：强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务，提升学习效果。 3. 数据支持：提供相关的数据和案例，证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析：说明开发和使用该产品的成本相对较低，而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力：阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力，适应更多的教育需求。 另外，Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。

OpenAI 能够跑通所有 AGI 技术栈的方法原理主要基于以下几个方面： 1. 方法论明确：有着清晰的逻辑结构和明确的推论，甚至可以用公理化的方式描述。 公理 1：The bitter lesson。长期来看，AI 领域所有的奇技淫巧都比不过强大的算力夹持的通用的 AI 算法，强大的算力加持的通用的 AI 算法才是 AGI 路径的正道。 公理 2：Scaling Law。一旦选择了良好且通用的数据表示、标注和算法，就能找到一套通用规律，保证数据越多、模型越大、效果越好，甚至能在训练模型之前预知效果。 公理 3：Emerging properties。这是一条检验公理，用于判断 scaling law 带来的是质变而非量变，即随着 scaling law 的进行，模型会突然稳定掌握之前不能掌握的能力。 2. 具体实践： 在 GPT 中，良好且通用的数据表示是 tokenizer 带来的 embedding，数据标注是文本清理和去重的一套方法，算法是大家熟知的 transformers + autoregressive loss。 在 Sora 中，良好且通用的数据表示是 video compress network 带来的 visual patch，数据标注是 OpenAI 自己的标注器给视频的详细描述，算法是大家熟知的 transformers + diffusion。 3. 数据和任务： 大量数据从世界本身获取，世界产生的数据是 AGI 需要的数据的最小集合，OpenAI 未来会执着于持续获得或者构造数据。 要最有效地利用数据，需要做生成模型，能够模拟和生成整个世界，OpenAI 未来还会在更多的模态和数据上去做生成模型。 通用模型也是 OpenAI 追求的方向。

以下是一些不学编程入门 AI 的方法： 1. 阅读简明入门教程，比如在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用，完成简单程序、爬虫应用以及为公众号文章生成概述。 2. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，包括人工智能的主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 3. 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）按自己节奏学习，并争取获得证书。 4. 选择感兴趣的模块深入学习，比如掌握提示词技巧。 5. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品，并在知识库分享实践成果。 6. 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，获得实际应用体验。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的教育平台，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，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 总之，无论是成年人还是中学生，都可以从多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能。

以下是稳定使用 DeepSeek 的方法： 1. 访问网址：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 操作步骤： 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对开发者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 此外，DeepSeek 在一些案例中也有出色表现，比如在卫夕指北的案例中，经过细腻、严谨、自洽、深刻的思考，输出了符合要求的结果。 在获取 2048 游戏代码方面，DeepSeek 具有诸多优势，如国内能访问、网页登录方便、目前完全免费等。同时，也介绍了其他获取代码的工具和方法，如 Cursor 等。

以下是本地部署 DEEPSEEK 的方法： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。开通成功的样式如相关描述。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 。打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 此外，DEEPSEEK 具有多种含义指向，包括 deepseek 公司：深度求索，以及 deepseek 网站、手机应用和 deepseek 大模型（尤其是指有推理功能的 deepseek R1 大模型，权重文件开源，可本地部署）。同时，相关社区动态也有关于 DeepSeek 的报道，如 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 采用混合专家（MoE）架构，显著提升计算效率等。