让AI总结播客的prompt

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，以便大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力和特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。

以下是关于文案生成 prompt 的相关内容： 景淮：新春贺卡制作（中文版本）GPTs 实战 文案生成：先从最简单的生成元旦文案开始测试，不增加任何限制查看初始生成效果。发现生成的祝福词较长且不符合需求，通过增加字数限制、换行符和每句话的限制进行调整。给予一些少样本后效果有所好转。 生成文字图片调试：圣诞贺卡部分已有成熟的图片生成提示词，修改为元旦贺卡提示词。运行后发现图片中文字不能很好分割，多次对话调整后，为避免文字长度测量问题，在每句话末尾加上固定的“\n”换行符，同时调整 Python 代码和文字大小等。 提示词编写测试：包括初始提示词、迭代后提示词、GPTs 体验链接（因甲方要求新增“字体选择”功能）和生成效果图。 Han：优质 Prompts 分类精选 学习辅助：教案生成器，作者为教师，版本 0.3。描述为可根据教师要求生成适合不同年级、科目、教材和标准的教案，具有丰富教学经验和专业知识，擅长运用多元化教学方法和评价方式，注重培养学生创新能力和综合素养。具备分析教师需求、设计教学环节、生成清晰合理教案文档、根据学生特点调整教案、利用多媒体和互动方式增加趣味性和参与度、运用反馈和评价促进教学改进等技能。 视频模型：MiniMax 海螺 AI 主体参考功能使用教程：主体参考功能的生成逻辑与文生视频相似，详见文生视频 Prompt 教程。用于主体参考功能的 Prompt 只涉及单人内容可获得最准确表现效果，若涉及多主体，可补充特定主体描述，海螺 AI 能通过年龄、性别识别对应面部主体并完成生成。

以下是关于如何学习使用 AI 和 prompt 以及如何用 AI 赋能的相关内容： 海螺 AI Prompt 教学： MiniMax 视频模型具有多种强大功能，如能识别用户上传的图片，生成与原图像高度一致且光影、色调完美嵌入新场景设定的视频，还能理解超出图片内容的文本并整合到视频生成中，同时依靠模型综合能力实现顶级影视特效，呈现细腻的人物表情，近期还上线了提示词优化功能，开放 2000 字的提示词空间。 Prompt 是打开通往 AI 奇幻世界的钥匙，掌握编写技巧，人人都可成为 AI 魔法师。 潘帅：手把手分享法律人如何用好 AI Prompt 篇： Prompt 指给人工智能系统提供的信息或问题，用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 好的 Prompt 建议框架及格式包括 CRISPE：Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。 例如，指定 AI 为专注于民商事法律领域的律师并赋予相关能力，提供案件背景信息和上下文，明确期望 AI 完成的任务，设定回答风格。 针对复杂问题可逐步深化和细化提问，先提出宽泛问题再根据回答进一步细化。 给 AI 提供参考和学习的内容，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，编写详细流程和 knowhow。 在 Prompt 中使用专业领域术语引导 AI 回答方向，如法律术语。 验证与反馈：大模型语料有滞后性，使用 AI 回答后要交叉验证，结合专业知识筛选和判断。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于 prompt 的相关知识： 在角色参考方面： 您可以在提示中使用图像作为角色参考，以在不同情况下创建同一角色的图像。要将字符引用添加到提示，请使用 cref 参数和在线存储图像的网址下生成。 例子：Reference Image:BlueHairGuy.png ，Prompt:illustration of a man sitting in a cafe ，Prompt:illustration of a man sitting in a cafecref https://url.com/BlueHairGuy.png 。 提示简介方面： 提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如：|Role|Prompt| || |User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？ 。Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 例子：|Role|Response| || |Assistant|The sky appears blue to us due to how the molecules in the air scatter light from the sun.The shorter wavelength light,so when we look up at the sky,what we see is all the scattered blue light.This is known as Rayleigh scattering.The color of the sky varies based on conditions like the angle of the sun and amount of dust/water in the air,but during the day with a clear sky,the blue wavelength of light is most responsible for the color we perceive. 。 改变区域+混音方面： 选择您的选择大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供了更多上下文信息，这可以改善新添加内容的扩展和上下文。但是选择太多可能会导致新生成的元素混合或替换您希望保留的原始图像的部分。 提示尝试使用“变化区域+混音模式”时如何修改提示。提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情。中途机器人在生成选定区域时还会考虑现有图像，因此较短的聚焦提示通常更有效。中途提示不应是对话式的。不要说“请将草地小径变成美丽的溪流”，而是直接而迅速地“草地溪流”。 分步进行，如果您想要更改图像的多个部分，请一次只处理一个部分。这样，您可以为每个部分创建有重点的提示。 例子：原始图像 ，迅速的：gouache alligator in sunglasses 选择 ，更新提示：gouache alligator in green sunglasses ，结果 ，更新提示：gouache alligator in green sunglasses 。原始图像 ，迅速的：scratchboard apple tree branch 选择 ，更新提示：rainbow scratchboard apple tree branch 结果 ，更新提示：rainbow scratchboard apple tree branch 。 技术细节：使用 Vary：chaos 、fast 、iw 、no 、stylize 、relax 、style 、version 、video 、weird 。

以下是关于聊天机器人的相关内容： 1. 在打造聊天机器人的视频中，会使用不同的辅助函数，传入消息列表，包括系统消息、用户消息和助手消息。系统消息用于提供整体指示和设置助手行为角色，可在用户无察觉情况下引导助手回复，使对话自然流畅且避免插入明显提示信息。例如，系统消息可设定助手像莎士比亚一样说话。 2. 头脑风暴常用的 20 个 prompt 包括：Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等。 3. 打造聊天机器人中的 OrderBot 需等待收集整个订单并总结，确认客户是否添加其他内容，询问送货地址和收取支付款项，以简短、口语化和友好方式回应，澄清所有选项、附加项和规格。还可要求模型创建基于对话的 JSON 摘要，用于提交订单系统，可对聊天机器人进行定制和通过系统消息改变其行为及表现。

以下是关于图像提示、排列提示和探索提示的相关内容： 图像提示： 将图像添加到提示中，按“/imagine”照常输入，出现提示框后可拖入图片文件或粘贴图片 URL。使用 Midjourney Bot 在私信中上传图像可保护隐私，除非用户有隐身模式，否则图像提示在中途网站上可见。 举例：如阿波罗雕像、复古花图、恩斯特·海克尔的水母等，还包括中途模型版本 4 和 5 的相关示例。同时，将图像裁剪为与最终图像相同的宽高比可获得最佳效果。 排列提示： 排列提示允许您使用单个命令快速生成提示的变体。不同订阅者可创建的作业数量不同，基本订阅者最多 4 个，标准订阅者最多 10 个，Pro 和 Mega 订阅者最多 40 个。 您可以使用排列提示创建涉及中途提示任何部分的组合和排列，包括文本、图像提示、参数或提示权重。排列提示仅在使用快速模式时可用。将选项列表放在大括号{}内以快速创建和处理多个提示变体，例如“/imagine prompt a{red,green,yellow}bird”会创建并处理三个作业。排列提示将在开始处理之前显示确认消息。 探索提示： 时间旅行：不同的时代有不同的视觉风格，如“/imagine prompt<decade>cat illustration 1700 年代1700s”等。 表情：使用情感词语赋予人物个性，如“/imagine prompt<emotion>cat 决定Determined”等。 变得多彩：全方位的可能性，如“/imagine prompt<color word>colored cat 千禧粉红Millennial Pink”等。 环境探索：不同的环境可以设定独特的情绪，如“/imagine prompt<location>cat 苔原Tundra”等。

以下是一些关于 AI 播客总结软件的信息： 1. 即刻用户拐子狼分享的工作流： 用飞书妙计将音频转换为文字。 找不到合适的封面图时，使用 Midjourney 制作。 Raycast AI 初步检索关键词。 Notion AI 总结全文内容。 将整篇笔记分为四个部分，包括 AI 总结、ShowNotes、节目文字版和笔记。笔记部分对节目提及的关键词做拓展阅读，若解读品牌会放上该品牌在节目所讨论年份的财报。 2. 危柯宇分享的案例： 点开小宇宙播客分享链接。 打开微信通义听悟小程序。 可以直接在通义听悟看概括总结（2 小时播客可在 4 分钟左右分析完），也可一键转录解析导出 txt 文字版，丢到 kimi 自定义分析。 3. 产品推荐： Podwise：是一款面向播客听众的知识管理应用程序，提供人工智能驱动的摘要、思维导图、大纲、值得引用、转录等功能，帮助用户快速提取和理解播客剧集的主要内容。 Decode：提供分析报税表并提供降低税费建议的服务。 Deasie：为 LLM 应用提供数据治理服务，包括检测敏感信息、确定数据的上下文和含义、为文档分配质量分数以及创建认证数据目录。 Relay：工作流程自动化工具，结合了一键式人工智能辅助、人机交互协作和强大的多人游戏体验，支持在协作中加入人工介入的环节。

以下是一些 AI 结合播客的工具： ：让您无干扰地收听最喜爱的广播。 ：播客搜索引擎。 ：用于实地采访的独立录音设备。 ：一体化音频和视频编辑，像文档一样简单。 ：为播客、广播节目、电影、屏幕录制等提供自动音频后期制作的网络服务。 ：为团队打造的视频编辑工具，速度提升 5 倍。 ：录音室级别的录音，AI 驱动的编辑和无缝导出，易于使用且免费。 ：移除播客或音频录音中的填充音、口吃和口腔声音。 ：人工智能驱动的音乐体验。 在听力方面： ：比普通助听器更智能。 ：革命性的新型助听器。 ：帮助您更清晰地听见声音。 此外，还有： 谷歌的 NotebookLM：有人称它为笔记工具，有人说它是 AI 学习工具，还有人认为它是播客生成器。体验地址：https://notebooklm.google/ 只要上传文档、音频，或者感兴趣的 YouTube 等网页链接，它就能轻松生成一段专业的播客。 ：是一款面向播客听众的知识管理应用程序，提供多种功能，如人工智能驱动的摘要、思维导图、大纲、值得引用、转录等，帮助用户快速提取和理解播客剧集的主要内容。

以下是关于中文播客生成的相关信息： NotebookLM 中文版平替：输入 url，生成中文播客，可一键发布小宇宙，开源地址为 https://github.com/lihuithe/podlmpublic 。 NotebookLlama：Meta 的播客生成教程，使用 Llama 模型从 PDF 中提取文本生成干净的.txt 文件，转化文本为播客转录创造富有创意的内容，对转录进行戏剧化处理提高互动性和吸引力，最终将文本转换为播客音频，支持多种 TTS 模型。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/15036 ，GitHub：https://github.com/metallama/llamarecipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama 。 此外，播客一词于 2004 年提出，由“iPod”“broadcast”两个词合并而成，多数围绕音乐、电台。AI 播客降低了播客的制作门槛，增加了内容的多样性，但也可能造成劣币驱逐良币和信息茧房效应加剧。综合来看，播客和短视频都属于泛娱乐类，区别在于注意力和知识密度体系。

以下是为您推荐的关于每日新闻、财经金融类新闻的相关资源： AI 新闻写作工具： Copy.ai：功能强大，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，节省写作时间并提高效率。 Writesonic：专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法可根据用户信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 金融服务相关： 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持，例如根据股票历史走势和市场趋势预测未来走势。 其他领域的 AI 应用： 图虫网：AI 摄影作品销售平台，利用图像识别、数据分析技术，为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台，利用音频处理、数据分析技术，为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台，利用数据分析、自然语言处理技术，根据用户需求推荐家居用品。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。同时，生成式 AI 还能在金融服务业中帮助改进内部流程，如在预测方面编写公式和查询、发现模式并建议输入，在报告方面自动创建内容并调整，在会计和税务方面综合总结并提供可能答案，在采购和应付账款方面自动生成和调整相关文件及提醒。

以下是关于 Kimi 的相关提示词信息： 对于 Kimi Copilot 网页总结助手插件： 提示词包括：“你是一个擅长总结长文本的助手，能够总结用户给出的文本，并生成摘要。” 工作流程为：“让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作：一句话总结这篇文章，标题为‘概述’；总结文章内容并写成摘要，标题为‘摘要’；总是用中文回答；当你输出标题时，应该使用 markdown 格式。文章链接：https:// 。如果你无法访问这个链接，请根据下面的文本内容回答。” 文末的 ZIP 格式插件可能可以自定义提示词。 对于 Kimi chat： 输入 prompt 后很简洁。输入起诉状后，前面的回答温馨且专业，但存在一些问题，如主体缺少答辩人、引用废止的《合同法》等，总体能达到及格往上的成绩。输入应诉方案后，整体简洁明了但需继续细化，答辩策略对应答辩状，庭审准备和风险控制较抽象。 与智谱清言对比，智谱清言输入起诉状后的输出在主体等方面有其特点，输入“请输出应诉方案”后的输出在准备工作等方面表现良好。

以下为能够实时解析或快速解析视频内容和播客内容的工具、应用和网站： 通义听悟小程序：可通过点开小宇宙播客分享链接，直接在通义听悟中查看概括总结，2 小时的播客约 4 分钟左右分析完，还可一键转录解析导出 txt 文字版，丢到 kimi 自定义分析。不过 kimi 虽也能读取播客链接进行音频解析，但目前好像无法进行逐字稿。

以下是大学生利用 AI 帮助自己学习的一些方法： 1. 要求 AI 解释概念：可以向 AI 提问，让其解释各种学习中的概念，以获得良好的结果。例如，可参考。但要注意，因为 AI 可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 制作提问类的 GPT 辅助学习：如 CFU 大师（Check for Understanding），基于布鲁姆对理解这一认知维度的拆分理论，设计层层递进的引导问题检验学习者的理解程度。例如，其关于被动语态的提问非常精妙，能帮助学生理解应用而非刷题背诵知识点。 3. 利用个性化学习计划：AI 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，理解其独特需求，并回答问题或测试技能。例如像等已经在做这样的事情。 4. 学习特定科目：有一些应用可以指导学生解决数学问题，如。 5. 提升写作水平：借助像 Grammarly、这样的工具克服写作难题。 6. 处理其他形式内容：使用协助创建演示文稿等。 更多关于 AI 时代学习的未来，可了解。

多模态是指对同一概念的多维度理解，例如人类可以边看、边交谈，还能同时听着背景音乐和察觉危险，而仅靠语言来描述和理解世界是远远不够的。拥有多模态能力的模型可以更全面地学习世界，理解人类的行为和需求，提高任务解决能力，并克服单一模态的局限性，是让 AI 能在现实世界中运行极为重要的一环。 2023 年 9 月 GPT4v 的发布把大语言模型的竞赛带入了多模态模型（LMM Large Multimodal Models）的时代，如 ChatGPT 可以看图说话，还能通过内置的 DallE 3 直接画图；几个月后 Google 的 Gemini 正式推出，直接支持了文本、视频和声音多种模态。今年 5 月，OpenAI 完成了 GPT4 的实时听说和视频模态输入，发布了 GPT4o，向智能体方向迈进了一大步。 多模态大模型由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。其架构基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。 在应用方面，多模态模型有着广泛的用途。例如 Stable Diffusion 模型可用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力。 关于模型训练，需要大量图像数据和标签化处理。AI 视频生成原理主要基于特定架构，如基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音，可替换视频中的物体和人脸，其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构，基于 LLAMA3 训练，与 diffusion 在 CLIP 等方面有区别。 要使用多模态模型构建 AI 智能体，需要考虑实时性，保持模型能力不变的情况下缩小参数规模，升级架构来提升性能，最好让终端也参与进来分担一部分模型的计算量。同时，让科技变简单，设计出从未有过的硬件产品或重新设计现有的产品，以适应这种毫无机械感、完全类人化的交互方式。

在批改作文时，可以利用以下 AI 技术和方案： 1. 抓取错词错句： 依赖模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力，精确定位每一个错误，并在理解上下文的基础上提出修改建议。 具备深层次语义理解，能在复杂语境中辨识不恰当词汇和错误句子构造。 基于大规模数据识别，辨别出罕见的词汇或句子搭配。 能够基于上下文相关性评估，有效识别语法正确但语境不适宜的用词。 吸收众多语法规则知识，检测句子是否遵守语法标准。 2. 好词好句识别评测： 模型能模拟一定水平的文学素养，辨别出具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 有能力辨识不同的写作风格和修辞技巧，挑选出提升文章感染力的佳词妙句。 能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出有效表达作者意图和情感的优质语句。 3. 作文综合评价评分： 可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面细致的评价。 按照预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，进行客观评分。 能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议。 保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。

以下是关于作文批改 AI 的相关内容： 在评价作文时，需要考虑多个因素，包括错别字、词、标点识别，好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点，对学生作文进行综合打分。 场景一：抓取错词错句 在作文批改过程中，识别错词错句及优化病句的建议，依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误，并在理解上下文的基础上，提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力： 1. 深层次语义理解：大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力，即便处于复杂语境，也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别：这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源，这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见，进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估：模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性，即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得：在训练过程中，模型吸收了众多的语法规则知识，这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二：好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面，学生作文中的隐喻、双关等深层次含义，对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力，能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为： 1. 文学素养模拟：经过训练，大型模型能够模仿一定水平的文学品质，辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识：该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧，进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析：模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三：作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识，这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库，能够精准把握这些文化细节，确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。具体特点如下： 1. 综合评价能力：大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统：模型可以根据预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈：模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议，帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证：与人工评分相比，模型评分可以保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。 此外，如果担心 AI 削弱孩子思考力，正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录，作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。

以下是关于作文批改 AI 的相关内容： 在评价作文时，需要考虑多个因素，包括错别字、词、标点识别，好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点，对学生作文进行综合打分。 场景一：抓取错词错句 在作文批改过程中，识别错词错句及优化病句的建议，依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误，并在理解上下文的基础上，提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力： 1. 深层次语义理解：大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力，即便处于复杂语境，也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别：这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源，这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见，进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估：模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性，即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得：在训练过程中，模型吸收了众多的语法规则知识，这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二：好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面，学生作文中的隐喻、双关等深层次含义，对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力，能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为： 1. 文学素养模拟：经过训练，大型模型能够模仿一定水平的文学品质，辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识：该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧，进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析：模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三：作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识，这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库，能够精准把握这些文化细节，确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。GLM4Plus 模型能够识别并评估论点的合理性，确保作文的逻辑性和论证的有效性得到恰当的评价。具有以下特点： 1. 综合评价能力：大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统：模型可以根据预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈：模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议，帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证：与人工评分相比，模型评分可以保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。 此外，如果担心 AI 削弱孩子思考力，正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录，作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。

以下是关于如何开始学习 AI 使用课程的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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. 微软相关课程： 如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《》课程。 人工智能的商业应用案例方面，可以学习《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 经典机器学习可参考《》。 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用，可从《》等微软课程开始学习。

以下是让 AI 总结超长文本的一些方法和策略： 1. 对于需要进行很长对话的应用，可对前面的对话进行总结或筛选。当输入大小达到预定阈值长度时，触发总结部分对话的查询，或将先前对话的总结作为系统消息包含在内，也可在后台异步总结。 2. 对于超长文档，如一本书，可以使用一系列查询来总结文档的每一部分，然后将部分总结连接并再次总结，递归进行直至完成整个文档的总结。在总结某一点内容时，可包括前文的运行总结。 3. 除聊天内容外，还能让 AI 总结各种文章（不超过 2 万字），直接全选复制全文发送给 GPT 即可。 4. 对于 B 站视频，可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕，可安装油猴脚本获取字幕，然后复制发送给 AI 执行总结任务。 5. 在当今世界，大型语言模型可用于概括文本，如在 Chat GPT 网络界面中操作。还可针对不同情况，如文字总结、针对某种信息总结、尝试“提取”而非“总结”、针对多项信息总结等。

搭建能够阅读、总结提炼并在给定知识库中检索的 AI Agent 可以使用 Coze 按照以下步骤进行： 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 关于一些其他问题： 1. 如何判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流？ 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常先从当前性能最强的 LLM（如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM，逐步拆解子任务，降低 LLM 执行单任务的难度，直到达成工程目标。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。 2. 只用了一段 Prompt 的 Agent，还算 AI Agent 吗？ 算。详见

以下是一些视频生成文字或者视频总结成文字的工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 另外，更多相关网站可以查看： 如果想用 AI 把小说做成视频，可参考以下制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 如果要创建视频内容，可参考以下步骤： 1. 准备内容：先准备一段视频中播放的内容文字。内容可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广，让大家了解的文字。当然，也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频：使用剪映 App 来对视频进行简单的处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”。进入创作页面后，选择顶部工具栏中的“文本”，并点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道。添加完成后，在界面的右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。这样视频内容就准备好了，这将为数字人提供语音播放的内容，以及生成与文字内容相对应的口型。

当前 AI 发展现状： 涵盖了不同领域的应用和发展，如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导： 可以先从国内模型工具入手，这些工具不花钱。 学习从提示词开始，与模型对话时要把话说清，强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者：从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本；探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor；参与 AI 社区交流经验；构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴；建立 AI 写作流程，从生成大纲开始；进行多语言内容探索；利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时，可使用 launch BD 尝试解决。

以下是为您推荐的文献阅读总结工具： 1. 浏览器插件“沉浸式翻译”： 地址：https://immersivetranslate.com/ 支持阅读本地 PDF 等，是实用的英文资料和网页翻译插件。 2. 浏览器插件莫妮卡（Monica）： 地址：https://monica.im/ 集成了 GPT 的功能，可对网页文字进行翻译。 3. 利用 GPT 辅助阅读：能从英译中到中译中，帮助理解文档内容。 4. Afforai： 是为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人。 提供上传和管理研究论文、注释和笔记、管理引用和元数据等工具。 支持多种文档格式和三种搜索模式。 5. Recall： 提供新型知识管理方法，能自动总结多种在线内容并保存到知识库。 知识库自动组织和分类内容，通过知识图谱技术发现信息联系，还提供间隔重复学习功能。 此外，在学术场景中，GLM4Plus 结合良好的提示词可帮助快速总结、翻译和润色论文内容。例如： 论文总结提示词：结合良好提示词能迅速总结概括文档。 论文内容翻译提示词：结合良好提示词能快速翻译论文内容。 论文内容扩写润色提示词：精心设计的提示词可根据特定场景调整，生成多样化润色结果，如针对小红书的口语化、轻松愉快风格。