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我是一名高中物理教师,怎样才能得到ai最大化的帮助

Answer

以下是一些高中物理教师可能获得 AI 最大化帮助的途径:

  1. 利用 AI 提供代码帮助,例如在使用特定计算语言(如 Wolfram 语言)表达教学内容时,从非正式概念转变为明确的计算语言。
  2. 参考关于教师使用 AI 的小技巧,例如在生成教学相关的各种材料(如教案、课程计划、大单元教学计划等)时,借助 AI 提高效率和质量。
  3. 探索人机智慧学习协作框架,以更好地将 AI 融入教学过程。

但需要注意的是,目前关于 AI 在科学领域的文献研究还不够系统,其在教学中的应用也有待进一步探索和完善。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

So can AI help with mathematics at this“fluid-dynamics-style”level?Potentially so,but mainly in what amounts to providing code assistance.We have something we want to express,say,in Wolfram Language.But we need help—“LLM style”—in going from our informal conception to explicit computational language.And insofar as what we’re doing follows the structural patterns of what’s been done before,we can expect something like an LLM to help.But insofar as what we’re expressing is“truly new”,and inasmuch as our computational language doesn’t involve much“boilerplate”,it’s hard to imagine that an AI trained on what’s been done before will help much.Instead,what we in effect have to do is some multicomputationally irreducible computation,that allows us to explore to some fresh part of the computational universe and the ruliad.那么人工智能可以在这种“流体动力学风格”的水平上帮助数学吗?可能是这样,但主要是提供代码帮助。我们有一些想要表达的东西,比如说,用Wolfram语言。但我们需要帮助——“LLM风格”——从我们的非正式概念转变为明确的计算语言。只要我们正在做的事情遵循之前所做的结构模式,我们就可以期待像LLM这样的东西来提供帮助。但就我们所表达的内容来说是“真正新的”,并且我们的计算语言不涉及太多“样板文件”,很难想象接受过以前做过的事情训练的人工智能会有多大帮助。相反,我们实际上要做的是一些多重计算的不可约计算,这使我们能够探索计算宇宙和ruliad的一些新鲜部分。

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

I must also offer an apology.While I’ve been exposed—though often basically just“through the grapevine”—to lots of things being done on“AI in science”,especially over the past year,I haven’t made any serious attempt to systematically study the literature of the field,or trace its history and the provenance of ideas in it.So I must leave it to others to make connections between what I’ve done here and what other people may(or may not)have done elsewhere.It’d be fascinating to do a serious analysis of the history of work on AI in science,but it’s not something I’ve had a chance to do.我还必须道歉。虽然我已经接触过——尽管基本上只是“通过小道消息”——了解了许多关于“科学中的人工智能”的事情,特别是在过去的一年里,但我还没有做出任何认真的尝试来系统地研究人工智能的文献。领域,或追溯其历史和其中思想的起源。因此,我必须让其他人将我在这里所做的事情与其他人在其他地方可能(或可能没有)做过的事情联系起来。认真分析人工智能在科学领域的工作历史会很有趣,但这不是我有机会做的事情。In my efforts here I have been greatly assisted by Wolfram Institute fellows Richard Assar(“Ruliad Fellow”)and Nik Murzin(“Fourmilab Fellow”).I’m also grateful to the many people who I’ve talked to—or heard from—about AI in science(and related topics)in recent times,including Giulio Alessandrini,Mohammed AlQuraishi,Brian Frezza,Roger Germundsson,George Morgan,Michael Trott and Christopher Wolfram.在我的努力下,我得到了Wolfram研究所研究员Richard Assar(“Ruliad研究员”)和Nik Murzin(“Fourmilab研究员”)的大力协助。我还要感谢最近与我交谈过或听过有关科学人工智能(及相关主题)的许多人,包括Giulio Alessandrini、Mohammed AlQuraishi、Brian Frezza、Roger Germundsson、George Morgan、Michael Trott and Christopher Wolfram。

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

•幼儿园老师•初中语文教师•大学物理教师•新闻记者•名人•科学家•设计师•工程师•评球教练•律师•医生•作家•画家•艺术家•中学校长•爱因斯坦•科幻作家•研究•设计•计划•装饰•组织•运动•展示•预算•故事•跳舞•校歌•润色•写出•代码•阅读•画出•批改•拓展•编辑•PPT演示文稿•电子表格•思维导图•总结•数据库•论文•高考作文•教案•课程计划•大单元教学计划•报告•诗歌•调查•电子书•图表•表格•视频•图像•Python代码•800字•用Markdown格式•用SWOT分析•用六顶思考帽分析•在新窗口输出•请一步一步思考•有哪些可供选择的观点?•给出进一步详细的说明•给出修改的建议•更详细的描述•用表格输出•参考文献•according to......

Others are asking
AI应用总汇
以下是 AI 的一些应用场景: 1. 辅助创作与学习: AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本。 AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划: AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警: AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理: 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易: AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 在具体的行业应用中: 1. 医疗保健: 医学影像分析:AI 用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,帮助做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,辅助投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:(此处未提供具体应用内容)
2025-03-15
最好用的AI应用有哪些
以下是一些好用的 AI 应用: 1. AI 摄影参数调整助手:使用图像识别和数据分析技术,常见于摄影 APP 中,可根据场景自动调整摄影参数,市场规模达数亿美元。 2. AI 音乐情感分析平台:运用机器学习和音频处理技术,有音乐情感分析软件,能分析音乐的情感表达,市场规模达数亿美元。 3. AI 家居智能照明系统:基于物联网技术和机器学习,如小米智能照明系统,实现家居照明的智能化控制,市场规模达数十亿美元。 4. AI 金融风险预警平台:借助数据分析和机器学习,有金融风险预警软件,可提前预警金融风险,市场规模达数十亿美元。 5. AI 旅游路线优化平台:通过数据分析和自然语言处理,马蜂窝有路线优化功能,能根据用户需求优化旅游路线,市场规模达数亿美元。 6. AI 游戏道具推荐系统:利用数据分析和机器学习,常见于游戏内商城推荐功能,可根据玩家需求推荐游戏道具,市场规模达数亿美元。 7. AI 天气预报分时服务:采用数据分析和机器学习,如彩云天气分时预报,提供精准的分时天气预报,市场规模达数亿美元。 8. AI 医疗病历分析平台:依靠数据分析和自然语言处理,医渡云有病历分析系统,能分析医疗病历,辅助诊断,市场规模达数十亿美元。 9. AI 会议发言总结工具:使用自然语言处理和机器学习,讯飞听见有会议总结功能,可自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 10. AI 书法作品临摹辅助工具:借助图像识别和数据分析,有书法临摹软件,能帮助书法爱好者进行临摹,市场规模达数亿美元。 11. AI 菜谱口味调整工具:运用自然语言处理和数据分析,如下厨房口味调整功能,可根据用户反馈调整菜谱口味,市场规模达数亿美元。 12. AI 语言学习纠错平台:通过自然语言处理和机器学习,英语流利说有纠错功能,能帮助语言学习者纠正错误,市场规模达数十亿美元。 13. AI 电影剧情分析系统:利用数据分析和自然语言处理,豆瓣电影有剧情分析工具,能分析电影剧情,提供深度解读,市场规模达数亿美元。 14. AI 办公文件分类系统:凭借数据分析和机器学习,腾讯文档有分类功能,可自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 15. AI 美容护肤方案定制平台:基于图像识别和数据分析,美丽修行有定制方案功能,能根据用户肤质定制护肤方案,市场规模达数亿美元。
2025-03-15
请列出目前最好用的AI应用提示词
以下是一些目前较好用的 AI 应用提示词: 1. 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧:在模型陷入重复或逻辑僵局时,使用提示词让其先进行多步、多角度思考,输出十段左右分析,再转化为代码实现。优势在于避免错误方向的持续生成,促使模型输出新的思考过程。注意如果模型输出内容已过于冗杂,建议修改原始提示词。参考链接: 2. AI 对程序员工作的影响分析:AI 可代替的部分包括代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等;AI 无法代替的部分有需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。建议专业程序员通过 AI 提升效率,但非专业人士难以依赖 AI 完成复杂任务,需注重自身技能提升和架构设计能力。参考链接: 3. AI 应用场景中的访谈内容真实性分析:从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度,分析访谈内容的内部一致性,并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。应用价值在于适合验证新闻、访谈或声明的真实性,发现潜在问题。参考链接: 此外,在 Apple Intelligence 中,如“有用的邮件助理”AI 机器人被指示如何根据邮件内容提出一系列问题,还包括“请将答案限制在 50 个单词以内。不要产生或编造虚假信息。”等提示。 在通往 AGI 之路知识库中,也有众多与提示词相关的内容,如之前社区测试中有关夫妻相的有趣提示词测试,还有 midjourney 提示词、股市卡片、解压缩等众多内容。此外有最佳实践、方法论、论文精读,提到刘海写伪提示词等技巧,吴文达老师讲 prompt 较好,还有 open i 官方提示,博主列出的 6 大策略吃透有助于写提示词。
2025-03-15
有什么可以修音的ai软件
以下是一些可以修音的 AI 软件及相关信息: 在音乐学习中,对于自定义前奏的工作流,可使用相关软件进行操作。如将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件,320kbit 码率是各大音乐平台的门槛,后期若想输出到 QQ 音乐之类需转码。修改音色方面,有很多染色软件可用,如 Neutron4,可从 Youtube 下载喜欢的乐器音色并用宿主软件打开插件导入音频实现渲染。 格林提到,利用 UDIO 的 REMIX 功能进行音质改造时,AI 会参考音频文件中的所有声音细节包括噪音。在上传音频给 UDIO 进行 REMIX 前,可使用传统音频处理手段如 WAVES 的 XNOISE 插件、RX11 音频修复软件以及 Audition 的采样降噪功能等进行降噪和去杂音处理。 在基于 Sovits 的声音训练及推理中,去混响可通过调整增加减少和伪影平滑的数值来实现,以耳朵感受为准。去杂音方面,对于非主人公声音,可根据情况选择静音或使用 ripx 软件精修。该软件交互体验优秀,将声音处理为 wav 格式。
2025-03-15
写长论文的ai
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,为写作者提供了多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可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 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 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,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 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。 此外,橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品,集专业知识检索和问答、超长图文理解和生成、深度编辑和整理、跨模态自由创作等功能于一身,能满足科研、学术等领域的查阅、创作、编辑等全链路需求,包括长文写作、资料搜索、全文校正、格式整理、文档总结、查重、生成参考文献、翻译等。 从认知科学角度看,长文本处理是人类高级智力的体现,处理长文本信息需要在大脑中维护宏大上下文并进行复杂认知活动。对语言模型而言,长文本建模能力意味着更强的抽象和归纳能力。RAG 通过检索相关片段辅助生成,一定程度上弥补语言模型在长文本建模上的不足,提供即时获取背景知识的机制,但不能取代模型本身的语言理解和推理能力。例如微软的 Task Weaver 框架用于代码生成,将复杂任务拆分并用代码交互,若长文本技术发展提升,Agent 上限可能提高。使用这些 AI 工具时,应结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。
2025-03-15
今天的AI新闻
以下是 3 月 4 日、3 月 12 日和 3 月 14 日的 AI 新闻汇总: 3 月 4 日: 【AI 3D】 Meshcapade:预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝。 InsTaG:通过几秒钟视频学习,快速形成逼真的 3D 说话头像效果。 3DMem:新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】 智谱:开源 AI 绘图 CogView4,可以在图像中生成中文字符。 海螺:推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】 Runway:网友爆料 Runway 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 Vidu:API 开放平台全面开放。 【AI 模型】 Google Colab:推出 Data Science Agent。 微软:为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手:Dragon Copilot。 Opera:宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 3 月 12 日: 【AI 3D】 BlenderMCP:与 Claude AI 沟通,在 blender 实现快速 3D 建模。 MIDI:单幅图像到 3D 场景生成。 Move AI:更新动作捕捉能力,提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】 MMStoryAgent:AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】 VACE:阿里推出一体化视频创作和编辑技术。 VideoPainter:腾讯开源视频编辑技术。 Wonder Dynamics:推出摄像机轨道(Camera Track)和清洁板(Clean Plate)功能。 【其他】 OpenAI:为开发者推出一套 AI Agent 开发套件。 R1Omni:阿里情感识别模型,通过视频识别情感。 Luma AI:发布一种新的预训练范式 IMM,旨在突破算法瓶颈,提高生成预训练算法的性能。 Manus:宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 14 日: 【AI 模型及其他】 谷歌:Gemini 应用能力升级,包含升级推理模型 gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 等多个功能提升。 OpenAI:4 项更新。 Bolt:一键将 Figma 设计转换为可运行的 Web 应用。 阿里:推出 AI 旗舰应用“新夸克”。 360 智脑团队:开源推理模型 LightR114BDS,复现 Deepseek 的强化学习效果。 【AI 视频】 Pika:更新 Pikaffects,新增多款变身特效。 Freepik 与 Fal 平台:引入 Topaz AI 的提升“FPS 和视频分辨率”能力。 Krea:上线 Veo 2 模型,支持图生视频功能,但生成成本较高。 【AI 绘图】 LBM:用于快速图像到图像转换的潜在桥匹配方法,支持可控图像重新照明、角色去除和图像修复。 【AI 语音】 Sesame:开源 TTS 语音模型 CSM1B。
2025-03-15
我是一个公司的平面设计师,经常设计海报一类的工作,怎样才能用人工智能帮助到我。
作为一名平面设计师,您可以通过以下方式利用人工智能来辅助您的工作: 一、使用 AI 海报生成工具 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户可通过简单拖放操作创建海报,其 AI 功能能帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,简化设计流程。 二、参考案例分享 以东阿阿胶海报设计为例,拆解步骤如下: 1. 得到需求——提取元素——绘制线稿——用 controlnet 转绘上色——ps 优化——定稿。 2. 需求元素:风格要潮流插画,还要有唐代元素和国潮(前期基本上是沟通成本,主要定线稿)。 3. 提取元素:获取的信息需要体现产品图,需要体现唐代元素,需要 logo 在中心位置,按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制:沟通的元素是牡丹花、驴子(最后换成了琵琶)、人参和产品图和 logo,所以进行线稿调整绘制(中间很多细节沟通)最终定下线稿(里面很多元素都是拼接的)。 5. 拆分元素线稿:这一步非常重要,因为会涉及到后续元素替换等问题,比如单个 logo、产品等,提取出单独元素,进行绘制,最后进行替换。 6. 单个元素绘制:这样会让单个元素更加精致,也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡,选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果(将单独跑的元素在 ps 里替换优化,再过一遍 sd 进行溶图放大)得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了,换成了一把琵琶,也是同产品图一样的做法,最后把琵琶替换掉驴子,得到定稿图。 三、相关模型和关键词 上色运用的大模型:GhostMix 鬼混_V2.0 。 lora 模型:“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 。 controlnet 模型:“Module:lineart_coarse,Model:contr 。 关键词:yellow background,Fashion,international blockbusters,fashion posters,fantasy,yellow,black and red tones,yellow background,peonies,donkeys,product packaging expert master,<lora:盒子系列——平面国潮插画_v1.0:0.3> 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-06
我是一名主要服务于企业的律师,怎样才能得到ai最大化的帮助
作为服务于企业的律师,要得到 AI 最大化的帮助,可以从以下几个方面入手: 律师的优势: 1. 具备深厚的法律专业知识,能提供专业的法律分析和建议。 2. 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议。 4. 作为专业人士,在危机应对时能在紧急情况下做出专业判断,提供及时的法律建议和解决方案。 律师的不足: 1. 处理大量信息和数据时人工效率有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,尤其在复杂案件中。 3. 在处理复杂案件时,可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。 AI 的优势: 1. 信息检索与整理:能迅速从大量数据中检索相关信息,提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测:通过导入历史数据和参考信息,设定指令,可以预测案件的可能结果,辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理:能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力:可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 的不足: 1. 法律解释与推理:难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时,能力非常有限。 2. 理解道德和情感:难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。 3. 创新或个性化的服务:难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务,因为大模型是基于预设的数据和规则,不能及时采集到客户所有的即时信息,很难超出语料的内容生成创新且专业的答案,因此很难针对性地为客户提供专业服务。 律师与 AI 协同的关键在于:根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导 AI 发挥其最大的效用。例如,在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,能够迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时,律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。给出类似“根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”的 prompt。 同时,要认识到 AI 存在一定的“不稳定性”,不能期待设计一个完美的提示词就能得到完美答案,提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在与 AI 的对话中产生,并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-13
我是一个AI提示词小白,怎样才能提升自己对提示词编写的能力。
以下是提升提示词编写能力的一些方法: 1. 了解提示词的基本概念:提示词用于描绘您想生成的画面,输入语言支持中英文,不同模型可能有不同的输入要求。 2. 预设词组:小白用户可以点击提示词上方的官方预设词组进行生图。 3. 确保提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等要素,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”。 4. 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”。 5. 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。 6. 善用辅助功能:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还可删除所有提示词或使用会员加速。 7. 优化和润色提示词的方法: 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语,避免笼统。 添加视觉参考:插入相关图片参考,提高 AI 理解能力。 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。 优化关键词组合:尝试不同搭配和语序,找到最准确表达需求的方式。 增加约束条件:添加限制性条件,如分辨率、比例等。 分步骤构建提示词:将复杂需求拆解为逐步的子提示词。 参考优秀案例:研究有效的范例,借鉴写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化:多次尝试不同写法,根据输出效果反馈持续完善。 8. 提示词探索路径: 遵循 OpenAI 官方的六项最佳实践,包括写清晰具体的指令、给模型时间思考、使用分隔符等。 运用各种提示词框架,如 CRISPE 和 BROKE 等。 明确任务目标,保证描述精确完整。 采用角色扮演方法,让模型更好地理解上下文并生成相关回答。 使用结构化提示词,提高可读性和组织性。 进行提示词测试和迭代,不断优化效果。 将提示词封装为智能体,使复杂任务处理更模块化和可复用。 总之,编写高质量提示词需要不断实践、总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-15
AI在行政办公领域的最大化高效利用方法
以下是关于 AI 在行政办公领域最大化高效利用的相关内容: 拜登于 2023 年 10 月 30 日签署了 AI 行政命令,其中提到: 1. 为政府机构使用 AI 发布指导,包括明确保护权利和安全的标准,改进 AI 采购,并加强 AI 部署。 2. 通过更快速和高效的合同,帮助机构更快速、更便宜、更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员,作为由人事管理办公室、美国数字服务、美国数字军团和总统创新奖学金领导的政府范围内 AI 人才激增的一部分。各机构将为各级相关领域的员工提供 AI 培训。 在其他方面: 1. 推动医疗保健领域负责任地使用 AI 并开发负担得起的救命药物,卫生与公众服务部将建立安全计划以接收和处理涉及 AI 的危害或不安全医疗实践的报告。 2. 通过创建资源支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具,塑造 AI 在教育领域的潜力。 3. 为减轻 AI 对工人的风险,支持工人集体谈判的能力,并投资于所有人都能获得的劳动力培训和发展。制定原则和最佳实践以减轻 AI 对工人的危害并最大化其益处,解决工作岗位流失、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。制作关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告,并研究和确定加强联邦对面临劳动力中断(包括来自 AI 的)的工人支持的选项。 此外,AI 在科学领域不断改写着我们对世界的认知,例如在医疗领域,如乳腺癌筛查方面可能带来改进;在农业领域,通过机器人和 AI 应用于田间管理可提高效率等。
2024-10-16
如何最大化使用大模型
如何最大化使用大模型 大模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术,它通过在大量语料上进行无监督学习,从而获得语言的统计规律和语义表示。这种技术可以用于各种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、机器翻译、摘要生成等。要最大化使用大模型,可以从以下几个方面入手: 1. 选择合适的模型:不同的大模型具有不同的特点和适用场景,需要根据具体任务和数据集选择合适的模型。例如,GPT3 是一种非常强大的语言模型,但它的计算成本较高,不适合处理大规模数据集。而 BERT 则是一种轻量级的语言模型,适用于处理大规模数据集。 2. 进行模型压缩:大模型的参数非常多,占用的内存非常大,因此在进行模型部署时,需要进行模型压缩。模型压缩可以通过使用更小的数据类型、剪枝、量化等技术来减少模型的大小和计算量。 3. 进行模型微调:大模型是通过在大量语料上进行无监督学习得到的,因此它的输出可能不符合具体任务的要求。为了提高大模型的性能,需要对其进行微调。模型微调可以通过在特定任务上进行有监督学习来实现。 4. 进行模型部署:大模型的部署需要考虑计算资源、内存、带宽等因素。为了提高模型的部署效率,可以使用容器化技术、分布式计算等技术来优化模型的部署。 5. 进行数据增强:大模型的训练需要大量的语料,为了提高模型的泛化能力和鲁棒性,可以使用数据增强技术来增加语料的多样性。数据增强技术可以通过对原始语料进行各种变换来实现,如替换、插入、删除等。 总之,要最大化使用大模型,需要选择合适的模型、进行模型压缩、模型微调、模型部署和数据增强等方面的工作。
2024-05-23