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如何更好的创建提示词

Answer

以下是关于如何更好创建提示词的相关内容：

创建提示词是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些建议：

  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：如有特定格式或风格，在提示词中明确指出。
  5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助 AI 模型理解需求。
  6. 保持简洁：简洁明了，避免过多信息导致模型困惑。
  7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。
  8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。

此外，不同的工具和场景中创建提示词还有一些特定要点：

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。
  • 写好提示词要做到内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。
  • 可调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容。
  • 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。

在文本补全（Text completion）中：

  • 遵循展示和告诉、提供高质量数据、检查设置这三个基本准则。
  • 故障排除时，需明确生成的预期结果、提供足够示例、检查示例有无错误、正确使用温度和 top_p。

希望这些内容能帮助您更好地创建提示词。

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

References

问：怎么写提示词 prompt？

写prompt（提示）是一个关键的步骤，它决定了AI模型如何理解并生成文本。一个好的prompt能够帮助AI模型更好地理解任务的要求，并生成更符合预期的文本。以下是一些编写prompt的建议：1.明确任务：确保你的prompt清晰地定义了任务。例如，如果你需要写一个故事，你的prompt应该包含故事的背景、角色和主要情节。2.提供上下文：如果任务需要特定的背景知识，确保在prompt中提供足够的上下文。例如，如果你需要写一篇关于某个历史事件的报告，提供一些关于该事件的基本信息。3.使用清晰的语言：尽量使用简单、清晰的语言来描述任务。避免使用模糊或歧义的词汇，以免AI模型产生误解。4.给出具体要求：如果你的任务有特定的格式或风格要求，请在prompt中明确指出。例如，如果你的文章需要遵循特定的格式或引用特定类型的文献，确保在prompt中说明。5.使用示例：如果你有特定的期望结果，可以在prompt中提供示例。这有助于AI模型更好地理解你的需求。6.保持简洁：尽量保持prompt简洁明了。过多的信息可能会使AI模型产生困惑，导致生成不准确的结果。7.使用关键词和标签：在prompt中使用关键词和标签可以帮助AI模型更好地理解任务的主题和类型。8.测试和调整：在生成文本后，仔细检查结果，并根据需要调整prompt。这可能需要多次迭代，直到达到满意的结果。希望这些建议能帮助你更好地编写prompt。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

星流一站式 AI 设计工具

prompt输入框中你可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。[heading4]提示词[content]1.什么是提示词？1.1.内容1.1.1.提示词用于你想描绘的画面。1.2.输入语言1.2.1.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（一个长头发的金发女孩），基础模型1.5使用单个词组（女孩、金发、长头发），1.2.2.支持中英文输入。1.3.提示词优化1.3.1.启用提示词优化后，帮你扩展提示词，更生动的描述画面内容。2.如何写好提示词？2.1.预设词组2.1.1.小白用户可以点击提示词上方官方预设词组，进行生图2.1.提示词内容准确2.1.1.包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质，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。2.2.调整负面提示词2.2.1.点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框2.2.2.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2.3.利用“加权重”功能，让AI明白重点内容2.3.1.可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先。2.3.1.对已有的提示词权重进行编辑2.4.辅助功能2.4.1.翻译功能：一键将提示词翻译成英文2.4.2.删除所有提示词：清空提示词框2.4.3.会员加速：加速图像生图速度，提升效率

文本补全（Text completion）

我们的模型可以完成从生成原始故事到执行复杂文本分析的所有任务。因为它们可以完成许多事情，所以你必须明确描述你想要的内容。显示，而不是仅仅告诉，通常是一个好提示的秘诀。创建提示的三个基本准则如下：展示和告诉。通过说明、示例或两者的结合清楚地表明你想要什么。如果你想让模型按字母顺序对一系列项目进行排名，或者将段落按情感进行分类，请向它展示你想要的内容。提供高质量数据。如果你试图构建分类器或让模型遵循某种模式，请确保有足够的示例。一定要校对你的示例——模型通常足够聪明，可以看穿基本的拼写错误并给出回答，但它也可能认为这是有意的，从而影响回答。检查你的设置。温度和top_p设置控制模型在生成响应时的确定性。如果你要求它生成只有一个正确答案的响应，那么你应该将这些设置较低。如果你想要更多样化的响应，那么你可能需要将它们设置得更高。人们在使用这些设置时犯的第一个错误是认为它们是“聪明度”或“创造力”控制。[heading2]故障排除[content]如果您无法如预期一般让API正常工作，请遵循以下清单：1.是否清楚生成的预期结果？2.是否提供足够的示例？3.您是否检查示例中是否有错误？（API不会直接告诉您）4.您是否正确使用温度和top_p？

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目前市面上有哪些ai可以实现免费创建并训练大模型，以满足个人需求
目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径： 1. 免费云服务器： 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器，如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口： 阿里的接口，创建 API key 即可。 也有免费接口，但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外，关于大模型的相关知识： 1. 架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点： 预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-26
怎样分析一篇PDF文档中的信息并创建问答对，将问答对按行输出到多维表格？
以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：
2025-02-25
请问如何创建AI智能体
创建 AI 智能体通常可以参考以下步骤： 1. 了解相关概念：AI 智能体是拥有各项能力的“打工人”，能帮助我们做特定的事情。它包含自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力完成复杂工作。 2. 选择平台：如字节的扣子（Coze），其是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 3. 具体创建步骤： 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 在创建过程中，还需注意一些事项，如在配置完成后进行测试，对于涉及消耗个人资源的工作流，不能直接发布，可将相关输入作为工作流的初始输入，让用户自行购买后输入再使用。 例如，像“写作助手”这样的 AI 智能体，只需在文本框输入文章的主题、风格和要求，它就能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等全流程任务。
2025-02-23
waytoagi的知识库基于哪个LLM创建的
目前没有明确的信息表明 waytoagi 的知识库基于哪个 LLM 创建。但以下信息可能对您有所帮助： AnythingLLM 包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持选择文本嵌入模型、选择向量数据库等。安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后配置主要分为三步，包括选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式和 Query 模式）等。 GitHubDaily 开源项目列表中提到了 AnythingLLM，它是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT，可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库。
2025-02-19
如何创建自己的智能体
创建自己的智能体可以参考以下步骤： 1. 打开扣子官网（https://www.coze.cn/），点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，并为其命名。 2. 进行提示词设置，输入人设等信息。 3. 放上创建的工作流，配置完成后进行测试。 需要注意的是： 1. 工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，其他人调用这个工作流会直接消耗您的费用，所以不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户自己购买后，输入 api_token 就可以使用，然后再发布。 2. 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，可以完成比较复杂的工作。 3. 通过简单 3 步创建智能体，首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像即可。
2025-02-19
如何创建属于自己的智能体
以下是创建属于自己的智能体的一般步骤： 1. 对于 Coze 智能体： 打开扣子官网：https://www.coze.cn/ 。 “画小二智能小助手”Coze 商店体验地址：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00 。 点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手。 设置画小二助手的提示词。 2. 对于用 Coze 的工作流创建： 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 设定人设和回复逻辑，然后点击右上角发布。 3. 对于智谱 BigModel 共学营第二期的微信助手： 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台：https://bigmodel.cn/ 。 参与课程至少需要有 token 体验资源包，获取资源包的方式有：新注册用户注册即送 2000 万 Tokens；充值/购买多种模型的低价福利资源包，如直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay ，语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ ，所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ，共学营报名赠送资源包。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。
2025-02-16
面试官的提示词
以下是关于模拟面试的 Prompt 的相关内容： 1. 设置面试情景 Prompt：给出具体的面试场景，如“你正在参加一家科技公司的产品经理面试”，让被面试者明确背景和角色定位。 2. 提供职位描述 Prompt：给出被面试职位的主要职责和要求，使被面试者了解所需展现的关键技能和经验。 3. 设置面试官 Prompt：扮演不同性格的面试官，如严厉、友善等，让被面试者体验不同风格。 4. 设置问题 Prompt：准备常见的面试问题，如自我介绍、工作经历、未来规划等，引导被面试者回答以展现能力。 5. 反馈 Prompt：在模拟面试中给予被面试者及时反馈和点评，帮助其了解表现并提出改进建议。 6. 情景变化 Prompt：设置意外情况，如被问到意外问题、遇到冲突等，考验被面试者的应变和临场反应。 此外，还为您提供了一些 Claude 官方提示词的示例，如批改大神、绕口令、面试题制造机、语法天才等。 以下是一些提示词目录的链接： 总的来说，设置丰富的 Prompt 可以让模拟面试更贴近真实情况，帮助被面试者更好地准备和练习，同时要注意 Prompt 的灵活性，增加互动性和挑战性。
2025-02-26
视频拍摄中如何用更准确的提示词
在视频拍摄中，以下是一些更准确的提示词使用技巧： 1. 清晰定义动作：如果想让视频中包含角色的动作，用具体的动词和副词来描述，如奔跑、飞翔、游泳或跳舞，并包含动作的速度，如缓慢、快速或逐渐。示例提示词：“一只狗欢快地在海滩上冲刺，跃起接住空中的球。” 2. 使用描述性形容词：准确传达视频的氛围至关重要，使用能唤起想要传达的感觉的形容词，如宁静、神秘或充满活力。示例提示词：“海滩上一个宁静、雾蒙蒙的早晨，柔和的阳光透过沙滩椅洒下。” 3. 提供背景故事或上下文：对于更复杂的视频项目，融入特定的情节元素或角色，提供背景或上下文有助于生成连贯且引人入胜的视频序列。 4. 使用相机角度和运动：Firefly 通常可以模拟真实世界的摄像工作，通过指定希望相机采用的角度或运动，如推镜头、拉镜头、平移、倾斜、固定镜头，为视频增添个性化的触感。 不同的视频模型和工具在提示词方面也有各自的特点： 1. Vidu 模型：其 Prompt 基本构成包括主体/场景、场景描述、环境描述、艺术风格/媒介。要调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述，避免模糊的术语表达，使用更加流畅准确的口语化措辞，丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 星流一站式 AI 设计工具：在其 prompt 输入框中可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。提示词用于描绘想要的画面，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，基础模型 1.5 使用单个词组，支持中英文输入。写好提示词要做到内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。还可以调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。
2025-02-26
图片的提示词的精准度
以下是关于图片提示词精准度的相关内容： 画面精度提示词： high detail（高细节） hyper quality（高品质） high resolution（高分辨率） FHD, 1080P, 2K, 4K, 8K 8k smooth（8K 流畅） 渲染效果提示词： Unreal Engine（虚幻引擎） octane render（渲染器） Maxon Cinema 4D 渲染器 architectural visualisation（建筑渲染） Corona Render（室内渲染） Quixel Megascans Render（真实感） VRay（V 射线） Behance C4D 3D blender surreal photography（超现实摄影） realistic 3D（真实 3D） zbrush 在描述图片提示词时，通常的逻辑包括：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。 对于新手而言，有以下辅助书写提示词的方法和网站： 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 功能型辅助网站，如：http://www.atoolbox.net/，通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/，每种参数有缩略图参考，方便直观选择提示词。 去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每一张图都有详细参数，可点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，Stable Diffusion 会自动匹配参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词，如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间，即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围，而非直接指定作画结果。提示词的效果受模型影响，不同模型对自然语言、单词标签等语言风格的反应不同。 提示词中可以填写以下内容： 自然语言：可以使用描述物体的句子作为提示词，大多数情况下英文有效，也可用中文，避免复杂语法。 单词标签：使用逗号隔开的单词作为提示词，一般使用普通常见单词，单词风格要和图像整体风格搭配，避免拼写错误，可参考 Emoji、颜文字：Emoji 表情符号准确且在语义准确度上表现良好，对构图有影响。关于 emoji 确切含义，可参考。对于使用 Danbooru 数据的模型，西式颜文字可在一定程度上控制出图的表情。
2025-02-26
怎么学习提示词 prompt
以下是关于如何学习提示词（prompt）的全面指导： 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量，能让模型更准确地理解并完成所需任务。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 四、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。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 七、具体学习步骤 1. 拥有一个大模型帐号，并熟悉与之对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替：。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档：。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-26
如何让推理大模型回答的更准确，使用什么样的提示词
要让推理大模型回答得更准确，可以通过以下提示词相关的设置和方法： 1. 参数设置： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能带来更多随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务，设置更低值以促使模型基于事实返回真实简洁结果；对于诗歌生成等创造性任务，可适当调高。 Top_p：与 Temperature 类似，用于控制模型返回结果的真实性。需要准确和事实的答案时，调低参数值；想要更多样化答案时，调高参数值。一般建议改变其中一个参数即可。 Max Length：通过调整控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串来阻止模型生成 token，是控制响应长度和结构的方法之一。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，与 token 在响应和提示中出现次数成比例，减少响应中单词的重复。 2. 提示词示例： 对于推理任务，目前已有一些涉及数学能力的改进。执行推理任务可能有难度，需要更高级的提示词工程技术，后续会介绍相关高级技术。 可以通过示例给模型说明，可能获得更准确结果，后面章节会介绍更多常见应用示例。 3. 调教方法： 像打字和写作一样，不断尝试和大模型交互是最佳方法，方法论不是关键。 可以在提示词里设定规则，也可临时更改，交互时无需遵循规则，重点是是否达成目的，未达成可重新尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题，具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点，有助于模型更好地理解用户意图。
2025-02-26
文章风格提示词逆向工程
文章风格提示词逆向工程是指通过分析和检查现有文章，了解其设计和创作方式，从而生成更优提示词的过程。 利用 ChatGPT 进行逆向工程的步骤包括： 1. 利用 ChatGPT 对指定文章进行改写。 2. 对改写后的版本进行原创性检验。 3. 根据检验结果，指导 ChatGPT 进行进一步优化。 4. 重复上述过程，直至满足高度原创的标准。 5. 采用逆向工程的方法，梳理 ChatGPT 的改写策略。 6. 整合这些策略，形成一套提高文章原创性的高效提示词。 在进行逆向提示词工程时，需要注意以下几点： 1. 检测原创度的大多是机器，不能仅凭肉眼判断改写效果。 2. 对相同提示词多次改写或从元提示词中挑选部分深入改写，可有效提升文章质量。 3. 逆向提示词要提炼文章的语气、写作风格、用词、句式等各种写作要素，包括修辞手法、文章布局、论点和证据、段落长度和句子节奏等多个维度。 4. 不同领域的逆向分析需要相应的专业知识，如文学作品和编程领域。 这种逆向工程方法在营销、商业分析、心理学等领域均适用，能够在智能写作等领域持续产生可商用的提示词。但也需注意，掌握逆向分析技术可能导致一些 AI 创业公司被替代。
2025-02-25
如何更好的使用ai
以下是关于如何更好地使用 AI 的一些建议： 数据分析方面： 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 提问方式方面： 对于复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化或深化。 提供学习内容方面： 为 AI 系统提供大量高质量的数据和示例，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等。编写详细的流程和知识（knowhow），帮助 AI 更好地理解任务，也为人类用户提供指导。 利用专业术语方面： 在 Prompt 中使用专业领域术语引导 AI 的回答方向，使其更精准地提供所需信息。 验证与反馈方面： 大模型的语料存在滞后性，使用 AI 回答后要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确且符合相关要求。 教师使用方面： 把大模型当作大学生，“实习生”只能执行任务，需要指明方向，拆解任务，教其一步一步操作，像导演一样编排具体流程，检查结果，修改流程，反复迭代。 提示语的核心是逻辑，要将复杂任务拆分成科学合理的步骤，让前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站可以创建“智能体”，配置提示词、知识库、能力等，设置“常用语”“小助手”“bot”，以实现多次使用和逐步调整优化。 写作方面： 可以让 AI 草拟任何东西的初稿，如博客文章、论文等。 提高提示质量，与系统互动，让写作更出色。 让 AI 改进文本内容，提供更好的建议，以不同风格创建草稿。 把 AI 当作实习生，让其完成写邮件、创建销售模板等任务。 利用 AI 让自己在任务中保持动力。
2025-02-26
怎么更好地输入指令词
以下是关于如何更好地输入指令词的相关内容： 星流一站式 AI 设计工具： 1. 提示词用于描绘您想生成的画面。 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。 提示词优化：启用提示词优化后，可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 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，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，负面提示词可帮助 AI 理解您不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：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。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）。 【SD】文生图： 下次作图时，先选择模板，然后点击倒数第二个按钮，就能快速输入标准提示词。通常的描述逻辑包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。对于新手，有功能型辅助网站帮助书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ ，通过选项卡快速填写关键词信息；https://ai.dawnmark.cn/ ，每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词；还可去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，复制图的详细参数粘贴到正向提示词栏，注意图像作者使用的大模型和 LORA，也可选取部分好的描述词使用。 RAG 提示工程（二）：安全与防护实践： 1. 应对提示词攻击的方法（蓝方视角） 输入侧防护—增强类—鲁棒任务描述：本质是在系统提示里添加描述攻击招数和应对方法，使模型能坚守本职工作，防范恶意提示攻击。 输入侧防护—增强类—少样本提示：在系统提示里放几个“负面提示对的回答”样本，让模型学会应对负面输入，提高给出正确回答的能力。 输入侧防护—增强类—特殊标记：给用户输入添加特殊标记，如 XML 标签、随机字符串、尖括号等，帮助模型分清界限，提升识别用户输入的能力，但不同模型对特殊符号的理解程度不一。
2025-02-24
我想做个生成知识点讲解视频的工具，是转成PPT加自动配音好，还是转成不同的网页然后生成每一页的口播稿更好？
在选择生成知识点讲解视频的工具时，转成 PPT 加自动配音和转成不同的网页然后生成每一页的口播稿各有其优缺点。 转成 PPT 加自动配音的优点在于 PPT 形式较为直观、规范，能够以图文并茂的方式展示知识点，自动配音可以节省录制音频的时间。缺点是可能在页面布局和动画效果上需要较多的调整，且自动配音的质量和语气可能不够自然。 转成不同的网页然后生成每一页的口播稿的优点是网页的设计更加灵活，可以融入更多的交互元素，口播稿能够更贴合讲解的需求。但缺点是网页的制作可能相对复杂，需要一定的技术知识，而且口播稿的生成质量可能参差不齐。 最终的选择取决于您的具体需求和技术能力。如果您更注重展示效果的规范性和简洁性，且对音频质量要求不是特别高，PPT 加自动配音可能是个不错的选择。如果您希望有更多的交互和灵活性，并且有能力处理网页制作和口播稿的优化，那么转成网页和生成口播稿可能更适合您。
2025-02-23
复杂推理的产品，给模型灌什么能够更好训练推理能力？以及怎么优化模型的推理准确度？
以下是一些能够更好训练模型推理能力以及优化推理准确度的方法： 1. OpenAI 的推理模型通过强化学习进行训练，在训练过程中，模型学会在回答前思考，产生长链的思维过程，并不断尝试不同策略，识别错误，从而能够遵循特定的指导方针和模型政策，提供更有用的回答，避免产生不安全或不适当的内容。 2. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）对推理模型有积极影响，例如在数学定理证明中，能探索非确定性证明路径，将解决 IMO 几何题的耗时从传统方法的 30 分钟降至 90 秒；在多跳问答系统中，结合 MCTS 的模型在 HotpotQA 数据集上准确率提升 12%，因其能回溯验证中间推理步骤。 3. 动态知识融合机制方面，传统基于规则的推理无法处理模糊知识，而 MCTS 增强方案在医疗诊断中可将误诊率从纯规则引擎的 23%降至 9%。 4. 资源分配优化方面，在逻辑谜题求解任务中，MCTS + Transformer 能达到 85%准确率且耗时 3 秒，而纯 Transformer 为 62%准确率且耗时 8 秒；在法律条文推导任务中，MCTS + Transformer 有 92%合规性且耗时 5 秒，纯 Transformer 为 88%合规性且耗时 2 秒。 OpenAI 于 9 月 12 日发布的新模型 o1 旨在实现通用复杂推理，通过强化学习和思维链的方式提升推理能力，尤其在数学和编程领域表现出色，但用户反馈显示其实际表现与宣传存在差距，成本高于 GPT4o，且在某些任务上优势不明显，OpenAI 仍在探索如何优化模型的推理性能。
2025-02-21
我想做一个产品（生涯规划领域的垂直大模型），这个产品服务的对象是所有人：帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己，了解自己的天赋、兴趣、优势，然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业，并且能够个性化地推荐相关的行业和职业，包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析，并给出产品的发展规划，别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
党校老师或者大学老师备课，用哪一款AI更好用
以下是为党校老师或大学老师备课推荐的一些 AI 工具和相关案例： 1. 语言学习类： ，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 2. 学科指导类： 数学方面，像可以指导学生解决数学问题。 历史方面，通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史，如。 3. 写作辅助类： 如 Grammarly、等工具帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。 处理其他形式内容的产品，如协助创建演示文稿。 4. 减负指南类： 人机智慧学习协作框架，包括个性化学习计划，分析学生表现并根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 课程开发/学习沉浸，生成模型生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通，与新的 AI 工具（如口语形式的 GPT4o）结合学习。 星火教师助手、知网备课助手。 5. 案例参考： 一个历史老师用 GPT 给学生讲课，通过 GPT 生成一个“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演一个角色“设身处地”地做决策，学生的作业是找出 GPT 的错误。相关链接：https://resobscura.substack.com/p/simulatinghistorywithchatgpt 、https://chat.openai.com/share/86815f4e674c4410893c4ae3f1b7412e/continue 。 需要注意的是，AI 与优秀的人类教师相比仍有差距，如缺乏课时设计，且教学目标设计缺乏合理的梯度。人机融合是大势所趋，AI 的高效率与人类教师的经验相结合。
2025-02-18