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大模型稳定输出

Answer

大模型在稳定输出方面具有以下特点和相关情况：

在翻译场景中：

  • 突破传统翻译模型局限，大幅提升翻译质量，为广泛应用带来机遇。
    • 能够通过深度上下文分析理解语言真正含义，适应不同语境，避免词不达意和语境脱节，精准捕捉并传达原文意图，尤其在处理隐喻、习语或文化特征文本时表现出色。
    • 生成更流畅、自然且地道的翻译，接近母语水平，保持原文语言风格和情感色彩，更具亲和力和感染力。
    • 具有强大适应性，能根据不同翻译场景灵活调整策略，在多场景翻译中更具灵活性和精准度。
    • 能够深入理解文化内涵，避免因文化差异导致误解或偏差，在专业领域能提供更专业且符合行业标准的翻译结果。

在旅行青蛙智能体搭建过程中：

  • 涉及多个意图分支，如定向旅行、投喂青蛙、在家休息等，每个分支包含多个大模型节点和相关操作。

关于大模型是否具有道德观念：

  • 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识，它们是通过大量数据训练来模拟语言统计规律的。
  • 但可以被设计用来识别和生成包含道德观念内容的文本。
  • 为确保其输出符合社会道德和伦理标准，采取了多种方法，如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预以及教育和培训等。然而，确保 AI 模型的道德和伦理性仍是复杂且持续的挑战，相关标准也在不断演进。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

翻译场景最佳实践：从传统机翻到智能语境适配

大模型突破了传统翻译模型的局限，大幅提升了翻译质量，为翻译技术的广泛应用带来了前所未有的机遇。[heading3]语境理解与适配[content]大模型能够通过深度的上下文分析，理解语言背后的真正含义，而不仅仅是依赖字面意义。这使得翻译不仅符合语法结构，更能够适应不同的语境，避免了传统翻译中常见的词不达意、语境脱节的问题。尤其在处理含有隐喻、习语或文化特征的文本时，大模型能更精准地捕捉并传达原文的意图。[heading3]流畅自然的翻译输出[content]传统机器翻译常常产生生硬的翻译结果，尤其是在口语化表达或复杂句型上。大模型则通过对大量自然语言数据的学习，能够生成更加流畅、自然且地道的翻译，接近母语水平。这种翻译不仅更易理解，还能保持原文的语言风格和情感色彩，使得译文更加亲和力和感染力。[heading3]灵活性与多场景适应[content]大模型的优势在于其强大的适应性，能够根据不同的翻译场景灵活调整策略。无论是文学作品中的创意表达，还是技术文档中的精准描述，大模型都能通过优化其翻译方式，确保译文既准确又符合特定领域的需求。相比传统方法，它在多场景翻译中表现得更具灵活性和精准度。[heading3]文化适配与行业专用翻译[content]在跨文化翻译中，大模型能够深入理解语言背后的文化内涵，避免因文化差异导致的误解或偏差。例如，在法律、医疗和金融等专业领域，大模型能识别并处理特定术语，提供更加专业且符合行业标准的翻译结果。这使得它在需要高度专业性和文化敏感度的翻译场景中，比传统翻译方法更具优势。

旅行青蛙——最佳创意奖，百宝箱智能体开源分享

[heading4]大模型节点（固定地点）[content]这里未降低错误率，可以适当调低多样性[heading4]大模型节点（旅行日记）[content][heading4]大模型节点（为你写诗）[content][heading4]大模型节点（文生图提示词）[content][heading4]硅基流动自定义插件（Flux.Dev）[content][heading4]结束节点（输出结果）[content][heading4]效果展示[content][heading3]意图分支3（投喂青蛙）：[content][heading4]大模型节点（美食日记）[content][heading4]大模型节点（文生图提示词）[content][heading4]硅基流动自定义插件（Flux.Dev）[content][heading4]结束节点（输出结果）[content][heading4]效果展示[content][heading3]意图分支4（在家休息）：[content][heading4]大模型节点（提取插件的结构化数据）[content]插件“历史上的今天”返回的是json格式的数组，这里的模型是为了取代代码，提取出不涉及敏感信息的历史事件。不使用代码的原因：1.我不会写代码2.大模型可以排除掉涉政、涉军事的敏感信息，且输出稳定添加输入项：[heading4]大模型节点（文案写作）[content][heading4]大模型节点（文生图提示词）[content]这里增加了提示词：房间里（对应宅在家看书学习）[heading4]硅基流动自定义插件（Flux.Dev）[content][heading4]结束节点（输出结果）[content]

问：大模型具有道德观念吗？

大型语言模型本身并不具有真正的道德观念或意识。它们是机器学习模型，通过大量数据的训练来模拟语言的统计规律，生成文本或执行语言相关任务。然而，这些模型可以被设计用来识别和生成包含道德观念内容的文本。道德观念通常与人类的价值观、文化、情感和意识相关，而这些都是目前的AI技术所不具备的。尽管如此，开发者和研究人员在设计和训练这些模型时，会尽量使其输出符合社会道德和伦理标准，避免生成有害、不准确或有偏见的内容。以下是一些确保大型语言模型输出符合道德和伦理标准的方法：1.数据清洗：在训练模型之前，对数据进行预处理，移除或修正带有偏见、歧视或其他不道德内容的数据。2.算法设计：设计算法以减少偏见和不公平性，例如通过平衡数据集中不同群体的代表性。3.道德和伦理准则：制定明确的道德和伦理准则，指导模型的开发和使用。4.透明度：对模型的能力和局限性保持透明，告知用户模型可能存在的偏差和不确定性。5.用户反馈：允许用户提供反馈，以识别和纠正模型的不道德行为。6.持续监控：持续监控模型的表现，确保其输出符合道德和伦理标准。7.人工干预：在模型的输出可能涉及道德和伦理问题时，引入人工审核和干预。8.教育和培训：对使用模型的人员进行道德和伦理方面的教育和培训。尽管采取了上述措施，但确保AI模型的道德和伦理性仍然是一个复杂且持续的挑战。随着技术的发展，相关的道德和伦理标准也在不断演进。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

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假如你是一名测试工程师，要写一个关于《AI智能体输入输出验证》专利申请书，申请书的内容包括以下几点： 1、发明名称（一种xxxxxxxx算法/架构/设计/外观等等等等） 2、发明背景技术 3、具体的技术方案描述 4、本发明的有益效果
以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容： 发明名称：一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术： 在当前的 AI 应用中，构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务，如生成思维导图时，需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而，现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足，导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述： 1. 对于生成思维导图的任务，首先确定处理方式为“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面，<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面，观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图，确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后，进行试运行测试。具体步骤包括：点击「测试该节点」，按格式要求输入待测试的内容（对于 array 等其他格式，自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求），点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。若有误，依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”，以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果： 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程，有效减少了错误和不确定性，提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求，为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。
2025-03-04
如何让大模型输出结构化的数据
要让大模型输出结构化的数据，可以采取以下几种方法： 1. 设计合理的 Prompt 工程： 明确的待处理内容指引：在构建 Prompt 时，清晰地定义需要处理的文本，并使用标记框起来，让模型准确识别待处理内容范围。 提供明确字段定义：具体化每个字段的名称、用途及要求，为模型提供清晰的提取方向。 异常处理：设置异常处理原则，如规定缺失数据使用默认值填充，特殊数据类型符合标准格式，确保模型输出的完整性和一致性。 要求结构化输出：指示模型以结构化格式（如 JSON）输出数据，便于后续处理和系统集成。 2. 搭建工作流： 模型选择：根据需求选择合适的大模型，如默认的豆包 32k 或更大的 kimi128k 等。 配置参数：进行批处理，输入相关参数，如文章内容正文、url 链接和标题等。 提示词输入：将相关内容一起送给大模型进行总结，并拼接成特定格式输出。 汇总格式化最终输出内容：使用代码节点对大模型输出的内容进行最终格式化。 3. 探索 JSON Output 应用： 无模板的 Excel 导入：改变传统数据导入方式，通过 Prompt 读取想要的数据列。 AI 审核员：在人审环节前加 AI 审，提供相关知识和少量示例，输出简单结果。 分类器：一个 Prompt 即可完成分类任务。 应用于其它业务场景：如在一些业务场景中落地，提高效率。 但需要注意的是，过去大模型还不太成熟，应用过程可能会有一些困难。
2025-02-27
如何用即梦输出纯色背景图
要使用即梦输出纯色背景图，您可以参考以下步骤： 1. 在即梦图片生成界面中导入参考图，参考选项为参考轮廓边缘，生图模型选择图片 2.0。 2. 输入提示词生成图片，生成多次后选择高清放大。提示词可以包括角色、细节描述、场景、风格材质等，例如：可爱的拟人小鹿角色，米白色鹿角，戴着时尚耳机，穿着红色唐装，衣服中国圆环纹理，喜气洋洋，充满春节过年的氛围。迪士尼皮克斯工作室风格的肖像摄影，色调柔和，模型展示有精细的光泽，白色干净背景，3D 渲染，柔焦 C4D 渲染风格，Blender，知识产权风格，最佳画质，8K，超级详细，简洁，可爱。 另外，关于生成纯色背景图，还有其他相关信息供您参考： 爆肝博主 ZHO 的更新记录中提到，利用 Playground v2.5 纯色背景生成，加上 BRIA RMBG 去除背景，然后再接上文字合成节点，就能直接出海报。第一阶段生成的图是透明背景的 PNG 格式，然后再连上背景生成作为第二阶段，这样可以简单平替还没公布代码的分图层模型 LayerDiffusion。 相关使用插件包括： 图像选择：https://github.com/chrisgoringe/cgimagepicker 背景去除：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIBRIA_AIRMBG 文字合成：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIText_ImageComposite 项目地址：https://github.com/layerdiffusion/sdforgelayerdiffusion 模型：https://huggingface.co/LayerDiffusion/layerdiffusionv1
2025-02-27
大模型输出和节点输出配置不匹配怎么解决
当大模型输出和节点输出配置不匹配时，您可以参考以下要点来解决： 1. 输入与输出的变量名称可自定义，按照自身习惯设定，以便识别字段含义。 2. 输入方面，因为取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}，所以可直接选择引用。 3. 在提示词区域，由于需要 LLM 根据输入信息处理，所以需要两个双花括号，写明使用的输入项参数名，如{{input}}。 4. 输出方面，有几项子内容需要生成，就设置几项： 为了让大模型理解最终输出的形式要求，需要在用户提示词最后，添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意，变量名称、对应的输出内容、输出格式一定要前后完全一致，否则会输出失败，这一点很容易踩坑。 另外，虽然可以用大模型来实现变量类型的转换，比如选择“豆包·工具调用”，在大模型的高级设置中尽量把随机性调到最低，使其更严格遵循提示词。匹配好输入输出的名称与类型，提示词中注意用{{}}引用输入变量。但大模型节点效果不稳定，运行速度相对较慢，还可能带来额外花费。尤其当输出类型为 String 时，大模型容易画蛇添足地加上一些说明性文字，即使优化提示词去限制，也不一定每次都能限制住。一旦出现偏差，哪怕只是多一个字符，下游节点就可能无法正常运行，且对此调整手段有限。所以如果没有“代码恐惧症”，建议使用代码节点来实现。
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
我想通过在sciencedirect上输入关键词后，让AI帮助我整理该词条下文献的内容，输出当今的研究现状、现存问题、解决方法
目前在 ScienceDirect 上，还没有直接通过输入关键词让 AI 为您整理文献内容并输出研究现状、现存问题及解决方法的成熟功能。但您可以利用一些 AI 工具，如文献分析类的软件，先将从 ScienceDirect 下载的文献导入其中，然后让其协助您进行分析和总结。不过，在使用任何工具时，都需要您自己对结果进行评估和筛选，以确保准确性和可靠性。
2025-02-25
redux模型
Redux 模型是一个轻量级模型，具有以下特点和应用： 1. 可与 Flux.1配合使用，基于 1 个输入图像生成图像变体，无需提示，适合快速生成特定样式的图像。 2. 位置：将 Redux 模型下载到 comfyui/models/style_models，下载 sigclip_patch14384.safetensors 到 ComfyUI/models/clip_vision。 3. 重绘节点：ComfyUIInpaintEasy，相关链接：https://github.com/CYCHENYUE/ComfyUIInpaintEasy 。 4. 在工作流中的应用： 用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景，提升效果并简化工作流。 模特生成：加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效（Reduxprompt 节点风格细节等级 1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。 服装高精度处理：使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式为这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服，Redux 权重调整为最大。 FLUX.1 Redux 还适用于所有 FLUX.1 基本模型，用于生成图像变化，给定输入图像能重现具有轻微变化的图像，自然集成到更复杂工作流程中，通过提示解锁图像重新设计。最新型号 FLUX1.1Ultra 支持该功能，允许组合输入图像和文本提示，创建具有灵活宽高比的高质量 4 兆像素输出。
2025-03-04
Joy_caption_two_load模型
Joy_caption_two_load 模型相关信息如下： 下载地址： 模型可从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载，存放文件夹为 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 。 网盘链接：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 ，存放文件夹为 models/Joy_caption 。 此外，还有 MiniCPMv2_6提示生成器+CogFlorence 可从 https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6promptgenerator 和 https://huggingface.co/thwri/CogFlorence2.2Large 下载。 节点安装地址：D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 安装步骤： （Comfyui evn python.exe）python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat ，注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 comfyui 自动下载模型到合适文件夹。 模型安装： Joy_caption ，运行自动下载模型（推荐手动下载）。 三个模型（页面显示和实际大小有一定差异）： 3.5G，放到：你的\\ComfyUI\\models\\clip\\siglipso400mpatch14384 。 5.7G，放到：你的\\ComfyUI\\models\\LLM\\MetaLlama3.18Bbnb4bit 。 86MB，放到：你的\\ComfyUI\\models\\Joy_caption 。 相关模型介绍： Joy Caption 模型在 SigLIP 和 Llama3.1 的基础之上，使用 Adapter 模式，训练出更好的描述图像的模型，需要与 SigLIP 和 Llama3.1 混合使用，输入图像，输出一段语义丰富的图像描述。 Google 的 SigLIP 是一种改进的多模态模型，类似于 CLIP，但是采用了更优的损失函数。 MetaLlama3.18Bbnb4bit 是优化的多语言大语言模型，基于 Meta 的 Llama 3.1 架构，使用 BitsAndBytes 库进行 4bit 量化，大幅减少内存使用，同时保持模型性能。 模型工作流程： siglipso400mpatch14384（视觉模型）： 接收输入图像。 分析图像的视觉内容（如物体、场景、颜色、纹理等）。 将这些视觉信息编码成一组特征向量。 image_adapter.pt（适配器）： 接收来自视觉模型的特征向量。 转换和调整这些特征，使其适合语言模型处理。 一些特定任务的优化或微调（如图片到文字）。 MetaLlama3.18Bbnb4bit（语言模型）： 接收经过适配器处理的特征。 基于这些特征生成相应的文本描述。 应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。
2025-03-04
小公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。
2025-03-04
我想打造一个量化交易模型
打造一个量化交易模型需要考虑以下几个方面： 一、预训练大模型与金融量化 1. 大型的系统工程 大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，大模型预训练的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源，但占比不大。 量化和大模型的整体算法逻辑基本类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型的计算集群，对性能和效率有极致追求。 细节在大型系统工程中十分关键，量化交易系统包含交易执行、风控等多个方面，大模型预训练也包含大量细节。 2. 关键技术变得不公开 金融量化是非常闭源的系统，各家的交易系统是最大的秘密武器，公开部分少。 现在大模型也在往闭源方向发展，几个巨头的核心模型都开始走向闭源。 二、应用开发 1. 轻量化 MMM的部署运行 模型实现包括以下步骤： 第一步：安装运行需要的依赖项。 第二步：准备数据集，可使用模拟数据集或自己的数据集。 第三步：拆分数据。 第四步：数据预处理，进行缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。 第五步：初始化模型，数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。 第六步：运算可视化，包括损失值、绘制残差图、所有单一变量对最终销售的贡献、Baseline 预测、所有外因对销售的贡献度等。 希望以上内容对您打造量化交易模型有所帮助。
2025-03-04
如何生成稳定的AI视频
以下是关于生成稳定的 AI 视频的相关信息： 工具推荐： Runway： 网址：https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程： 特点：支持文生视频、图生视频、视频生视频；文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷，支持多种尺寸，可设置种子值；生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频；使用英文提示词。 Stable video： 网址：https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程： 特点：支持文生视频、图生视频，仅英文；图生视频不可写 prompt，提供多种镜头控制；文生视频先生成 4 张图片，选择其中一张图片以后再继续生成视频。 技术差异： 代表产品如 Runway，在端到端视频生成中，涉及的技术包括 GAN 生成对抗网络、VAE 变分自编码器和 Transformer 自注意力机制。 GAN 生成对抗网络：是一种无监督的生成模型框架，能生成视觉逼真度高的视频，但控制难度大、时序建模较弱。 VAE 变分自编码器：可以学习数据分布，像压缩和解压文件一样重建视频数据，能根据条件输入控制生成过程，但质量较 GAN 略低。 GAN、VAE 生成视频速度快，但存在生成质量和分辨率较低、长度短、控制能力弱的缺点。 Transformer 自注意力机制：通过学习视频帧之间的关系，理解视频的长期时间变化和动作过程，对长视频建模更好，时序建模能力强，可实现细粒度语义控制，但计算量大。 当前面临的问题及解决方案： 当前仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。解决方案包括使用渐进生成、增强时序一致性的模型等方法，上述的补帧算法、视频完善策略也可在一定程度上缓解问题。 制作技巧： 在镜头衔接上要写运镜提示词，描述多种运镜方式，否则画面会乱变。在做视频时要不断尝试参数。
2025-02-26
coze知识库是否稳定且保密
Coze 知识库目前存在一些不稳定的情况。例如，在国内版中，某些官方和第三方插件的 API 调用及返回结果不太稳定，可能导致部分信息无法完全显示。但对于以问答为主的客服场景，其表现相对稳定。同时，目前存在不稳定版本，需要不断调试完善。关于保密方面，文中未提及相关内容。
2025-02-22
在2025年2月12日这个时间点，我有哪些方式可以快速，稳定的使用 deepseek r1
在 2025 年 2 月 12 日，您可以通过以下方式快速、稳定地使用 DeepSeek R1： PPIO 派欧云（https://ppinfra.com/modelapi/product/llmapi?utm_medium=article&utm_source=WayToAGI）：提供满血版全版本的 DeepSeekR1，输入价格为￥4/百万 tokens，输出价格为￥16/百万 tokens。有开发者福利，新注册立得 500 万 tokens（关注 PPIO 公众号回“deepseek”再领 1 亿），初创企业认证有 10 万算力补贴。产品服务特点为服务稳定性 99.9%，保持 0 故障，与 DeepSeek 官方同价，客户支持通道 10 分钟响应。 百度智能云：DeepSeekR1 限时免费，配额 1000RPM/10000TPM，无调用 tokens 上限。本模型将于 2025 年 2 月 19 日 00:00 起正式商用计费，输入价格 0.002 元/千 tokens，输出价格 0.008 元/千 tokens，有在线体验。 硅基流动：DeepSeekR1 输入价格为￥4/M Tokens，输出价格为￥16/M Tokens，有在线体验。2025 年 2 月 6 日起，未实名用户每日最多请求此模型 100 次。 此外，在 2 月 12 日，还有以下相关内容： 《》，来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《》Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数直观展现 AI 如何融入现代经济的各类实际任务，并从职业（occupation）和具体工作任务（task）两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 《》DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。
2025-02-12
稳定使用DeepSeek的方法
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。
2025-02-08
如何实现稳定的ai agent
要实现稳定的 AI agent ，可以从以下几个方面考虑： 1. 提示词工程与工具调用能力的配合：设计出一套与知识图谱相结合的工具调用逻辑，稳定人设。通过缩小 max_length 防止 LLM 长篇大论，每次输入到上下文窗口中的记忆只返回最近几轮的对话，并利用查询知识图谱的信息来实现永久记忆。 2. 工具设计：将与知识图谱交互这一大的任务，细分为查询、创建、修改、删除实体或关系、获取实体的所有关系、获取所有实体名称列表等多个工具，组成一个工具包供 LLM 调用。 3. 构建数字人灵魂： 写一个像人一样的 Agent ，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 解决灵魂部分如何驱动躯壳部分的问题，将灵魂部分的所有接口定义出来，躯壳部分通过 API 调用。 注意实时性，由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，要解决网络耗时和模型推理耗时问题。 考虑多元跨模态，根据实际需求添加其他感官的交互。 处理拟人化场景，如插话、转移话题等情况。 4. 工作流的设计模式：可以运用吴恩达教授提出的设计模式，如 Reflection 模式，设计工作流先检索知识库的活动内容，再通过 LLM 大模型区块进行数据修正，最终输出符合意图的结果。
2025-02-06
如何优化自己的prompt，提升AI结果输出的稳定性
以下是优化自己的 prompt 以提升 AI 结果输出稳定性的方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来表达需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩，以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：在 prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、有效的 prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 此外，如果提示词效果不符合预期，可以和 AI 再进行几轮对话来调整输出结果。最终通过询问 AI“怎么样修改现有的 Prompt，可以让你稳定输出当前的预期”来进行 prompt 的迭代。得到 prompt 后，可以新开一个 AI 对话，把 prompt 输入到对话中，开始验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。
2025-01-24