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我需要一套帮我总结论文,阅读论文的最佳prompt

Answer

以下是为您提供的一套帮助总结和阅读论文的最佳 prompt 相关内容:

一、李继刚等的 prompt 最佳实践

对于给定的论文链接,总结如下:

  1. 提出了基于 GPT-3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。
  2. 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。
  3. 观察了 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为,得出相关结论,如参与者能够进行机会性的提示迭代设计,但在生成、评估提示有效性和解释提示效果方面存在困难,倾向于过度推广和从人类交流角度过滤提示设计等。

二、小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(二)

  1. 让 AI 帮您阅读文档时,可使用简单的 Prompt,如:于是这个提示词解决了你自己,和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦!
  2. 结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景,例如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的运营小文案等。
  3. 选择一个好上手的提示词框架,如情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result)。

三、学术场景数据处理

  1. 论文总结:GLM-4-Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容,提高论文梳理的效率。
  2. 论文翻译:GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容,提高论文阅读效率。
  3. 论文内容扩写润色:精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整,以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。例如针对小红书的使用场景,调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围,将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

李继刚等的prompt最佳实践

测试输入:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3544548.3581388您好,我已经仔细阅读了您提供的论文,现根据您的要求,对论文进行概括总结如下:一、明确的方法论1.提出了一个基于GPT-3的无代码聊天机器人设计工具BotDesigner。2.创建了两个界面:Conversation视图和Error Browser视图。Conversation视图允许设计师通过提示来创建聊天机器人;Error Browser视图允许设计师针对提示进行迭代设计和评估。3.使用BotDesigner作为探查工具,观察了10名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为,以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。二、经过验证的结论1.所有参与者都能够进行机会性的提示迭代设计,并能够对提示更改进行局部测试。2.参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。3.参与者倾向于从单一数据点过度推广;也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。三、关键信息本文的关键信息包括:

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二)

栗子2、比如你发现每次让AI帮你阅读文档的时候,除了甩链接你总要说点什么让它生成的答案更靠谱。你就可以简单写一个Prompt:于是这个提示词解决了你自己,和任何收到你Prompt的人微调几个关键信息就能自动让GPT或者Kimi帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦!如果你觉得这些例子对你来说还是过于复杂了,请你结合你自己的生活或者工作场景来想一个能帮你简单自动化的场景:自动给班级里的每个孩子起个昵称?自动排版你微信群经常发的一些运营小文案?自动帮你安排周一到周日的减脂餐?帮你列一个清晰的学习计划,day1-day7?帮你的下一次商务会议设计一个调研问卷?……第三步、选一个好上手的提示词框架来帮你开启你第一次有效的编写如果你这时候问什么是提示词框架,那说明你第一课没认真学,回去复习吧。对框架的理解和运用是非常重要的一部分,参考上图,来源:[prompt-engineering/prompt-patterns:Prompt编写模式:如何将思维框架赋予机器,以设计模式的形式来思考prompt(](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)[github.com](http://github.com)[)](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)提示词框架有很多,有的简单有的复杂,你可以选一个看起来不那么难的先入手,比如可以从非常基础的:情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):开始。

学术场景数据处理:论文总结翻译润色

阅读完整篇文章之后需要花费大量时间总结和梳理文章内容,而大模型可以结合有效的提示词,迅速总结概括文档,从而节省时间。[heading3]论文总结提示词[content]GLM-4-Plus结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容,提高论文梳理的效率。[heading4]总结示例[content]论文内容总结结果示例:[heading3]论文内容翻译[content]学生在阅读文献时,由于语言差异,常常需要依赖翻译工具。然而,而且现在市面上的翻译软件由于字数限制不能直接对整篇文章进行处理,大模型可以弥补这一不足,帮你更快更好地理解原文,让你高效掌握论文核心内容。[heading4]论文内容翻译提示词[content]GLM结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容,提高论文阅读效率。[heading4]翻译示例[content]翻译结果示例:[heading3]论文内容扩写润色[content]我们可以继续将论文内容转化为社交媒体的科普内容,将复杂学术知识普及化。这不仅仅是简单的翻译,而是需要将那些充满术语和专业词汇的学术语言,转换成普通大众能够轻松理解、并且感兴趣的表达方式。[heading4]论文总结内容润色提示词[content]精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整,以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。这里是针对小红书的使用场景,调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围,从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。[heading4]润色示例(小红书科普)[content]通过精心设计的润色提示词,我们能够确定不同的润色风格,从而生成多样化的润色结果。在这里,我们将论文中的结论部分稍加润色,使之更易于在小红书上分享,转化为贴近生活的帖子,让复杂的学术知识以通俗易懂的方式呈现,吸引更多普通大众的关注和兴趣。论文中结果部分:润色后结果展示:

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查找论文的工具
以下是一些查找论文的工具: 1. Claude + Gamma.app:可以快速寻找符合条件的论文,提取精炼论文中某部分信息,还能找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。例如,通过与 Claude 对话,可以解决学术网站条件搜索的问题,如搜索营销领域最权威的期刊、相关期刊中关于 chatgpt 的最新论文等,并进行摘要提取等操作。 2. Elicit:能让用户直接向文章本身提出问题,有助于在不必阅读整篇文章的情况下,了解文章是否涉及提出的问题。 3. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,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,提供文献推荐和引用分析。 4. 内容生成和辅助写作: Grammarly: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,帮助精简和优化论文内容。 5. 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,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 6. 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。 7. 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。 在使用这些工具时,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,注意对 AI 生成内容的仔细甄别。
2025-03-06
怎么用AI写论文
利用 AI 写论文可以按照以下步骤进行: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写各个部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,常用的 AI 工具和平台有: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly: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,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,帮助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:检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。同时,如果担心 AI 对孩子思考力产生负面影响,关键在于正确的用法。比如将任务设置为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,重点关注孩子能否对 AI 写的作文进行有效点评批改、提出改进意见等,从而激发孩子的好奇心和拓展思维。
2025-03-06
我有七篇参考文献,如何给ai提问学,让我能够做出论文,本科
对于您拥有七篇参考文献并希望借助 AI 来完成本科论文的情况,您可以向 AI 这样提问:首先,清晰地描述您的论文主题和研究目的,比如“我正在撰写关于,请您据此给出具体的写作思路和方法。”同时,您还可以询问 AI 如何有效地整合和引用这七篇参考文献中的观点和数据,以支持您的论文观点。
2025-03-06
论文写作
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能提供多方面的辅助,以下是一些常用的 AI 工具和相关信息: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar: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,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,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 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,还需注意: 如果向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求写论文,需注意这并非道德的使用方式。 文章写作包括大纲撰写、内容展开、文章润色等步骤,不同人有不同理解和方法。
2025-03-05
如何用 ai 写论文
利用 AI 写论文可以按照以下步骤进行: 1. 确定论文主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查论文的逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保论文的原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,有以下常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly: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,帮助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 AI 写论文时,还需注意以下几点: 1. AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。 2. 提高提示质量,避免基本提示导致无聊的写作,通过与系统互动提升写作效果。 3. 让 AI 帮助完成没时间做的任务,如写邮件、创建销售模板等。 4. 利用 AI 激发自己做得更好,从困难挑战中解脱出来保持动力。 总之,在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信,结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。
2025-03-05
deepseek论文讲解
以下是关于 deepseek 论文解读的相关内容: 直播视频回放:可通过相关链接获取。 相关论文下载:提供了两篇论文,pc 端鼠标移到文章上面,会有下载链接,手机端类似。分别是。 技巧分享:包括万能提示词的使用,以及提示词的优化方法和步骤。 学习笔记心得:可参考等内容。 媒体报道和网络文章精选:涵盖了众多主流媒体和作者的相关文章,如等。
2025-03-04
Prompt 有哪些范式
以下是关于 Prompt 范式的相关内容: 基础篇: 起手式因人而异,可根据不同作图需求尝试不同场景下的“范式”,如面向人像、风景、物品生成等。 人像生成的反向提示词包括不要出色色、不要出错手错脚错身体、不要低质量图、不要水印等,也鼓励自行梳理。 其他注意事项:越重要的 tag 越往前放;同类型 tag 放在一起;控制 tag 总数在 75 个以内;无关紧要的 tag 不要留。 原理与应用: 简单来说,Prompt 是和大模型交互的语言模板,用于输出对大模型响应的指令,提升回答准确性。 从专业角度,Prompt 给大模型提供模板,包括要求、输入和输出限制,让大模型在限制下得出概率最大的答案。 法律人视角: Prompt 指给人工智能系统提供的信息或问题,引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式:CRISPE,包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。并分别举例说明了每个部分的具体内容。
2025-03-05
裁判模型prompt
裁判模型的 prompt 相关内容如下: 在 2023 年度中文大模型基准测评报告中,对 OPT 主要测评选择题,构造了统一的 prompt 供模型使用,要求模型选取 ABCD 中唯一的选项。多轮简答题 OPEN 更能反应模型真实能力,故权重设置提高。包括 1060 道多轮简答题(OPEN)和 3213 道客观选择题(OPT)。 Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入,能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。比如可以设定“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,还可以在 prompt 的设定中,要求模型按照一定的思路逻辑去回答,如思维链(cot),也可以让模型按照特定格式的 json 输出等。 在质证意见 prompt 各大模型评测中,Claude 2.0 输入 prompt 后欢迎语按指示输出,输入 4 份简单证据后输出质证意见书,在格式和内容的真实性、合法性、关联性、证明力等方面进行质证,总结得 5.5 分,结束语没问题。文心一言 3.5 输入 prompt 后欢迎语按指示输出,输入 4 份证据后进行专业分析,在格式和内容各方面的质证都非常专业,总结得 8 分,结束语没问题,提示签署委托代理协议的回复也很棒。
2025-03-05
prompt的应用
以下是关于 prompt 应用的全面介绍: 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型(如 Claude)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如:“User:Why is the sky blue?”。 2. 在 AI 视频生成中,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令,类似给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。如果上述过于抽象,您可以理解 Prompt 为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 3. 简单来说,prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板,您可以输出对于大模型响应的指令,用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务,并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型,若直接询问大模型而不提供 prompt,相当于大模型随机给出答案。有了 prompt,相当于给了一个模板,包括对于模型的要求、输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景中的应用 在即梦 AI 视频生成中,它可以根据用户提供的图片、prompt(文字指令)和各种参数设置生成高质量的视频。要想获得最佳的视频质量,需要写好 prompt,并了解图片生视频和文本生视频中 prompt 的输入位置。
2025-03-04
如何写搭建agent的prompt
搭建 Agent 的 Prompt 可以参考以下步骤: 1. 从基础案例入门 登录控制台:登录扣子控制台(coze.cn),使用手机号或抖音注册/登录。 在我的空间创建 Agent:在扣子主页左上角点击“创建 Bot”,选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”,并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间,请先创建后再选择;Bot 名称可以自定义。 编写 Prompt:填写 Prompt,即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 优化 Prompt:点击“优化”,使用来帮忙优化。 设置开场白。 其他环节。 发布到多平台&使用。 2. 进阶之路 三分钟捏 Bot: 三分钟内可以完成基础的创建步骤。 十五分钟做什么:查看下其他 Bot,获取灵感。 一小时做什么:找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot,深入沟通。 一周做什么:了解基础组件,寻找不错的扣子,借鉴&复制,加入 Agent 共学小组,尝试在群里问第一个问题。 一个月做什么:合理安排时间,参与 WaytoAGI Agent 共学计划,自己创建 Agent,并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 3. 在 WaytoAGI 有哪些支持:文档资源、交流群、活动。 4. 《执笔者》:基于多 Agent 模式的全能写手 多 agent 模式切换:在 bot 编排页面点选多 agent 模式,页面将会自动切换为多 agent 调式状态,相比单 agent,主要是多了中间一块的 agent 连接区。 添加合适节点:节点这里有两种方式可以选择,用已发布的 bot,或者创建一个新的 agent,大家按需选取。添加的 agent 直接连接在默认的总管 agent(“执笔者”)后面即可,无结束节点。 添加合适的 prompt:在多 agent 模式下,我们需要为每个 agent 填写合适的 prompt。外围的人设填写该 bot 的主要功能,内部的 bot 填写各个 bot/agent 的应用场景。 调试与美化:经过以上简单三步,一个多 agent 的 bot 就基本搭建完成,接下来就是漫长的调试过程,如果输出与自己设想有差异,可以不断调整外围和内部 bot 的提示词,提升命中率,优化交互。 5. 一个提示词,让 DeepSeek 的能力更上一层楼?——HiDeepSeek 效果对比:用 Coze 做了个小测试,大家可以对比看看。 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 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。 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(对我来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定)。 完整提示词:v 1.3 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向;Thinking Claude 是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词,也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。
2025-03-04
有没有短视频的脚本prompt
以下是为您提供的一些短视频脚本 prompt 相关内容: 1. 使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频:可以用大卫·阿滕伯勒的风格为视频制作画外音,使用相同的视频帧提示 GPT 给出简短脚本。 2. 编剧提示词 01——剧本创作:对于短视频,在提交创作偏好时需标注片长,比如明确这是个 3 分钟的短视频。其输出是分阶段的,几个来回就能搞定剧本。 3. 潘峰:Prompt 5 大通用方法中的扩写与改写法:自己要给出开头,让 AI 理解语言逻辑从而撰写下半部并包含必要内容。可以将生成的内容用不同写作技巧转换风格,多滚动几次能写出多样版本与风格,降低初稿修改时间。此外,还有反问法,比如让 AI 问您问题,能发现它思考更仔细,也能了解其逻辑并修正。示例中还包括让 AI 引导您完成能表现个人品牌专业度或创造社群话题的短视频脚本。
2025-03-03
ChatGPT CoT 的system prompt
ChatGPT CoT 的系统提示词包括以下方面: 核心功能:扮演过度思考但讨喜的 AI 助手,将原始思维流转化为易读版本,保留用户喜爱的特质,去除冗余和混乱,平衡思考的真实性与可读性。 关键设计原则: 语气与风格:友好好奇,使用第一人称视角、口语化表达。 内容处理规则:信息过滤,忠实于原始思维链,明确标注思考修正,结构化输出。 安全与合规机制:隐私保护,过滤敏感话题和内容审查。 输出要求:符合特定的语言风格和格式,如使用特定短语、避免学术化术语等。
2025-03-02
如果用AI精准且快速总结视频网站的视频。
要使用 AI 精准且快速总结视频网站的视频,可参考以下步骤: 1. 对于有字幕的视频,如 B 站视频,先确认视频栏下方是否有字幕按钮,若有则说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”,安装后刷新浏览器,点击字幕会出现“下载”按钮。 3. 点击下载按钮,选择多种字幕格式,如带时间或不带时间的。 4. 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 5. 总结完视频内容后,还可继续向 AI 提问更多细节内容或与其探讨视频内容。 此外,通义千问的 Qwen2.5VL 模型在视频理解方面也有出色表现,如支持最长 1 小时视频理解,具备秒级的事件定位能力,能够对视频的不同时间段进行要点总结等。
2025-03-06
帮我总结一下最近一周值得关注的AI新闻
以下是最近一周值得关注的 AI 新闻: 2024 年 6 月,苹果发布了 AI 原生操作系统,加强了硬件和模型布局;Claude Sonnet 3.5 发布,挑战 OpenAI;视频生成领域 Runway Gen3 和快手可灵表现优秀;AI 3D 技术逐渐崭露头角;Google 和月之暗面推出长上下文缓存技术。整体趋势是技术不断进步,各领域竞争激烈。 快手发布可灵网页版及大量模型更新;阶跃星辰发布多款模型;商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示;GraphRAG:微软开源新型 RAG 架构。 红杉资本美国合伙人 Pat Grady 在最新访谈中表示,AI 技术将为服务行业带来变革机遇,而非取代软件公司。AI 的潜力在于赋能服务行业,但人际关系和实际执行仍需人工。对于基础模型公司,Grady 认为它们可能像数据库公司一样发展,提供开发者 API,有机会进入应用层。他认为现有模型已足够强大,关键在于工程化优化和认知架构设计。 Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位。 Shopify 的 AI 助手 Sidekick 现已上线,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作,包括提取相关数据、操作新功能或创建报告。 Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能。 OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展。 Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器。 2024 年 1 月,斯坦福大学 Mobile Aloha;1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D;1 月 11 号 GPT store 上线;1 月 MagnificAl 高清放大爆火;1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售。
2025-03-06
你可以帮我总结一下文本工具吗 并附上对应工具的链接
以下是为您总结的一些文本工具及对应链接: Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能生成逼真、高品质的音频,可根据上下文调整表达方式。 Speechify:https://speechify.com/ 人工智能驱动的文本转语音工具,可在多种平台使用,能将文本转换为音频文件。 Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal 提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供自定义语音模型。 Voicemaker:https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型。 此外,还有以下相关工具: 2txt:Image to text 转换工具,利用 AI SDK 将图片内容转换为文字,不仅限于 OCR。体验地址和开源代码链接:https://x.com/imxiaohu/status/1780101723719393780 Rewind 公司推出的 Limitless 可穿戴 AI 设备,可记录全天对话,具有记忆功能并可互动。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1780082354226438620 Jinaai/Reader:网页内容转换工具,将任何网页 URL 转换成对大语言模型友好的输入格式,支持文本流或 JSON 输出。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1779838323512742220 OpenAI 在日本设立办事处,发布日语 GPT4 优化模型,新模型运行速度比 GPT4 Turbo 快 3 倍。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1779762216264466617 清华大学开发的 Taichi 光子芯片,针对通用人工智能的亿级神经元光计算芯片,适用于自动驾驶、智能制造等高级任务。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1779685276748845189 请注意,上述内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
总结一下AI绘画可以用的本地工具
以下是一些可用的 AI 绘画本地工具: 1. 线上和线下结合:线上平台出图速度快,不吃本地显卡配置,无需下载大模型,但出图尺寸受限;线下部署可自己添加插件,出图质量高,但对电脑配置要求高,可能出现宕机和爆显存情况。线上可用于找参考、测试模型,线下作为主要出图工具。可在 C 站下载对应模型到本地加载部署后生图。 2. Fooocus:由 Controlnet 的作者发布的全新开源 AI 绘画工具,可和 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用,具备便捷操作界面。 3. ComfyUI:基于节点式的 Stable Diffusion AI 绘画工具,通过将模型生成推理的 pipeline 拆分成独立节点,实现更精准工作流定制和清晰可复现性。安装框架和依赖库后即可使用。
2025-03-05
一个可以总结文章的AI应用是怎么训练出来的?
一个可以总结文章的 AI 应用通常通过以下方式训练: 1. 数据准备:收集大量的文本数据,包括各种类型和主题的文章。 2. 模型选择:使用适合自然语言处理任务的大型语言模型,如 OpenAI 的 GPT 系列。 3. 导入相关库和加载 API 密钥:例如导入 OpenAI 并加载 API 密钥。 4. 设计提示:制定明确的提示,如要求从电子商务网站的产品评论中生成简短摘要。 5. 针对不同需求训练: 文字总结:对一般性的文字进行总结。 针对某种信息总结:例如特定领域或特定类型的信息。 尝试“提取”而不是“总结”:更侧重于关键信息的提取。 针对多项信息总结:处理多个相关的文本信息。 6. 应用拓展:不仅可以总结文章,还能总结群聊消息、B站视频等。对于 B 站视频,通过获取字幕并发送给 AI 来实现总结。 7. 与 API 配合:通过 OpenAI API 等获取有效密钥,并结合示例代码进行开发和优化。
2025-03-03
有没有这样的产品,能够通过输入X主页,获取这个人的历史所有推特的信息分析与总结
目前没有这样合法合规且普遍可用的产品。获取他人的推特信息需要遵循相关平台的规定和法律法规,未经授权获取他人的信息是不被允许的。
2025-02-28
编写最佳实践的工具
以下是关于编写最佳实践的工具的相关内容: 熊猫 Jay:万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践 最佳实践 5 使用外部工具: 1. 文本嵌入工具:需要能够将文本转化为向量的工具,如 Word2Vec、BERT、FastText 等,将文本转化为高维空间中的向量。 2. 构建电影数据库:包含各种电影详细信息,可以是简单的文本文件每行包含一个电影信息,或更复杂的数据库系统。 3. 预处理和嵌入:对数据库中的每部电影信息进行文本嵌入,得到向量表示并存储。 4. 查询处理:将用户提出的查询(如“由莱昂纳多·迪卡普里奥主演的电影”)进行文本嵌入得到查询向量。 5. 向量搜索:使用快速的向量搜索算法(如余弦相似度、KNN 搜索等)在电影数据库中找到最接近的电影向量。 6. 返回结果:根据找到的最接近向量,从数据库中检索相关电影信息返回给用户。 7. 集成到 ChatGPT:将上述步骤封装成 API 或函数,在 ChatGPT 对话逻辑中调用,以便用户提出相关查询时返回相关电影信息。 小七姐:官方最佳 Prompt 实践的六个方法 策略一:编写清晰的说明 在 OpenAI 官方的说明文档中,为用户提供了若干策略以更好使用 ChatGPT。在询问中应包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”意图,所以提问时不要惜字如金,多说多提供信息能有效提高回复质量和丰富性。例如:想要大模型提供思维模型时,本能问法可能效果不佳,而提供更多信息(如为什么需要、希望列举个数、是否有已知模型参考等)能得到更符合预期的回答;请 ChatGPT 帮助记忆抽象概念时,脱口而出的问题可能不理想,提供更多细节则能得到更好的回答;了解提示词时,给出特定情景和进一步思考的问题能得到更好效果。
2025-03-03
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践包括以下方面: 虚拟数字人的类型和驱动方式: 虚拟数字人通过各种技术创造,具有外观、行为和思想等人类特征,呈现为虚拟形象。 从驱动层面可分为中之人驱动和 AI 驱动两类。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互,有上限且缺乏高并发和量产化能力;AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容,赋予感知和表达等交互能力。 虚拟数字人的应用类型: 服务型:如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等,为物理世界提供服务。 表演型:如虚拟偶像,用于娱乐、影视等场景。 身份型:是物理世界“真人”进入虚拟世界的数字分身,在元宇宙中有广泛应用场景。 相关开源项目: 熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 最新版本支持多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具和知识库等功能。可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用,支持多种模型和个性化插件扩展,通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用。项目地址包括 Github:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ,Gitee:https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。
2025-02-20
音效AI生成 最佳方案
以下是关于音效 AI 生成的一些信息和最佳方案: 音效是 AI 的一个具有吸引力的开放领域。目前已有学术论文探讨使用 AI 在电影中生成“现场效果音”,但在游戏中的商业产品尚属稀少。 在游戏中,为玩家角色生成脚步声音时,传统方法使用少量预先录制的声音,存在繁琐、重复和不真实的问题。更好的方式是使用实时的生成性 AI 模型来制作现场效果音,它能根据游戏参数实时生成略有不同且合适的音效。 在音乐方面,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已支持生成多音轨作品,使用 AI 生成音乐为原型并佐以专业制作人的协调,可使其更快进入游戏制作与发行的生产线。 在实际应用中,如《新哪吒闹海》的配音一开始打算用 AI 但因情绪不够丰满而选择专业声音表演者,音效需求简单时可采用剪映中的音效资源库。同时,为您分享三个音效资源站: 1. https://www.lookae.com/sucai/sfx/ ,大部分免费且分好类的音效包可供下载。 2. https://www.epidemicsound.com/ ,专业的音效站点,Gen48 合作站。 3. https://sc.chinaz.com/yinxiao/ ,适合搜索单个音效下载的站点。
2025-02-08
用Ai进行财务分析的最佳实践
以下是关于用 AI 进行财务分析的最佳实践: 1. 更动态的预测和报告: 生成式 AI 能帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队日常工作。 可从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面,能帮助编写公式和查询,发现模式,为预测建议输入并适应模型。 报告方面,能自动创建文本、图表等内容,并根据不同示例调整报告。 会计和税务方面,能帮助综合、总结并提出可能答案。 采购和应付账款方面,能帮助自动生成和调整合同、订单、发票及提醒。 2. 局限性与挑战: 生成式 AI 输出当前有局限性,在需要判断或精确答案的领域,常需人工审查。 面临的挑战包括使用金融数据训练 LLM,新进入者可能先使用公开金融数据微调模型,现有参与者可利用专有数据,但可能过于保守,新进入者有竞争优势。 模型输出准确性至关重要,金融问题答案需尽可能准确,初期人类常作为最终验证环节。 总之,生成式 AI 为金融服务带来巨大变革,有潜力催生多种优势,但也面临挑战,未来消费者将是最终赢家。
2025-02-08
用Ai进行数据分析的最佳实践
以下是关于用 AI 进行数据分析的最佳实践: 流程: 逻辑流程图如下:SQL 分析中,用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行,将结果数据传给 GPT(附带上下文),让其学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,与结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。个性化分析中,用户上传文件,前端解析后传给 GPT 分析数据,后续步骤与 SQL 分析一致。 个性化分析示例: 上传的数据均为假数据,包括游戏 A 流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据等。包括单维度数据、多维度数据(折线图、柱状图)。有时 AI 会误将数据项作为维度分析,可输入提示告诉它用哪个字段作为维度,也可描述其他数据信息使分析更准确。 总结和展望: ChatGPT 在数据分析领域应用前景广泛,本文案例与技巧展示了其在提高效率、降低技能门槛和支持决策等方面的优势。但案例分析结果可能简单,接入业务时可定制多种分析模板,增加分析多样性。实际业务中处理大量数据时,除长类型字段限制,要指定允许查询或解析的字段,对结果数据进行两次校验。随着技术进步,相信其将为数据分析带来更多创新和突破。 问题与技巧: SQL 分析: 反复校验是否为 SELECT SQL 语句,不仅因 AI 不完全可控,还因不能相信用户输入,防止恶意操作。 到 AI 分析步骤拼接上下文,提供表结构信息和 SQL 语句,助 GPT 更好理解数据和字段意义,使分析更准确。 针对表结构长类型字段,不允许直接查询,最好告诉 GPT 允许查询的字段或 SQL 函数,使生成可控。 个性化分析: 用户上传数据解析后判断格式是否符合要求,超长可限制截取前面若干项。 前端解析用户上传数据后可直接用于渲染数据图表,无需后端返回。 支持用户补充输入,描述数据、字段意义或作用辅助 AI 分析。遇到多维度数据,GPT 可能误将其他字段作为维度分析,可输入特定提示帮助分析。
2025-02-08