提示词优化

以下是关于优化提示词（Prompt）的一些方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语，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、语气词等调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：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，先生成基本结构，再完善细节。 7. 参考优秀案例：研究流行且有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 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，直至理想结果。 需要注意的是，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界。保持开放思维尝试创新描述方式也很有帮助。另外，/shorten 命令可分析提示，突出有影响力的单词并建议删除不必要的单词，但它与多重提示或参数不兼容，且可能不适用于所有主题和提示风格。例如，对于“tower of donuts,sprinkles”的提示，“异想天开”“令人着迷”“杰作”等填充词可省略，了解“塔”和“魔法”等重要标记有助于解释生成的图像，若目标是制作甜甜圈，应从提示中删除“神奇”。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于优化提示词助手的相关内容： 在使用 Claude2 时，您可以让它对先前给出的答案进行“自我评估”。例如，如果您认为模型可能犯了错误，让它检查自己的工作，在任务中增加额外的审慎步骤，将回应分类为好或坏，或者让它说出更喜欢两个初始回应中的哪一个及原因。您还可以通过“提示链”自动执行类似的“额外审慎”步骤，并在要求它在文本中查找内容时，最好“给它一个出口”，以防止其胡编乱造。 Midjourney 机器人通过将提示分解为更小的单位（称为标记）来分析您的提示，这些标记可以是短语、单词甚至音节。带有不必要的单词、冗长的描述、诗意短语或对机器人的直接寻址的长提示可能会导致在图像中添加意想不到的元素，使用/shorten 命令可以帮助您发现提示中最重要的单词以及可以省略的单词。 XiaoHu.AI 日报中提到，通过链式思维等技术可自动改进提示词，提升 AI 模型回答的质量，具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点，能显著提高模型的易读性和准确性。测试显示多标签分类准确率提升 30%，摘要任务可完全遵循字数要求。若提示缺少示例，Claude 还会自动生成合成示例，简化提示构建过程。

围绕 DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径包括以下方面： 首先，通过集成收集 AI 反馈（AIF）聊天模型完成情况，然后利用 GPT4（UltraFeedback）进行评分并二值化为偏好。其中，Step2AIF 在某种程度上是一种 selfplay，通过多模型 prompt 生成来进行 RL。在模型最终采用的 DPO 算法的 SFT 过程中，用于最终模型 SFT 所训练的 AIF 数据集与原始 pretraining 数据集在数据（tokens）序列组织构象上存在差异，这是一种 Synthetic Data 的路径，关键在于这种 Synthetic Data 与原始 Data 在特征与知识分布上的差异。 DPO 算法通俗来讲，当一个答案是好的答案时，模型要尽可能增大其被策略模型生成的概率；当一个答案是差的答案时，模型则需要尽可能降低其被策略模型生成的概率。 以上是在 RL×LLM 方面的一些探索，接下来需要将上述模型案例以及延展的思考进行沉淀，回归第一性原理进行更进一步的本质探寻，以找到两者之间隐含的共性、差异以及呈现当前技术发展路径与现状的必然性。

以下是一些利用 AI 帮助优化宣传片拍摄工作流的方法： 1. 创作策略方面： 明确主题，聚焦文旅融合，突出两会对文化旅游行业的重视及其在推动经济社会发展中的作用，结合 AI 技术展示中国文化旅游的创新发展和未来趋势。 展示地域文化多样性，运用 AI 技术精心挑选代表中国各地文化特色的景点或文化活动，展现中国丰富多彩的地域文化和旅游资源，增强宣传片的吸引力和传播效果。 融合现代科技，创新表现形式，运用 AI 技术创造新颖的视觉效果和互动体验，使宣传片更加生动、有趣。 讲好中国故事，传递正能量，紧扣“祖国好风光”的核心要求，展示社会主义核心价值观在文旅领域的生动实践，传递积极向上的社会主义文化旅游新风尚。 鼓励互动与参与，通过社交媒体平台鼓励目标观众参与宣传片的互动和讨论，增加宣传片的参与度和影响力。 2. 技术应用方面： 可以参考“0 基础手搓 AI 拍立得”的相关经验，例如通过简化操作流程，提升效率。如用户选择拍摄场景类型并立即拍照，AI 自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈，避免繁琐的额外操作。 实现图片转成文本的功能，用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本，核心在于图片理解和文本整理润色，可应用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等场景。 实现图片转绘图片的功能，用户上传图片后，大模型按照指定的风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，核心在于图片风格化滤镜，例如生成图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 为简化流程，可以选择 Coze 平台实现零代码版本的工作流，搭建流程时关注上传图片、插件封装等步骤，将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件，实现便捷调用。

对于互联网公司的 IT 人员，利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手： 1. 明确自身工作目标和想法：AI 是工具，能将能力放大，帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么，并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流： 起床时，让 AI 为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作，可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot，如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等，并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势：目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类，但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距，通用人工智能的定义存在争议，其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是，AI 终究会发展到每个人触手可及的程度，对于大部分人来说，并不需要特别关注 AI 技术本身，而应专注于自身的工作需求和目标。

以下是关于 AI 生成 CAD 图的相关资料： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关的学术论文，以了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，从中了解 AI 在 CAD 设计中的应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程。在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频，了解 AI 在 CAD 设计中的应用。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关的技术论坛和社区，与其他专业人士交流和学习。同时关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站，了解最新的技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用，了解 AI 在 CAD 设计中的应用和实现。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例，了解 AI 技术在实际项目中的应用和效果。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中，了解相关的基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习，您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展，AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛，为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。

以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐： 1. 关于大模型的思考与探讨：普通用户使用大模型时，语言不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式：通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 3. 提示词的挖掘：写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐：读书最有效的是笨方法，不取巧，花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词：针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势，但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味，对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考： 原汁原味与生效元素的平衡：为得到原汁原味的效果，需考虑是否反刻某些元素；生效的小技巧大模型可能会内置，如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理：找到凝练的核心概念（a）后，根据对象用不同方式（b）表达，核心在于找到准确的 a，而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出：通过阅读吸收输入，转换为自己的语言输出，与大模型交互提炼精华，多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词： 是否需要提示词工程，是否需要学提示词：持反对观点，像打字和写作一样。方法论不是关键，不断尝试和大模型交互，便是最佳方法。 和大模型交互需要遵循规则吗：不需要。网上流传最广的提示词方法论，是“给大模型一个角色”，这是一个好的策略，但不是必须遵循的原则，甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则，也可以聊着聊着临时更改规则，和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的，如果没达成，那就锲而不舍的开一个新窗口，再尝试一下。如果还是不行，换个模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题：Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构，使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南： 第一步：要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替： 第二步：看 OpenAI 的官方文档：

如果 ComfyUI 提示词验证异常，您可以尝试以下解决方法： 1. 对于翻译失效的问题： 双击“embedded_instail”进行安装。 用记事本打开 BaiduTranslate.py，填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码，以实现正常翻译。 2. 注意如果想要引用负向 embedding，要确保文件夹路径中没有中文，否则可能导致路径错误。 此外，ComfyUI 本身自带的【clip 文本编码器】对权重的识别可能不够准确，您可以使用插件提供的更高级的编码器，并选择不同的权重插值方式。例如，当从别的网址复制提示词过来效果不一样时，可能是因为 ComfyUI 读不懂提示词中的权重表达。 在模型使用和工作流方面，可能会遇到诸如 inspire 节点安装问题、负向提示词和系数权重的疑问、添加提示词队列报错、工作流的保存和使用、放大图片未显示及节点未跑通、只跑工作流后面一段等问题，相应的解决方法包括更换并加载默认工作流尝试、将随机换成固定等。同时，还包括节点打包操作、报错处理、模型选择及参数设置、快捷键及资源获取等方面的内容。

很抱歉，目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑，例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接，如何接收和处理 Opus 数据，如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是，仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性，建议您在具备相关基础知识的前提下，结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。

很抱歉，目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说，您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考： 1. 明确应用的功能需求，如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用，用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据，保存 Opus 并转换为 WAV 格式，然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点，例如“应用需基于 Android 平台，使用合适的网络库处理 WebSocket 连接，采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据，利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV，以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求，比如“在 Android Studio 开发环境中，遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是，Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求，还需要您进行进一步的修改和完善。

以下是关于如何写好提示词的相关内容： 1. 提示词用于描绘您想呈现的画面。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（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），且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 写好提示词的要点： 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。 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，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。 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。 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。也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）。 3. 编写提示词（prompt）的通用建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 使用清晰语言：避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 使用示例：若有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：避免过多信息导致困惑。 使用关键词和标签：帮助 AI 更好理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词。 同时，提示词应清晰明确，避免模糊不清的指令。提供足够的背景信息和清楚的需求描述，以确保模型给出准确结果。您还可以通过以下链接获取更多信息：