编写炒股公式最好的AI

以下是关于 Java 相关的 AI 的一些信息： 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发的可行性分析：建议优化方面，要强调组员主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。经验分享方面，在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接： 2. 后端 Java 程序员转向 LLM 方向的行动建议：借助 AI 编程（如 Cursor），熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。参考链接：

以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的免费 AI 工具推荐： 1. 让 AI 帮您写 Excel 宏函数，适用于几乎所有主流 AI。 2. Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。 3. Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 4. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 5. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 6. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能执行公式生成、文本内容生成、情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的 AI 工具和方法： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，支持自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能进行公式生成、根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还可以通过让 AI 帮您写 Excel 宏函数来处理数据，对于数据分析，推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT，并可上传 CSV 进行可视化分析。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于将小说制作成视频的 AI 工具及制作流程： AI 工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，以“AI 特效挑战 001 杯子里的鲸鱼”为例，选用视频制作工具时，如使用可灵 AI，可参考以下步骤： 1. 打开可灵 AI，网址：https://klingai.kuaishou.com/ ，点击图生视频，上传第一张图片。输入提示词时一定需要加“固定镜头”。 2. 按照上述做法制作第二张图片的动态效果，得到两段视频。 视频剪辑方面（以 PC 端为例）： 1. 右上方点击抠像按钮。 2. 鼠标选中要处理的素材。 3. 把带绿幕的素材先放入下面主视频轨道。 4. 打开剪映，导入需要的三段素材。 5. 把带绿幕的素材和下方黑色咖啡的素材合成一个片段。 6. 点击新建的复合片段，调整对应的参数，最后完成。

学习开发 AI 的第一步包括以下几个方面： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时建议掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。

以下是为您整理的相关内容： 首先使用 Fanbook 中的 niji6 模型及sref 指令，并确定视频尺寸为 16:9。 根据丝绸之路的古风主题确定风格和时长，然后设定故事主线和镜头。 基于故事剧本和相关资料扩充每一个画面，参考分镜头基本格式要求，按场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度填充。画面数量与台词长短有关，要精简人物对话。 若对某句台词缺乏画面灵感，可借助语言大模型，如与 Kimi 交流，让其帮忙写画面描述甚至加上音效需求。大模型能提供灵感，可多提问尝试，但最终画面的选取和平衡需进一步思考，在 AI 辅助下完成分镜头剧本。

以下是一些可以帮助编写并生成 WORD 文档的工具： 1. 生成 Word 的插件“create_document”，它要求输入参数为 Markdown 格式。因为 Markdown 格式标记了层级，所以生成的 Word 能够保留小标题的层级，便于在导航窗格中从大纲快速跳转，并且能够插入自动目录。而普通文本格式输入的变量，小标题没有层级，无法生成大纲目录，甚至换行也存在问题。 2. 作为资深研究者和教授，利用 GPT4 按照特定步骤进行操作，包括请求数据集和研究领域、制定研究假设、进行文献综述、假设检验、撰写论文等，最终能够以 Word 文档的形式提交。 希望这些信息对您有所帮助。

以下是关于利用 AI 生成测试用例时编写提示词的一些方法和要点： 1. 明确任务：清晰地定义生成测试用例的任务，例如明确测试的对象、范围和目标。 2. 提供上下文：若任务需要特定知识背景，在提示词中提供充足信息。 3. 语言清晰：使用简单、明确的语言，避免模糊或有歧义的词汇。 4. 给出具体要求：如对测试用例的格式、覆盖范围等有特定要求，应在提示词中指明。 5. 使用示例：提供期望的测试用例示例，帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，避免过多复杂信息导致 AI 困惑。 7. 运用关键词和标签：有助于 AI 更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成结果后仔细检查，根据情况多次迭代调整提示词，直至满意。 例如，在生成符合要求的单词卡内容并填入 Excel 文件的测试用例时，首先给出基本示例作为核心依托，然后根据不同生成内容限定规则，包括对自然语言描述附加更多限制，以确保按要求输出 Excel 文档。在批量产出时，注意上传压缩文件并完成套版等操作。 另外，在 GPTs 实战中制作迷宫卡片时，也涉及到分步实现需求，如 GPT 生成主题相关绘图提示词、Dalle3 根据生成图片绘制底图、Python 随机绘制迷宫等步骤，其中都需要精心编写提示词，并根据效果进行调整和优化。

以下是关于编写 VBA 代码的相关 AI 工具信息： 1. Cursor 是使用 AI 进行编码的最佳方式之一，它旨在让您极其高效。您可以从相关链接获取更多介绍视频和操作示例，如： 它能够从您的代码库中获得最佳答案，或参考特定文件或文档，还能通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。 2. 让 AI 写出您想要的代码，如使用 Cursor 时，创建优质的.cursorrules 很重要，具体包括： 先说清楚您是谁，让 AI 按照专家的水准来思考和编码。 告诉 AI 您要干什么，使其围绕目标写代码。 定好项目的“规矩”，强调团队的代码规范。 明确文件放哪，规划好代码“位置”。 指定用什么“工具”，保证项目的整洁和统一。 告诉 AI 怎么做测试，使其生成的代码考虑到可测试性并主动写测试用例。 推荐参考资料，让 AI 基于最佳实践写代码。 如果项目需要画页面，补充 UI 的要求。 3. 到 2024 年 9 月，大多数程序员使用 Cursor 搭配 Anthropic Sonnet 3.5 或 OpenAI o1 可以获得最佳效果。原文地址：https://codesubmit.io/blog/aicodetools/ ，原文更新时间：2024.9.14 。

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。

AI 编写自动化框架的脚本是可以实现的。以下是一些可选用的工作和支持工具： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 至于框架选用是否需要进行指定，这取决于具体的项目需求和技术环境。在选择框架时，需要综合考虑多种因素，如项目的规模、技术栈、开发团队的技能水平等。

对于您这种 0 基础代码小白在开发 APP 过程中遇到收费中断的情况，以下是一些建议： 1. 重新评估您的需求和能力：像案例中的白九龄一样，思考您的想法是否过于复杂，是否可以先从简单的插件开发入手，降低开发难度。 2. 学习基础知识：包括代码环境安装、终端操作等，通过基础实践教程资料来弥补知识短板。 3. 借鉴他人成功经验：仔细研究别人的项目，按照成功的案例原封不动地去实现，从中领悟开发的要点。 4. 清晰描述需求：在开发前与工具充分沟通，明确需求和实现步骤，避免盲目开发。 5. 寻找免费替代工具：既然当前使用的工具收费中断，您可以寻找其他类似的免费工具来继续您的开发工作。 6. 做好项目记录：让工具帮忙写一个 README 文档，记录项目进展、下一步计划以及如何开启和关闭项目，方便后续跟进。

以下是关于使用 AI 炒股的相关内容： 1. Stocked AI 是一个投资服务，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 2. 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 3. 有摊位提出“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的思路，期望借助 AI 分析行情，提高资金使用效率。 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。一方面高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有距离；另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

以下是关于用 AI 炒股票的相关信息： 1. 目前 AI Agent 应用仍处探索阶段，其定义为一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用特点包括个性化，能随着用户使用了解习惯和想法并作出喜好预测；能自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归开发和调试代码；还能实现多 Agent 协作，如斯坦福大学的 SmallVille 项目。但目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。 2. 一些相关产品如 Stocked AI，这是一个投资服务，提供每日股票推荐，推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 3. 有摊位提出“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的思路，期望借助 AI 分析行情，提高资金使用效率，配合多种策略提高理论胜率。但要注意，单纯迷信技术分析来提高胜率从而实现长期稳定盈利并不可行，心态对于交易很关键，新人往往缺乏交易理论知识。

以下是为您提供的有关炒股的 AI 相关信息： Stocked AI 是一个投资服务，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价，网址为：https://www.stockedai.com/ 。 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 此外，还有一些其他的 AI 应用和相关知识： Atris 是一款智能社区管理员，网址为：https://www.notion.so/c70f40f16b97 。 Whimsical 是基于人工智能的建议，即时生成新想法的思维导图工具，网址为：https://whimsical.com/aimind 。 Miro AI 整合了一系列 AI 功能，网址为：https://miro.com/ai/ 。 Kajabi 提供一系列 AI 营销工具，网址为：https://kajabi.com/aicreatorhu 。 PMcardio 是一款由人工智能驱动的、获得 IIb 类医疗设备认证的产品，可以帮助您像专业心脏病学家一样准确诊断和治疗 38 种心血管疾病，网址为：https://www.powerfulmedical.c 。 关于本地部署资讯问答机器人，以 A 股行情问答为例，可构建 Bot 从海量市场数据中找到有价值的信息，帮您进行整合与分析，然后提供个性化的回复。 在 AI Agent 应用方面，准确来说，AI Agent 指的是一种智能代理系统，它接近人类的大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。目前 AI Agent 的概念在市场上并没有达成共识，存在被广泛滥用的现象。其应用特点包括个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。

以下是一些与 AI 炒股相关的信息和软件推荐： Stocked AI（https://www.stockedai.com/）：这是一个投资服务平台，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，利用人工智能预测下一天的股票收盘价。 需要注意的是，AI 炒股虽然具有一定的辅助作用，但并不能完全保证投资的成功和盈利，投资决策仍需综合多方面因素谨慎考虑。

很抱歉，目前本网站没有关于 AI 量化炒股的学习资料。

目前国内 AI 炒股的工具相对较少。不过，博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 需要注意的是，AI Agent 应用仍处于探索阶段，其概念在市场上尚未达成共识，存在被滥用的现象。准确来说，AI Agent 指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化的特点，能随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测，比如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。同时，AI Agent 能够自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后，自主执行任务、递归地开发和调试代码。此外，多 Agent 协作的应用也有，如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目已开源，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行日常生活，Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复。 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结： 对于英语试题类的任务，如语法选择题： 步骤 1：提供清晰完整的试题图片。 步骤 2：下达指令，例如“这是一篇英语试题，给我图中的内容”。 对于英语阅读理解题： 指令：将英语正文翻译为准确流畅的中文，并提供中英文对照。

DeepSeek 公式的发展历程如下： 2025 年 2 月 9 日，陈财猫分享提示词及小说创作心得，提到 DeepSeek 热度极高，微信指数达 10 亿多次，并准备先讲讲该模型的特点。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等，它属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发了一场小范围的轰动。

AI 图片生成视频的提示词公式如下： 1. 基础公式：主体+主体描述+运动+环境。例如：“一艘白色邮轮缓缓驶过海面。（A white cruise ship sails slowly across the sea.）” 2. 进阶技巧：对各部分进行详细描述，如“一只金色毛发的狗（描述主体）悠然自得地在阳光洒满的草地上行走，草叶轻轻地在它的爪下弯曲(详细描述环境和动作）。微风拂过，它的毛发随风轻动，时不时低下头嗅闻着大地。（进一步描述主体动作细节）远处，夕阳的余晖拉长了影子，营造出一种宁静祥和的氛围。（描述环境氛围）（A goldenhaired dog strolls leisurely across a sunlit grassy field,the blades of grass bending gently under its paws.A soft breeze passes by,causing its fur to sway,and it occasionally lowers its head to sniff the ground.In the distance,the setting sun casts long shadows,creating a peaceful and serene atmosphere.）”这样可以使生成的视频更稳定、提升美感。 3. 语法方面： 注意权重值最好不要超过 1.5。 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，语法为：例如“alandscape”，在一开始，读入的提示词为：the model will be drawing a fantasy landscape.在第 16 步之后，提示词将被替换为：a cyberpunk landscape，它将继续在之前的图像上计算。 提示词还可以轮转，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为“horse in a field.”；在第三步时，提示词为“cow in a field”，以此类推。 4. 其他方面： 指令参数：一般包括视频时长、分辨率、帧率等细节。PixVerse 默认生成 4s 时长的视频（会在后续更新中增加更长视频的生成），分辨率 1408×768。升级（Upscale）后，分辨率可以达到 4k，会导致生成所花费的时间比普通生成更长。 情感氛围：描述视频的情感基调或氛围，可用于人物的表情、环境氛围等的控制。 参考风格：可以输入参考的艺术风格等。

关于 WPS 表格公式的 AI 功能，目前有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于提示词的万能公式相关知识： 1. 提示词语法： 权重值最好不要超过 1.5。 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，例如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。 语法示例： alandscape，在第 16 步之后，提示词将被替换。 fantasy landscape with a，在不同步数提示词会发生变化。 提示词还可以轮转，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为“horse in a field.”；在第三步时，提示词为“cow in a field”，以此类推。 2. 提示词结构： 当提示词有清晰的结构时，提示效果最有效。 简单公式： 复杂公式： 例如：无结构提示词“小男孩喝咖啡”，有结构的提示词“摄影机平移（镜头移动），一个小男孩坐在公园的长椅上（主体描述），手里拿着一杯热气腾腾的咖啡（主体动作）。他穿着一件蓝色的衬衫，看起来很愉快（主体细节描述），背景是绿树成荫的公园，阳光透过树叶洒在男孩身上（所处环境描述）”。 3. 提示词编写要点： 根据想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。 一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。 每个词语本身自带的权重可能有所不同，模型训练集中较多出现的关键词影响较大，较少出现的关键词可能输入多个相关词汇影响也有限。 提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。 关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。 可以使用括号人工修改提示词的权重，如：字符。

微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下是一些相关的要点： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要购买算力，预充值 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，还需考虑计算成本和服务麻烦。 调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。例如，在某些情况中，可能需要配置以下内容： 模型：可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定分类指标。配置这些超参数可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。