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AI仿写

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以下是为您提供的关于 AI 仿写的相关内容:

中文的内容仿写 AI 工具推荐:

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  3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit 由腾讯 AI Lab 开发,致力于提升写作者的写作效率和创作体验。

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案例方面,DeepSeek 模型在输出结果中有一些出色表现,如在独白文本中“自作主张”地加入括号中的场景描述,增强了画面感,还能预判用户需求,为输出加上文学性。但值得商榷的是,其输出可能与史实存在一定偏差。

对于担忧 AI 削弱孩子思考力的问题,如果使用方法不正确,如提封闭性问题让孩子迅速得到答案结束任务,AI 可能会有负面效果。但如果改成开放性问题,或者让 AI 帮助提更多拓展思考的问题,就能激发孩子的好奇心。AI 辅助写作文时,可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,关注孩子能否对 AI 作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。

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

References

问:有哪些内容仿写 AI 工具

内容仿写AI工具是一种基于人工智能技术的自然语言处理工具,它可以根据给定的文本内容和语言风格,自动生成与原始文本相似的新文本。推荐几款中文的内容仿写AI工具:1.秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/写作猫是AI写作伴侣,帮你推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错的同时一并给出修改建议,智能分析文章的各类属性,用人工智能为你的文章正负情感、情绪强度和易读性打分。1.笔灵AI写作:https://ibiling.cn/笔灵AI写作是得力的智能写作助手,心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文十八般武艺样样精通,算是一本适合打工人和学生党的武林秘籍啦!支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字,使之更加符合你的需求,让创作更上一层楼。1.腾讯Effidit写作:https://effidit.qq.com/智能创作助手Effidit(Efficient and Intelligent Editing)是由腾讯AI Lab开发的一个创作助手,探索用AI技术提升写作者的写作效率和创作体验。更多AI写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

第四,Deepseek这个输出结果另一个神来之笔,就是在独白文本中“自作主张”地加入了括号中的场景描述。这一操作,一下就让整个输出的画面感扑面而来,读者仿如亲历,而这完全没有在提示词中提出。(“夜风掀动案头《韩非子》,停在"夫妻者,非有骨肉之恩也"那页”)、“(墨迹在"弑"字上晕开一团)这些句子的确很难相信是AI写的。而(“忽然扔笔,抓起铜镜”)这句也隐喻了魏征的名言“以铜为镜,可以正衣襟;以史为镜,可以知兴衰;以人为镜,可以知得失”。你说这AI成精了,我都信。第五,最重要的,DeepSeek预判了用户的需求。再回顾一下我输入的提示词——“玄武门之变结束的当天,李世民在深夜写下一段独白,你觉得他会写什么?”我的输入已经非常简洁了,不能再压缩了,并且没有任何形容词,没有任何倾向性。但神奇的是,它显然知道我要什么,比如这当然不是一个要求精确的数理题,它自然想到要给输出加上文学性,这种预判在很大程度上表现出了“高级的智能”。当然,一个值得商榷的点是,根据史实,魏征是在玄武门之变之后才见到李世民

担忧 AI 削弱孩子思考力?正确的用法能助力拓展思维边界

我在[AI搜索:好奇心的礼物还是毒药?](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjM5MDI0Ng==&mid=2648506808&idx=1&sn=1504704a2d47db2e98a3cb37f19cf145&chksm=87afdc31b0d85527acb65cb17a9f7497c8d02dd06d955b94ac5a8ce2fe7b2c4e327afe575a0d&scene=21#wechat_redirect)一文中写过:如果提封闭性问题,孩子用AI搜索迅速得到答案结束任务,那AI看起来确实是好奇心的毒药;但如果改成开放性问题,或者让AI帮助提更多拓展思考的问题,那好奇心反而会被更大的激发。AI辅助写作文也是同理。担心孩子用AI代写作文偷懒?只要把任务改成让孩子提交一份他和AI共同完成作文的聊天记录就可以了。作文需要由AI来写,孩子要对AI的作文进行点评批改、让AI迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚AI写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给AI做示范),才是评价的关注点。

Others are asking
我刚解除ai,从哪里开始学习
对于刚接触 AI 的新手,以下是一些学习建议: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 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: 参考「」,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 6. 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI,还有以下补充建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是新手还是中学生,学习 AI 都需要耐心和持续的努力,不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。
2025-03-15
在使用comfyUI制作ai视频时,如何减小频闪
很抱歉,您提供的内容中没有关于在使用 ComfyUI 制作 AI 视频时如何减小频闪的相关信息。建议您检查 ComfyUI 的设置选项,看是否有与视频帧率、显示刷新率相关的设置,适当调整这些参数可能有助于减小频闪。同时,确保您的硬件设备(如显卡、显示器)性能良好且驱动程序为最新版本,也可能对解决频闪问题有所帮助。
2025-03-15
如何让ai帮我写短视频脚本
以下是一些让 AI 帮您写短视频脚本的方法: 1. 指令逻辑: 自己给出开头,让 AI 知道结尾,避免模糊式提问,如“小王,写一篇自律的报告给我”。 提供内容的上半部,让 AI 撰写下半部,并包含必要内容。 将生成的内容以不同写作技巧、强硬转换风格,多滚动几次,写出多样版本与风格,降低初稿修改时间。 2. 反问法: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。 3. 制作技巧: 使用 Fanbook 中的 niji6 模型及sref 指令,确定视频风格一致性,选择 16:9 尺寸。 根据主题确定风格和时长,设定故事主线和镜头。 按照场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度填充分镜头,精简人物对话,提炼重点。 借助语言大模型获取画面灵感,多提问、多尝试。 4. 故事来源: 原创(直接经验):自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编(间接经验):经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 5. 剧本写作: 编剧有一定门槛,不能单纯套剧作理论和模版,要多写多实践,再看书总结经验,循环往复。 短片创作可从自身或朋友经历改编入手,或对短篇故事进行改编。 多跟别人讨论故事,听取感受。
2025-03-15
ai扩图
以下是关于 AI 扩图的相关知识: 星流一站式 AI 设计工具: 智能扩图:自动提取原图信息,智能地生成新的图像内容以填充扩展区域。 使用方法:选中图像进入扩展功能界面,拖动选区边框进行扩充区域选择。智能扩图参数包括提示词框(输入生成的区域的描述)、重绘风格(选择与放大图像相对应的风格,会提升扩图效果),其余参数默认即可。 高清放大:对图像进行尺寸放大,增加更多的细节,目前支持最大尺寸为 4K(40964096)。放大参数包括放大倍率、变化幅度、风格类型、细节丰富度、清晰度、相似度和提示词。 智能去背景:支持一键去除图片的背景。使用方法为选中图像,点击一键去背景。 【SD】最强控制插件 ControlNet: 以一张图为例,将其导入到图生图界面。根据情况选择大模型,如卡通类选择“revAnimated”,真实类选择“Realistic Vision”。图生图中重要的参数有缩放模式(选择“缩放后填充空白”)、尺寸(横向扩充增加宽度,纵向扩充增加高度)、单批数量(根据需求填写)、重绘幅度(加大到“0.8”以上)。 进行 ControlNet 的设置,升级到最新版本,将图片导入。启用插件,控制类型选择“局部重绘”,预处理器选择“inpaint_only+lama”,控制模式选择“更倾向 Controlnet”,缩放模式选择“缩放后填充空白”。为了让出图更统一,还可增加一个 reference_only 的通道巩固扩图风格。设置好后点击生成,选择满意的结果。 试验不同的图时,有时可通过反推提示词的方式增加文本控制。生成的图可能存在色差,需调整各项参数修正。 Stability AI 推出基于 Discord 的媒体生成和编辑工具: (扩图):在图像中插入其他内容以向任何方向填充空间,价格为 4 积分。
2025-03-15
关于教学的ai提示词
以下是关于教学的 AI 提示词的相关内容: 遵循最简化原则: 1. 内容长度限制:确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。 2. 内容类型限制:避免生成不恰当或不相关内容,可通过预设过滤规则实现。 3. 逻辑和一致性限制:增强模型理解和处理逻辑关系的能力。 4. 风格和语调限制:使模型输出符合特定写作风格或语调。 未遵循最简原则的情况: 1. “理解中文语义”这类描述无意义,因这是大模型基础设定。 2. “评估和打分文本质量”目标已包含打分任务,无需再提。 3. “提供文本改进建议”在目标中重复出现。 4. Markdown 格式错误,如“Profile:Goals:”结构错误,应将 Goals 放到 Role 层级下。 5. Initialization 部分可细化,如“明白以上要求后请回复:‘请提供需要打分的提示词:’”,更清晰指代用户下一句回复信息。 此外,写 Prompt 应先分析达成任务所需模块,且模块并非一成不变,需根据任务增减。同时注意: 1. 不需要包含作者信息,如 author、version 等。 2. 避免分类错误,如将输出错误分类到 Goals 目标,像“提供改进建议,以及改进原因”与“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分,10 分为满分”目标相似易造成困惑,应放到达成目标后的输出模块。 3. 注意拼写正确,如 Constrains 应拼写为 Constraints,限制条件要清晰且可被大模型执行。 以下是一些提示词模板的相关网站: 1. Majinai: 2. 词图: 3. Black Lily: 4. Danbooru 标签超市: 5. 魔咒百科词典: 6. AI 词汇加速器: 7. NovelAI 魔导书: 8. 鳖哲法典: 9. Danbooru tag: 10. AIBooru:
2025-03-15
在ai图像训练打标时,怎么让部分标签权重更大
在 AI 图像训练打标时,让部分标签权重更大的方法如下: 1. 在 Stable Diffusion 中,手动补充的特殊 tag 放在第一位,因为 tags 标签有顺序,最开始的 tag 权重最大,越靠后的 tag 权重越小。 2. 在 BooruDatasetTagManager 中采用方法二: 删除部分特征标签,如 All tags 中不该出现的错误识别的自动标签,Image tags 中作为特定角色的自带特征的标签,并将特征与 LoRA 做绑定。 完成所有优化删除后,点击左上角菜单 File>Save all changes 保存当前的设置。 此外,在 Stable Diffusion 训练数据集制作中还需注意: 1. 调用 Waifu Diffusion v1.4 模型需要安装特定版本(2.10.0)的 Tensorflow 库,在命令行输入相应命令完成版本检查与安装适配。 2. 进入到 SDTrain/finetune/路径下,运行相应代码获得 tag 自动标注,其中主要参数包括: batch_size:每次传入 Waifu Diffusion v1.4 模型进行前向处理的数据数量。 model_dir:加载的本地 Waifu Diffusion v1.4 模型路径。 remove_underscore:开启后将输出 tag 关键词中的下划线替换为空格。 general_threshold:设置常规 tag 关键词的筛选置信度。 character_threshold:设置特定人物特征 tag 关键词的筛选置信度。 caption_extension:设置 tag 关键词标签的扩展名。 max_data_loader_n_workers:设置大于等于 2,加速数据处理。
2025-03-15
哪个AI仿写试题功能最好?
目前,在仿写试题方面,只要提示词到位、示例清晰,AI 表现出色。例如,GPT 4.0 可以模仿中高考、托福雅思、SAT(美国高考)、GRE(美国研究生入学考)等试题,模仿得有模有样。对于高学段理科试题的仿写可能还有所不足。此外,文心一言或者 Kimi 等国产大模型在英语和语文学科的选词填空出题方面也有不错的表现。总的来说,不同的 AI 模型在仿写试题方面各有特点,具体哪个最好可能取决于您的具体需求和使用场景。
2025-03-04
给我仿写一套试题
以下是为您仿写的一套试题: 一、AI 在教育中的应用 1. 简述 AI 在教育中能够为教师和学生提供哪些帮助? 2. 举例说明 AI 如何模仿各类考试的试题。 二、Kimi 的 prompt 技巧 1. 阐述让 Kimi 出题的步骤和注意事项。 2. 解释什么是“费曼学习法”,并说明如何利用 Kimi 实践该学习法。 三、GPT4.5 的评估 1. GPT4.5 在哪些方面有显著提升? 2. 说明用于评估 GPT4.5 的问题是由谁编写的。
2025-03-04
头条文章仿写提示词
以下是关于头条文章仿写提示词的相关内容: 1. 通过广泛试验获得逆向提示词:对给定文本进行逆向提示词工程,提炼文章的语气、写作风格、用词、句式等要素,生成能让 ChatGPT 以任意主题写出类似风格文章的提示词。例如,将乔布斯在斯坦福大学的演讲转化为提示词,可应用于相关演讲稿或自我分享文本创作场景。 2. 设计拟人化提示词模板:如模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板,用于创造吸引人的广告词,并可与语音技术结合,创造有趣有效的销售助手。 3. 样例驱动的渐进式引导法:这是一种让 AI 读懂用户想法的方法。以 1 2 个正向样例为起点,通过多轮对话,引导 AI 提炼隐含生成要求,逐步完善提示词。核心步骤包括构建初始样例、评估样例并提炼模板、固定模板强化要求说明、生成结构化提示词。用户主要提供初始样例、判断输出质量、反馈改进建议。该方法简化了提示词设计过程,让非专业用户也能创建高质量 Prompt。
2025-02-15
我需要仿写 AI工具的教程文章,应该怎么写提示词
以下是关于如何仿写 AI 工具教程文章中提示词的相关内容: 样例驱动的渐进式引导法就像让 AI 主动读懂您的想法。它以 1 2 个正向样例为起点,通过与 AI 的多轮对话,引导其从样例中提炼隐含的生成要求,逐步完善提示词。 例如,教 AI 仿写爆文时,只需提供优秀样例,AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作的指令。这种方法无需用户具备专业的 Prompt 工程知识,也不用费力提炼“Know How”,利用 AI 就能自动生成精彩的 Prompt。 其核心步骤包括: 1. 构建初始样例:创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例,尝试提炼模板:让 AI 分析理解样例结构和关键元素,并以专家视角优化。 3. 固定模板,强化要求说明:基于对初始样例的理解,让 AI 提出通用模板,通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词:将优化后的模板转化为结构化提示词,用户适当调整确认后即可使用。 在这个过程中,用户的角色主要是: 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议,提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程,让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。用户可专注于判断输出质量和提供反馈,无需深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。 此外,编写提示词(prompt)还有一些通用建议: 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:任务需要背景知识时,在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述任务,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要求,在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例:有特定期望结果时,在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁:尽量简洁明了,过多信息可能使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:帮助 AI 模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整 prompt,可能需要多次迭代达到满意结果。
2025-02-06
文章仿写提示词
以下是为您整理的关于文章仿写提示词的相关内容: 一、商业类文章风格的提示词逆向工程 作为专业的文本分析师,您需要对给定的文章进行逆向提示词工程,提取主要写作元素并生成模仿写作风格的提示词,以便让 AI 模型(如 ChatGPT)写出类似风格的文章。您具备理解和分析不同写作风格、提取关键写作元素、生成有效提示词以及对文本进行逆向工程以理解写作技巧的能力。 二、DeepSeek 提示词方法论案例 DeepSeek 输出结果有诸多亮点,如在独白文本中加入括号中的场景描述,增强画面感;能预判用户需求,在简洁的输入下给出具有文学性的输出。但也存在值得商榷的点,如根据史实的准确性。 三、拘灵遣将——律师写好提示词用好 AI (1)第一部分:说明要解决的问题、问题背景及可能导致的损失。 (2)第二部分:以案例引入,包括案号、案件事实经过、法院裁判结果等要点。 (3)第三部分:对案例进一步分析,写明注意关键点。 (4)第四部分:给出具体操作建议,分事前、事中、事后三个部分,各三条。 (5)第五部分:结语及作者宣传。 文章结构是精华部分,需对最终输出成果有结构化理解,包括定义身份、描述流程和所需资源、对资源使用及最终输出结果进行描述。同时,所有结论要有案例基础,不能违反法律规定,文字要简练精准,给出的建议要具体细致且易于操作。
2025-02-06
仿写公众号的prompt
以下是关于仿写公众号 prompt 的相关内容: 1. 对于使用 GPT 模仿创作内容的万能思路: 明确目标是找到教 GPT 创作的方法论,即“know how”。 把方法论和示例写到 prompt 中,可改写大佬写好的 prompt,如 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3,模仿改写出自己的小红书视频笔记标题产出助手 0.1。 把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分,运用 COT(少样本提示)技巧。 若之前未写过结构化的 prompt,可打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 了解。 0.1 版的使用效果。 2. 提示词快闪答疑: 新教师辅导专家的 prompt 编写要根据教学业务知识,写备课助手、上课助手和课后反思助手等,并融入“如何做好这些事”的方法论。 对于宋小涛 FewShot 产生更好内容的问题,可能是未把握模仿说话或写作风格的要素,需有关键词和方法论。 不同模型之间的区别一般通过实际使用总结经验,也可参考他人测评,如 。 当 ChatGPT 总结提炼文本效果差时,要描述清楚总结的方法、基于的规则、总结的内容以及期望的结果,如“请为我总结以下文档,提炼出每个段落中和 XXX 有关的核心内容,并把其中关于 XXX 的部分加粗显示”。 3. 专业的战争分析官 prompt:包括原始 prompt 和仿写 prompt 。
2025-01-16