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ai的幻觉问题

Answer

AI 的幻觉问题主要体现在以下几个方面：

  1. 可能编造不存在的 API 或错误代码，需要人工严格审查。
  2. 在处理复杂项目时，难以设计架构和模块化，难以完全掌握项目需求，也难以独立完成编译、部署、调试等复杂任务。
  3. 许多 AI 工具在艺术创作中会出现幻觉，例如照片中突然出现第三只手臂，或者处理请求时间过长。
  4. 当用户追问时，AI 可能会钻牛角尖，给出越来越离谱的答复，还可能不懂装懂，提供错误知识。

针对模型幻觉问题，一些解决技巧包括：

  1. 新建一个会话窗口重新提问。
  2. 告诉 AI 忘掉之前的所有内容，重新交流。
  3. 让 AI 退一步，重新审视整个结构，从零开始设计。
  4. 当 AI 猜测并修改问题时，可提供日志让其依据判断问题所在。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

宝玉 日报

🫧宝玉日报「1月17日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🤔为什么AI还不能完成复杂项目？上下文窗口限制：复杂项目需要全局理解，AI难以设计架构和模块化。自然语言描述不精确：项目需求常需反复讨论才能明确，AI难以完全掌握。无法感知环境和直接执行：编译、部署、调试等复杂任务AI难以独立完成。幻觉问题：AI可能编造不存在的API或错误代码，需人工严格审查。🔗[https://x.com/dotey/status/1880056296025555170](https://x.com/dotey/status/1880056296025555170)2⃣️🌟关于GPT-5的有趣推测：可能已训练成功但“雪藏”模型能力强，但运营成本高，企业更倾向于通过蒸馏技术推出更经济的版本（如GPT-4o）。比喻：GPT-5是隐居山林的高人，虽未直接露面，但智慧已通过“弟子”影响世界。🔗[https://x.com/dotey/status/1880040402746532134](https://x.com/dotey/status/1880040402746532134)🔗《这则关于GPT-5的传言将改变一切[译]》：[https://baoyu.io/translations/this-rumor-about-gpt-5-changes-everything](https://baoyu.io/translations/this-rumor-about-gpt-5-changes-everything)3⃣️💬人机交互的变革与局限早期期待：大语言模型将引发人机交互革命，自然语言成为主要交互方式。现实情况：两三年过去，ChatGPT的交互水平仍停留在任务管理层面，未能进一步突破。

生成式 AI：下一个消费者平台

今天，许多AI工具都会出现幻觉（例如，照片中突然出现第三只手臂！）或者需要很长时间才能处理请求。对于大多数消费者来说，这可能是可以接受的，但如果你试图通过内容实现盈利，这可能会令人更加沮丧。为了满足这些高级用户的需求，我们预计许多公司将添加提供更高质量服务的“专业版”套餐——正如ChatGPT[已经做到的那样](https://techcrunch.com/2023/02/01/openai-launches-chatgpt-plus-starting-at-20-per-month/)。

AI 时代创业密码：有了 Trae ，1个月速成 AI 应用成功变现

问：作为AI IDE的深度用户，有踩过什么坑吗？Eric Quan：我发现AI会钻牛角尖，就是当你去追着它问问题的时候，它会产生幻觉，给出的答复也越来越离谱。我有时候会“骂”AI，我知道这样不好，有的时候真的很生气。你不能追问AI，你追问AI，就会付出很多的代价。还有就是AI会不懂装懂，我遇到过自己修产品Bug的时候，AI告诉了我一些错误的知识。所以我经常用ChatGPT的temporary chat功能，因为他能保证AI不知道我是谁，或者是在没有任何的记忆的情况下去生成一个最新鲜的回答。其实我觉得这些是不会写代码的人都会遇到的痛点。问：生成式AI目前在应用上是会有模型幻觉这个问题，我个人的经验是通过新建一个窗口来解决。Eric Quan：是的，我会跟AI说忘掉之前的所有内容，重新和它聊，或者直接新建一个会话窗口重新提问，这是第一个技巧。另外，如果我发现它的回答不理想，我会告诉它退一步，重新审视整个结构，设想如果从零开始，该如何设计。因为我希望能有更简洁、直观的解决方案，避免因过度纠结细节而积累错误，这是第二个技巧。还有，Claude经常会自己去猜，比如你提出一个问题，它会边猜边修改你的问题。这种时候我就会告诉它，如果不确定，就看日志，我会把日志粘贴给它，让它依据日志判断问题出在哪。一般来说我会借助这三个技巧引导AI。AI虽然知道做事的方法，但需要有人引导，告诉它们什么时候关注细节，什么时候该做调查，而不是一直去猜。或许真正的程序员由于熟悉代码，更多地把Trae当作辅助工具。但对我来说，我才是AI的辅助，我只需告诉Trae我想要什么，由它们来实现。

Others are asking
ai生图的核心
AI 生图的核心要素包括以下几个方面： 1. 交互设计与辅助功能：如 Midjourney 具备重绘、放大、风格化等功能，Imagen3 有独特的提示词解构设计，能提供相关提示词建议，但作为 AI 生图工具，控制力、表现力、风格多样性仍是核心。 2. 创作方法与实操演示：包括趣味性与美感的结合，如通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，在美术基础不出错前提下将形式与内容结合；纹身图创作强调人机交互，对输出图片进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想；提示词编写要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词。 3. 技术参数设置：例如图生图中的重绘幅度、图片尺寸、采样算法、采样次数、提示词相关性、随机种子、Clip Skip、ENSD 等参数的设置和调整，都会影响生图效果。
2025-03-19
想学习AI的路线应该是什么样的
以下是新手学习 AI 的路线： 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： 在「」中，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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。
2025-03-19
2025 AI春晚
2025 AI 春晚是由 WaytoAGI 社区组织的一场由 AI 技术驱动的晚会。 2024 年大年初一，全网首场 AI 春晚在视频号完成首播，整个过程耗时不到 30 天，凝聚了 300 多位共创者与数十个 AI 社群。0 成本、0 宣传、0 粉丝的情况下，这场 2 个多小时的 AI 视频晚会收获了 18 万的直播观众与数百万的视频播放。上线后，学习强国、环球时报、浙江日报、美联社纷纷报道，收获了千万级的媒体曝光，22 个节目被央视网收录，合作邀约纷至沓来，一跃成为全网头部 AIGC 创作者社区。 社区主理人为李奕辰（电子酒），他是 AI 春晚发起人兼总导演、WaytoAGI 共建传播者、国家电影云平台签约导演、CCTV1 中国·AI 盛典专家团嘉宾、前字节跳动和腾讯制片人。 2025 AI 春晚包括多个节目，如 AI 原创歌曲、AI 整活小品、经典电影混剪等，同时还有中场致谢和吐槽互动等环节。节目单如下： |序号|节目名称|简短介绍| |||| |1|2024 我们很好|回顾 2024 年的 AI 大事记。| |2|功夫 2077|AI 天下第一武道会正式开幕！| |3|ComfyUI 配置歌|让界面跳动，让节点飞扬，科技与艺术的完美融合！| |4|AI 镜鉴|深度访谈节目，记录技术变革中的思想火花。| |5|诗画天机|用诗词绘画解锁中国文旅，并解锁一次地球的危机。| |6|新世界春晚|全部镜头 AIGC 制作，开启星际探索，体验一场视觉盛宴。| |7|迎春|开场秀，从人类认识到“年”到秦始皇一统天下等历史回顾。| |8|AI 剪纸北京|AI 赋能剪纸，描绘北京地标，打破传统与现代界限。| |9|对鸟|联合国教科文组织的非物质文化遗产民歌。| |10|中轴线|从南到北，五行相生，见证世界遗产。| |11|大地欢歌|探寻中国大江南北的独特风情与浓厚文化。| |12|穿过大山|姐姐合唱团【彝族大凉山合唱团】和 Damn5z 演唱，聚焦成长与回望。| 首届 AI 春晚的完整视频可在 B 站观看，更多详细信息可参考 WaytoAGI 的官方网站。
2025-03-19
AI春晚
AI 春晚是由 WaytoAGI 社区组织的由 AI 技术驱动的春节晚会，是一部由 300 多位 AI 爱好者共同创作的 AI 作品。 该作品在 20 多天的时间里，运用了多种先进技术，包括数字人 AI 生图文声视频、图声视频、AI 转会、Al 音乐模型训练等。作品时长约 150 分钟，涵盖了相声即时采访、舞蹈 MV、脱口秀等多种类型节目。 AI 春晚于 24 年大年初一当晚直播，18 万人在线观看，后续视频播放量超过 200 万，媒体曝光量超过 500 万，被誉为 AI 视频寺庙时代的一部现象级作品。该作品不仅获得了全球媒体曝光，还有超过 20 个节目登录央视网，孵化了数个优质项目与团队。 完整版可通过以下链接观看： https://www.bilibili.com/video/BV14m421n7ND https://www.bilibili.com/video/BV15v421k7PY/?spm_id_from=333.999.0.0 相关进度可查看： AI 音乐春晚节目单： 2025 年蛇年春节 A 音乐晚会，前沿科技与经典文化深度融合，是 AI 赋能文化创作传播的创新实践。有 300+志愿者，50+共创单位，150+联播媒体，170 分钟精彩节目全球首个 AI 音乐。春晚大年初二晚上 8 点，AI 音乐春晚将在 100 多家传统媒体和自媒体播出，可以在 AIGCxChina 的视频号或通往 AGI 之路视频号和 b 站，观看直播。（蛇年新春，AI 音乐与您一起“声”动未来） 节目单如下： 19:4519:49 观影指南（纯音乐字幕版） 19:4920:00 预热环节（2 组名人祝福，3 个热场节目） 20:0021:48 正片部分（29 个音乐节目，3 个音乐游戏，若干现场访谈和远程连线） 21:4822:40 天空音乐会（14 个音乐节目） 暖场环节节目： 暖场节目：《踏浪万里（鎏金版）》 作者：NTLW 组合（乌米、苔米、糯米、丽米） 主持人：翁逻沿、吴佩珍 暖场节目：《国宝不愧是国宝》 作者：AI 轮胎 暖场节目：《有爱就是家》 作者：笑尘、黄远志、侯小芽、李常瑶、吴思、张灿、Lisa Tong、电子酒 项目背景： 一致性难以保障，就做 1～2 分钟的小品/短视频。正反打难以实现，就用内容填补技术的不足。有人在东北长大，看了 20 多年的春晚，从小就梦想有一天可以登上春晚的舞台，而 AI 技术的发展让大家第一次有了这种机会，所以希望能和志同道合的伙伴们一起，共创一台有参与感，年轻，快乐，纯粹的节目。AIGC 有这么优秀的能力，大家也这么多努力，这些值得被更多人看见。
2025-03-19
普通人如何学好Ai
以下是普通人学好 AI 的一些建议： 1. 万能公式法：问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 会给出知识框架，然后针对每一个小点继续提问，帮助深度思考。 2. 寻找优质信息源：像“即刻”App 的“”等免费圈子是不错的选择，其中有前沿信息线索，很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 3. 信息爆炸做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 4. 了解 AI 基本概念： 阅读「」，熟悉术语和基础概念，了解人工智能的主要分支及联系。 浏览入门文章，了解其历史、应用和发展趋势。 5. 开始学习之旅： 参考「」中的课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，有机会获得证书。 6. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，并掌握提示词技巧。 7. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品，也可在知识库分享实践成果。 8. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。 9. 用好 AI 的实用建议：在使用 AI 时，最基础且重要的是尽可能给它背景信息，让它自己去反思，确保每次输出的东西经过再次思考。
2025-03-19
是不是有过一期AI拟人比赛
曾经举办过 AI 拟人比赛。在比赛中，出现了如“蛋蛋”“李洛云”“特离谱”等拟人化的 AI 形象。 “蛋蛋”的设计核心是套用一个有趣人生，包含性别、年龄、出生地等简约但完整的信息，并基于此产生性格和说话风格。其详细教程可参考：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FPTzw9tkWiPor4kLl5BcEu4tnOc 。 李洛云是令人震惊的 Bot，但因太像人已被封。其相关设定来自皮皮的分享：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/L5bGwX0NDiT9QAkOZUOcn3YinTd 。 “特离谱”是本次比赛的冠军，其决赛部分题目的回答及作者分享可参考：https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnzs5o5dlkv98o477k8b52 。 此外，还有关于如何让 AI 像人类一样说话的探讨，作者从自身比赛经历出发，从宏观方面阐述了对比赛的方法论理解、对 AI bot 以及对人类思维的理解。 在研究“AI 拟人”时，认为一个好的拟人 AI 应具备不像“生活中人”而像“戏剧中的人”、满足刻板印象并提供惊喜、有风格且人设前后一致、有记忆并冷不丁 call back、有厚度等特点。文末还附有优胜 bot 的 prompt 。关于“蛋蛋”，还有“送外卖的蛋蛋”“油腻的蛋蛋”等，相关共学文字记录可参考：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Gm72wS4BqixefikquThcERlgnD0
2025-03-19
ai幻觉
AI 幻觉是指 AI 在生成内容时出现的错误或与现实世界不符的情况。以下是关于 AI 幻觉的一些重要方面： 在写东西方面： AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但可能完全错误的内容，需要对其生成的所有内容进行检查。 对于要求提供参考、引用、引文和信息（对于未连接到互联网的模型）的情况尤其危险。 AI 不会真正解释自己，对其思考过程的回答可能是完全编造的。 使用 AI 工具的输出需要承担责任。 在艺术创作方面： 许多 AI 工具会出现幻觉，如照片中突然出现第三只手臂，或者处理请求时间长。 对于试图通过内容实现盈利的用户可能更加令人沮丧。 从技术真相与应对策略角度： 本质：AI 幻觉是模型对训练数据中统计模式的过度依赖，导致无法准确理解和生成新情况的信息，从而输出与现实不符的内容，类似于人类认知偏差中大脑为节省认知资源对信息的扭曲。 表现形式：多种多样且难以察觉，如生成不存在的人物、地点、事件，或对已知事实错误描述；类似于人类的确认偏误、可得性偏差、锚定效应等。 产生原因：都与经验和知识有关，人类受个人成长经历、文化背景、知识结构等影响，而 AI 与训练数据质量、模型结构和训练策略有关，若训练数据有偏差或错误，模型会学习并体现在生成内容中。 影响：可能导致错误决策，如人类在生活中做出错误判断和选择，投资者受可得性偏差影响做出错误投资决策；AI 幻觉可能误导用户、传播虚假信息，甚至在医疗诊断等领域引发安全事故。 目前还没有完全消除 AI 幻觉的方法，但可以通过一些措施来降低其影响。
2025-03-19
消除大模型幻觉的方法
以下是关于消除大模型幻觉的方法的相关内容： 大模型出现幻觉的原因及部分解决办法： 1. 原因： 样本存在错误（Imitative Falsehoods），即学习的“教材”中有错误。 2. 解决办法： 上采样（Up Sampling）。 大模型存在的问题： 1. 输出结果具有不可预测性。 2. 静态的训练数据导致知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息。 知识的局限性：模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：基于数学概率的文字预测导致会在没有答案的情况下提供虚假信息等。 数据安全性：企业担心数据泄露，不愿将私域数据上传第三方平台训练。 Prompt 可以减少幻觉的原因： Prompt 相当于给大模型提供了一个模板，包括对模型的要求、输入和输出的限制，使大模型在限制下得到概率最大的答案，从而提升返回的准确性。 RAG 是解决大模型问题的有效方案： RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。RAG 可与微调结合使用，两者并不冲突。但 RAG 不适合教模型理解广泛领域或学习新语言、格式或样式。
2025-03-17
如何避免ai的幻觉
要避免 AI 的幻觉，可以从以下几个方面入手： 1. 提示词工程： 明确要求 AI 引用可靠来源，例如在询问历史事件时要求引用权威的历史文献，询问科学事实时要求引用已发表的科研论文，询问法律条款时要求引用官方的法律文件。 要求 AI 提供详细的推理过程，例如在询问数学公式时要求展示推导过程，询问代码功能时要求逐行解释代码的含义。 明确限制 AI 的生成范围，例如在询问名人名言时指定名人的姓名和相关主题，询问新闻事件时指定事件的时间范围和相关关键词。 2. 数据方面： 数据清洗：利用各种技术手段对 AI 的训练数据进行“清洗”，去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致的内容，并尽可能消除数据中的偏见。 数据增强：为 AI 模型提供更多、更丰富的训练数据，例如在训练图像识别模型时，对已有的图像进行旋转、缩放、裁剪等操作，生成更多新的样本，从而提高模型的泛化能力。 3. 从伦理和社会角度： 制定 AI 伦理规范：需要制定明确的 AI 伦理规范，引导 AI 技术的研发和应用，确保 AI 系统符合人类的价值观和道德准则，避免 AI 被用于危害人类利益的行为。 加强 AI 监管：加强对 AI 系统的监管，建立完善的评估机制，及时发现和纠正 AI 系统中的错误和偏差，防止 AI 幻觉造成严重后果。 提升公众的 AI 素养：提升公众的 AI 素养，让人们了解 AI 技术的原理和局限性，理性地看待 AI 幻觉问题，避免被 AI 误导。 需要注意的是，提示词工程只是一种辅助手段，要从根本上解决 AI 幻觉问题，还需要从数据、模型、训练方法等多个方面进行努力。同时，AI 幻觉既有负面影响，也可能带来正面价值，我们既要警惕其风险，也要善于利用其带来的机遇。
2025-03-07
我是经济学研究者，经常写作学术论文，投稿SSCI期刊，大模型幻觉太严重，在辅助文献综述写作方面，基本没有用处。你有好的用于文献综述写作的AI辅助工具吗？
以下是一些可能有助于您在文献综述写作中应对大模型幻觉问题的方法和工具： 1. 对于 ChatGPT ，您可以使用 temporary chat 功能，保证其在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当发现模型回答不理想时，可以采取以下技巧： 告诉模型忘掉之前的所有内容，重新提问或新建会话窗口。 让模型退一步，重新审视整个结构，从零开始设计。 对于像 Claude 这种会自己猜测的模型，如果不确定，可以给它看日志，让其依据日志判断问题所在。 3. 您可以参考 Hallucination Leaderboard （大语言模型幻觉排行榜），了解不同模型的幻觉情况，该排行榜使用 Vectara 的 Hughes 幻觉评估模型计算各大模型在总结文档时引入幻觉的频率，用于评估 LLM 的事实一致性，并为 RAG 系统提供参考。完整榜单可通过查看。 4. Claude APP 即将添加网页搜索和推理功能，这或许意味着新模型即将发布，预计发布时间在一两周内。
2025-03-06
基础搭建的知识库效果很差，模型答案的幻觉很严重，我应该怎么改进？（Deepseek调用api接入本地faiss的rag库）
以下是一些改进基础搭建的知识库效果、减轻模型答案幻觉问题的建议： 1. 更换大模型：例如从 ChatGLM26B 替换成 baichuan213b，针对您的场景，后者的性能可能提升一倍左右。 2. 更换 embedding 模型：将 embedding 模型从 LangChain Chatchat 默认的 m3ebase 替换为 bgelargezh，后者可能更优。 3. 测试不同 Top k 的值：比较 Top 5、Top 10、Top 15 的结果，发现 Top 10 时效果可能最优。 4. 对文档名称进行处理：人工对文件进行重命名，上传相同文件构建知识库，同时在构建知识库时勾选【开启中文标题加强】选项，虽然重命名文件对结果的提升效果不明显，但勾选该选项后，回答的无关信息可能减少，效果有所提升。 RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务。 在大模型中，向量可想象成空间中的点位，每个词或短语对应一个点。系统通过查看词在虚拟空间中点的位置，寻找直线距离最近的点来检索语义上接近的词语或信息。理解向量后，当收到一个对话时，RAG 的完整工作流程为：检索器从外部知识中检索相关信息，生成器利用这些信息生成答案。 要优化幻觉问题和提高准确性，需要了解从“问题输入”到“得到回复”的过程，针对每个环节逐个调优，以达到最佳效果。
2025-02-27
我想了解现在有什么文生图的模型或者工具，可以精准的按照prompt给的位置大小把文字写在最终出来的图像上的，这个字不会是幻觉，是实打实的字，或者有没有通过训练lora来达到这个效果的
以下是一些关于文生图的模型和工具的信息： Tusiart： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像。 设置 VAE：选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 吐司网站： 文生图的操作方式：在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话修改。 模型及生成效果：Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置：可基于图片做延展，能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复消耗算力多，建议先出小图。 特定风格的生成：国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足，可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE：选择 840000 。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 生成批次：默认 1 批。
2025-02-25
为什么AI处理关于时间戳转化为日期时间格式的问题会出错
目前知识库中没有关于“为什么 AI 处理关于时间戳转化为日期时间格式的问题会出错”的相关内容。但一般来说，AI 在处理时间戳转化为日期时间格式出错可能有以下原因： 1. 数据格式不规范：输入的时间戳数据可能不符合常见的格式标准，导致 AI 模型无法正确识别和处理。 2. 模型训练不足：AI 模型可能在时间处理方面的训练数据不够丰富或全面，从而影响其对时间戳转化的准确性。 3. 算法选择不当：所采用的转化算法可能不适合特定的时间戳格式或应用场景。 4. 系统环境问题：例如运行 AI 处理的硬件或软件环境存在异常，影响了处理过程。 以上只是一些可能的原因，具体情况还需要根据实际的场景和数据进行详细分析。
2025-03-19
我想在飞书云中用DeepSeek-R1模型提取链接中的信息，请问如何写指令呢?我刚刚进行了尝试，发现提取出的信息和我点开链接看到的信息不一致，这个问题又该如何解决呢？
在飞书云中使用 DeepSeekR1 模型提取链接中的信息并解决提取信息不一致的问题，您可以参考以下内容： 对于指令编写： 虽然 R1 推理能力较强，但您想表达的不一定完全与模型吻合，因此建议多加清晰指令。 模糊指令优化方面，比如对于宽泛需求可添加维度约束，如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；对于主观表述可量化标准，如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法包括首轮生成获取基础内容、特征强化（如加强第三段的技术细节描述）、风格调整（如改用学术会议报告语气，添加结论部分）、最终校验（检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误）。 对于提取信息不一致的问题： 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 另外，关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。 2. 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若有提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 5. 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面，复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 并保存。 7. 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 直接查看并复制，没有则点击【创建 API key】。 9. 复制并保存好 API key。 在实现新闻播报自动化工作流方面： 第一步是内容获取，输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片。接着利用调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。然后使用链接读取节点，将文字内容提取出来。在提取链接后面接上一个大模型节点，用 DeepSeekR1 模型生成有吸引力的口播内容。若想加上自己的特征，可在提示词里写“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。
2025-03-18
我自己想做一个英语背单词的游戏，让AI写出Markdown代码运行后，发现问题很大，但是我有不知如何修改这些代码。所以我觉得自己应该懂Markdown 代码语言。但是我不知道Markdown是最适合的编程语言吗？
Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用，常用于文档格式化，但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏，更适合使用编程语言，如 Python 等。在处理代码问题时，您可以参考以下方法： 1. 对于编程小白，向 AI 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例，减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式，对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚，多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意，可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI，并告知错误的结果或者报错信息，让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式： 以上是我目前的 python 代码，我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外，在游戏开发与修改过程中，还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如，三个重要文件需在一个文件夹，本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时，需注册、实名制，审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。
2025-03-18
ai的发展问题
AI 的发展是一个多方面且不断演进的过程。 从历史角度来看，图灵作为计算机科学和人工智能之父，提出了“图灵测试”来判断机器是否具有智能。如今，像 ChatGPT 这样的产品在与人类交流方面已经取得了令人震惊的进展，虽然学术界对其是否通过图灵测试仍存在争议，但也引发了关于新的判定标准如自主意识的思考。 在未来的发展预测方面，2024 年内，预计会在图片超短视频的精细操控、AI 音频、“全真 AI 颜值网红”、游戏 AI NPC、AI 男/女朋友聊天、实时生成内容、AI Agent、AI 的商业模式、可穿戴全天候 AI 硬件等方面有明确进展。同时，也面临着 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等问题，以及 AI 立法、伦理讨论落后于技术进展的情况。 到 2025 2027 年，AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术有望成熟，人与 AI 配合的工作方式将成为常态，同时也会带来如结构性失业等社会问题。 红杉资本的 Sonya Huang 认为，当前人工智能在各个行业的影响不断扩大，AI 产品越来越契合市场需要，生成式人工智能快速增长，但也存在如“AI 的$200B 问题”等挑战。她预测 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“代理”的一年，未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，计算平衡将从预训练转向推理。但目前人工智能公司的融资环境不均衡，关键挑战在于提高用户保留率和缩小期望与现实之间的差距，产品与市场的契合度也需要进一步提升。
2025-03-17
如何解决deepseek一直“服务器繁忙，请稍后再试。”的问题？
如果您的 DeepSeek 一直显示“服务器繁忙，请稍后再试”，可以尝试以下方法： 1. 秘塔搜索: https://metaso.cn 2. 360 纳米 Al 搜索: https://www.n.cn/ 3. 硅基流动: https://siliconflow.cn/zhcn/ 4. 字节跳动火山擎: https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 5. 百度云千帆: https://login.bce.baidu.com/ 6. 英伟达: https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 7. Groq: https://groq.com/ 8. Chutes: https://chutes.ai/app 9. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 10. Github: https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground 11. POE: https://poe.com/DeepSeekR1 12. Cursor: https://cursor.sh/ 13. Monica: https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 14. Lambda: https://lambdalabscom/6 15. Cerebras: https://cerebras.ai 16. Perplexity: https://www.perplexity.ai 17. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 另外，国内版的 Trae 目前有三个模型可供选择，都是免费无限量使用，包括 DeepSeek 系列模型，速度令人满意，能够较快地给出回答，没有遇到“服务器繁忙”的提示。 您还可以通过以下步骤解决“服务器繁忙”的问题： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 2. 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 3. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 4. 添加“DeepSeekR1”模型。 5. 打开联网功能，还可以支持联网搜索使用 R1。
2025-03-16
AI可以解决什么问题
AI 可以解决以下几类问题： 1. 教育培训方面： 可以作为数字教师，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。 能够与学生进行对话交流，知识的获取不再受时空限制。 提供定制化的学习计划和学习资源，实现因材施教，提高学习效率和成果。 作为数字陪伴，促进儿童成长，提高学习成绩。 2. 科学研究方面： 在不追踪整个可能性图的情况下，尝试找到为不同的可能状态或结果分配分数的方法，并仅追求分数最高的路径。 在自动定理证明中，“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作，试图找出路径在中间的交汇处。 训练语言模型人工智能来生成代表路径的标记序列或证明。 此外，AI 还在不断发展和拓展其应用领域，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
2025-03-15