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笔记思路,小七姐

Answer

好的,以下是根据你的需求为你生成的内容:

小七姐:K12 领域应用-儿童 PBL 项目 Prompt

原始设计思路:

  1. 主题选择:从孩子的兴趣出发,选择一个合适的主题,如科学、艺术、历史等。
  2. 相关主题拓展:根据选定的主题,继续拓展 5 个相关主题,以丰富项目内容。
  3. 项目设计:为孩子设计一个 PBL 项目,包括目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估等。
  4. 反馈优化:根据家长的反馈,对项目进行优化,以满足孩子的需求。
  5. 能力与知识评估:设计一套测试,评估孩子在项目中所获得的知识与能力,以及哪些部分是有提升可能的,同时了解孩子的学习风格和兴趣点。
  6. 个性化学习方案:根据孩子的评估数据,设计一个个性化学习方案,以激发孩子的兴趣,提高学习效果。
  7. 家长支持:为家长提供在项目中可以承担的角色和给予支持的建议。
  8. 吸引孩子参与:写一封信,吸引孩子参与由家长设计的学习项目。

小七姐:晚餐盲盒 | 经典的少样本提示和思维链提示的用法

prompt 思路分享:

  1. 需求背景:解决独居者或小情侣的晚餐选择困难症。
  2. 使用场景:用户抽到盲盒结果后决定晚餐吃什么。
  3. 输出格式:俏皮灵动、趣味盎然、比喻精妙的和美食有关的短句子。
  4. 注意事项:文风优美,句子让人充满食欲。

范例解析:

  1. “罗勒叶缠绕着小牛排,交织摩擦,情欲荡漾。”这个句子很好,因为他巧妙的比喻了两种食材在烹饪中的形态,联想到情感关系,带来一些新鲜的体验。
  2. “张牙舞爪的小龙虾与没能力的领导莫名契合,清蒸还是麻辣?”这个句子很好,因为他巧妙的把张牙舞爪和职场中令人讨厌的角色联想起来,并提出“泄愤”方式:清蒸还是麻辣。
  3. “串串锅里选择今日运势。”这个句子很好,因为他用极其精炼的句子,完美符合食材的形态(串串锅里有非常多的食材,恰似可以用来抽签的运势签)和生活的选择。

思维链运用:

  1. 食物名称和食材:明确句子中涉及的食物名称和食材。
  2. 美妙联想:根据食物的名称或食材,联想到相关的事物或情境。
  3. 优美词汇:选择符合联想的优美词汇来描述食物。
  4. 巧妙比喻:运用比喻来形容食物的文化、形态、隐喻、色彩、口感等。
  5. 句子组合:将上述元素组合成精炼、优美、巧妙、恰当的美食句子。

符合需求的句子:

  1. 香菇在汤锅里跳跃,像小精灵在森林中嬉戏。
  2. 面条如瀑布般垂挂在碗中,仿佛一幅流动的艺术品。
  3. 红烧肉肥而不腻,像极了婴儿的脸蛋。
  4. 辣椒在口中燃烧,犹如热情的火焰在舞动。
  5. 蛋糕上的水果如宝石般璀璨,散发着甜蜜的光芒。
  6. 寿司饭的柔软与鱼片的鲜嫩,仿佛在舌尖上跳了一场华尔兹。
  7. 烤鸡的皮脆肉嫩,让人想起了初恋的甜蜜。
  8. 意大利面的酱汁浓郁,像一幅五彩斑斓的油画。
  9. 饺子的形状宛如元宝,寓意着团圆和幸福。
  10. 汉堡的丰富层次,就像一个小小的世界,包容着各种美味。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小七姐:K12领域应用-儿童PBL项目Prompt

1、我是一名家长,给我10个可能在生活中做PBL项目的可能主题,我想带着孩子去完成2、我对X主题很有兴趣,能够给我继续拓展5个相关主题吗?3、很好,我选择S这个主题。你现在设计个PBL项目:包含:目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估4、我想反馈(1、2、3...),请根据我的反馈优化项目。5、我希望这个项目对我的孩子有一些能力与知识成长的支持,你能根据项目设计出一套测试,目的是:评估我的孩子具备了完成此项目的哪些知识与能力,哪些部分是有提升可能的?我孩子的学习风格是什么?在这个项目中哪些点可能激发ta的兴趣?6、(把评估数据输入)根据我孩子的真实反馈,你能够设计一个在项目中,我孩子的个性化学习方案吗?7、在这个学习项目执行中,我作为家长朋友,我可以承担哪些角色,给与怎样的支8、请写一封信,吸引孩子愿意参与这个ta老爸(老妈)设计的学习项目。

小七姐:晚餐盲盒 | 经典的少样本提示和思维链提示的用法

今早收到一个朋友转过来的prompt订单:这个订单的需求比较小众,但这个prompt的生产过程算是比较经典的少样本提示和思维链提示的用法,在这先对prompt思路做一个分享:首先来看需求:客户需要生成1000条俏皮灵动,趣味盎然,比喻精妙的和美食有关的短句子,要求文风优美,句子让人充满食欲。客户使用这些句子的场景比较奇妙,而且不易于解释,所以我们可以换为一个更简单易于理解的场景来让GPT理解。第一步:描述清楚这个prompt的需求背景:对于独居者或者一起生活的小情侣,“今晚吃什么”已经成为一个巨大的选择困难症,翻菜谱,超市采购,都会面临这个巨大的挑战。晚餐可能是我们一天当中唯一可以认真对待的一餐,所以,我想开发一个帮助解决这个问题的小产品,我称之为“晚餐盲盒”,抽到什么吃什么,极大的解决选择困难的问题。第二步:描述清楚这个prompt的使用场景(也可以给出角色设定):所以我需要生成大量俏皮灵动,趣味盎然,比喻精妙的和美食有关的短句子作为用户抽到的盲盒结果,你作为一名优秀的美食作家,请协助我完成这些句子的编写第三步:描述对输出格式的要求和注意事项:

小七姐:晚餐盲盒 | 经典的少样本提示和思维链提示的用法

范例:1、“罗勒叶缠绕着小牛排,交织摩擦,情欲荡漾。”这个句子很好,是因为他巧妙的比喻了两种食材在烹饪中的形态,联想到情感关系,带来一些新鲜的体验。2、“张牙舞爪的小龙虾与没能力的领导莫名契合,清蒸还是麻辣?”这个句子很好,因为他巧妙的把张牙舞爪和职场中令人讨厌的角色联想起来,并提出“泄愤”方式:清蒸还是麻辣3、“串串锅里选择今日运势。”这个句子很好,因为他用极其精炼的句子,完美符合食材的形态(串串锅里有非常多的食材,恰似可以用来抽签的运势签)和生活的选择。第六步:给出step by step的思维方式(思维链运用)请你试着以这样的步骤逐步思考:1、美食中的食物叫什么,包含哪些食材2、食物的名称或者食材有哪些美妙的联想3、有哪些优美的符合这些联想的词汇可以搭配4、有哪些比喻可以非常巧妙的形容这些食物代表的文化、或者形态、或者隐喻、或者色彩、口感。5、组合成精炼、优美、巧妙、恰当的美食句子。请根据我给出的范例,帮我撰写20条符合我需求的句子。

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2024-09-19
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2024-09-13
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2024-07-20
雪梅may的100天AI学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 100 天 AI 学习笔记的相关内容: 作者介绍: 适合人群:适合纯 AI 小白,可参考日记了解学习路径。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:在半年多时间跨度中,有空时学习,并非每天依次进行。 学习状态:2024 年保持较好状态,不仅学 AI,还看了 33 本书。 费用情况:学习资源免费开源。 第九阶段:学以致用,开源分享 May 花时间复盘过去半年的学习日记,有很棒的发现。 学习路径:迈出第一步→大量学习输入→疯狂模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径:输入→模仿→自发创造,是真实实践得出的规律。 虽费曼学习法主张教会别人是最好学习方式,但开始时自学、输入为主。 现在有分享自信,写学习日记和感受已是分享,后续会有更多分享。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 从 24 年 5 月到 25 年 2 月,学完 100 天,仍未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油是一种方式,还需更好的正反馈继续坚持。
2025-04-08
基于AI技术的阅读、裁剪、分析、笔记的软件有哪些。
以下是一些基于 AI 技术的阅读、裁剪、分析、笔记的软件: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可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 技术进行文本校对、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,能精简和优化内容。 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,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 笔记相关: Obsidian:可搭配浏览器剪藏插件,一些 AI 插件能实现内置助手功能,如检索笔记、基于笔记生成新内容等。 Cursor:能帮助用模糊问题检索笔记库,基于笔记库进行研究,生成和修改笔记。 使用这些软件时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。需注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-28
我是一位程序开发小白,不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑,配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型+智能体+知识库。我要怎么样才能实现无代码部署,请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤: 1. 硬件评估:您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡,基本满足部署要求。但需要注意,运行内存最低 32GB,越高越好,最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上,以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具:ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。 3. 安装准备:如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求:根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如,如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹(lora)的需求,可能需要更高的配置。 请注意,以上步骤仅为参考,实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
使用ai绘图实现小红书笔记图片批量生成
以下是关于使用 AI 绘图实现小红书笔记图片批量生成的相关知识: Liblibai 简易上手教程: 1. 迭代步数:AI 调整图片内容的次数。步骤越多,调整越精密,出图效果理论上更好,但生图耗时越长,且效果提升并非线性,过多可能导致效果增长曲线放平并开始震荡。 2. 尺寸:图片生成的尺寸大小。太小 AI 生成内容有限,太大则可能放飞自我。如需高清图,可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次:用本次设置重复生成的批次数。 4. 每批数量:每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数:指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大图像更接近提示,但过高会使图像质量下降。 6. 随机数种子:生成的每张图都有随机数种子,固定种子后可对图片进行“控制变量”操作,如修改提示词、修改 clip 跳过层等。首次生成图时无种子。 7. ADetailer:面部修复插件,可治愈脸部崩坏,为高阶技能。 8. ControlNet:控制图片中特定图像,用于控制人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等,也是高阶技能。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》: 1. 需求分析:主要需求是国内可直接使用且能批量生产,选用扣子搭建工作流,可能需牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子:一次性生成的句子都进行生成图片处理,建议一次不要生成太多,如设置一次生成五句。 3. 句子提取:把生成的句子逐个提取,针对每个句子绘图。 4. 图片生成:根据生成的句子结合特有画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合:扣子工作流支持 Python 代码,但环境缺少画图、图片处理所需包,可替换成搞定设计的方式处理图片,会用 PS 脚本效果也不错。 此外,还有一些人员在不同领域涉及 AI 绘图相关工作,如韩君奇从事批量出图和小红书种草工作。
2025-03-18
飞书多维表格生成小红书图文笔记
以下是关于使用飞书多维表格生成小红书图文笔记的相关内容: 一、Coze 应用+多维表格的高速数据分析 1. 动手实践 Coze 应用 创建应用:打开 Coze,可选择 PC 模式,需要几个参数,包括多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址,界面设计为三个输入框和一个按钮。 开发工作流:包括读取博主笔记列表的工作流,工作流实际上只有三步,读取、转换、写入。开始节点设置三个参数,分别代表多维表格地址,表名称,博主首页地址。第二步的节点需要把数据转换为符合多维表格插件接收的数据格式,需添加一个代码节点并复制代码。在插件市场搜索官方的多维表格插件,选择 add_records 并分配配置参数。结束节点配置一个值即可。 Coze 智能体(字段捷径)获取笔记+评论信息 创建智能体:使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流:创建新的对话流并与智能体关联,配置两个小红书插件,在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie,使用代码节点进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试:找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据,回到智能体的编排页面同样测试,确保对话流执行成功。 发布:点发布后选择多维表格,进行配置,包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器,完善上架信息,选发布范围,提交上架信息。 二、办公提效神器:飞书多维表格字段插件 1. 工作紧任务重 第一步,用 AI 插件理解图片:上传参考的海报图片,用 AI 内容生成插件理解。创建表格列时,选择字段捷径,在 AI 中心找到智谱 AI 的内容生成插件,配置提示文本、上传图片所在列和模型。 第二步,生成视频的指令:用飞书自带的插件总结宣语,生成视频的 prompt 指令。自定义总结要求,生成宣传语后再使用飞书自带的自定义 AI 插件生成视频所需的 prompt 指令。
2025-03-13
卡片笔记生产AI工具有哪些
以下是一些卡片笔记生产的 AI 工具及相关介绍: 1. 利用 ChatGPT 辅助完成单词卡片制作: 可以生成对应的单词内容,并整理好放入 Excel 文件中。 利用搞定设计批量产图,步骤包括点击右上角三个点、选择批量套版、按照步骤依次点击、保留要替换的部分等。 2. 以 Trae 为代表的自然语言交互式 AI 编程工具:能让程序小白迈出创造的第一步,只要有清晰需求和创意,就能将想法转化为实际产品。 3. 利用 AI 快速总结群聊消息制作笔记卡片: 方法是文字原文+提示词+AI 大模型+小卡片软件。 先将微信聊天内容批量复制,如多选想要复制的内容转发到群里或文件传输助手,收藏并转存为笔记后全选复制。还可使用能让电脑和手机设备剪切板共享的工具。
2025-03-06
学习ai思路,完整步骤流程
以下是新手学习 AI 的完整步骤流程: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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,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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 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。 此外,以“Windsurf 零基础开发”为例,AI 开发网站的操作步骤如下: 1. 开发目标:以“Windsurf 学习共创社区”为例,借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。 2. 技术选型:Vue + TypeScript。 3. 目标用户:零基础开发学习者。 4. 参考项目:Cursor101。 5. 开发流程: 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 在开发过程中,输入需求让 windsurf 进行 code,它会将开发思路讲解并给出环境命令,可能会出现报错,将报错信息返回给 cascade,经过自动检查后修复 bug,不断优化细节,如优化导航栏和首页,插入细节图片等。
2025-04-14
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
二次元与ai有什么结合变现的思路
以下是二次元与 AI 结合变现的一些思路: 1. 以 API 形式链接 Zion 和 Coze,为 dify、kimi 等大模型和智能体制作收费前端。您可以参考相关教程,如: 2. 自定义配置变现模版的 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接如下: 支付: Actionflow: 权限: 代码组件: 3. 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 4. Zion 支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。 在摊位信息方面,有以下与二次元和 AI 结合的示例: 1. 乐易科学院:通过 AI 的技术,结合量子、暗物质、天体运行规律等能量形式,从科学、物理学、天文学、心理学等方面讲解国学和传统文化。可以通过技术方式批八字、调风水、进行性格色彩分析,让每个人找到方向,成为更好的自己。摊位区域为 C,编号 27,类型为玄学+科学。 2. AIGC 策划程序美术(3AI 简称 3A 游戏)应用独立游戏开发,摊位区域为 C,编号 76,类型为游戏宣传。 3. AI 人像摄影绘画,摊位区域为 C,编号 77,类型为照片。 4. 主题是:B2B AI 营销与 AI 落地项目快速落地,涵盖 3 个方向: AI 训练 to b,出应用,智能体 agent,文生图生视频都涉及。 美国独立站搭建,工作流给模特戴上珠宝饰品。 Google seo 与 AI 结合。 在 AI 原画设计方面,Niji·journey 5 是一款在二次元领域表现出色的绘画 AI 工具。二次元作品具有较高的规律性,角色、场景和物品往往有明显的风格特征和设计规律,AI 能够更容易地从海量训练数据中学习和总结这些规律。同时,二次元角色设计更注重创意和审美,而非真实世界的物理规律,这使得 AI 在设计过程中可以专注于发挥其“想象力”和“创造力”。
2025-03-24
ai绘画提示词思路和模板
以下是关于 AI 绘画提示词的思路和模板的相关内容: 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: 描述逻辑: 通常的描述逻辑包括人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。 辅助工具和方法: 1. 利用相关功能型辅助网站,如 http://www.atoolbox.net/,通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. 参考 https://ai.dawnmark.cn/,其每种参数有缩略图可参考,更直观选择提示词。 3. 去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,每张图有详细参数,可复制粘贴到正向提示词栏,注意图像作者使用的大模型和 LORA,也可选取部分好的描述词,如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 在制作游戏 PV 时的应用: 1. 在故事背景创作阶段,结合 chatGPT 发散制作游戏背景世界观,针对话术改进故事,筛选满意的故事框架内容优化。 2. 引导 ChatGPT 用分镜形式描述。 3. 使用 new bing 共创的故事分镜。 4. 利用 ChatGPt 制作 midjourney 提示词工具,使用生动感性术语和具体细节描述场景,告知 MJ 格式后进入 midjourney 绘图,包括制作 logo。 5. 统一 MJ 风格描述词,建立 AI 描述词模板,根据不同内容更换(如视角、景别、情绪词、画面色调),生成不同画面,提高效率和统一性。 下次作图时,可先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词,查看加入标准提示词后的效果。
2025-03-22
RAG的优化思路
RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 LLM 需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点: 1. LLM 无法记住所有知识,尤其是长尾知识,受限于训练数据和学习方式,对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新,微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证,存在黑盒不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 规模大,训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,可解释且不影响原有知识。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在优化 RAG 性能方面,对于向量化基本平权的情况,可引入来源机制进行改进,对向量化的数据进行综合评分,如相似度置信度等,然后再进行 rebank。特别是对于私有化数据,业务方清楚数据的置信度,有优化空间。
2025-03-18
关于使用deepseek的创业思路有什么
以下是一些关于使用 DeepSeek 的创业思路: 1. 将 Agent 封装成 Prompt,并将 Prompt 储存在文件中,以保证最低成本的人人可用,同时减轻调试负担。 2. 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。 3. 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。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计阈值系统,后续根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而非 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不稳定)。 用户对 DeepSeek 的使用场景包括但不限于: 1. 脑爆活动方案。 2. 生成会议纪要和方案,稍加修改即可呈现高质量的会议总结。 3. 本地搭建超级 AI 助手。 4. 与飞书结合批量处理客户评论。 5. 分析总结复盘内容。 6. 生成专业专用软件详细使用过程。 7. 写课程方案、做产品最小 MVP、做创业想法梳理。 8. 检索资料搜索。 9. 编程,推荐装机硬件。 10. 写小说大纲和细纲,系统查资料,评估买车等。 11. 做雷达算法框架、自媒体公众号文章。 12. 批处理,完成原型设计,产品深度思考,勾画 MVP 关键点,评估。 13. 做项目工作。 14. 教小朋友学英语。 15. 学习量化交易。 16. AI 咨询,为企业赋能。 17. 自动提醒团队形成。 18. 结合飞书多维表格+DeepSeek 搭建创业软件小助手,一句话生成软件落地方案。 19. 解决数学建模的解题思路。 20. 问诊推荐感冒中成药。
2025-02-26