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总结播客内容 prompt

Answer

创建播客内容的摘要需要仔细聆听并提炼关键点。以下是一个用于生成播客内容摘要的AI提示(prompt)示例:

AI,请帮助我总结以下播客的主要内容:
标题:[播客标题]
链接:[播客链接或上传文件]
- 请概括播客的主旨和主要讨论点。
- 识别并总结播客中提到的三个关键话题或观点。
- 提供播客中任何重要数据、事实或引用的简要概述。
- 如果有嘉宾参与,请概述他们的贡献或主要观点。
- 强调播客中提出的任何行动号召或重要信息。
- 总结播客的结论或最终信息。
请确保摘要准确、简洁,并涵盖所有重要内容。

使用这个提示,AI可以帮助你快速抓住播客的核心内容,节省你的时间并提高效率。如果你有具体的播客内容需要总结,可以上传文件或提供链接,我将根据提供的内容生成摘要。

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

References

即梦AI 视频生成 | 教你如何写好prompt

prompt应该突出主体及其运动形态,让即梦知道你想要表达的核心内容。例如,如果你想生成一个关于“直升飞机在空中飞”的视频,你可以提供具体的直升飞机外观、飞行方式、背景等信息,这样可以帮助即梦生成更加符合你需求的视频,同时降低您的试错成本。(仅“抽卡”2次哦)相同prompt生成的稳定内容:一架红色和黑色的直升飞机在空中飞行,背景是雪山和云层

从原理到应用一次讲清楚 Prompt

简单来说,其实是一套你和大模型交互的一种语言模板。通过这个模版,你可以输出你对于大模型响应的指令,用于大模型应该具体做什么指定,完成什么任务,如何处理具体的任务,并最终输出你期望的结果。虽然大模型具有基础的文字能力,能够理解你对于模型说的大部分话,但是为了达成大模型更好的回答效果,需要通过Prompt,来提升模型返回的准确性。如果说,过去的时代,人机交互的主要方式是通过代码,那么我认为在大模型时代,交互语言的主要方式其实是Prompt。

即梦AI 视频生成 | 教你如何写好prompt

✅在AI视频生成中,prompt是直接描述或引导视频生成的文本或指令;✅类似给AI的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容;✅ Prompt在AI视频生成中作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量;✅如果上述过于抽象,您可以理解Prompt为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。

Others are asking
PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息: PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中,针对“作为一名 IT 学生,为我的高级项目提出想法;我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示,PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接:https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
能画技术路线图的prompt
以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容: Midjourney Bot 的 Prompt 类型: 基本 Prompts:可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts:包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中,图片 URL 始终位于 prompt 的最前面,以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述,精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式,需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频: 生成图片:提示词告诉 flux 生成一张技术草图,如 CAD。 绘制的视频:在 runway 里面,使用提示词从空白页面开始逐行创建,并把生成的图片作为尾帧。 草图上色:使用 flux 的 controlNet,depth 固定,目前 Union 版本不建议权重调太高,结束时间也需注意。 Prompt engineering(提示工程): 开发测试用例:定义任务和成功标准后,创建多样化的测试用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示:制定初步提示,概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文,添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入,评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性,使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。
2025-04-19
整理会议纪要的prompt
以下是一些关于整理会议纪要的 prompt: 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员:将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要:专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写,仅做信息整理,将一些明显的病句做微调。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有什么 prompt engineering 的好材料
以下是一些关于 prompt engineering 的好材料: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,网址: Claude 3.7 核心提示词相关: 您可以在中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 一泽 Eze 整理的相关学习资料: Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library 基本概念: 简单的提示词可以包含指令、问题等信息,也可以包含上下文、输入或示例等详细信息,以更好地指导模型获得更好的结果。 当使用 OpenAI 的聊天模型时,可以使用 system、user 和 assistant 三个不同的角色来构建 prompt,system 有助于设定 assistant 的整体行为。 提示工程就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。
2025-04-12
推荐一下从文本生成播客音频的AI 工具
以下是一些可以从文本生成播客音频的 AI 工具: :为所有人提供开放的语音技术。 :基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 :基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台,内置数百种 AI 声音。 :使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 :为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 :Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 :基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 :从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 此外,还有 NotebookLlama:Meta 的播客生成教程,它使用 Llama 模型从 PDF 中提取文本,生成干净的.txt 文件,转化文本为播客转录,创造富有创意的内容,对转录进行戏剧化处理,提高互动性和吸引力,最终将文本转换为播客音频,支持多种 TTS 模型。详细介绍:
2025-04-12
权威的AI播客网址链接发我
以下是一些权威的 AI 播客网址链接: 1. 简报: TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 2. 播客: No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议:World AI Cannes Festival 4. NotebookLM 官网链接:https://notebooklm.google/ 5. PodLM 体验地址:https://podlm.ai/
2025-03-03
AI播客
以下是一些关于 AI 播客的信息: 一位投资人分享的用于深化人工智能/机器学习知识的工具/资源中,包含以下播客: No Priors podcast,由 Sarah Guo 和 Elad Gil 主持。 Robot Brains Podcast,由 Pieter Abbeel 主持。 Lex Fridman Podcast,由 Lex Fridman 主持。 The Gradient podcast,由 Daniel Bashir 主持。 Generally Intelligent,由 Kanjun Qiu 主持。 Last Week in AI 。 即刻用户拐子狼分享了用 AI 做播客笔记的工作流:用飞书妙计将音频转换为文字;找不到合适的封面图时,使用 Midjourney 制作;用 Raycast AI 初步检索关键词;用 Notion AI 总结全文内容。 NotebookLM 与 AI 播客结合,输入 url 可生成中文播客并一键发布小宇宙。关于 NotebookLM 爆火与 AI 播客,有人认为不是伪需求,或许是小部分群体的刚需,这种交互方式值得深挖。AI 播客降低了制作门槛,增加了内容多样性,但可能会造成劣币驱逐良币和信息茧房效应加剧。
2025-02-12
播客语音转文字的工具
以下是一些播客语音转文字的工具: 1. 飞书妙计:可以将音频转换为文字。 2. Notion 中文社区负责人 Linmi 和他的朋友们做的工具:离线语音转文字,杜绝隐私信息泄露,支持中、日、英、韩、德、法、西、葡、泰等九十种语言转换和翻译,导出支持字幕、Markdown 以及 Notion 等常见笔记工具。
2025-02-11
让AI总结播客的prompt
以下是关于您提到的内容的总结: 在“Claude 工程师聊 prompt”中,提到一个“汉语新解”的 prompt 爆火,探讨了如何写好 prompt 及未来随着大模型进化是否还需为其绞尽脑汁,Anthropic 公司几位负责相关工作的工程师录制播客讨论了好的 prompt 应如何写。 在“夙愿:AI 快速总结群聊消息”中,指出直接将原文发给 GPT 无法按意图工作,需编写提示词让其执行总结文字内容的工作,包括单人发言版和多人发言版,并介绍了后续处理 GPT 输出的方法。 在“杨志磊:对当事人提供的证据发表质证意见或制定诉讼方案”中,对通义千问和豆包 AI 在输入起诉状 prompt 后的表现进行了评测,包括对当事人信息、事实、诉讼请求等方面的处理,格式和内容的符合程度,以及对 prompt 的理解情况。
2025-02-06
AI播客总结软件
以下是一些关于 AI 播客总结软件的信息: 1. 即刻用户拐子狼分享的工作流: 用飞书妙计将音频转换为文字。 找不到合适的封面图时,使用 Midjourney 制作。 Raycast AI 初步检索关键词。 Notion AI 总结全文内容。 将整篇笔记分为四个部分,包括 AI 总结、ShowNotes、节目文字版和笔记。笔记部分对节目提及的关键词做拓展阅读,若解读品牌会放上该品牌在节目所讨论年份的财报。 2. 危柯宇分享的案例: 点开小宇宙播客分享链接。 打开微信通义听悟小程序。 可以直接在通义听悟看概括总结(2 小时播客可在 4 分钟左右分析完),也可一键转录解析导出 txt 文字版,丢到 kimi 自定义分析。 3. 产品推荐: Podwise:是一款面向播客听众的知识管理应用程序,提供人工智能驱动的摘要、思维导图、大纲、值得引用、转录等功能,帮助用户快速提取和理解播客剧集的主要内容。 Decode:提供分析报税表并提供降低税费建议的服务。 Deasie:为 LLM 应用提供数据治理服务,包括检测敏感信息、确定数据的上下文和含义、为文档分配质量分数以及创建认证数据目录。 Relay:工作流程自动化工具,结合了一键式人工智能辅助、人机交互协作和强大的多人游戏体验,支持在协作中加入人工介入的环节。
2025-02-06
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结: 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格,如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子,例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略,并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法,包括个性化的风格(Personality)、给参考或一定的逻辑结构(Example Inquiry)、从多个角度思考(Multiple Angles)、总结概括(Summarize)、使用区分符号(Separator)、明确能力或者角色(Capacity and Role)。 4. 对于大多数实际应用,建议专注于经过调整的指令语言模型,使用时要给清晰的指令,如指定文本的语气、要求集中讨论的内容,甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文,如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文,但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
音频总结的AI有哪些
以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容: 在智能纪要方面,AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有相关版块、挑战、分享会和教程,可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术,常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面,如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结(https://b.jimmylv.cn/)、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具(https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/)、summarize.tech:AIpowered video summaries(https://www.summarize.tech/)。 在生成式 AI 季度数据报告中,会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加,Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月,赛道月访问总量有变化,如 2023 年 4 月约 1314.6 万,2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据,如 23 年 4 月访问量 Top10 等。
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
我现在想做一个总结我每日复盘的智能体
以下是关于创建总结每日复盘智能体的相关信息: 智普工作流功能及创建流程: 新用户资源包:新用户有 1 元及 5 元的资源包可供购买,能满足使用需求。 工作流功能:具备文章、文件、网页总结,生成图片、视频和文字版日报等功能,通过意图识别跳转节点,使用多个 agent。 工作流创建:在控制台的自动体中心,右键创建智能体,可选择对话型或文本型,对话型多用于多 agent 协作等场景,创建后在空旷画布的左下角添加节点,节点包括 agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等,agent 通过跳入跳出条件与其他节点交互,LM 通过工作流连线执行功能。 文档获取:文档可在 vtoagi.com 首页的 banner 获取,飞书群也可获取。 版本选择:接入微信时,有云服务器和本地电脑两种版本,可按需选择。 关于姿谱清流工作流及模型配置的讨论: 工作流节点与 agent:工作流中节点和 agent 的连接方式,agent 具有意图识别和跳出条件,可实现任务跳转,所有 agent 平级可互相跳转。 文本存储问题:姿谱清流本身无存储功能,需依靠其他笔记工具存储执行完的文本。 模型配置与调试:介绍了姿谱清流中角色扮演模型的配置方法,包括角色名称、背景、人格等设置,以及单节点调试功能和用户配置。 意图识别与冲突:意图配置冲突可能导致识别错误和乱跳,识别准确率相对较准。 多智能体的记忆:多智能体之间存在记忆,后续会讲到相关参数的使用。 在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。
2025-04-10
我想寻找一个AI模型,能快速读懂视频,并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站: 百炼大模型平台:其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,可生成爆款文案,还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等,Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用,但生成过程较缓慢。 应用场景:包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力,AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印,其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用:有开源地址,可下载到本地,配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景,运行项目需特定 Python 包和依赖,可新建应用获取 appid,拍照时需设置 API key。 此外,关于 AI 技术原理与框架的相关知识: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
我是一个实体店家,我怎么能利用AI产生内容进而帮助我在流量平台拓客
以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路: 1. 借助抖音平台:利用抖音对实体商家的流量扶持,购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员,并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程:通过 AI 软件自动跟进和培育客户,需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具:比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域,开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者:把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广,获取分成。 5. 参考优秀作品:如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等,从中获取灵感和思路。
2025-04-15
如何识别网页内容
识别网页内容通常可以通过以下步骤实现: 1. 内容识别:使用智能算法分析网页的 HTML 结构,确定网页的主要内容区域。 2. 文本提取:在识别出内容区域后,提取这些区域的文本内容,包括从 HTML 标签中获取可见文本,同时忽略脚本、样式和其他无需翻译的代码。 3. 预处理:对提取出的文本进行处理,清除不必要的空格、特殊字符和格式信息,进行标准化。 4. 翻译调用:将预处理后的文本拼接到 Prompt 模板中请求相关模型的 API 进行翻译。 5. 结果整合:翻译完成后,将原文和译文对照整合回网页、字幕中,常见的展示形式有原文保持不变,译文以悬浮框、下划线注释或平行文本呈现。 6. 用户界面交互:用户可通过鼠标悬停、点击等操作控制翻译的显示与否,工具会根据用户操作实时显示或隐藏译文。 另外,在获取网页内容时,初版提示词实验中对大模型对话产品的外链解析能力依赖较大,但这种方式易受平台反爬机制制裁。转换思路,通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时,可拿着初版提示词询问 AI 来确定需要插件获取哪些网页元素。例如 SeeAct 能力可以在多种不同网站上识别网页上的各种元素,执行不同任务。
2025-04-15
我想做一个,基于我个人知识库的chatbot,以供我随时搜索和提问,且优先搜索知识库内的内容而非联网搜索,你有什么建议吗?
以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议: 1. 选择合适的平台和工具:例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台(Aily)或扣子(https://www.coze.cn/home)等。 2. 数据分段储存:由于大模型的上下文长度有限制,需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段,如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索:当用户输入问题,大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段,再据此生成答案,这一技术称为 RAG(检索增强生成)。 4. 配置知识库: 在 Bot 内使用知识库: 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点: 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制:单用户最多创建 1000 个知识库,文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档,单用户每月最多新增 2GB 数据,累计上限是 10GB。 此外,知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题,提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复,也可以在工作流中添加知识库节点,成为工作流中的一环。
2025-04-14
mcp 的内容
MCP(模型上下文协议)是一种创新的开放协议,由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出并开源。 其主要特点和功能包括: 统一了交互标准,是链接所有 AI 应用与工具的桥梁,兼容所有 AI 应用。 具有三大功能:工具(Tools),底层使用 Function call 实现,与 OpenAI 格式兼容;资源(Resources),为 AI 提供参考信息;提示词(Prompts),预设对话模板。 主要接口路径包括获取工具列表、调用工具、获取资源列表、读取资源内容、获取提示词列表、获取提示词内容等。 转换步骤包括客户端向 MCP 服务器请求工具列表,将 MCP 工具定义转换为 Function call 格式,发送 Function Call 定义给 LLM,接收 LLM 生成的 Function call,将 Function call 转为 MCP 工具调用,发送工具调用结果给 LLM。 MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”,其核心作用是统一不同外部服务,通过标准化接口与 AI 模型对接。它与传统 API 的关键区别在于: 单一协议:MCP 像一个统一接口,只要一次整合,就能连接多个服务。 动态发现:AI 模型能自动识别并使用可用的工具,不用提前写死每个接口。 双向通信:MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信,模型不仅能查询数据,还能主动触发操作。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发,目的是帮助 AI 模型(如 Claude)更容易地连接工具和数据源,现在已成为一个开放协议,被越来越多的企业和开发者采用,逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 官方文档:https://modelcontextprotocol.io/
2025-04-13
知识库中的LangChain和LangGraph的内容有哪些 ?
以下是关于 LangChain 和 LangGraph 的相关内容: LangChain: LangChain 是一个由 Harrison Chase 开发的开源 Python 库,旨在支持使用大型语言模型(LLM)和外部资源(如数据源或语言处理系统)开发应用程序。 它提供了标准的接口,与其他工具集成,并为常见应用程序提供端到端链。 设计主张集中在模块化组件上,这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象,并为每个抽象提供实现的集合,从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。 LangChain 和 RAG 的关系: LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 RAG 即检索增强生成,是一种结合了检索(检索外部知识库中相关信息)和生成(利用 LLM 生成文本)的技术。 LangChain 作为框架,与 RAG 的关系包括:是框架与技术的关系,允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序,简化开发过程,提高性能,支持构建复杂的 RAG 应用。 关于大模型 RAG 应用中的 LangChain: 有从产品视角出发的分享,包括项目背景、初步体验和评测结果等。 预计会分成 3 篇分享,分别是 LangChain 框架初体验、调优思路分享、如何测评。
2025-04-12