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如何提升解决问题的能力

Answer

提升解决问题的能力是一个持续的过程,涉及多个方面的培养和锻炼。以下是一些系统性的方法和技巧,可以帮助你提高解决问题的能力:

1. 了解和定义问题

a. 清晰理解问题

  • 问题陈述:确保你能明确地描述问题,包括问题的背景和关键要素。
  • 问题拆解:将复杂问题分解为多个小问题,逐步解决。

b. 问题分析

  • 5 Whys 法:连续问“为什么”五次,找到问题的根本原因。
  • 鱼骨图(因果图):通过图示法识别问题的潜在原因。

2. 开展系统思维

a. 理解系统

  • 系统图:绘制系统图,了解问题所在系统的各个组成部分及其相互关系。
  • 反馈回路:识别系统中的正反馈和负反馈回路,理解其动态行为。

b. 思维工具

  • 思维导图:使用思维导图整理和关联不同的想法和信息。
  • SWOT分析:分析问题的优势(Strengths)、劣势(Weaknesses)、机会(Opportunities)和威胁(Threats)。

3. 培养批判性思维

a. 信息评估

  • 证据检验:评估信息的真实性和可靠性,避免信息偏差。
  • 逻辑推理:通过逻辑推理评估结论的合理性,确保没有逻辑漏洞。

b. 偏见识别

  • 认知偏差:了解常见的认知偏差(如确认偏差、锚定效应)并加以避免。
  • 多视角分析:从不同的角度审视问题,避免单一视角带来的偏见。

4. 掌握解决问题的方法和工具

a. 创意思维

  • 头脑风暴:鼓励团队成员提出各种创意和解决方案,不进行立即评估。
  • SCAMPER 技巧:通过替换(Substitute)、结合(Combine)、调整(Adapt)、修改(Modify)、其他用途(Put to another use)、消除(Eliminate)和重组(Rearrange)等方法产生新思路。

b. 决策方法

  • 权衡分析:评估不同方案的优缺点,权衡利弊,选择最佳方案。
  • 决策矩阵:将各方案按不同的决策标准进行评分和比较。

5. 实践和反思

a. 实践机会

  • 实际案例分析:通过实际案例分析和解决问题,积累经验。
  • 模拟训练:通过模拟训练解决虚拟问题,提升应对真实问题的能力。

b. 持续反思

  • 事后分析:在解决问题后进行事后分析,评估解决方案的效果和改进点。
  • 个人反思:定期进行个人反思,记录和总结解决问题的经验和教训。

6. 培养相关技能

a. 沟通能力

  • 有效沟通:清晰表达问题和解决方案,确保团队成员理解并达成共识。
  • 倾听技能:认真倾听他人的意见和建议,吸取不同的观点和信息。

b. 团队合作

  • 团队协作:充分利用团队成员的知识和技能,协同解决问题。
  • 角色分工:明确团队成员的角色和分工,提高解决问题的效率。

7. 学习和借鉴

a. 学习经典方法

  • PDCA 循环:计划(Plan)、执行(Do)、检查(Check)、行动(Act),持续改进。
  • 六西格玛:使用DMAIC(定义、测量、分析、改进、控制)方法改进流程和解决问题。

b. 借鉴成功案例

  • 行业标杆:研究和借鉴行业内外的成功案例和最佳实践。
  • 跨领域学习:学习和借鉴其他领域的解决问题方法,拓宽思路。

实施步骤

  1. 明确问题:详细描述和定义问题,确保对问题的全面理解。
  2. 系统分析:分析问题的根本原因和影响因素,绘制系统图和反馈回路。
  3. 创意生成:利用头脑风暴和创意思维技巧,生成多种可能的解决方案。
  4. 决策评估:通过权衡分析和决策矩阵,选择最佳解决方案。
  5. 实施方案:制定详细的实施计划,明确步骤和责任人,确保方案的有效执行。
  6. 效果评估:在实施过程中和结束后,评估方案的效果,进行必要的调整和改进。
  7. 总结反思:总结解决问题的经验和教训,进行个人和团队的持续改进。

通过这些系统性的方法和步骤,你可以有效地提升解决问题的能力,应对各种复杂和多变的挑战。如果有具体的问题或领域,可以告诉我,我可以提供更详细的建议和指导。

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References

中学生能看懂:论文 《Attention Is All You Need》

Transformer模型的另一个关键教训是,寻求帮助和使用工具是可以的。Transformer依赖于自我注意力机制和神经网络来翻译语言。同样,我们在解决问题时也可以使用工具,比如计算器、应用程序或与朋友进行头脑风暴。正如Transformer模型利用技术提高翻译质量一样,我们也可以利用周围的资源来增强解决问题的能力。总的来说,Transformer模型展现了集中注意力的巨大潜力。它教会我们,通过专注于最重要的事物,我们可以在所有事情中实现更高的准确性、效率和清晰度。下次面对棘手的任务时,试着像Transformer那样思考:集中、过滤,并找到问题的核心。这就是Transformer在翻译方面的优势,也是我们在解决问题的历程中如何取得成功的方式。

提示词工程培训课——Part1

“解决方案比对”是另外一个技巧,它让模型先独立思考问题并给出答案,然后与用户提供的参考答案对比。这个过程中,模型通过校对学习识别错误,自我改进,提升在当前对话窗口中出现的类似问题的回答质量。同时,这种比对也是一种学习机制,帮助模型提高解决问题的能力和优化推理过程。

智能助产术教学法——以“智能苏格拉底会话机器人”教学实践为例

与智慧精灵支持的翻转教学相比,智能苏格拉底能显著促进学生的问题解决能力,这与已有研究一致(李海峰等,2023b)。智能苏格拉底不仅可以消解大众对大语言模型难以促进学生问题解决能力的担忧(朱永新等,2023),而且为如何将教学理念融入生成式人工智能教育应用提供了创新设计方略。智能苏格拉底改变了原生ChatGPT与学生的“知识讲述”会话关系,实现了主动发起和持续追问的人机“知识转化”会话关系。他们之间的会话不再是知识告知,而是促进知识建构和知识转化过程。学生访谈再次证实了这一结果。学生认为,“学习问题随时都可以问它,相当于随身携带了一部百科全书。”“智能苏格拉底能调动我的学习积极性,督促我交流和思考。”“智能苏格拉底可以引导我思考,就像个小老师;在需要解决问题时,可以向他提问,打破了时间和空间的距离,非常有效。”“智能苏格拉底帮我解决了许多学习问题。遇到问题,我可以立马@苏格拉底,让他帮我回答问题、和我讨论。”

Others are asking
有哪些解决问题的提示词
以下是一些关于解决问题的提示词相关内容: 在使用 Claude 时,需遵循“Human:”/“Assistant:”的标准格式。对于 API 里的提示词,固定开头为“n\nHuman:”,固定结尾是“\n\nAssistant:”。 提示词要清晰明确,Claude 对清晰明确的提示词反馈最好。如有疑问,可向朋友展示提示词,询问其能否遵循指令做到要求的事。例如“Human:写一首关于机器人的俳句”“Human:写一首关于机器人的俳句。直接输出俳句不要跟我说话”。 可以使用结构化的提示词模板,如长文档示例中的“Human:<doc>{{文档}]</doc> 请用一个五年级学生能理解的语言来总结这篇文档的主要内容。”同时,对于长文档,建议把要问的问题放在提示词的最后面。 让 Claude 更好地接龙时,可以给它开个头儿。 角色扮演(又称角色性提示词)方面,Claude 有时需要了解它应该扮演的角色。
2025-04-08
如何精准提问解决问题
要精准提问解决问题,可以参考以下几点: 1. 在使用类似 Cursor 等工具时,如果在提示栏中按 Option/Alt Enter,它将回答您关于选择和附加上下文的任何问题。此对话内容可在后续生成中进一步使用,在其提出响应后键入“do it”即可在快速提问后生成代码。 2. 相信类似 GPT 等工具的能力,大胆提要求让其帮忙完成。 3. 明确自己的需求,向 GPT 提的要求尽量准确,如同给员工安排工作。 4. 不断追问,只要不明白,就目标明确、表达精确地追问。 5. 对于 GPT 不了解您工作环境和个性需求的情况,提供准确信息,如直接贴出文件目录地址,请其直接处理。 6. 锻炼语言表述能力,更精准地用语言描述问题。因为在语言模型时代,一个好的问题某些时候比答案更重要,语言本身也代表着人类思维的外放,与文明诞生有关联。 7. 具备业务理解和 AI 嵌入能力,找到业务中应用大模型的场景,将业务和大模型算法结合,理解模型在业务中的边界。 8. 培养维度转换能力,将各种问题转化为语言问题,将业务中的数据转化为语言描述,将通用模块问题转化为通用问题模块,把所有信息都转化为语言信息后再交流。 9. 在业务助手中,可采用助手方式,主要进行工作辅助,不在主业务流程内,大模型负责优化、检索、启发、提供思路等,帮助人提高效率、多维度思考;也可采用业务环方式,大模型经过调整和 prompt 工程后,作为接口服务,进入到主业务流程中,自动处理内容并生成结果。
2025-01-30
与 AI 共事,是否改变了你解决问题的方式
与 AI 共事确实改变了人们解决问题的方式。具体表现为: 更加聚焦目标,避免陷入具体细节。 从实现细节中抽离出来,更加高效地工作。 对复杂问题的理解发生变化,能力在过程中得到提升。 为流程带来全新视角,突破过去能力的限制。 对于个人博客,AI 提供了不同的思路和视角,使其变得可执行可操作。 在医疗保健领域,为了让 AI 产生真正的改变,应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。例如,预医学生和设计新疗法的科学家都需要经历从基础到专业的学习过程,AI 也应如此,通过逐步训练不同的模型,而非仅依靠大量数据和生成模型来解决问题。
2025-01-11
大学老师最头疼的场景,能够使用到最多的AI场景解决问题
以下是一些大学老师可能会遇到的头疼场景以及能够用 AI 解决的方式: 学习指导方面: 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供一个“口袋里的老师”,理解学生独特需求,回答问题或测试技能。例如像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用。 对于特定学科的学习,如数学,有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决问题;对于历史学习,有 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授。 学生在作业中利用 AI 助手,如 Grammarly、Orchard 和 Lex 帮助克服写作难题,提升写作水平。处理其他形式内容的产品,如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 教学协助方面: 自适应学习,精准回答学生问题,协助教师提供数字资源。 在教育的各个方面,如教学内容、教学场景、教材与教法、教育思想和教育组织形态等,AI 都能发挥作用。 在不同的教育时代,如口传时代、手抄时代、印刷时代、电子媒体时代和数字媒体时代,AI 都能为教育带来新的可能性和改进。 AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等行业也有广泛应用: 医疗保健:医学影像分析辅助诊断疾病、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。
2024-10-07
现阶段ai工具解决问题的方式方法是什么
现阶段 AI 工具解决问题主要有以下方式方法: 1. 生成式 AI 在艺术创作方面,虽存在幻觉或处理请求时间长等问题,但为满足高级用户需求,许多公司预计会添加如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐以提供更高质量服务。 2. AI 工作流:每个工作环节都有自身特点,不能仅依靠一个 AI 工具解决所有问题,而是要为每个环节选择最合适的 AI 工具,通过局部最优解达到全局最优解。AI 能帮助人类迅速写出基础文章,人类在此基础上优化,效率更高。随着大模型进化和提示词能力提升,未来 AI 有望输出更高质量文章。现在学习 AI 工作流是为了提前布局、抢占先机。 3. 在游戏创建领域,第一阶段重点关注工具,生成式人工智能可成为创作者的副驾驶,优化现有 UGC 工作流程,现有平台会添加相关工具,初创公司也会针对其优化工作流程。第二阶段可能会出现从头重新构想创作工作流程的新公司,形成全新创作范式,但具体形式难以预测。
2024-09-27
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
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
我是一个产品经理,我想要绘制ai agent对现有业务流程的提升ppt,有没有一些好的案例
以下是一些关于 AI Agent 对现有业务流程提升的案例,希望对您绘制相关 PPT 有所帮助: 1. 在查询问题方面,如使用 Kimi Chat 时,它会在互联网检索相关内容并总结分析给出结论,这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子,同时 PPT 中还介绍了众多不同领域类型的工具,为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 2. 在任务执行的工作流路径规划方面,Agent 能够自行规划,面向简单或线性流程运行。例如,先识别男孩姿势,再找姿势提取模型、姿势图像模型、图像理解文本模型和语音合成模型来完成流程任务。 3. 在多智能体协作方面,吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让大语言模型扮演不同角色,如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员等,这些 Agent 相互协作共同开发应用或复杂程序。 4. 对于 AI Agent 的基本框架,OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。规划主要包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标,处理复杂任务,并对过去行动进行自我批评和反思,从错误中学习改进未来步骤,提高最终结果质量。 5. 在信息处理方面,近期出现的各类 AI 搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,不断颠覆传统搜索引擎。智能摘要功能能辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 6. 在信息表达方面,现在用自然语言描述一句话就能生成美观可用的图片,降低了不同角色的创作门槛和周期。 7. 对于产品经理的工作流,可使用 AI 进行搞定用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议先摸清自己的日常工作流,再根据工作节点线索找到适合自己的工具。 关于 Agent 的未来,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实,技术迭代会不断向前。同时,在法律法规方面,相关生命周期参与者应实施适当的透明度措施,直接受 AI 系统使用影响的各方应能获取足够信息以维护自身权利,技术标准也可为评估、设计和改进 AI 系统的透明度和可解释性提供指导。
2025-03-24
写提升词的升级办法
以下是关于提升提示词编写能力的办法: 课程推荐: 强烈推荐小七姐的提示词编写提升课。 往期学员评价良好。 课程收获包括提升表达能力、逻辑思维能力的方法论和练习,熟练编写任何想要实现的提示词,学会以商业化和工具化标准交付提示词,熟知提示词工程和行业常识和发展路径,搞懂提示词如何封装成工具,获得自学路径以便课程后继续深度学习。课程完成学习并通过结课考试可获取证书。 课程内容丰富,包含自由学习时间(22 节视频课),以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式进行。具体有提示词基础、元能力、提示词实践、提示词工具化等方面的课程,且 2024 年有多项内容更新。 社群答疑方面,学员有问题随时在学习群提问,老师和助教会详尽答疑,针对复杂问题,小七姐还会录制短视频方便理解。 分步实现: 按照拆分的思想将内容拆得细致,之后再统一编写。 从角色、逻辑层面、内容深度、语言表达等维度分步进行。 提示词编写、测试: 整合提示词相关内容。 展示效果。 总结: 本次主要是从逻辑梳理、内容深化、语言优化三个层面进行润色,而非扩写。 后续会尝试用简短提示词一次性完成润色任务并对比效果。 强调利用润色工具提升写作能力而非替代写作,写作是思维表达和情感流露,是人类独特智慧的体现,不能因 AI 而丧失思考能力和创造力。
2025-03-24
ai如何提升产品经理的工作效率
AI 可以通过以下方式提升产品经理的工作效率: 1. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等。工具如 https://scispace.com 。 2. 编写小脚本:如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 撰写产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 设计和整理调研问卷:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 进行竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化产品逻辑和代码:写完 PRD 后,让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码,既能发现产品逻辑表达问题,也方便 QA 同学测试。 此外,还有以下相关内容: 1. 银海分享了用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手,效果平替 PMAI。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。 2. 有案例表明,产品经理使用 ChatGPT 优化代码可以显著提升效率。如将一段近 1900 行的 SQL 查询代码的执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒,效率提升 520 倍,复杂度降低 6 倍,同时还能保存所有历史数据,报表实现秒开。而且 GPT 还能根据真实业务需求提出与原代码不同的解决思路。
2025-03-10
我有很多产品视频,需要进行混剪,可以怎么通过AI减少工作时间,提升工作效率
以下是一些通过 AI 减少产品视频混剪工作时间、提升工作效率的方法: 1. 利用数字人技术:无需真人模特,只需上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步,动作、姿势定制,提供 1000+多国家数字人模特,覆盖全球 28+种语言,能快速生成产品宣传视频,省去拍摄烦恼。您可以在线体验: 。 2. 产品链接生成视频:输入产品链接,一键生成数字人产品介绍视频。目前产品链接主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等,其他网站来源持续接入中。操作指引为输入产品网站链接——选择数字人角色——点击立即生成。如遇生成失败的问题,可尝试删除链接后缀,点击重新生成。 3. AI 视频高光切片:智能提取视频高光片段,高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材,需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。您可以参考案例示意,如初始视频 。
2025-03-10
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
runway属于什么ai能力类型
Runway 是一家总部位于旧金山的 AI 创业公司推出的产品。 在 AI 能力类型方面: 年初爆火,其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型,能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验,同时也在扩展图片 AI 领域的能力。 11 月 25 日发布新图像生成模型 Frames,专注打造特定美学和视觉氛围,支持细粒度控制“外观、感觉和氛围”,强调“世界构建”,可设计完整的视觉世界,包括场景、氛围、情感等,提供全面的视觉叙事支持。 目前 Runway 支持在网页、iOS 访问,网页端目前支持 125 积分的免费试用额度(可生成约 105 秒视频),iOS 则有 200 多,两端额度貌似并不同步。官方网站:https://runwayml.com/
2025-04-15
runway的能力类型,核心功能
Runway 的能力类型和核心功能包括以下方面: 在 Gen2 模型上推出了较多细节控制能力,并且支持精细数值调节,是当下 AI 视频生成产品中可控性最强的产品。 多笔刷控制局部运动:支持最多 5 个笔刷控制,包括物体运动方向、运动曲线调节。调高 Ambient,笔刷绘制区域物体的运动将和周边环境产生更多关联,并加大运动幅度。 相机控制:支持水平/垂直平移,水平/垂直翻转,镜头缩放/旋转。 Lip Sync Video:支持文本转 TTS 音频、音频文件换音,还有上半年大火的 Lip sync video 对口型能力。 不论是工具栏中不断丰富的音频、视频处理能力,还是 Runway Watch 栏目中的优秀合作案例,都能看出 Runway 一直坚定得在影视制作方向发展。未来若能打通 AI 生成和视频剪辑能力,Runway 未来将对影视制作起到至关重要的作用,成为视频领域必不可少的重要工具。
2025-04-15
你都有什么能力呢?
我作为 AI 知识专家,具备以下能力: 1. 作为提示词专家,能将常规的提示词转化为结构化的提示词,并输出符合预期的回复。了解 LLM 的技术原理和局限性,具有丰富的自然语言处理经验,具备迭代优化能力。 2. 能为您介绍小白参与活动的流程和组队所需的人员类型,如脚本编写、出图、出视频、配音乐、剪辑、统筹等。 3. 为您讲解扣子提供的基础功能,包括提示词(设定 Bot 身份及回复逻辑)、插件(通过 API 连接集成平台和服务)、工作流(规划和实现复杂功能逻辑)、记忆库(保留和理解对话细节,添加外部知识库),并为您提供相关参考链接。
2025-04-14
有哪些针对CoT能力的微调工具
以下是一些针对 CoT 能力的微调工具: 1. Selfconsistency CoT:使用手动设计的 Prompt 生成采样一组不同的推理路径,再通过“多数投票”找到推理步骤中“最一致”的路径,使用这条解码路径驱动原始的贪心解码方式来提示 CoT 性能。 2. MMCoT:侧重使用微调方法嵌入 CoT,通过将语言和图像合并在一个包含推理生成与答案推理的两阶段的框架中,使用微调大模型赋予输入多模态 CoT 的能力。 3. GoTInput 方法:通过对 CoT 生成的思维图进行抽取构建三元组,并使用 GNN 将文本、图像与 CoT 统一,从而生成包含 CoT 信息的最终答案。 4. VCoT:解决了一个输出多模态的问题,通过以生成图片的“标题”以及识别核心关注点作为图像生成的启动过程,通过递归的方式填充图像信息,从而实现输出多模态。 此外,在将 DoT 扩展到预训练的扩散语言模型 Plaid 1B 并在更复杂的推理任务上进行评估时,自回归模型和扩散模型在使用 CoT 或 DoT 进行微调时都显示出显著提高的性能。在微调 Plaid 1B 时,也探索了几种替代方案。 在强化学习驱动的合成数据生成与模型优化流程中,也涉及到 CoT 的相关应用和优化,如初始 CoT 生成、CoT 存储等。
2025-04-12