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给我找一些apple intelligence 的详细解读文章

Answer

以下是为您找到的关于 Apple Intelligence 的详细解读文章：

  1. Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已经被曝光了（译文：https://baoyu.io/translations/apple/apple-intelligence-instructions-macos-15-1-sequoia-beta）。上周推出的 Apple 最新开发者测试版中包含了一些在 WWDC 上宣布的生成式 AI 功能，这些功能将在未来几个月内登陆您的 iPhone、iPad 和 Mac。在 Apple 的计算机上，可以阅读支持这些 Apple Intelligence 功能的模型中的指示，这些指示会作为默认情况下在您对聊天机器人说任何话之前的提示出现。
  2. AIGC Weekly #83，苹果发布了一篇 47 页的论文，详细介绍了他们 AI 系统的全部架构。Apple 为其智能功能开发了两个基础语言模型 - AFM-on-device（约 30 亿参数）和 AFM-server（更大的服务器模型），详细描述了模型架构、训练数据、训练过程、推理优化和评估结果。
  3. 媒体报道：
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已经被曝光了

更多介绍可以参见：[https://theverge.com/2024/8/5/24213861/apple-intelligence-instructions-macos-15-1-sequoia-beta](https://t.co/2JAWRW2yBn)[…](https://t.co/2JAWRW2yBn)译文：[https://baoyu.io/translations/apple/apple-intelligence-instructions-macos-15-1-sequoia-beta](https://t.co/GSsWeICKzr)上周推出的Apple最新开发者测试版中包含了一些在WWDC上宣布的生成式AI功能，这些功能将在未来几个月内登陆你的iPhone、iPad和Mac。然而，在Apple的计算机上，你实际上可以阅读支持这些Apple Intelligence功能的模型中的指示。这些指示会作为默认情况下在你对聊天机器人说任何话之前的提示出现，我们以前在Microsoft Bing和DALL-E等AI工具中也见过它们被揭示出来。现在，macOS 15.1 beta subreddit的一名成员发布了他们发现包含这些后台提示的文件。你不能更改任何文件，但它们确实初步揭示了这些功能的工作原理。在上面的例子中，一个“有用的邮件助理”AI机器人正在被告知如何根据邮件内容提出一系列问题。这可能是Apple的Smart Reply功能的一部分，该功能可以继续为你建议可能的回复。

AIGC Weekly #83

苹果发布了一篇47页的论文。详细介绍了他们AI系统的全部架构。相当的坦诚了。Apple为其智能功能开发的两个基础语言模型- AFM-on-device（约30亿参数）和AFM-server（更大的服务器模型）。详细描述了模型架构、训练数据、训练过程、推理优化和评估结果。这对于了解下一代设备端机器学习技术的发展方向非常有帮助。期待后续会有更多相关信息发布。这里有[VB的详细总结和翻译](https://x.com/op7418/status/1818220057354465281)。

苹果WWDC开发者大会-Apple Intelligence

媒体报道：赛博禅心：《[Apple：属于每个人的](https://mp.weixin.qq.com/s/g29tNX4PSbuOmAcV3aHexQ)[](https://mp.weixin.qq.com/s/g29tNX4PSbuOmAcV3aHexQ)[AI，在这里](https://mp.weixin.qq.com/s/g29tNX4PSbuOmAcV3aHexQ)》全面的更新介绍有新：《[Apple Intelligence正式发布！Siri进入新时代；ChatGPT接入苹果各个平台](https://mp.weixin.qq.com/s/LSXLpH_LHPr8Hv-7RukY4A)》四木相对论：《[Apple Intelligence：苹果终于打响大模型时代第一枪](https://mp.weixin.qq.com/s/asE6utuTZ8kCbUw8wbkllg)》甲子光年：《[苹果重新定义AI：AI=Apple Intelligence](https://mp.weixin.qq.com/s/S7bHAA7RleNKbGQOcWipPw)》新硅：《[看完苹果的AI功能，我觉得它在逼我买最新款iPhone](https://mp.weixin.qq.com/s/C6XN3Xub3b4L_c5FLRMfpA)》卡兹克：《[今年苹果的WWDC大会只有一件事- AI、AI、还是AI](https://mp.weixin.qq.com/s/oXFwaebWvzdpsZZaDpfAKw)》

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已经通过美区AppleID账号下载了ChatGPT，但是登录的时候，无法登录，如何解决？
如果您已通过美区 Apple ID 账号下载了 ChatGPT 但无法登录，可参考以下解决方法： 1. 美区 Apple ID 注册： 电脑上打开 Apple ID 的注册页面：https://appleid.apple.com/ac 。 填写验证码后点继续。 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 接着验证手机号码。 验证完后会出现页面，此时美区 ID 已注册好但未激活，切换到手机操作。 打开 App Store，点击右上角人形头像。 拉到最底下，点击退出登录，先退出国内的 ID。 之后再点击右上角人形头像。 选择否，手动输入美区 ID。 接着会收到短信进行双重验证。 随便找个软件下载，弹出提示，点击“检查”进行激活。 点击同意，进入下一页填写美国地址。 若付款方式中没有“无”或“none”选项，输入街道地址和电话。 至此，通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册美区 ID，可用于下载如小火箭、ChatGPT、Discord、X、TikTok 等软件。 2. 下载 ChatGPT：中国区正常下载不了，需切换到美区下载。美区 Apple ID 注册教程参考知乎链接： 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 结果，下载安装，注意别下错。 3. 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App： 打开支付，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选 折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买，建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。 完成上述步骤后，即可开始使用 ChatGPT 4o： 1. 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机?”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。
2024-12-12
apple Mac 有360AI 浏览器的下载吗？
360AI 浏览器功能强大，安全高效且好看好用。它不只是搜索，而是对标 Arc 的 AI 原生浏览器。您可以在官网 ai.se.360.cn 进行下载。我们可以让 360AI 搜索来总结其功能，搜索“360AI 浏览器的功能拆解”，能看到 AI 通过搜索多篇资讯给出详细回答，包含追问、相关内容、延伸阅读、参考资料等部分，右侧还有相关图片和视频资料，下方还有思维导图。希望 360 的 AI 越来越强，国产 AI 越来越繁荣。所以，抛弃成见，尝试下载一个 360AI 浏览器吧。 需要注意的是，目前不太清楚 360AI 浏览器是否有适用于苹果 Mac 系统的版本，您可以前往官网查看确认。
2024-08-25
1. laptop 2. artificial intelligence 3. generative 4. log in 5. AI-driven 6. bluetooth headset 7. video call 8. platform Write some interesting sentences with these words
以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子： 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑，如戴尔 Precision 移动工作站，通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音，登录到专门的 AI 驱动平台，与远方的朋友进行视频通话，探讨生成式人工智能的奇妙之处，感觉真是太棒了！ 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上，我利用预装的深度学习框架，如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN，进行着生成式模型的训练，同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机，享受着不受干扰的创作过程，然后登录到特定的平台分享我的成果，这一切都由 AI 驱动，借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本，拥有出色的散热和续航，让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机，登录 AI 平台，与团队进行视频通话，共同推动项目前进，这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。
2025-01-20
AI 制作 business intelligence reporting 培训 PPT
以下是使用 AI 制作 business intelligence reporting 培训 PPT 的主要思路： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 本次将以高效利用 AI 生成 PPT 的实际培训场景作为案例，并结合上述思路来完成此次 PPT 的制作。 如果您是第一次使用 AI，对原理比较好奇，或者对提示词不是很熟悉，推荐阅读以下两篇文章：
2024-10-07
如果面试AI产品经理岗位，我的简历应该如何介绍对应的AI项目？目前我在做的是一个AI深度解读的功能，用户通过报告页面进行深度解读，进入后触发AI与用户的沟通，根据沟通信息，将用户的一些情况写在病历信息中，最终发给医生
以下是为您提供的一些参考，帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目： 在您所做的 AI 深度解读功能项目中，可以从以下几个方面进行介绍： 项目背景：阐述开展该项目的原因和目标，例如为了提升医疗服务的效率和准确性，满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责：详细说明您在项目中的具体职责，如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现：描述项目中所运用的关键技术，如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化：提及为提升用户体验所采取的措施，比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益：展示项目取得的成果，如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外，您还可以参考以下其他相关人员的项目经验： 秦超作为 AI 2C 项目负责人，在产品落地服务方面具有丰富的经验，包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域，将宠物与 AI 结合，具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理，在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过多种 AI 创作工具，并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理，熟悉 prompt，部署过多种绘图项目，使用过多款 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助，祝您面试成功！
2025-04-01
deepseek怎么解读论文
以下是关于 deepseek 论文解读的相关内容： 直播视频回放：可获取相关视频。 相关论文下载： 技巧分享：包括万能提示词的使用技巧。 社区动态： 《》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”（NSA），一种高效的超长上下文方案，兼顾训练和推理阶段，显著提升模型性能。 《》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流，通过全自动化流程实现从文案创作到短视频生成的高效操作。 历史更新： 《》对照解读了春节前的 DeepSeek 相关模型的技术报告。 《》介绍了 DeepSeek 官方下场推荐的部署 DeepSeekR1 的设置。 《》介绍了火山方舟大模型服务平台上线 DeepSeek 系列模型及相关活动。
2025-03-28
大神解读大模型底层
大模型的底层原理主要包括以下几个方面： 1. 生成式：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，从给定的提示词“how”开始，通过计算推理依次输出“are”“you”等，直到计算出下一个词是“”时结束输出。 2. 预训练：大模型“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的，这个预先学习并把对知识的理解存储记忆在“脑袋”里的过程称为预训练。以 GPT3 为例，训练它使用了约 4990 亿 token 的数据集，相当于 86 万本《西游记》。预训练需要花费大量时间和算力资源，且在没有外部帮助的情况下，大模型所知道的知识信息是不完备和滞后的。 3. 转换器模型（Transformer）：Transformer 是一种处理文本内容的经典模型架构，虽然其具体细节不清楚不影响使用大模型，但感兴趣的可以通过相关链接进一步了解。 4. 参数规模：依靠概率计算逐字接龙的方法看似难以生成高质量回答，但随着参数规模的增加，如从 GPT1 的 1.5 亿到 GPT3.5 的 1750 亿，实现了量变到质变的突破，“涌现”出惊人的“智能”。这种“涌现”现象在人类的进化和个体学习成长历程中也存在。
2025-03-24
1. 利用AI完成技术论文的学习阅读； 2. 结合相关知识体系解读论文，并制作成学习分享PPT。
以下是关于利用 AI 完成技术论文的学习阅读，并结合相关知识体系解读论文制作学习分享 PPT 的一些建议： 在技术论文学习阅读方面： 可以借助 AI 工具，如 Claude 和 Gamma.app。Claude 能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息。 对于复杂推理，可以利用思维链，谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可在问题后加“请你分步骤思考”。 检索增强生成（RAG）能将外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 程序辅助语言模型（PAL）在 2022 年的论文中被提出，对于语言模型的计算问题，可借助其他工具如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct 框架于 2022 年在《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文中提出，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 在制作学习分享 PPT 方面： 可以先对论文进行深入理解，提取关键信息，包括摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望等。 利用 AI 工具获取相关理论的简单介绍。 了解并使用合适的 PPT 制作工具，如 Gamma.app。 需要注意的是，小白直接看技术论文有难度，需要一定的知识储备。同时，Transformer 是仿生算法的阶段性实现，未来 10 年、20 年可能不再被使用。
2025-03-24
ManusAI核心技术解读
Manus AI 的核心技术包括以下几个方面： 1. 代理功能：能够自动完成任务并交付完整结果。最终交付的结果形式多样，如文档、交互网页、播客、视频、图表等，使用户能更直观地获取信息。 2. 充分利用 AI 能力：不仅进行推理和任务规划，还结合代码能力生成最终结果。 3. 云端自动运行：AI 在云端电脑上完成包括数据收集、内容撰写、代码生成等任务。其体验特点是任务运行时间较长，但最终交付的结果超出预期。 您可以通过以下链接获取更多详细信息： 体验报告：
2025-03-22
大模型下文档投喂后，大模型是如何解读文档提取出答案？
大模型在文档投喂后解读文档并提取答案的过程通常包括以下步骤： 1. 问题解析阶段：接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，以确保问题向量能有效用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段，并抽取相关信息传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段：接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。 在这个过程中还包括以下信息处理步骤： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中可能存在的重复信息，以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建一个结构化的知识框架，使信息在语义上更加连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成一个统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时，合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 6. 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最终，全新的上下文被一起传递给大语言模型。由于这个上下文包括了检索到的信息，大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过 LLM 的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。 相关概念： LLM：Large language model 的缩写，即大语言模型。 Prompt：中文译作提示词，是输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 Token：大模型语言体系中的最小单元，不同厂商的大模型对中文文本的切分方法不同，通常 1Token≈12 个汉字，大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制通常以 token 为单位计量。 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息，上下文长度和上下文窗口都会影响大模型回答的质量。
2025-01-23
有关 ai agent 的科普文章
以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。
2025-04-15
AI通识科普文章
以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容： 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白： 现有常见 AI 工具小白扫盲：（1 小时 32 分开始）。 AI 常见名词、缩写解释： 。 新手学习 AI 的步骤： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 入门经典必读：作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长，对于初学者来说跟上新发布的内容很难，因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称为“AI 典藏”，包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。
2025-04-14
自媒体文章创作提示词教学
以下是关于自媒体文章创作提示词教学的相关内容： 一、宝玉日报中的提示词教学 1. 提示词四要素包括指令、上下文、输出格式、角色。明确表达需求，学会结构化 Prompt，能让 AI 效果立竿见影。 2. 相关链接： 二、工具教程：清影中的提示词优化原则 1. 强调关键信息：在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容：尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果：在提示词中写明不需要的效果，保障视频生成质量。 写提示词的步骤： 1. 明确场景中的人物和冲突，这是推动场景发展的关键因素。 2. 对场景进行详细描述，包括地点、人物形象、任务动作等细节，使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围。 3. 加强镜头语言，常用的镜头运动包括推、拉、摇、移、升、降等，每种镜头运动都有其特定作用和效果。 三、关于律师如何写好提示词用好 AI 1. 第一部分：说清楚本文要解决的问题、问题的背景以及可能导致的损失。 2. 第二部分：以案例引入，案例需改写自【基础材料】的【类案参考】部分，包括案号、案件事实经过、法院裁判结果、关键依据等与文章有关的要点。 3. 第三部分：对案例进行进一步分析，写明需要注意的关键点，分析可改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分，这部分不要给建议。 4. 第四部分：给出具体的操作建议，分为事前应注意事项、事中需要注意留存的证据、事后可以采取的补救措施三个部分，每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 5. 第五部分：结语及对于本文作者的宣传。 文章结构要点： 1. 定义身份（边界），整体流程和所需资源描述。 2. 对所需资源及如何使用进行描述。 3. 对最终输出的结果进行描述。 注意事项： 1. 所有结论均应有相对应的案例基础，不能违反法律规定，不能编造。 2. 文字需要简练精准，有足够的信息密度，给出的建议必需具体细致且易于操作。
2025-04-12
文章AI度检测
文章原创度检测通常包括以下两大步骤： 1. 从互联网或文章库中定位相似内容： 将文章细分为小句或段落，便于逐个对照。 从每个细分内容中提炼关键词或词组，在网络或专业数据库中搜寻可能的相似内容。 2. 评估文章与搜索出的内容的相似程度评估原创度。 此外，文中还提到了一种将文章手搓成 Token 炸弹的有趣玩法，包括编码和解码的方法。例如，在特定网站进行操作，将按钮切换到“Decode”可解码，切换到“Encode”可编码，输入隐藏信息并选择表情或字母，然后复制生成的内容。由于 Unicode 的特性，隐藏信息跨平台时不会被格式化，但在微信发送时有 1.5 万个 token 左右的极限值，超过则无法发送。在爬虫和不同系统中也有不同的表现，如在 Windows 系统导出 txt 文件会出现乱码，而在 Mac 系统打开则基本正常。这种 Token 炸弹玩法还可以用于躲避信息审核员、传输信息或当作数字水印。
2025-04-12
文章配图的智能体或者软件
以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容： 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到，智能时代，智能应用会从有形界面消失，变成无所不在的助理或智能体，辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10：智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR：AI 智能体平台对决：腾讯元器与字节扣子的创新之路》中，个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况，但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧，让人一看就有继续看下去的动力那种，需要一张公众号封面和一张配图”，得到了相应结果。同样的提示词，元器某应用也有生成。此外，文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。
2025-04-11
文章风格提取
以下是关于文章风格提取的相关内容： 该提示词用于抽取不同风格文章的核心要素，抽取到的字段可作为 prompt，结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为：拷贝文章风格提取提示词，输入给任意大模型，随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》文风、李娟《我的阿勒泰》文风、许倬云《说中国》文风、鲁迅《狂人日记》文风、王小波《万寿寺》文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 使用 DeepSeek V3 进行实验时，智能体地址为 https://www.coze.cn/s/VM9pUn9HdmA/ 。初级使用方法是输入公众号文章标题或内容，智能体会自动提取相关信息，默认风格是“炫彩”。高级使用方法需按照要求输入几个要素，如标题、副标题、分享封面、标签、风格等。
2025-04-11