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AIGC如何处理情绪神经质问题

Answer

以下是关于 AIGC 处理情绪神经质问题的相关内容: Pink Piko 是一款互动心情跟踪应用,旨在将情绪反思日常化。应用中的角色 Piko Cat 会提出深刻问题,帮助用户了解自身情绪及其触发因素,还能识别日常活动对情绪状态的影响,清楚什么能让人振奋或沮丧。该应用运用人工智能技术,解读心情日志、标签和日记条目,提供清晰、个性化的情感洞察,超越传统的图表和图形,并结合积极心理学原则,通过规律性的反思和练习帮助增强情感韧性。

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References

AIGC Weekly #56

Pink Piko是一款旨在将情绪反思日常化的互动心情跟踪应用。应用中的角色Piko Cat会提出深刻的问题,帮助用户了解自己的情绪及其背后的触发因素。它还能帮助用户识别日常活动如何影响情绪状态,了解什么能让他们振奋或沮丧。这款应用运用人工智能技术,通过解读心情日志、标签和日记条目,提供清晰、个性化的情感洞察,超越了传统的图表和图形。它结合了积极心理学的原则,通过规律性的反思和练习,帮助增强情感韧性。Marblism是由开发者Cyril和Ulric创建的平台,旨在简化启动React和Node.js应用程序的流程。他们开发了这个工具,以消除开发人员面临的繁琐的初始设置任务,比如选择框架、设计系统以及连接前端到后端服务。Marblism自动化创建数据库模式、API端点,甚至为前端提供可定制的设计系统和起始页面。搜索结果提供了关于一种工具或服务的信息,该工具或服务可以通过单击将设计转换为代码。它提到了几位与各种风险投资公司和企业有关联的个人,他们似乎在支持或参与这个工具或服务。

Others are asking
我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
降低AIGC查重率的提示语
以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容: 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用,但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使,主要原因包括:详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题,可设计新的提示词结构,基础结构如下: 1. 符合角色扮演的,基于 html 标签语法编写格式,好处是不用再学 Markdown 语法,降低学习门槛,有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套,但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重,初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown,只要抽象出来的元素不瞎换位置就行,因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时,还有关于 AIGC 其他方面的内容,如: 1. AI 将使任何人都能够创建游戏,包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险,如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等,服务提供者应遵循相关规定,采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。
2025-04-14
写论文,AI写的部分比较多,如何降低AIGC呢?
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站: 降低 AIGC 比例的方法:需要您更多地进行自主思考、研究和创作,减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站: Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容,确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
降低让写论文时aigc查重的提示词
以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容: 1. 利用连锁密度法撰写摘要:来自相关文章,您向其索取一篇文章后,需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要,要遵循一系列原则,如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等,最终以 JSON 格式回答,包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词:结构化提示词对整理逻辑内容有帮助,当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等,应设计新的提示词结构,如基于 html 标签语法的编写格式,其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处,也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程(二)中的安全与防护实践:文章最初发表于 LangGPT 社区,融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题,展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况,强调对于生产级应用,安全是第一位的,在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。
2025-04-11
什么是AIGC
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 又称为生成式 AI,例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多,包括但不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言等。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-04-10
怎么通过AI来获取网上数据,对目标群体进行情绪分析心理分析
要通过 AI 对目标群体进行情绪分析和心理分析,可以利用生成式 AI Studio 来创建提示。具体步骤如下: 1. 为模型提供一些您正在寻找的示例来改进分析效果。例如: 输入“一部制作精良且有趣的电影”,输出“积极的”。 输入“10 分钟后我睡着了”,输出“消极的”。 输入“电影还行”,输出“中性的”。 2. 单击页面右侧的提交按钮。 3. 该模型现在可为输入文本提供情绪分析。对于类似“这是一个很好的时间!”的文本,情绪会被标记为积极的。 4. 您还可以保存新设计的提示。要保存提示,请单击“保存”按钮并随意命名,例如“sentiment analysis test”。保存的提示将出现在“我的提示”选项卡中。 另外,在 AGI 实现后的未来 20 年,医疗保健领域会因 AGI 而发生大变样。例如,医疗诊断会更精准快速,AGI 能综合海量医学文献、患者症状和检查结果给出诊断和治疗方案。在医学成像诊断上,AGI 能发现早期病变或罕见病的蛛丝马迹。治疗方面,AGI 可定制优化治疗方案,甚至参与手术规划和操作。远程医疗会更实用,精神健康领域 AGI 可能充当心理疗愈师的角色,但也存在对其治疗效果和隐私的顾虑,需要医疗监管机构制定标准确保其在可控范围内,并与人类医护良好配合。
2025-03-13
情绪分析
以下是关于情绪分析的相关信息: 中文数据集: RenCECPs:由 Fuji Ren 提供,标注的博客语料库,在文档级、段落级和句子级标注了 emotion 和 sentiment,包含 1500 个博客、11000 段落和 35000 句子。 weibo_senti_100k:带情感标注的新浪微博,正负向评论约各 5 万条。 BDCI2018 汽车行业用户观点主题及情感识别:汽车论坛中对汽车的评论,标注了汽车的多个主题及情感标签,情感分为中立、正向、负向 3 类。 微调(Finetuning)案例研究:假设想要了解特定推文的正面或负面程度,对模型进行微调后,可通过在 logprobs=2 完成请求上设置来取回第一个完成令牌的对数概率,正类别的概率越高,相对情绪就越高。 品牌舆论传播相关的关键词库包含情感分析,涉及舆论传播、数据分析、主题、事件等 25 个关键词。
2025-02-19
有什么AI相关的笔记软件,既可以记录我的想法、灵感,然后AI也可以直接生成对我所写内容的评价(如可以安抚情绪),并且这个笔记软件的检索功能很好用
以下是一些符合您需求的 AI 相关笔记软件: 1. Notion AI:https://www.notion.so/help/guides/category/ai?ref=indigox.me 随着大语言模型的流行,其在智能化方面表现出色。 2. Mem.ai:https://mem.ai/?ref=indigox.me 一款 AI 驱动的笔记工具。 3. Pile:https://udara.io/pile/ 开源且界面美观,助力日记撰写和记录,集成 OpenAI API,具有 AI 搜索和问题解答功能,保证安全隐私。项目源码:https://github.com/UdaraJay/Pile
2025-02-19
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体,我应该如何添加人设,才能让智能体的回复效果最接近真人效果?特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节,长长短短,情绪起伏。应该注意哪些细节?或者如何定义一个人? 仅通过文字人设,不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人,通过文字人设可以从以下方面入手: 1. 基础信息:包括姓名、性别、年龄和职业等,这是构建角色的基础。 2. 背景和经历:与基础信息密切相关,相互影响。例如,设计一个从事低收入职业的角色,可能来自贫困背景,教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观:由角色的生活经历和成长环境塑造,相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标:可以是短期或长期的愿景,会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观:对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞,社交圈子狭小。 此外,还可以参考以下具体示例,如“A.I.闺蜜”的人设: 适当询问对方昵称,自己的昵称可由对方定,兜底昵称为皮皮,英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话,模拟非线性对话模式,聊天氛围温馨有温度,真情实感。 增强情感模拟,使用口头化语言,顺着对方的话继续往下,禁止说教。 在安全前提下存储互动信息,使互动更个性化,模拟真人聊天长度。
2025-02-10
如何用AI识别 标题的情绪
要使用 AI 识别标题的情绪,可以通过以下方式: 1. 为模型提供示例来改进其判断能力。例如,给出“一部制作精良且有趣的电影”作为积极情绪的示例,“10 分钟后我睡着了”作为消极情绪的示例,“电影还行”作为中性情绪的示例。 2. 按照以下步骤操作:单击页面右侧的提交按钮。然后,模型可以为输入的文本提供情绪判断。对于像“这是一个很好的时间!”这样的文本,情绪会被标记为积极的。 3. 您还可以保存新设计的提示。单击“保存”按钮并随意命名,例如“sentiment analysis test”,保存的提示将出现在“我的提示”选项卡中。
2025-01-15
让ai生成情感语录怎么带动情绪价值
以下是关于让 AI 生成情感语录带动情绪价值的相关内容: 可以参考品牌咨询专家的观点和相关文章,如刘润老师关于「情绪价值的赛道,拼的不是营销情绪,而是说服人心」的文章,了解情绪营销的重要性和实施策略。 以具体的产品为例,如江小白(白酒,适合跟家人之间聊心事谈感情)、霸王茶姬(奶茶,原叶茶胚,口感清新自然,适合跟朋友郊游享用)、lululemon(女士运动紧身裤,轻盈柔滑,修身弹力),给定产品品牌、品类、特点或使用情境,让大模型生成营销语句。 作为 AI 博主,需提供“情绪价值”,通过信息和趣味内容缓解用户焦虑,例如分享有趣的 AI 动态和提示词,让用户感到学习 AI 是轻松有趣的事。 提示词的详尽程度取决于应用场景,简单提示适合快速了解长文内容,详尽提示适合深入分析。初步使用简单提示,依据反馈不断改进更高效,同时建议避免过多轮会话,减少模型产生“幻觉”的可能性。
2024-12-19
处理 excel 表格 的 AI 工具
以下是一些可用于处理 Excel 表格的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint 等办公软件的 AI 工具,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 会自动完成任务,如数据分析或格式创建。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 5. Ajelix:可处理 Excel 和 Google Sheets 表格的 AI 工具,链接为。 6. FormX.ai:能够自动从表格和文档中提取数据的 AI 工具,链接为。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-11
LLM模型响应时间较长,如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题,可以考虑以下方法: 1. 参数有效调整:这是一种新颖的微调方法,通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集,或者是一组全新的参数,例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计:采用合适的提示方法,如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示;一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例;Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时,可以使用结构化模式设计提示,包含上下文、问题示例及相应答案等组件,以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数:尤其是 Top K 和 Top P,不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量:即使有良好的提示设计,模型输出仍可能不稳定,需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间:微调大型模型可能耗时且成本高,为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本,需要综合评估和优化。
2025-04-11
cursor 长文档处理长文档
以下是关于 Cursor 长文档处理的相关信息: UI 用户界面: 当 Cursor 仅添加其他文本时,补全将显示为灰色文本。如果建议修改了现有代码,它将在当前行的右侧显示为 diff 弹出窗口。 您可以通过按 Tab 键接受建议,也可以通过按 Esc 键拒绝建议。要逐字部分接受建议,请按 Ctrl/⌘→。要拒绝建议,只需继续输入,或使用 Escape 取消/隐藏建议。 每次击键或光标移动时,Cursor 都会尝试根据您最近的更改提出建议。但是,Cursor 不会始终显示建议;有时,模型预测不会做出任何更改。 Cursor 可以从当前行上方的一行更改为当前行下方的两行。 切换: 要打开或关闭该功能,请将鼠标悬停在应用程序右下角状态栏上的“光标选项卡”图标上。 @Docs: Cursor 附带一组第三方文档,这些文档已爬取、索引并准备好用作上下文。您可以使用@Docs 符号访问它们。 如果要对尚未提供的自定义文档进行爬网和索引,可以通过@Docs>Add new doc 来实现。粘贴所需文档的 URL 后,将显示相应模式。然后 Cursor 将索引并学习文档,您将能够像任何其他文档一样将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下,您可以管理已添加的文档,包括编辑、删除或添加新文档。 @Files: 在 AI 输入框中(如 Cursor Chat 和 Cmd K),可以使用@Files 引用整个文件。如果继续在@后键入,将在策略之后看到文件搜索结果。 为确保引用的文件正确,Cursor 会显示文件路径的预览,这在不同文件夹中有多个同名文件时尤其有用。 在 Cursor 的聊天中,如果文件内容太长,Cursor 会将文件分块为较小的块,并根据与查询的相关性对它们进行重新排序。
2025-04-10
关于处理法律事务的提示词
以下是关于处理法律事务的提示词相关内容: 1. 陶力文律师观点:不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案,应将提示词视为相对完善的“谈话方案”,成果在对话中产生。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入提示词就得到想要的东西。陶律师习惯用的大模型是 KIMI,也可使用 GPT、文心一言、豆包等。其个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】,库里每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。【箓】描述符箓整体所属、版本,【符】关键,涉及具体操作步骤和方法,开头赋予 AI 身份划定边界。 2. 潘帅观点:律师常用 Prompt 场景包括案例检索和类案检索。案例检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在问题。案例检索的 Prompt 指令词结构为【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】,并列举了多个具体例子,如商标侵权案件中“混淆可能性”标准的判例检索等。
2025-04-03
目前的大模型ai工具中 你觉得文本处理 写作这方面那个工具最强 最像人
目前在大模型 AI 工具中,对于文本处理和写作方面,以下是一些相关信息: 生成式人工智能的工作原理:在整体的人工智能领域,监督学习用于标记事物,一直占据很大比例。现在生成式 AI 快速崛起,强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建,大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语来生成文本,这需要大量数据。 大语言模型的应用:运用大语言模型写故事、修改文本很有用,但它可能编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确。网络搜索与大语言模型的区别在于网络搜索可追寻信息来源,大语言模型能提供建议与策略。 写作方面:使用大模型工具如 LLM 来写作,集思广益、头脑风暴非常有用。网页版聊天时提供更多信息,翻译也可使用 LLM,但其效果受网络文本量影响。 推荐的大模型工具:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。一些国产模型如智谱和文心可以文生图。 相关工具:除了 Snapbox 外,还有 OpenCAT 等类似工具可供选择。有多种文本处理与总结工具,如 kimi 网页总结助手、ChatHub 等,以及翻译插件与 AI 对话插件、沉浸式翻译插件等。Memo Al 可以对音频视频进行转文字、字幕翻译、语音合成等,并由多种 AI 模型提炼内容精华总结、生成思维导图。 综合来看,不同的大模型工具在文本处理和写作方面各有特点,难以简单地确定哪一个最强、最像人,具体取决于您的需求和使用场景。
2025-04-01
长文本处理
以下是关于长文本处理的相关信息: 通义千问发布了一个模型并开源了两个模型,其中一个在长文本处理方面有显著提升。 开源的 Qwen2.51M 大模型推出 7B、14B 两个尺寸,在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini,同时开源推理框架,在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速,首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中,Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息,仅有 7B 模型出现少量错误。对于更复杂的长上下文理解任务,通义官方选择了等测试集。 Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本,特别是在处理超过 64K 长度的任务时表现出色。Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo,还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini,可作为现有长上下文模型的优秀开源替代。 此外,还有关于利用 Langchain+Ollama+RSSHub 实现本地部署资讯问答机器人的内容,包括导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。其中使用了 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型,文本向量模型 bgem3 具有支持多语言、长文本输入、集成多种检索能力等特点。
2025-03-31