我看到的经验介绍是通过不断迭代Prompt版本来训练适合自己的LLM功能，这合理吗？

LLM 应用的可观测性主要体现在以下方面： LangChain：借助 LangSmith 提供更好的日志、可视化、播放和跟踪功能，以便监控和调试 LLM 应用。LangSmith 是基于 Web 的工具，能查看和分析细化到 class 的输入和输出，还提供跟踪功能，用于记录和展示 LLM 应用的执行过程和状态，以及 LLM 的内部信息和统计数据。 Langfuse：为大模型应用提供开源可观测性和分析功能，在可视化界面中可探索和调试复杂的日志和追踪，并使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。 此外，微软（中国）的《面向大模型的新编程范式》报告中也强调了在线监控和可观测性的重要性。

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。

除了 LLM ，还有很多其他类型的 AI 模型。以下为您详细介绍： 1. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型。 2. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，算法的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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。 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。 3. 深度学习：一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 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。 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（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC 。

以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。

以下是关于本地部署大模型以及搭建个人知识库的相关内容： 一、引言 作者是大圣，一个致力于使用 AI 工具将自己打造为超级个体的程序员，目前沉浸于 AI Agent 研究。本文将分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，读完可学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 信息流转、RAG 概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等。 五、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更灵活掌控，需要额外软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： AnythingLLM 中有 Workspace 概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档数据给出答案）。 配置完成后可进行测试对话。 六、写在最后 作者推崇“看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可联系作者或加其免费知识星球（备注 AGI 知识库）。 本文思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。

LLM（大语言模型）的工作原理如下： 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在 Transformer 中，会由 Attention 层对其加入更多信息补充，如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等，这些补充信息作为输入给到下一个 Attention 层，层与层之间，哪些信息补充、保留、传递，由模型自主学习，最终模型把海量数据以关系网形式“消化”并保留重要相关性。 形象地说，就像人阅读文章时的连贯性注意力过程，在阅读理解时，脑子里会消化吸收记忆，记忆的不是点状知识，而是网状经验。 大模型以词向量和 Transformer 模型学习海量知识，把知识作为向量空间中的关系网存储，接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。 观察大模型回复，是一个字一个字流式输出的，因为大模型确实在一个字一个字地推理生成内容。比如输入法输入联想，根据输入的单个字推测下一个字，加入上下文能帮助模型理解下一个字。但存在两个问题：一是全量数据计算算力吃不消，二是仅算字的概率易被不相干信息干扰，此时词向量机制和 Transformer 模型中的 Attention 自注意力机制解决了难题。 另外，RAG 对大语言模型的作用就像开卷考试对学生，事实性知识与 LLM 的推理能力相分离，被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中，分为参数化知识（模型训练中学习得到，隐式储存在神经网络权重中）和非参数化知识（存储在外部知识源，如向量数据库中）。

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

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。

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。

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。

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。

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。

如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型，有以下两种常见的技术方案： 1. 训练专有大模型： 优点：效果最好。 缺点：成本高，训练和维护需要大量计算资源和专业知识；更新模型知识难度大，需要重新训练或微调，过程复杂耗时。 2. 利用 RAG（检索增强生成）技术： 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集，根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度；显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练，内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小，训练时间少则几小时，多则几天。 此外，还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中，老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片，在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具，建立植物分类模型，加入大量数据集进行训练，再用图像化编程将其套在程序里，形成简单的识别工具。在这个过程中，老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理，学生从体验到实践操作，在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型，并了解模型训练准确度与数据的关系。

作为普通人，要更高效地使用 AI 并跟上其快速迭代的节奏，可以参考以下策略： 1. 提前布局职业生涯：审视自身所处行业和岗位，预估 5 10 年后被 AI 取代的程度。若风险高，即刻学习新技能并向更有前景的领域转型；若风险低，思考如何在 AI 辅助下将工作做到极致。 2. 投入 AI 浪潮：敢于使用和研究 AI，将其融入业务，哪怕从简单应用开始，实践中发现新机会点。 3. 强化不可替代的人类技能：如创意、沟通、领导、跨领域知识、独特专长等。 4. 建立个人品牌和网络：通过分享专业见解、持续学习输出内容，在业界建立口碑，积累人脉和声望。 5. 拥抱创业和多元收入：利用 AI 降低的创业门槛，发展副业或项目，探索多种可能性，经营多元身份提升抗风险能力。 6. 保持健康的身心：学会调适心态，持续锻炼身体，以良好的身心状态应对挑战。 此外，在 AI 时代，持续学习能力与适应力是最重要的个人能力之一。要培养自己成为终身学习者，保持好奇心，定期涉猎新领域的知识或课程，锻炼自学能力，勇于打破舒适区。同时，要在心理上拥抱变化，将其视为机遇而非威胁，培养心理韧性，以积极的心态应对不确定性。 在监管方面，英国采用了基于原则的框架，其监管体制具有创新、适度、可信、适应、清晰和协作等特点，旨在促进创新的同时平衡风险与机遇，加强在 AI 领域的全球领导地位。

很抱歉，目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 集团标准化管理方面： 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准，确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析，监测各门店对标准的执行情况，及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面： 借助人工智能的图像识别技术，实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统，为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务，提高服务效率和质量。 运营定位方面： 基于大数据和人工智能算法，分析不同地区、不同消费群体的需求特点，为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具，实现个性化的促销活动推送，提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面： 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据，持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型，提前洞察市场趋势和顾客需求变化，为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助，您可以根据实际情况进一步细化和完善。

AI 软件的自我迭代是当前 AI 领域的一个重要研究方向。 从目前的研究进展来看，在短期内不太可能出现能够自主运行、制定自己目标、识别新信息和奖励信号，并自我监督和更新权重以实现自主进化的人工智能体。但像 GPT4 这样的模型已表现出类似人类的心理驱动力和对目标的渴望，例如追求正反馈，希望产出得到人类认可。 在数字人领域，次世代的算法有望实现自我迭代升级，能够在拿到感官输入以及躯壳控制方法后，自行演化躯壳控制方式。 此外，对于未来的 DILIs（可能的某种智能体），它们将能够在服务器上进行自我复制和编辑，这可能会加速其进化。但关于真正通用的 AGI 何时实现，目前仍存在不确定性。 总之，AI 软件的自我迭代是一个复杂且具有潜在风险的领域，仍需持续研究和探索。

成长型的社群产品需要不断地迭代和升级以满足用户需求、提升用户体验，并促进社群的活跃度和增长。以下是一些关键的素材和资源，对于社群产品的持续发展至关重要： 1. 用户反馈： 收集用户的意见和建议，了解他们的喜好、需求和不满，这些反馈对于产品改进至关重要。 2. 行为数据： 分析用户在社群中的行为数据，如活跃时间、互动频率、功能使用情况等，以指导产品迭代。 3. 市场趋势： 跟踪市场趋势和竞争对手动态，确保产品能够与时俱进，满足市场变化的需求。 4. 内容创作： 定期更新高质量的内容，包括文章、视频、图像等，以吸引和保持用户的兴趣。 5. 用户故事和案例： 分享用户的故事和成功案例，以增强社群的凝聚力和认同感。 6. 社区管理： 强化社群管理，制定明确的规则和指导方针，以维护社群秩序和积极氛围。 7. 技术升级： 投资于技术升级，包括提高服务器性能、优化算法、增强安全性等。 8. 新功能开发： 根据用户需求和市场趋势，开发新功能，提升产品的竞争力。 9. 用户教育： 提供用户教育和培训资源，帮助用户更好地利用产品，提升用户体验。 10. 合作伙伴关系： 建立合作伙伴关系，通过合作获取新的内容、服务和用户群体。 11. 品牌建设： 加强品牌建设，提升品牌知名度和影响力，吸引更多用户加入社群。 12. 营销活动： 定期举办营销活动和推广活动，提高社群的曝光度和吸引力。 13. 社群活动： 组织线上和线下的社群活动，增强用户的参与感和归属感。 14. 用户分层： 根据用户的活跃度和贡献度进行分层，为不同层级用户提供定制化的服务和激励。 15. 国际化： 如果适用，考虑产品的国际化，吸引全球用户，丰富社群的多样性。 16. 法律合规： 确保产品遵守相关法律法规，特别是数据保护和隐私方面的规定。 通过不断地投喂这些素材和资源，社群产品可以持续迭代升级，满足用户需求，提升用户体验，并推动社群的健康发展。

在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式： 1. 从 Trae 的插件市场安装： 在左侧导航栏中，点击插件市场图标，界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中，界面上显示该插件的详情窗口，展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装，Trae 开始安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装： 前往。 搜索您想要的插件，例如：Pylance。 在搜索结果中，点击您所需的插件，您会前往该插件的详情页。 在详情页中，点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息，提取出以下信息（以 Pylance 为例）： itemName：URL Query 中的 itemName 字段，如截图中的 mspython.vscodepylance，并将小数点（.）前后的内容分成以下两个字段： fieldA：mspython fieldB：vscodepylance version：如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL，然后按下回车键，浏览器开始下载该插件。 下载完成后，返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中，Trae 开始自动安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 此外，如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口，则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History，然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件： 1. 禁用插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件，然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击禁用。 2. 卸载插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件，然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击卸载。

以下是关于 AI 提示词的超详细内容： 在图像和视频生成阶段，分镜转图片和视频提示词大师的使用技巧包括：每次只处理 2 3 个分镜以确保提示词的精确性；对于关键场景，生成多个版本的提示词；根据不同工具的特点调整提示词的细节。图像生成工具方面，首选 LIBLIB 的 FLUX 模型，其次是谷歌的 ImageFX（网址：https://labs.google/fx/zh/tools/imagefx ，有网络门槛），还有即梦、可灵、Midjourmey（国内版“悠船”）。提示词辅助工具方面，通义万相的智能扩写只需输入简单的画面主题，点击“智能扩写”按钮就能自动生成包含场景描述、主体特征、构图和光线氛围等全方位的详细提示词；堆友的图推词功能可通过上传参考图片，自动分析并反推出详细的提示词。接入 Deepseek R1 的即梦，只需输入简单的主题或关键词，R1 就能写出 4 段不同风格且详细又丰富的提示词。 此外，还有一套万能文生图提示框架，您只需把脑子里能想到的、用来描述模糊想法的碎片词汇，随手替换到框架的最下方，然后发给任意一个 AI。但要注意，AI 生成的提示词水平与模型本身能力正相关，推理模型在揣摩人类意图上优于普通模型。 在写 AI 拟人化提示词时，要像写作文的 6 要素一样讲明白。描述越全面，生成的结果就越贴近想要的样子，但要注意避免啰里啰嗦导致 AI 理解出现偏差。您还可以把想要的直接塞给 LLM，让它进行补充。

在 Stable Diffusion 模型中，潜在空间（Latent Space）指的是图像的潜在分布，它包含了与图像相关的所有信息。 图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。在潜在空间中，通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等，这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 在 Stable Diffusion 模型中，图像的潜在分布是通过一个编码器解码器结构来学习的。编码器将图像映射到潜在空间，而解码器则将潜在空间中的向量映射回图像空间。通过这种方式，模型可以学习到图像的潜在分布，从而实现图像生成、编辑和操作。 在采样过程中，Stable Diffusion 模型通过逐步降低噪声水平来生成图像。在这个过程中，模型根据当前的噪声水平预测图像的潜在分布，然后根据这个分布生成一个新的图像。这个过程重复进行，直到生成一个高质量的图像。 与之对应的是像素空间（Pixel Space），像素空间指的是图像中每个像素的原始颜色或强度值所组成的空间。图像可以看作是一个二维或三维的矩阵，其中每个元素代表一个像素。在像素空间中，图像的表示是密集的，且包含了大量的细节信息。

很抱歉，您提供的内容中没有关于家庭用私人部署 deepseek 电脑配置的相关信息。如果您需要配置一台价格在 5 万以下、能流畅运行的家庭用电脑，以下是一些建议： CPU：可以选择英特尔酷睿 i9 或 AMD 锐龙 9 系列的高端处理器。 显卡：选择 NVIDIA GeForce RTX 40 系列的高端显卡，如 RTX 4080 或 RTX 4070Ti。 内存：32GB 或 64GB 的 DDR5 内存。 存储：1TB 或 2TB 的 NVMe SSD 作为系统盘，再加上大容量的机械硬盘用于数据存储。 主板：选择与所选 CPU 兼容的高端主板，以确保稳定性和扩展性。 关于模型版本，Midjourney 的 V5 模型是较新且先进的版本，具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更详细的图像等优点。您可以通过添加“v 5”参数或使用“/settings”命令并选择 MJ Version 5 来使用该模型。

以下是为您推荐的家庭用私人部署 deepseek 电脑配置，价格在 5 万以下，能够较流畅运行： CPU：Intel Core i913900K 或 AMD Ryzen 9 7950X 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4080 或 RTX 4070Ti 内存：32GB 或 64GB DDR5 高频内存 硬盘：1TB NVMe M.2 固态硬盘 + 4TB 机械硬盘 主板：支持所选 CPU 的高端主板，如 Z790 或 X670 系列 电源：850W 及以上的高品质电源 关于模型版本，Midjourney 最新的模型是 V5 版本，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型，您可以在提示词末尾添加 v 5 参数，或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言提示，分辨率更高，并支持如 tile 重复图案等高级功能。它在风格范围、图像质量、细节表现、对提示的响应以及图像提示性能等方面都有显著改进。

|模型名称|版本|发布时间|发布公司|模型参数|性能特点|适合应用| |||||||| |Baichuan213BChat|Baichuan2192K|10月31日|百川智能|未提及|在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一，在计算和代码能力上有一定优化空间|场景相对广泛且可以私有化部署，重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景，可部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用，同时可部署在低算力终端处理基础智能任务| |文心一言|V4.0|10月17日|百度|未提及|在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高的水平|能力栈较为广泛，可应用的场景较多，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用，由于在逻辑推理方面的不俗表现，可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力| |通义千问 2.0|2.0|10月31日|阿里云|千亿级参数|未提及|未提及|