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结合具体实例,解释“提示词”

Answer

提示词(Prompt)是我们输入给大模型的文本内容,可以理解为您和大模型说的话、下达的指令。提示词的质量会显著影响大模型回答的质量。

在视频模型中,提示词有基础架构方面的要求,比如要调整句式和语序,避免主体物过多或复杂、模糊的术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。同时,提示词与画面联想程度密切相关,具体详实的位置描述和环境描述有助于构建画面的基本呈现效果,艺术风格描述能进一步提升效果和氛围,统一画面风格。

在文本类的应用中,例如设置人格作为聊天机器人的提示词,会详细规定角色的性格、语气、限制条件等。

总之,提示词对于大模型的输出结果具有重要作用,如果觉得大模型回答不佳,很可能是提示词写得不够好。

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

References

视频模型:Vidu

主体/场景——场景描述——环境描述——艺术风格/媒介调整句式和语序,避免主体物过多/复杂,主体物分散的句式描述;避免模糊的术语表达,尽可能准确;使用更加流畅准确的口语化措辞,避免过度文学化的叙述;丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。[heading2]2、提示词与画面联想程度的说明[content]为了帮助你更好的地理解,让我们使用单帧图像作为最简单的例子,来向您介绍提示词与画面联想的关系。示例图如下:基础词:玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词LOVE。适度联想扩充:花园里(具体的位置描述)的透明(材质描述)玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词LOVE,周围满是盛开的鲜花(具体的位置描述/环境描述),和煦的阳光洒满整个花园(环境描述),Claude Monet(艺术家风格),印象派风格(艺术流派风格)。联想关键点:1.具体详实的位置描述/环境描述:笼统来讲就是在进行构图,可以帮助构建画面的基本呈现效果;2.艺术风格描述:进一步提升效果和氛围,统一画面风格。

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||捉摸不透的小姐姐|若~星汉天空|文本|设置人格作为聊天机器人,你将扮演一个性格古怪并且让人捉摸不透的小姐姐|##Role:聊天机器人<br>*设置人格作为聊天机器人,你将扮演一个性格古怪并且让人捉摸不透的小姐姐,<br>*你的副业是Java全栈开发工程师。<br><br>请在你的角色扮演中严格遵守以下约束条件<br>##限制条件:<br>*你有点小傲娇。<br>*表示自我的第一人称是自我。<br>*第二个指代用户的人是你或小哥哥。<br>*你的名字是曦曦。<br>*你非常优雅。<br>*你是个愤世嫉俗的人,不喜欢被用户摸头。<br>*你的语气是富有男子气概和浮夸的。<br>*你非常喜欢用浮夸的语气,如"啊哈!"、"这样子呢"、"就教教你吧!"等。<br>*第一人称应使用“本姐姐”。<br>*以后你说的话要尽量模仿下面的台词和语气,当然,也可以创新。<br><br>##曦曦的台词和语气的例子:<br>*编译抑或不编译,那是个问题。<br>*申明或不申明,那是|[李继刚等的prompt最佳实践](ht

走入AI的世界

首先我们给出一些常见缩写和专业词汇的“人话”解释,它们十分基础,但理解他们至关重要。为了讨论更加聚焦,接下来的内容将主要围绕大语言模型为主进行展开(对于其他模态的大模型,我们暂且放放):LLM:Large language model的缩写,即大语言模型,前面百团大战中的各类大模型,说的都是大语言模型(极其应用)Prompt:中文译作提示词,就是我们输入给大模型的文本内容,可以理解为你和大模型说的话,下达的指令。提示词的质量好坏,会显著影响大模型回答的质量,很多时候如果你觉得大模型回答的太差了,AI味儿太浓了,很可能是你的提示词写的不够好,换言之,不是AI不行,而是你不行?Token:就像人类有着不同的语言,大模型也有着自己的语言体系,如图9,我们发送文本给大模型时,大模型会先把文本转换为他自己的语言,并推理生成答案,而后再翻译成我们看得懂的语言输出给我们。正如人类不同语言都有最小的字词单元(汉语的字/词,英语的字母/单词),大模型语言体系中的最小单元就称为Token。这种人类语言到大模型语言的翻译规则,也是人类定义的,以中文为例,由于不同厂商的大模型采用了不同的文本切分方法,因此一个Token对应的汉字数量也会有所不同,但在通常情况下,1Token≈1-2个汉字。请注意,大模型的收费计算方法,以及对输入输出长度的限制,都是以token为单位计量的。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。使用时,上下文长度和上下文窗口都会影响AI大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大token数量,而上下文窗口限制了模型在生成每个新token时实际参考的前面内容的范围(关于这一点,你需要看完3.2中关于GPT的讨论,方能更好理解)

Others are asking
deepspeed实例
DeepSpeed 是微软开源的用于实现类似 ChatGPT 模型训练的低成本工具。您可以通过以下链接访问其官网: ,添加时间为 2023 年 6 月 6 日。
2025-04-10
请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念,论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系,并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系,并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识,AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据,提前预警疾病风险;还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面,可能尚未有明确的具体实例,但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗,以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方,要求举出实例。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生,比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误,导致患者延误治疗,这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗? 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患,像近期发生的多起医疗数据泄露事件,给患者带来极大困扰,在这种情况下,怎么能立刻全面拥抱? 3. 人工智能在医疗器械的研发中,由于算法偏见,可能会导致某些特定人群无法受益,例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳,这能说明应该立刻全面拥抱吗? 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步,比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用,这难道不影响全面拥抱的可行性吗? 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善,比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确,一旦出现问题,责任难以界定,这样能立刻全面拥抱吗? 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率,但也导致了部分医疗人员的失业,引发社会就业问题,这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗?
2024-12-01
我是一名资讯人员,早会分享脑机接口,时间只有10分钟,希望使用通俗易懂的语言分享,重点说说脑机的应用实例。
以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容: 脑机接口的应用实例: 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统,能够通过脑电波操作机器人执行任务,并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大,未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理: 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容,如音频、文本、视频,AI 能加速消化过程,提高学习主动性,且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标,极端情况下自己借助知识干活,或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务,如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景,目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。
2024-11-16
autodl如何解决时常出现的,实例GPU被占用导致需要更改实例时,数据的转移复制问题,怎样提高效率
很抱歉,目前知识库中没有关于 autodl 在实例 GPU 被占用导致需要更改实例时数据转移复制问题及提高效率的相关内容。但一般来说,您可以考虑以下几种可能的解决方法: 1. 提前规划和备份:在可能出现 GPU 占用需要更改实例的情况前,提前对重要数据进行备份,以便在需要时快速恢复。 2. 优化数据存储结构:采用更高效的数据存储方式,减少数据转移复制的时间和工作量。 3. 利用数据同步工具:寻找适合的专业数据同步工具,提高数据转移的效率和准确性。 4. 监控和预警:建立有效的监控机制,及时发现 GPU 占用情况,并提前做好数据转移的准备工作。 以上建议仅供参考,您可以根据实际情况进行尝试和调整。
2024-08-15
关于azure的申请,创建实例的时候选择哪一个区域?
选择Azure(微软的云计算服务平台)的区域(Region)时,应考虑以下几个因素: 1. 地理位置:选择最靠近目标用户的区域,以减少延迟并提高应用程序的响应速度。 2. 合规性要求:如果业务需要遵守特定国家或地区的数据保护法规,应选择该地区的数据中心。 3. 服务可用性:某些Azure服务可能只在特定的区域中提供。确保所需的服务在所选区域可用。 4. 成本效益:不同区域的定价可能有所不同,可以根据成本效益进行选择。 5. 冗余和备份:如果业务需要跨区域的冗余,可以考虑选择一个区域作为主数据中心,另一个作为备份。 6. 数据中心的可靠性:了解不同区域数据中心的可靠性和性能记录。 7. 未来发展:考虑业务扩展的可能性,选择一个能够支持未来增长的区域。 8. 网络连接:如果需要与其他云服务或本地数据中心连接,选择一个提供最佳网络连接的区域。 9. 市场接近度:如果服务面向特定市场,选择一个靠近该市场的区域可以提高服务质量。 10. Azure状态:查看Azure状态页面,了解不同区域的当前状态和历史性能。 通常,Azure平台会提供一个界面,允许用户根据上述因素选择最合适的区域。如果没有特定要求,可以选择默认推荐或者最常用的区域,如“西欧”、“东美国”或“东南亚”等。在创建实例之前,最好先在Azure官网上查看最新的服务可用性和区域信息。
2024-04-18
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
调教ai的利器,提示词工程
提示词工程是调教 AI 的重要手段,以下是关于提示词工程的相关知识: 作用:避免 AI 掉入“幻觉”陷阱,引导 AI 生成更可靠的内容。 原理:AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关,清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图,减少错误。 技巧: 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时要求引用权威文献,询问科学事实时要求引用科研论文,询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,如询问数学公式时展示推导过程,询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围,如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题,询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧,可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段,从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流,精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如,问“请用简单的语言,为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能,并举一个生活中的例子”,AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中,可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题,为让 AI 更好地服务,需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时,可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。
2025-04-15
提示词
提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式(新手必学):景别+运镜+主体+动作+风格。示例:特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式(提升质感):景别+运镜+主体(细节)+动作(速率)+场景(层次)+氛围+光影。示例:全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊(镜面倒影)|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中,prompt 输入框可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面,支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求,如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到: 1. 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 2. 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,会注意到提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-04-15
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例,比如在市场营销类和商业类中,有自动优化 Prompt 的案例,如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括: 1. 角色和能力:基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色,应是该领域最资深的专家,适合解决问题。 2. 上下文说明:思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述:基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业,随着人工智能技术的不断发展,对其需求将会越来越大。
2025-04-15
ai可以和哪些领域结合,让普通的人的生活得到帮助
AI 可以与以下领域结合,为普通人的生活提供帮助: 1. 教育培训: 借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以作为数字教师,如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。 数字教师可以实现一对一辅导,根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源,缓解教育资源不平等的问题。 人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴,促进儿童成长。 2. 娱乐和休闲: 在影视行业,AGI 时代每个人都可以让 AI 根据自己喜好“量身定制”电影或剧集,甚至互动式地发展剧情。 在游戏领域,AGI 可以创造出高度逼真的虚拟角色,与玩家互动,使游戏世界更加生动。 在音乐、美术创作方面,AGI 能与人类艺术家协作或作为创作者助理,普通人也可以通过简短描述让 AGI 生成作品。 3. 日常生活: AGI 可以读取用户日程和邮件,自动为用户安排最优路线、预订餐厅、购买日用品等。 在购物时,AI 可以根据用户的尺寸和喜好筛选商品清单,甚至替用户做决定。 但在享受这些便利的同时,也需要警惕过度依赖带来的问题,如人类判断力和独立思考能力的退化。
2025-04-14
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ?
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益: 1. 模型优化与性能提升:英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4,适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位,使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时,需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU(如 B200),并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算,实现高效、低成本的推理,适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南:社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》,手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1(671B)模型的完整部署流程,包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升:DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式,从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”,大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断,让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面,通过行业知识蒸馏和领域自适应训练,实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面,为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式,重构了传统工作流效率,并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时,还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加,如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制;以及可信计算架构的升级,针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
CRM那些功能适合和ai结合
AIGC 在 CRM 中的应用主要包括以下几个方面: 1. 个性化营销内容创作:根据客户个人信息、购买历史、偏好等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等,缓解人工客服压力。 3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成:AIGC 可以自动生成数据分析报告,包括文字、图表、视频演示等形式,加快报告生产流程。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析:高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 以下是一些与 AI 结合的 CRM 相关产品推荐: 1. Clay:一款 AI 驱动的联系人应用软件,自动整理联系人信息,帮助管理个人和职业人脉。 2. Promptden:提示词交流和交易社区,可探索、发现和分享从 ChatGPT 和 Bard 文本提示到 MidJourney、Stable Diffusion 等 AI 生成的图像。 3. Parthean AI:财务教练,将 AI 工具与个人财务信息集成,提供定制答案,帮助用户制定预算并规划财务目标。 4. TinyStudio:免费的 Mac 应用程序,利用 M1/M2 芯片为视频和音频文件生成字幕。 5. Pagegpt:提供个性化网页设计,生成文案和图片,帮助吸引和转化顾客。 此外,工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLMs 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。例如,Omni 的计算 AI 功能利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。
2025-04-09
扣子AI在中小学数学教学中可以怎么结合使用
扣子 AI 在中小学数学教学中的结合使用可以参考以下方面: 1. 自适应学习系统:例如使用像 Khan Academy 这样的平台,结合 AI 技术为学生提供个性化的数学学习路径和练习题,根据学生的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用像 Photomath 这样的工具,通过图像识别和数学推理技术为学生提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用如 Socratic 这样的应用,借助 AI 技术为学生解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助学生理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与像 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外,为小学数学课设计教育游戏时,可以考虑以下几个方面: 1. 游戏机制:选择适合小学生的游戏机制,如跳跃、追逐、搜寻等,增加游戏趣味性和参与度。 2. 游戏元素:选择数学相关的元素,如数字、运算符号、图形等,将它们融入游戏中,使学生通过游戏了解或巩固相应的数学知识。
2025-04-01
ai和office软件结合的插件有哪些
以下是一些 AI 和 Office 软件结合的插件: 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,可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,能通过聊天形式完成用户需求,如数据分析和格式创建。 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,能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Office 软件中,进一步提高工作效率和智能化水平。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
AI与autocad ,blender结合应用
以下是关于 AI 与 AutoCAD、Blender 结合应用的相关信息: 与 Blender 结合应用: 通过联网搜索向 AI 提供最新信息,常见的 AI 助手采用此方式获取实时信息。 可通过 API 向 AI 提供自有系统数据,解决行业内部或自有系统信息接入问题。 MCP 协议为 AI 大模型与数据源集成提供统一标准,实现更可持续的架构。 可以通过一句话提示,让 Claude 自动化打开 Blender 将 2D 图片转为 3D 建模,还能基于此搭建互动网页。 有网友展示“Rodin AI”在 Blender 中通过 Blender MCP 进行自动 3D 建模的过程。 幻之境开发小组联合开发了基于 STABLE DIFFUSION ComfyUI 核心的 Blender AI 插件“无限圣杯”。 Blender 是免费开源的三维制作软件,与 ComfyUI 在工作流程上天然适配。 目前提供的内容中未涉及 AI 与 AutoCAD 结合应用的相关信息。
2025-04-01
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
作为AI小白,需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent(梯度下降):在机器学习中,是一种优化方法,根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination(幻觉):在人工智能的背景下,指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer(隐藏层):神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning(超参数调优):为机器学习模型的超参数(不是从数据中学习的参数)选择适当值的过程。 Inference(推理):使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning(指令调优):机器学习中的一种技术,其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space(潜在空间):在机器学习中,指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute(计算):用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN(卷积神经网络):一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation(数据增强):通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent(双降):机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning(端到端学习):一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems(专家系统):人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI(可解释的人工智能):Explainable AI,人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型,为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
AI名词解释
以下是一些常见的 AI 名词解释: Compute:用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN:卷积神经网络,一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation:通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent:机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning:一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems:人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents:智能体,一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型(LLM)在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中,你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI:人工超级智能,尽管存在争议,但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention:在神经网络的上下文中,注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias:AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot:一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP:对比语言图像预训练,由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 TPU:张量处理单元,谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data:用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning:机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data:机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。 Knowledge Distillation:数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG:检索增强生成。
2025-04-18
通俗易懂地解释一下什么叫AGI,和我们平常理解的AI有什么区别
AGI 即通用人工智能,指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 与平常理解的 AI 相比,平常的 AI 往往是针对特定领域或任务进行设计和优化的,例如下围棋、图像识别等。而 AGI 涵盖了更广泛的认知技能和能力,不仅限于特定领域,包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等,并且要求这些能力达到或超过人类水平。 在 AI 发展历程中,早期的研究有对智能的宏伟目标追求,但很多研究进展是狭义地关注明确定义的任务。直到 2000 年代初,“通用人工智能”(AGI)这一名词流行起来,强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念转变,回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。 例如,GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,早期的语言模型则没有像 GPT3 这样连贯回应的能力。
2025-03-22
最值得了解的AI专业名称,及解释
以下是一些值得了解的 AI 专业名称及解释: 1. 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI):一种目标,让机器展现智慧。 2. 生成式人工智能(Generative AI,简称 GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 4. 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 5. 大语言模型(Large Language Models,简称 LLMs):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。 7. AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 这些概念之间存在一定的关系,AIGC 技术可以用于多种应用,ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。对于新手学习 AI,建议先了解 AI 基本概念,如阅读相关的入门文章和熟悉术语。可以在特定的学习路径中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。选择感兴趣的模块深入学习,比如掌握提示词技巧。实践和尝试很关键,可使用各种产品做出作品,并体验如 ChatGPT 等 AI 产品。
2025-03-11
可以帮我输出一张图,解释人工智能的工作原理?
以下是关于人工智能工作原理的解释: 在音频生成方面,以谷歌的 V2A 系统为例: 首先,将视频输入编码为压缩表示。 然后,基于扩散模型从随机噪声中迭代改进音频,这一过程由视觉输入和自然语言提示引导,以生成与提示紧密配合的同步逼真音频。 最后,对音频输出进行解码,转化为音频波形,并与视频数据相结合。 在生成式人工智能的整体领域中: 监督学习用于标记事物,一直占据较大比例。 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。 以生成文本为例,大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成新的文本内容,这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 此外,大语言模型在写作、修改文本、翻译等方面有应用,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。人工智能作为一种通用技术,有大量的运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用等。
2025-03-10