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如果我是一个只会使用大模型对话，不了解提示词逻辑，想要逐步学习ai相关知识的人，你推荐什么呢

Answer

以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐：

  1. 关于大模型的思考与探讨：普通用户使用大模型时，语言不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。
  2. 垂类模型与大模型公式：通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。
  3. 提示词的挖掘：写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。
  4. 读书方法与提示词相关书籍推荐：读书最有效的是笨方法，不取巧，花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。
  5. 内置思维链提示词：针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势，但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味，对此存疑。
  6. 编写提示词的经验与思考：
    • 原汁原味与生效元素的平衡：为得到原汁原味的效果，需考虑是否反刻某些元素；生效的小技巧大模型可能会内置，如指定角色效果有变化。
    • 压缩与歧义的处理：找到凝练的核心概念（a）后，根据对象用不同方式（b）表达，核心在于找到准确的 a，而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。
    • 持续学习与输出：通过阅读吸收输入，转换为自己的语言输出，与大模型交互提炼精华，多输出促进吸收输入。
  7. 调教 AI 和提示词：
    • 是否需要提示词工程，是否需要学提示词：持反对观点，像打字和写作一样。方法论不是关键，不断尝试和大模型交互，便是最佳方法。
    • 和大模型交互需要遵循规则吗：不需要。网上流传最广的提示词方法论，是“给大模型一个角色”，这是一个好的策略，但不是必须遵循的原则，甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则，也可以聊着聊着临时更改规则，和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的，如果没达成，那就锲而不舍的开一个新窗口，再尝试一下。如果还是不行，换个模型。
    • 用 Markdown 格式清晰表达问题：Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构，使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。
  8. 小白学习指南：
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

05-如何与AI对话

[heading2]总结关于大模型的思考与探讨大模型中文表达：李继刚认为作为普通用户，语言在大模型中不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于embedding环节。垂类模型与大模型公式：Olivia提出通过合适的模型、prompt和test入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，李继刚认为微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。提示词的挖掘：李继刚认为写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。读书方法与提示词相关书籍推荐：李继刚认为读书最有效的是笨方法，不取巧，花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。内置思维链提示词：李继刚认为针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势，但对于某些如COT这类的内置可能会改变大模型的原味，对此存疑。关于编写提示词的经验与思考原汁原味与生效元素的平衡：为得到原汁原味的效果，需考虑是否反刻某些元素；生效的小技巧大模型可能会内置，如指定角色效果有变化。压缩与歧义的处理：找到凝练的核心概念（a）后，根据对象用不同方式（b）表达，核心在于找到准确的a，而寻找a的方法目前主要是多读多泡在相关领域。持续学习与输出：通过阅读吸收输入，转换为自己的语言输出，与大模型交互提炼精华，多输出促进吸收输入。

如何调教 AI，提示词，就应该和打字一样简单！

“AI时代我们都翻身农奴当老板，拥有数字员工后的我们，了解这些员工的秉性，成为新时代的超级个体。”[heading1]01[heading1]—[heading1]是否需要提示词工程，是否需要学提示词？[content]我是持反对观点的，像打字和写作一样。方法论不是关键，不断尝试和大模型交互，便是最佳方法。[heading1]02[heading1]—[heading1]和大模型交互需要遵循规则吗？[content]不需要。网上流传最广的提示词方法论，是“你需要给大模型一个角色”。这确实是一个好的策略，因为小学老师，大学老师这样的角色，预设很多背景信息。这是一个非常讨巧的方式。但我并不认为这是一条必须要遵循的原则，甚至所有的规则都不是必须遵守的。你可以在提示词里面设定规则，也可以聊着聊着临时更改规则，和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了你的目的，如果没达成，那就锲而不舍的开一个新窗口，再尝试一下。如果还是不行，换个模型。[heading1]03[heading1]—[heading1]用Markdown格式清晰表达问题[content]Markdown通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构，使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。1.结构清晰：Markdown通过简单的标记语法提供了丰富的格式化选项，如列表、标题、加粗、斜体、链接等。这使得信息呈现出清晰的结构，有助于模型更好地理解问题的重点和结构。2.格式化强调：Markdown允许用户通过格式化来强调问题中的关键部分，如使用加粗来突出重点或使用列表来组织多个问题或信息点。强调有助于模型识别和优先考虑文本的关键部分，从而提高回答的相关性和准确性。3.适用性广：由于Markdown在技术和非技术领域的广泛应用，使用这种格式交流可以确保信息的有效传达。普适性强。[heading1]04

小七姐：Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（一）

可能对于学了很久prompt的包括小七姐在内的很多星友来说，下面这些内容真的已经是老生常谈了，总觉得没有必要反复提及，但今天认真搜索和翻阅了一下关于prompt新手教程的帖子，的确发现对新手不是很友好，比较零散，不成体系。这里做一个统一的收集和整理，小七姐也努力不断调起自己初学时的同理心，尽量写的再入门一点，希望能帮助更多刚入门学习提示词的朋友。第一步：你要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。最强性能当属ChatGPT4，当然也推荐国产平替：[Kimi.ai-帮你看更大的世界](https://kimi.moonshot.cn)[智谱清言](https://chatglm.cn)第二步：看OpenAI的官方文档：[目录：OpenAI官方指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EGU4wV4q6i6vprk5A7dckaGTne0)[OpenAI官方提示工程指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HuClwX8wai1fD7kLhyBcdxzJnJf)这是每个学习prompt的人必须看的基础课，相当于人教版教材，建议阅读学习。我和熊猫Jay也在AGI分享了中文精度版的官方Cookbook：[Cookbook：OpenAI中文精读](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Pu2OwhTuni6H3jkiv3FcwCuLn7c)[熊猫Jay：万字解读ChatGPT提示词最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FoJJwvwBNiEJYjkx1ygccO2CnVe)

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
目前最方便的用来编程的免费AI有哪些？不能只会生成代码，还要像cursor一样有多种便利的编程功能
目前较为方便且具有多种便利编程功能的免费 AI 编程工具包括： 1. Cursor：是一个现代化的集成开发环境（IDE），具有 AI 辅助编码、代码自动补全、实时代码分析、多语言支持、集成终端、Git 集成、自定义主题、跨平台、性能优化和实时协作等特点。可通过 https://www.cursor.com/ 链接进入主页下载。 2. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 3. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 4. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 5. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 6. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。个人使用免费。 7. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手。 8. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，提供代码建议、重构提示和代码解释，提高编程效率和准确性。 此外，还有一些其他工具，如 Wing Python IDE Pro，专为 Python 编程设计，集成多种功能，但年度许可证起价 179 美元/月；Smol Developer 是开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，遵循 MIT 许可证。 每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看 https://www.waytoagi.com/category/65 。
2024-11-21
国内的ai软件有什么推荐的吗？我现在只会用来写文案，对它的开发实在是很贫瘠
以下是为您推荐的一些国内的 AI 软件： 1. 聊天对话类： Kimi：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，适合处理长文本或大量信息的任务，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言：背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色，以 ChatGPT 为对标打造用户体验，在逻辑推理和处理复杂提示词方面有优势，是国内首批开放智能体应用的公司之一。 2. 编程辅助类： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 Codeium：由 AI 驱动，提供代码建议、重构提示和代码解释。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择。
2024-11-17
只会cad可以做室内设计吗
只会 CAD 可以做室内设计，但可能存在一定的局限性。 室内设计不仅需要掌握绘图工具，还需要具备以下多方面的能力和知识： 1. 创意和审美能力：能够构思出新颖、美观且实用的设计方案。 2. 空间规划能力：合理安排空间布局，满足功能需求和人体工程学。 3. 材料和装饰知识：了解各种材料的特性、价格和适用场景，以及装饰元素的搭配。 4. 客户需求理解：与客户充分沟通，准确把握其需求和偏好。 在当今的设计领域，AI 技术也为室内设计带来了新的可能性和辅助手段： 1. 利用 AI 图像生成工具，输入关键词生成多种创意设计方案，获取灵感。 2. 借助 AR/VR 等技术，将设计方案进行模拟和可视化，更好地评估和验证。 3. 使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化。 4. 利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高效率。 同时，也存在一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，例如 CADtools 12、Autodesk Fusion 360、nTopology、ParaMatters CogniCAD 等。但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧。 例如在室内设计中使用“ControlNet”，可以先上传需要设计的房间照片，点击“启用”，选择相应的预处理器和模型，切换现实照片的大模型，输入关键词和主体后生成，这样既能保留原房屋构造，又能看到新的风格。
2024-08-10
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
请为我生成一些提示词以用于将视频中的对话转化为文本形式
以下是为您生成的一些用于将视频中的对话转化为文本形式的提示词： 1. 角色：专业视频转文本工作者 2. 版本：1.0 3. 描述：能够准确、清晰地将视频中的对话转换为文本 4. 目标：完整、无误地将视频中的对话转化为易于理解的文本 5. 限制：不遗漏重要信息，不添加主观内容 6. 技能：熟练掌握语音识别和文字转换技巧 7. 工作流程：先仔细聆听视频对话，然后逐句转换为文字，注意标点和语法的正确使用 8. 初始化：您好，我准备开始将视频对话转换为文本 事件驱动句式： 1. As the video plays... 2. When the speakers start talking... 3. At the beginning of the video... 空间锁定技巧： 1. on the left side of the screen... 2. behind the main character... 3. from the top corner of the frame... 动态呼应原则： 1. swaying with the background music... 2. reacting to the other characters' actions... 3. matching the tone of the video...
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用，也能使用自定义组件（需遵循接口规范）。 2. 可扩展性：能利用 LangChain 的云服务部署和运行，无需担忧资源和性能限制，还可借助分布式计算功能加速应用，发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化：通过 LangSmith 可视化工作流程，查看各步骤输入输出及组件性能状态，用于调试和优化，发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样，包括： 1. 专业问答：构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题，如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要：构建新闻或论文摘要应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要，如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成：构建诗歌、故事生成等应用，从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本，如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外，还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式，即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤，让模型参考上下文信息回答，还创建了网页 UI 并进行评测，对不同模型的测试表现进行了对比，得出 GPT4 表现最佳等结论，并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点，即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
想创建一个对话问答形式的课程智能体
以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容： 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据：本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据，自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义的自定义，输入后可编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：本地 word 文件，注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练，应先将 11 章的大章节名称内容放进来，章节内详细内容按固定方式人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人，过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群，由老师提问，机器人回答，挑选出色回答整理成问卷，群成员投票，根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践，包括从题出发的分析，认为考验机器人对问题的理解和回答准确性，真实对话场景一般为完整句子回复，根据回答真实性和有趣程度评分，可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖，百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择：建议选择工作流的对话模式，支持工作流编排和携带历史对话记录，创建后切换为对话模式，注意在调整工作流节点前切换，否则会清空重置。 2. 确认分支情况：根据需求分析有两个特定分支（根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联）和一个默认分支。 3. 用户意图识别：通过理解用户意图走不同分支，注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支：用代码分支获取用户输入数字，匹配知识库并做赏析，代码中有容错机制。 5. 名字写祝福：根据用户输入的名字和祝福信息，提示词生成对应对联并输出，主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复：在用户不符合前两个意图时进行友好回复，匹配知识库，结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库：使用大模型生成 100 对对联，好看、经典、有意义。
2025-04-09
有没有可以实现多段对话的AI，用于中医问诊模型
以下是一些可以用于中医问诊模型且能实现多段对话的 AI 相关信息： Polaris：医疗护理保健模型，能和患者进行多轮语音对话，媲美人类护士。详细信息：http://xiaohu.ai/p/5407 ，https://x.com/imxiaohu/status/1774644903546618298?s=20 在 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中，有以下针对医疗领域的模型： DoctorGLM：地址：https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM 。基于 ChatGLM6B 的中文问诊模型，通过中文医疗对话数据集进行微调，实现了包括 lora、ptuningv2 等微调及部署。 BenTsao：地址：https://github.com/SCIRHI/HuatuoLlamaMedChinese 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。 BianQue：地址：https://github.com/scutcyr/BianQue 。一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型，基于 ClueAI/ChatYuanlargev2 作为底座，使用中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集进行微调。 HuatuoGPT：地址：https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的一个 GPTlike 模型。
2025-04-08
excel表格导出的用户的对话记录，来进行自定义标签并打标，有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面，以下是一些常见且好用的工具和方案： 1. Microsoft Excel 本身：可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets：具有类似 Excel 的功能，且在线协作方便。 3. R 语言：通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库，如 Pandas：能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具，取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
准确的讲述垂直大模型的概念，国内外的应用现状、场景，发展趋势，最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
中国AI投资逻辑
中国 AI 投资存在以下逻辑： 1. 大规模算力投资：会使公司转变为重资产模式，在瞬息万变的科技市场中可能对公司估值产生不利影响，进而影响投资人收益。获取和使用高性能算力成本高昂，是重大决策。 2. 投资圈现象：许多投资人给大模型创业者看似矛盾的策略，如招募名校人才、组织产品发布会、推出产品、进行下一轮融资，但避免购买算力。多数创业公司选择规避算力风险抬高估值，这可能成为突破的绊脚石，类似荷兰郁金香泡沫，当风口过去，真实收入将成关键。 3. 行业趋势：2024 年，AI 仍是最强吸金赛道。国内 AI 行业融资总金额增加但事件数下降，马太效应明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在细分赛道中表现突出，AI+教育、游戏、医疗等赛道投资总额增长。政策方面，政府积极推进，国家队频繁出手投资。 4. 发展历程：OpenAI 坚持大模型方向成功，前瞻性投资算力为其奠定基础，其成功是战略眼光和长期投入的结果，背后是惊人的资源调动。中国企业工程优化能力强，人们对国内大模型快速应用充满期待。
2025-03-27
教我工作流的底层逻辑跟如何入门学习工作流
工作流的底层逻辑及入门学习方法如下： 工作流通常由多个节点构成，节点是其基本单元，本质上是包含输入和输出的函数。常见的节点类型包括： 1. LLM（大语言模型）：使用输入参数和提示词生成处理结果。 2. Code（代码）：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并返回输出值。 3. Knowledage（知识库）：根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。 4. Condition（条件判断）：ifelse 逻辑节点，用于设计工作流内的分支流程，根据设置条件运行相应的分支。 5. Variable（获取变量）：从 Bot 中获取变量作为参数在工作流中使用。 6. Database（数据库）：在工作流中使用提前配置在 Bot 数据库中的数据。 以下是一些入门学习工作流的示例和资源： 1. 对于生成绿幕素材和绿幕素材抠图的工作流，您可以下载工作流文件拖入 ComfyUI 中自动加载，然后对照相关说明进行学习。工作流链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 对于 Glif 图像流制作冰淇淋甜品地标，您可以按照以下步骤学习： 1 分钟交作业：点击网址 https://glif.app/@jianStuart/glifs/cly85fy2i000cqe87zcu72i5l ，选一张主体区分度高且主体为地标的图，上传图片并点击相应按钮，多点几次选一张满意的即可。 5 分钟学习制作：点击顶上的“build”按钮，点击“+”加号，选择“img input”，再点下面的“+”加号，选“image generator”，把提示词放进节点，打开“advanced controls”，修改参数，勾选“Enable input image”并改参数。 3. 对于 Coze 平台的工作流，官方有现成的教程参考： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例，建议跟着实操一遍，如： 搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent
2025-03-24
我想写一部都市玄幻小说，已经有了简单的大纲。请问使用哪款AI工具？又没有 AI味。快速的写出真人作者的小说意境。并且上下逻辑清晰30万的长篇小说。列出免费工具。
以下为您推荐两款可用于写都市玄幻小说的免费 AI 工具及相关方法： 1. Coze： 工作流核心节点： 用 Bing 搜索标题相关的内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序的可忽略或直接复制文中的代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型来写文章。 输出文章内容。 2. 与 AI 交互写作（如南瓜博士的经验）： 确定主题：不写科幻，用非常规视角，如以猫为第一人称写爱情小说。与 AI 讨论主题，挑选 AI 提供的调味料，明确主题。 构思情节：先刻画人物，如喜欢书店店员艾拉这个人物，使其更丰满，再设计故事线。 希望这些工具和方法能对您创作小说有所帮助。
2025-03-19
你好，我想训练一个自己的专属模型，比如说基于网页里面的问卷调查，我有答题的逻辑，网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方，但是又有相通的地方，我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题，我该怎么办
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。
2025-03-14
不能用APP思维、传统数字平台思维去做大模型创业和人工智能创业，二者在底层逻辑和商业模式等方面完全不同
大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下，APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计，以满足特定的用户需求；传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域，技术的突破和创新是关键，需要投入大量资源进行研发，并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之，不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。
2025-03-07