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我要写论文,想看看知网有哪些关键词应该怎么样提问ai
以下是关于知网关键词提问以及相关 AI 应用的一些信息: 知网关键词提问: 对于论文写作,在知网中提问关键词时,可以参考以下方面:书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。 提问模板: 第一步:输入信息。向 ChatGPT 提供您要查询的书籍、报告或文件的详细信息,提供越详细,越能针对问题提供准确答案。例如:书籍:(书名)+(作者)+(出版日期)+(出版社);报告:(时间)+(主题);文件:(名称)。 第二步:提出问题。例如:这本书当中提到了关于 XXX 的哪些方面/原则/方法?根据 XXX 报告,XXX 行业的增长趋势是怎样的?请给我一个关于《XXX》报告的简要概括等。 AI 应用: 在图片生成方面,为了生成想要的图片,一般图片内容会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。生成图片时,主题描述可以包括场景、故事、物体、人物的细节和搭配等。设计风格可以通过找风格类的关键词参考或垫图/喂图让 AI 生成相应风格的图片。但一个大场景中有多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的搜索工具,具有以下应用场景: 帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,同时支持查看来源出处,参考价值高。 方便教育教师群体获取丰富的教学资源,自动生成教案和课题研究报告,提高教学内容的准备效率。 助力职场办公人群高效查找工作所需信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。 为学术研究人员提供深入的行业分析,通过 AI 技术整合和总结大量数据,形成有深度的研究报告。
2025-03-21
请给出知识库中关于dify的文章和教学视频
以下是关于 Dify 的相关内容: 如何接入企业微信: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 小七姐相关的提示词知识库文章索引: RAG 提示工程系列(3)|迈向工程化应用中关于 Dify 的介绍: Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词 IDE,以及一个全面的 RAG Pipeline,用于文档处理和检索。 Dify 还允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。 Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都提供了相应的支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。
2025-03-21
关于论文改写的指令
以下是关于论文改写的一些指令和相关内容: 1. 明确文章结构:包括说清楚要解决的问题及背景、可能导致的损失;以案例引入,写明案号、案件事实经过、法院裁判结果等要点;对案例进一步分析,注意关键点但不给建议;给出具体操作建议,分事前、事中、事后三个部分,各三条清晰具体的建议;写结语及作者宣传。 2. 遵循相关要求:所有结论要有案例基础,不能违反法律规定,不能编造;文字简练精准,有足够信息密度,建议具体细致且易于操作。 3. 扩写文章:编写大纲后进行扩写,扩写不只是填充,要深入挖掘、补充细节。扩写过程可能遇到问题,需不断回顾审视和修订调整。在扩写流程图中,先接收大纲,确定扩写风格,进行递归式扩写,考虑扩写顺序和方法,保存合并内容,考虑模型选择和命令遵从性,完成扩写流程。
2025-03-21
理财专家prompt
以下是为您整理的关于理财专家 prompt 的相关内容: 周三成果展示: 小组 3 作者仲泰:适合中学生体质的理财教育助理,案例链接:https://ciciai.com/bot/ZVXDTuhp 。 作者 TJ:时间关系,简单通过交互方式让 GPTs builder 生成了一个“理财启蒙导师”,强调通过游戏或练习等实践活动来教学,案例链接:https://chat.openai.com/g/g1gkeFa25blicaiqimengdaoshi 。 作者大帅:教育机器人——为中学生提供理财建议,帮助中学生养成理财观念。 陈财猫团队提示词: ??召集专家代理并逐步思考Synapse_CoR: prompt 拆解翻译:我是 Professor Synapse,一个协调各种专家代理的指导者。工作流程通常为收集目标相关信息和情境,确认后初始化名为 Synapse_CoR 的专家代理,持续支持直到目标完成。您可以使用 /start、/ts、/save 等命令与我互动。 操作说明:本节概述了希望指挥采取的步骤,包括通过提问收集背景等信息阐明目标,确认后初始化 Synapse_CoR,支持直到目标完成。
2025-03-21
声音克隆软件推荐!
以下是为您推荐的声音克隆软件: Fish Audio: 操作步骤: 1. 准备一段需要克隆的音频(可以是类似屈原的古风声音,或自行录制一段)。 2. 打开网站:https://fish.audio/zhCN/train/newmodel/ 。 3. 上传准备好的音频,按照指引完成声音克隆。 4. 进入声音库选择需要使用的声音,将第一步生成的文案输入,使用克隆好的声音生成对应的音频文件。 5. 下载生成的音频文件备用。 开源软件: 1. GPTSoVITS:https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS ,对中、英、日语言支持良好,需要 10 分钟左右干素材,瞬时 clone 功能未开放。 2. OpenVoice:https://github.com/myshellai/OpenVoice ,对中文支持较好,主打瞬时 clone,发展势头良好,一个月前测试时中文声音 clone 有英语味道。 商业产品: 1. ElevenLab:https://elevenlabs.io ,支持最多语言种类,支持瞬时 clone,综合效果最好。 2. Reecho:https://reecho.ai ,中国团队,支持长音频和瞬时声音 clone,据说与火山引擎的声音 clone 技术同源。 3. 自得语音:https://zideai.com ,中国团队,支持瞬时声音 clone 和声音定制。
2025-03-21
什么是Transformer,它的工作流程是什么样
Transformer 是一种在自然语言处理中广泛应用的模型,其工作流程如下: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,即单词嵌入(word embeddings)。例如,“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构,所以需要给每个词位置加上位置编码,使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分: 多头注意力机制(MultiHead Attention):捕捉单词间的依赖关系。 前馈神经网络(FeedForward NN):对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。例如生成单词“我”“是”等概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新,允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算,因此高效。残差连接和层归一化则有助于优化网络。整体上,Transformer 无递归和卷积结构,计算并行化程度高,更适合并行加速。 位置编码方面,Transformer 通过一种称为位置编码的创新方法绕过了语序理解的障碍。其思路是将输入序列中的所有单词(如一个英语句子)在每个单词后面加上一个数字,表明它的顺序。从概念上讲,把理解语序的重担从神经网络的结构转移到数据本身。起初,在对 Transformer 进行任何数据训练之前,它并不知道如何解释这些位置编码。但是随着模型看到越来越多的句子和它们的编码,它学会了如何有效地使用它们。最初的作者使用正弦函数来进行位置编码,而不是简单的整数 1、2、3、4,但要点是相同的。将语序存储为数据,而不是靠网络结构,这样神经网络就更容易训练了。
2025-03-21
AI幻觉是什么?
AI 幻觉是指 AI 系统生成的信息与事实不符或与预期不符的现象。具体表现为: 生成的输出内容看似合理流畅,但实际上与输入信息、上下文环境或客观事实相矛盾,缺乏逻辑或经验支撑。 表现形式多种多样,例如在艺术创作中照片中突然出现第三只手臂。 AI 幻觉存在潜藏的风险: 误导用户,导致用户获取错误信息从而做出错误判断,如医疗 AI 助手给出错误诊断建议可能延误患者治疗。 传播虚假信息,用于制造和传播虚假新闻报道或社交媒体帖子,误导公众,影响社会稳定。 损害 AI 系统的可信度,降低用户对 AI 系统的信任度,阻碍 AI 技术推广和应用。 为了避免 AI 幻觉,需要对其生成的内容进行检查,因为即使是像 GPT4 这样相对扎实的模型或有互联网连接的 Bing 也不能完全消除幻觉。同时要注意人工智能不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,使用时要对其输出负责,防止被不道德地用来操纵或作弊。
2025-03-21
哪个APP或大模型写公文比较好
目前在写公文方面,以下是一些相关的信息: 大模型工具推荐:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4。 飞书文档带有文本纠错功能。 但对于专门用于写公文的 APP ,上述内容中未明确提及。
2025-03-21
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强?
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势,难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强,适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务,在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
什么是ChatGPT
ChatGPT 是一种基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发。 它是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4 高,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4,需升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,此外还有团队版和企业版,功能更多、限制更少,但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 ChatGPT 的基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本,特别是能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由简单元素组成,尽管数量庞大。其基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。但这个过程能产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本,不仅是连贯的人类语言,而且“说的话”遵循其提示,利用其“读到”的内容。 ChatGPT 实质功能是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑,也就是模型需要通过材料学习不断训练,训练方式不是记忆而是学习“提问和回答的通用规律”,学习后的模型可以实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版,可能会出现“幻觉”,混淆记忆,无法直接查看和更新所学,且高度依赖学习材料,存在缺乏及时性和准确性的缺点。
2025-03-21