Kimi 是一个 AI 智能助手，具有多种功能，包括但不限于： 15 款官方提示词：包括会议精要、PPT 精炼、爆款文案、影剧推荐、影评达人、职业导航、营销策划、面试模拟、宣传 slogan、期刊审稿、诗意创作、推闻快写、要点凝练、短剧脚本。 网址阅读与分析：支持直接发送链接，自动解析链接内容并提供概要，还可以针对链接内容提问并获取回答。 Kimi 阅读助手：支持快捷调用 Kimi，将当前页面打包成.md 文件喂给 Kimi，还可以自定义提示词。 浏览器 Kimi 插件：支持 Chrome 114 及以上版本，一键总结网页内容，还支持 Dark Mode，并且可以对 Kimi 无法访问的网页进行总结，如推特等。

如果你希望使用AI进行文章写作，但不需要深入计算机技能，可以遵循以下简化的学习路径： 1. 了解AI写作基础： 学习AI写作的基本原理，包括它如何工作，以及它在写作中的应用。 2. 使用用户友好的AI写作工具： 尝试使用那些设计简单、易于上手的AI写作工具，如彩云小梦、秘塔写作猫等，这些工具通常有直观的界面，不需要编程知识。 3. 学习如何与AI互动： 了解如何向AI提供有效的指令和反馈，以生成你想要的内容。 4. 利用模板和示例： 利用AI写作工具提供的模板和示例，这些可以帮助你快速开始，即使没有专业的写作或技术背景。 5. 内容创意和规划： 专注于内容的创意和规划，让AI辅助你完成语言生成和编辑工作。 6. 阅读和分析： 阅读由AI生成的内容，理解其强项和弱点，并学习如何进行人工优化。 7. 关注AI写作的伦理问题： 了解使用AI写作时可能遇到的伦理和法律问题，如版权、内容真实性和隐私保护。 8. 参与社区和论坛： 加入相关的在线社区和论坛，如Reddit、知乎等，与其他非技术背景的AI写作爱好者交流心得。 9. 持续学习和适应： 随着AI技术的不断进步，持续学习新工具和技巧，适应新的写作方式。 10. 实践和反馈： 通过不断实践，学习如何更好地利用AI工具，并根据生成的内容提供反馈，帮助改进AI的输出。 11. 内容审核和校对： 学习基本的内容审核和校对技能，确保AI生成的文章符合你的标准和读者的期望。 通过上述步骤，你可以在不需要深入计算机技能的情况下，有效地利用AI进行文章写作。记住，AI是一个工具，它能够辅助你的创意写作，但最终的内容质量和创意还是取决于你自己的想法和指导。

半监督学习是一种机器学习模式，它结合了有监督学习和无监督学习的特点。在半监督学习中，模型可以同时使用标记数据和未标记数据进行训练。标记数据通常是指已经被人类标注或分类的数据，而未标记数据则是指没有被人类标注或分类的数据。通过使用半监督学习，模型可以利用未标记数据中的信息来提高其性能和泛化能力。 从用户的角度来看，半监督学习可以被视为一种更加灵活和高效的机器学习模式。在传统的有监督学习中，模型需要大量的标记数据来进行训练，这通常需要人类专家进行手动标注，这是一个非常耗时和昂贵的过程。而在半监督学习中，模型可以利用未标记数据来进行训练，这可以减少对标记数据的需求，从而降低了数据标注的成本。此外，半监督学习还可以提高模型的泛化能力，因为模型可以从更多的数据中学习到更多的信息。 半监督学习的另一个优点是，它可以更好地处理现实世界中的数据。在现实世界中，大量的数据通常是未标记的，例如社交媒体数据、图像数据和音频数据等。通过使用半监督学习，模型可以利用这些未标记数据来进行训练，从而更好地处理现实世界中的数据。 总的来说，半监督学习是一种非常有前途的机器学习模式，它可以提高模型的性能和泛化能力，同时减少对标记数据的需求，从而降低了数据标注的成本。从用户的角度来看，半监督学习可以被视为一种更加灵活和高效的机器学习模式，它可以更好地处理现实世界中的数据。

百度有推出数字员工，叫做度晓晓。度晓晓是百度公司推出的一款数字人，它可以与用户进行自然语言对话，回答用户的问题，提供信息和服务。度晓晓的特点是它具有高度的智能化和个性化，它可以根据用户的需求和喜好，提供个性化的服务和建议。 如果你想根据小冰框架开发数字员工，可以考虑以下步骤： 1. 了解小冰框架：小冰框架是一个开放的人工智能框架，它提供了一系列的工具和接口，用于开发和部署人工智能应用。你需要了解小冰框架的基本概念和功能，以便更好地使用它。 2. 准备开发环境：你需要准备一个开发环境，包括一台计算机和相关的软件工具。你可以选择使用小冰框架提供的开发工具，也可以使用其他的开发工具。 3. 开发数字员工：你需要使用小冰框架提供的工具和接口，开发一个数字员工。你需要定义数字员工的行为和功能，以及它与用户的交互方式。 4. 部署和测试：你需要将开发好的数字员工部署到服务器上，并进行测试和调试。你需要确保数字员工能够正常工作，并满足你的需求。 5. 优化和改进：你需要根据用户的反馈和需求，对数字员工进行优化和改进。你需要不断提高数字员工的性能和质量，以满足用户的需求。 总的来说，根据小冰框架开发数字员工需要一定的技术和时间投入，但它可以为你提供一个强大的工具，帮助你开发出更加智能和个性化的数字员工。

如果你想学习 Python，以下是一些建议和资源，可以帮助你开始学习之旅： 1. 安装 Python 环境：首先，你需要在计算机上安装 Python 编程语言。你可以从 Python 官方网站下载最新版本的 Python，并按照安装向导进行安装。 2. 选择学习资源：有许多在线和离线资源可供学习 Python。你可以选择购买书籍、参加课程、观看视频教程或阅读博客文章。一些流行的在线学习平台包括 Coursera、Udemy、Codecademy 和 edX 等。此外，Python 官方文档也是一个很好的学习资源。 3. 学习基本语法：在开始编写实际代码之前，你需要学习 Python 的基本语法和概念。这包括变量、数据类型、条件语句、循环、函数等。你可以通过阅读书籍、观看视频教程或参加课程来学习这些基本概念。 4. 练习编写代码：一旦你掌握了基本语法，就可以开始练习编写代码。你可以从简单的程序开始，例如计算斐波那契数列或解决数学问题。随着你的技能提高，你可以尝试编写更复杂的程序，例如 Web 应用程序或数据分析脚本。 5. 参加社区和会议：参加 Python 社区和会议可以让你与其他 Python 开发人员交流经验、学习新技术和获取支持。你可以加入当地的 Python 用户组或参加在线会议和研讨会。 6. 持续学习：Python 是一种不断发展的语言，因此持续学习是保持技能更新的关键。你可以通过阅读最新的 Python 书籍、关注 Python 博客和社交媒体账户以及参加在线课程和研讨会来保持学习。 总之，学习 Python 需要时间和耐心。通过选择适合你的学习资源、练习编写代码和参加社区和会议，你可以逐渐掌握 Python 编程技能，并开始使用它来解决实际问题。

好的，以下是根据你的需求为你生成的文章： RAG 实操案例 RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。以下是一些 RAG 实操案例： 1. 餐饮生活助手 餐饮生活助手是一个基于结构化数据 RAG 的方法的应用，它的目的是根据用户的需求，从一个大规模的餐饮数据集中检索出最合适的餐厅，并提供相关的信息和服务。 为了实现餐饮生活助手 RAG 的 Langchain 代码实战，需要完成以下几个步骤： 定义餐饮数据源：将餐饮数据集转化为 Langchain 可以识别和操作的数据源，例如数据库、文件、API 等，并注册到 Langchain 中，并提供统一的接口和方法，让 LLM 的代理可以方便地访问和查询数据源。 定义 LLM 的代理：根据用户的问题，提取出核心的信息和条件，并形成标准的查询语句，然后用这个查询语句去检索餐饮数据源，得到相关的数据记录，再根据这些数据记录，生成最合适的答案，输出给用户。 运行 LLM 的代理：将 LLM 的代理部署到不同的平台和渠道，例如 Web、微信、Telegram 等，并提供统一的接口和方法，让用户可以方便地与 LLM 的代理进行交互。 2. 大模型 RAG 问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式 基于模块化（Modular）RAG 自定义 RAG Flow，该案例展示了如何使用 RAG 技术来实现问答系统。具体而言，该系统使用了一个预训练的语言模型（如 GPT3）和一个知识图谱来进行问答。 在微调阶段，系统会根据用户的问题和知识图谱中的信息，对语言模型进行微调，以使其更好地适应特定的领域和任务。在推理阶段，系统会使用微调后的语言模型和知识图谱来生成回答。在这个过程中，系统会根据用户的问题和知识图谱中的信息，生成一个查询，然后使用语言模型来生成回答。 总的来说，该案例展示了如何使用 RAG 技术来实现问答系统，以及如何通过微调和推理来提高问答的准确性和效率。 3. 通过增强 PDF 结构识别，革新检索增强生成技术（RAG） 该案例主要讨论文档解析和文本切分质量是否会影响 RAG 系统的效果。具体而言，该案例探讨了两种类型的方法，即基于规则（Rulebased）的方法和基于深度学习（Deep learningbased）的方法，并通过实际案例对它们的效果进行实证评估。 基于规则的方法主要依赖于人工编写的规则和模式来提取文本块和生成嵌入向量。这种方法的优点是简单、快速，但是对于复杂的文档结构和多变的文本内容可能会表现不佳。 基于深度学习的方法则利用了深度学习模型（如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN））来自动学习文本块的特征和嵌入向量。这种方法的优点是可以更好地处理复杂的文档结构和多变的文本内容，但是需要大量的训练数据和计算资源。 通过对实际案例的评估，该案例发现基于深度学习的方法在文档解析和文本切分质量方面表现更好，但是需要更多的计算资源和训练数据。因此，在选择方法时，需要根据具体的应用场景和需求来进行权衡。 以上是一些 RAG 实操案例，希望对你有所帮助。

提示词（Prompt）在现代大型语言模型中扮演着极其重要的角色，掌握提示词的运用技巧可以最大限度地发挥模型的潜能。以下是一些学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供了上下文和指示，使其能更准确地理解并完成所需的任务。提示词的质量直接影响了模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确的语言描述；给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境；使用清晰的指令，如"解释"、"总结"、"创作"等；对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。你可以在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。这些工具可辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 掌握提示词的运用技巧需要不断学习和实践，通过不断改进提示词，你可以最大限度地发挥语言模型的潜能，获得更准确、更有价值的输出。

如何用 Llama3 微调？ 在这篇文章中，我们将学习如何使用 Llama3 进行微调。首先，我们需要了解微调的意义和概念。微调是指对已经训练好的模型进行修改，以使其更好地适用于特定的任务或数据集。在 Llama3 中，微调是通过修改模型的参数来实现的。 接下来，我们需要准备数据集。数据集是用来让模型重新学习的知识，我们可以使用各种类型的数据集，例如文本、图像、音频等。在本文中，我们将使用一个名为 huanhuan.json 的文本数据集。 然后，我们需要编写微调代码。微调代码是用来修改模型参数的代码，我们可以使用各种编程语言来实现，例如 Python、JavaScript 等。在本文中，我们将使用 Python 来实现微调代码。 接下来，我们需要执行微调代码。执行微调代码后，模型将开始学习数据集，并对模型的参数进行修改。在本文中，我们将使用一台服务器来执行微调代码。 最后，我们需要对微调后的模型进行测试。测试是用来验证微调结果的过程，我们可以使用各种测试方法来实现，例如准确率、召回率等。在本文中，我们将使用一个简单的测试方法来验证微调结果。 下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Llama3 进行微调： ```python import torch from transformers import LlamaForCausalLM 加载模型 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained 加载数据集 data = torch.load 微调模型 model.fit 测试模型 test_data = test_output = model.generate print ``` 在上面的示例中，我们首先加载了一个名为 LlamaForCausalLM 的模型，并从预训练模型中加载了一个名为 huanhuan.json 的数据集。然后，我们使用 model.fit 方法对微调后的模型进行测试，并输出测试结果。 请注意，这只是一个简单的示例，实际的微调过程可能会更加复杂。您可能需要根据您的具体需求和数据集来调整模型的参数和训练过程。

好的，以下是一些智能驾驶算法的开源项目： 1. Apollo：这是一个由百度公司推出的自动驾驶平台，它提供了一系列的自动驾驶技术，包括传感器融合、路径规划、决策控制等。 2. Autoware：这是一个由日本名古屋大学推出的自动驾驶平台，它提供了一系列的自动驾驶技术，包括传感器融合、路径规划、决策控制等。 3. OpenPilot：这是一个由 Comma.ai 推出的自动驾驶平台，它提供了一系列的自动驾驶技术，包括传感器融合、路径规划、决策控制等。 4. Pylot：这是一个由Udacity 推出的自动驾驶平台，它提供了一系列的自动驾驶技术，包括传感器融合、路径规划、决策控制等。 5. Carla：这是一个由 Intel 推出的自动驾驶仿真平台，它提供了一个真实的自动驾驶环境，可以用于测试和验证自动驾驶算法。 以上是一些智能驾驶算法的开源项目，你可以根据自己的需求选择合适的项目进行学习和研究。

Coze 是由字节跳动推出的 AI Agent 开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它旨在简化 AI 机器人的开发过程，使得无论是开发者还是非技术用户，都能够快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 Coze 平台的主要特点包括： 1. 多语言模型支持：Coze 使用了大型语言模型，如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供了云雀语言模型等，以支持不同场景下的对话和交互。 2. 插件系统：平台集成了超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件，以扩展 Bot 的能力。 3. 知识库功能：Coze 允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可以上传 TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV 格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力：Coze 提供了数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计：用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，Coze 提供了大量灵活可组合的节点，如大型语言模型（LLM）、自定义代码、判断逻辑等。 6. 多代理模式：在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。 7. 免费使用：Coze 目前对用户是完全免费的，用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。 8. 易于发布和分享：用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多的用户与之互动。 Coze 平台的设计降低了大模型使用的门槛，提供了丰富的工具和资源，以支持快速开发和部署 AI 聊天机器人，满足不同用户的需求。