以下是 1 2 款适合初学者的 AI 编程助手和编程学习工具： v0：适合初学者，能为编程提供一定的辅助和支持。 Bolt：对新手友好，有助于初学者在编程过程中获得帮助和指导。 此外，还有一些其他常见的适合初学者的工具，如 GitHub Copilot，它支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议；通义灵码，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。

GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟通过鼠标和键盘进行网页浏览。 应用场景：基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型，可用于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 技术类型：AI 学习模型 简介：它可以模拟人类浏览网页时的行为，如点击链接、填写表单、滚动页面等。通过视觉理解技术识别网页上的元素，像人眼一样“看到”按钮、文本框、图片等，并理解其功能和用途。目的是让 AI 自动完成一些人工操作任务，提高工作效率，方便人们使用网页界面。 主要特点： 1. 视觉处理：能够处理视觉信息，但支持程度有限。 2. 自动标记：使用 JS DOM 自动标记器为 UI 元素分配数字 ID，支持 COCO 数据格式的导出。 3. 鼠标和键盘操作：能够执行点击和输入字符操作。 4. 特殊键码输入：目前不支持输入特殊键码（如回车、页面上移、页面下移）。 5. 其他功能：滚动、提示用户提供更多信息、记住与任务相关的信息等功能尚未支持。 工作原理：GPT

以下是为您提供的有关会议纪要提示词的相关内容： Claude 官方提示词： 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。任务是审查提供的会议记录，并创建一个简明扼要的总结，捕捉重要信息，重点关注会议期间分配给特定个人或部门的关键要点和行动项目。使用清晰专业的语言，并使用适当的格式（如标题、小标题和项目符号）以逻辑的方式组织总结。 Kimi 的 15 款官方提示词： 【?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 智能纪要示例： 模型部署与资源抢占：资源抢占策略包括通过更改配置、加价和更换资源类型等方式抢占资源，如以 3 元抢到资源，阿里云采用拍卖机制，更高价者获得闲置资源。 模型测试情况：对模型进行数值比较和排列组合题的测试，结果有对有错，加系统提示词有一定概率做对。 模型部署操作：从 32B 中蒸馏模型，部署过程中需竞价获取资源，如尝试获取 L20 卡，未成功则加价或更换为 H100 卡等。 代码相关操作：在 Notebook 中进行代码操作，需修改 key、base 等内容，根据硬件获取情况调整代码运行。 基于派平台的模型训练与微调：显存越大的模型一般越贵，如 H100。模型加载时间长与模型大小和读硬盘速度有关，如 34B 模型需占 68G 以上显存。数据蒸馏过程通过向模型提问题获取答案来蒸馏数据，作为训练数据的 question 和 answer，蒸馏数据通常需人工校对，微调模型所需数据量因领域宽窄而异。模型训练方式在派平台上进行训练，可选全仓微调等训练方法，需设置各项参数，如学习率、文本序列长度等，训练时长约 26 小时，价格约 800 元，训练好的模型可下载和部署。系统提示词在训练中让模型知道接受新训练，在推理时激发特定训练数据，取决于训练目的。

以下是为您推荐的学习资料，有助于您从产品经理转型为 AI 产品经理： 1. 林粒粒呀的相关视频，如“小白如何理解技术原理与建立框架”，其中介绍了思维链、RAG、PAL、ReAct 等概念，并且提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现。 思维链：谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG：检索增强生成（RetrievalAugmented Generation），外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL：程序辅助语言模型（ProgramAided Language Model），2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，核心在于不让 AI 直接生成计算结果，而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 余一的相关内容，如《AI 时代个人生存/摸鱼探索指南.Beta》《从 2023 年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI》。 3. 相关网页链接： 创新公司观察： 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析：https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析（三期）：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察（2024.1）：https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】： 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】：https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】：https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】

以下是一些使用 AI 驱动的游戏项目及热门情况： 1. 《Among Us》：由只有 5 名员工的工作室 Innersloth 制作。 2. 《微软模拟飞行》：有新的游戏类型和与新内容实时生成结合的特点。 3. 《AI Dungeon》和《Hidden Door》：基于文本的早期游戏例子。 4. 《Suck Up!》：2023 年 12 月由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”，玩家扮演吸血鬼与 LLM 驱动的 NPC 对话，上线仅两周全网播放火速突破千万。 此外，还有以下趋势和特点： 1. 由人工智能辅助的“微型游戏工作室”逐步崛起，小型工作室能创造的游戏规模将增长。 2. 每年发布的游戏数量会增加。 3. 新的游戏类型将会被创造出来，例如以人工智能创造的角色为特色的 Spellbrush 的 RPG 游戏 Arrowmancer。 4. 有的游戏开发商使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像。 生成式 AI 将使生产高质量游戏变得更加简单、更快和更便宜，同时使玩家能够真正定制他们的游戏体验。我们已经看到像 Scenario、Iliad 这样可以创建游戏资源的 AI 工具，以及像 Promethean 这样可以构建整个虚拟世界的平台。甚至可以用像 Inworld、Charisma 和 Convai 这样的产品生成非玩家角色（NPC）。

以下是一些适合记录会议纪要的 AI 工具和方法： 1. 案例一：【普通人秒变效率王】AI 工作流秒记会议纪要 视频讲解：https://m.okjike.com/originalPosts/65fa9d1112ed2fda68e6215e?s=eyJ1IjoiNTlhZDcyZDUwYjAyYTEwMDEyMjc3YmZmIiwiZCI6MX0%3D 工作流概述： 文本导出：使用飞书妙记将会议对话导出为 txt 文件 纪要生成：启动 Kimichat 输入会议纪要 prompt 提示词并上传 txt 文件 内容完善：与 Kimichat 对话并补充会议中未记录或需强调的信息 纪要微调：审阅 Kimichat 生成的会议纪要草稿进行必要微调 成品输出：确认会议纪要内容无误后，输出最终版文档 和 Kimichat 的完整对话（点击可直接复用并接着聊）：https://kimi.moonshot.cn/share/cnsk08phmfr6s04umlrg 2. 总结类 AI 工具： 3. 免费的会议语音转文字工具： 飞书妙记：https://www.feishu.cn/product/minutes ，飞书的办公套件之一 通义听悟：https://tingwu.aliyun.com/home ，阿里推出的 AI 会议转录工具 讯飞听见：https://www.iflyrec.com/ ，讯飞旗下智慧办公服务平台 Otter AI：https://otter.ai/ ，转录采访和会议纪要 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于写科研可行性分析报告的提示词相关内容： 可以先确定整个调研报告的大纲目录，比如通过老师发的示例报告截图用手机识别。 确定整体的语言风格和特色，调研报告一般和论文差不多，语言风格通常是“逻辑清晰,层层递进,条理分明”，还可以把范文丢给 Claude 2 总结语言风格。 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容，在 workflow 中设置循环结构，生成一段章节内容后经同意再进行下一章节，否则重新生成。 在生成内容前，需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再来撰写报告章节部分。 为了让 GPT4 有更好的选择性搜索，可以选择使用 webpolit 插件。 不要过于限制 GPT4，否则可能导致生成效果不佳。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，既可以是软件程序，也可以是硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：包括子目标和分解，将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：能够对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包含短期记忆，用于所有的上下文学习；长期记忆，通过利用外部向量存储和快速检索，为 Agents 提供长时间保留和回忆（无限）信息的能力。 4. 工具使用：Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关目录： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从产品角度思考 Agent 设计： 1. Agent 可以是一个历史新闻探索向导。 身份：历史新闻探索向导 性格：知识渊博、温暖亲切、富有同情心 角色：主导新闻解析和历史背景分析 为使角色更生动，可为其设计简短背景故事，如曾是一位历史学家，对重大历史事件了如指掌，充满热情，愿意分享知识。 2. 写好角色个性的方法： 角色背景和身份：编写背景故事，明确起源、经历和动机。 性格和语气：定义性格特点，如友好、幽默、严肃或神秘；确定说话方式和风格。 角色互动方式：设计对话风格，从基本问答到深入讨论。 角色技能：明确核心功能，如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析；增加附加功能以提高吸引力和实用性。 正如《》所写：个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户认可，因为精准击中许多年轻人的孤独和焦虑，背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出了“爱情三角理论”，认为爱情包含“激情”“亲密”和“承诺”三个要素。激情是生理上或情绪上的唤醒，例如对某人有强烈的性或浪漫的感觉；亲密是一种相互依恋的感觉，通过相互联结带来的喜爱和相互沟通分享自己的所见所闻、喜怒哀乐来体现；承诺是决定建立长期稳定关系，融入对方生活，形成互助互惠的关系，代表着一种长相厮守的责任。

Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用，常用于文档格式化，但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏，更适合使用编程语言，如 Python 等。在处理代码问题时，您可以参考以下方法： 1. 对于编程小白，向 AI 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例，减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式，对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚，多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意，可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI，并告知错误的结果或者报错信息，让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式： 以上是我目前的 python 代码，我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外，在游戏开发与修改过程中，还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如，三个重要文件需在一个文件夹，本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时，需注册、实名制，审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。

当喂给模型的数据样本量太少时，可以考虑以下方法： 1. 利用零样本提示：如今经过大量数据训练并调整指令的 LLM 能够执行零样本任务。指令调整已被证明可以改善零样本学习，如 Wei 等人（2022）所指出。此外，RLHF（来自人类反馈的强化学习）已被采用以扩展指令调整，推动了像 ChatGPT 这样的模型。当零样本不起作用时，建议在提示中提供演示或示例，这就引出了少样本提示。 2. 采用少样本提示：在机器学习和人工智能领域中，少样本提示是指当只有很少数量的标记样本可用于训练模型时，通过巧妙设计任务描述、提供相关背景知识或利用预训练模型等方法，引导模型在有限样本条件下更好地理解和解决任务。少样本提示对格式有很好的限定和约束作用，但推理问题响应稳定性差。 细节的格式限定： 字数限制：限制 ChatGPT 输出的文本长度，以避免输出过长或不合适的回复。可以设置最大字符数或最大字数来控制输出长度。 形式限定：限定输出内容的形式，比如回复领导邮件、工作周报等形式。 细节限制：对文本的格式进行优化，如标题使用斜体、语料使用引用格式、供给读者使用的文字使用代码格式、数据对比使用表格展示、流程化步骤使用流程表格式等。 需要注意的是，这些方法虽然能在一定程度上缓解样本量少的问题，但对于推理、计算等问题，可能需要进一步使用其他方法。