以下是关于 DeepSeek 提示词的详细内容： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右）。 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道。 自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围。 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求。 占位符标记：用{{}}标注需填充内容。 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项。 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估。 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌。 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型：宽泛需求、主观表述。 修正方案：添加维度约束、量化标准。 示例对比：原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容。 特征强化：请加强第三段的技术细节描述。 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分。 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75%。 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3。 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套。 八、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构：作家风格移植、文体杂交、学术口语化。 效果示例。 2. 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 商业决策支持 九、场景化实战策略 1. 创意内容生成 2. 技术方案论证 十、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”。 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则”。 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题”。 2. 输出质量控制 问题类型：过度抽象、信息过载、风格偏移。 修正指令。 十一、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 2. 敏感内容处理 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制”。 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”。

以下是为纯小白学习 AI 罗列的一个过程： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 另外，对于中学生学习 AI，建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 需要注意的是，以上内容部分由 AI 大模型生成，请仔细甄别。同时，像《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的，如果您是纯小白，还可以参考其学习模式，即输入→模仿→自发创造，并且根据自己的时间和兴趣进行学习，学习资源大多是免费开源的。

以下为您介绍一些有关 AI 调色的大模型： 1. 在最近新上线的 controlnet 模型中，新增了名为 Recolor 的模型，可将黑白图片重新上色。在处理人物照片还原时，可选择 realisian 的写实大模型，通过提示词描述颜色和对应内容。ControlNet 选择 Recolor 时，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 2. 星流一站式 AI 设计工具的基础模型中，允许使用更多的微调大模型，如基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等。同时，还具有高清分辨率修复、脸部/手部修复等功能，以及多种参数如采样器、采样步数、随机种子、CFG Scale 等可调整。 3. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，可在显存不够时放大图片。处理复杂照片时，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，如加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 模型，通过简单关键词控制色调。

以下是关于 AI 学习的最新资讯： WaytoAGI（通往 AGI 之路）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台。它为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱等众多知名企业和产品。 3 月 4 日的 AI 资讯： 【AI 3D】Meshcapade 预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝；InsTaG 通过几秒钟视频学习，快速形成逼真的 3D 说话头像效果；3DMem 为新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】智谱开源 AI 绘图 CogView4，可在图像中生成中文字符；海螺推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】Runway 被网友爆料内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化；Vidu 的 API 开放平台全面开放。 【AI 模型】Google Colab 推出 Data Science Agent；微软为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手 Dragon Copilot；Opera 宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 对于新手学习 AI，建议持续学习和跟进，AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。

目前在 AI 应用开发平台方面，百度智能云表现较为出色。 IDC 发布的报告显示，在战略领先、数据集成、模型调优、模型部署、加速计算能力、工程化能力、平台生态、用户体验 7 大评估项目中，百度智能云获得七项满分，位于所有大模型平台厂商第一名。 百度智能云在 IaaS 层，其百舸 AI 异构计算平台解决大模型应用中的算力问题，提供从集群创建到模型训练、推理的完整算力管理方案，显著提升算力管理能力和模型训练效率。在 Paas 层，千帆大模型平台解决大模型的调用、开发和应用开发问题，支持调用文心大模型全系列模型，还提供全面的工具链，支持定制化的模型开发。在 SaaS 层，提供丰富的常用应用供客户选择。 此外，像美团外卖配送系统、猎聘 APP、链家 APP 等也是在各自领域利用 AI 技术取得良好效果的应用。 在智能体开发平台方面，字节的扣子和腾讯的元器受到关注。扣子主要用于开发下一代 AI 聊天机器人，国内也有像 Dify.AI 等智能体开发平台。

Claude AI 是由 Anthropic 公司开发的一款基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人，以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名，利用先进的技术为各种应用提供支持。 要注册 Claude.ai ，可以按以下步骤操作： 1. 访问 Claude 的官方网站 。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向您的邮箱发送验证邮件，打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，有以下可能的解决方案： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 如果有海外朋友，可以请他们帮忙接收验证码，并将验证码告知您。 完成注册后，如果希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大功能和更高的 API 调用限额，需要填写支付信息并选择合适的订阅计划。但需注意，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。 此外，Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果在注册过程中遇到问题，可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。 另外，还可以利用 Claude 制作 Crossword 小游戏，具体步骤如下： 1. 单词和解释：需要有文字描述和清晰示例，效果展示要稳定，输出格式要优秀。 2. 游戏生成：先从游戏规则入手，包括所有相交字母必须形成有效单词、每个字母格必须是至少一个横向词和一个纵向词的一部分、网格中不允许有 2×2 的纯白色方块区域等。然后逐步从创建的逻辑入手，包括词汇分析、初始布局规划、递归填充算法、完整性验证、输出处理等。后续还需要补充游戏性、难度、显示效果等，可能需要多次修改逻辑和调整效果风格，增加游戏模式、难度等。 利用 Claude 制作「古诗词卡片」的流程如下： 1. 输入 Prompt 。 2. 用户输入主题、风格，AI 就会根据主题、风格直接输出最终结果。获取提示词，如果想立即领取专属古诗词卡牌，可以直接获取开源的提示词。

以下是一些好用的 AI 生成 PPT 的工具和平台： 1. 讯飞智文：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Mindshow：https://www.mindshow.fun/ 3. Kimi.ai：http://kimi.ai ，选 PPT 助手暂时免费效果好 4. Tome.app：http://Tome.app ，AI 配图效果好 5. Chatppt.com：自动化程度高 6. Gamma：https://gamma.app/ 7. 美图 AI PPT：https://www.xdesign.com/ppt/ AI 辅助 PPT 的原理和作用包括： 1. 减轻排版工作的压力。 2. 生成打底的内容，减轻人写内容的工作。比如文章生成 PPT，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表；主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容。在特定的场景下不用改直接用，如学生快速为小组展示配 PPT。 网站把 AI 输出的文本丢给 LLM，让它根据内容，在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线，每页 PPT 的文字，选出整个 PPT 中，每一页的 UI 组件。有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版。 扩展阅读： 1. 《》 2. 《》 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 RAG 的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档。 2. 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 3. 存储：包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。

以下是关于智能座舱的相关信息： 火山引擎 AI 创造者大赛设置了“AI 座舱”赛道。该大赛由火山引擎携手领克汽车与英特尔联合主办，鼓励开发者及技术爱好者利用豆包大模型和扣子专业版，针对领克汽车的真实业务场景开发具有实际应用价值的智能体解决方案。 在“AI 座舱”赛道中，赛题说明为利用豆包大模型、扣子专业版以及吉利原子化能力，探索 AI 在智能座舱中的多样化应用，通过智能座舱内的智能体开发，满足车主定制化的需求。核心目标是通过扣子专业版的插件调用吉利座舱原子化能力自建车载智能体，利用豆包大模型提升智能体的交互能力和智能水平，开发的解决方案应具备实际应用价值，并能够显著提升用户体验。 2023 年度中文大模型基准测评报告显示，在智能座舱与交互这一维度上，仅有一个中文模型达到了良好表现，说明中文大模型在智能座舱与交互还有不少的进步空间。在汽车场景中，部分中小模型在满足用户需求方面具备良好能力，端侧模型有非常大的潜力。