FewShot 指的是在训练机器学习模型时只使用极少量的标注样本，其目标是使机器学习模型在只有少量标注样本的情况下也能达到良好的性能。 在写 Prompt 时，利用 FewShot 是一个非常实用的技巧，通过提供少数（1 3 个）的输入 > 输出示例，让 GPT 可以学到样本的共性，从而提升下一个输出结果的质量。比如在的基础上，增加一个结构块“Examples:”，在该结构块举 1 3 个示例，能进一步提升 Prompt 带来的输出结果。 与 ZeroShot 不同，FewShot 在 Prompt 中会给出简单的例子。这利用了大模型优秀的推理能力，根据给出的例子，大模型能很好地推理出需求并给出具体回答。使用 FewShot 能有更好回答效果的原因是提供了更多的上下文信息或额外知识，让大模型能更好地回答问题。 这种技术也被称为少拍提示（如果只提供一个示例，则称为一拍提示），特别适用于需要高度详细或需要结构化输出或遵守特定格式的任务。

大模型的评测方式多种多样，以下为您介绍一些常见的评测方法和相关示例： 1. 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval： 相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 仅需花费约 1/22 的经济成本和 1/25 的时间成本。 从统计角度出发，检验什么评估数据可以最好地区分模型。 支持两种模式的模型评估方式： alpaca_eval：直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model：根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。 评测过程分为以下 3 步： 选择一个评估集，并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下，使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下，在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器，它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器，使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。 2. 小七姐的测评： 测评目标：测评三家国产大模型，以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：分为复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等多轮，每轮都有不同的任务和模型测试次数。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的评测： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。

Midjourney 的角色一致性功能： 此功能类似于“风格参考”，但尝试使人物与“人物参考”图像相匹配。 使用方法：在提示词后输入`cref URL`并附上一个人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面，否则会报错。 可以使用`cw`来修改参考“强度”，从 100 到 0。强度 100（`cw 100`）是默认值，会使用面部、头发和衣服；强度 0（`cw 0`）时，只会关注面部（适合改变服装/发型等）。 该功能同步支持 MJ V6 和 Niji V6。 对于保证角色一致性，可利用 MJ 重绘功能，在重绘提示词里输入`cref cw`。 若有黑边问题，可将黑边部分框住，重绘输入关键词“background”去除黑边，保证背景一致。 体验 MJ 网页版效果更佳，网址：https://alpha.midjourney.com/

目前没有关于如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容的相关知识。但一般来说，您可以考虑以下几种可能的方法： 1. 使用网络爬虫工具，但需要注意遵守相关法律法规和网站的使用规则。 2. 利用一些现有的数据采集服务平台，它们可能提供针对自媒体内容的采集功能。 3. 尝试开发自定义的脚本或程序，通过调用自媒体平台的 API（如果有的话）来获取所需内容。但这通常需要一定的技术知识和开发能力。

学习智能体搭建可以从以下几个方面开始： 1. 利用相关平台：例如 Coze、Dify 等 AI 智能体编排平台，它们降低了制作智能体的门槛。 2. 输入人设等信息：创建智能体时，输入相关人设等基础信息，并配置相关工作流。 3. 体验常见工具：对于没有编程基础但对 AI 有一定概念的小白，可以从工具入门篇开始，如 Agent 工具 小白的 Coze 之旅。 4. 参考优秀案例：可以获取现成好用的 Prompt 案例，直接复制、粘贴使用。 5. 了解相关教程：如阅读等详细讲解搭建步骤的文章。

要制作一个辅助数学教学的智能体，可以考虑以下几个方面： 1. 提示词技术： CCoT：通过正反力矩机制，指导模型识别正确与错误，方法简洁直观。 PoT：作为思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，引导模型生成代码再通过代码解释器工具进行运算，能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 遵循零样本和少样本的学习范式。 2. 利用现有模型和技术： 如 MathGPT 可用于数学辅导，具备公式编辑等功能。 谷歌 Gemini 可辅助教学，例如通过分析视频并回答相关逐步深入的数学问题，包括理解核心概念、阐述数学原理、提供编程示例等。 此外，还需注意模型性能与计算量、模型参数量、数据大小等因素的幂律关系，以优化智能体的性能。

密塔接入 DeepSeek 可能有以下原因： 1. 提升用户的 AI 学习体验：例如学而思接入 DeepSeek“深度思考模式”，预计将在 2 月内陆续于相关机型上线，以全面升级用户的 AI 学习体验。 2. 实现多任务统一：DeepSeek 的 JanusPro 模型将图像理解和生成统一在一个模型中，具有理解和生成两种本领，能够为相关应用提供更综合的能力支持。 3. 高效便捷：DeepSeek 编程工具接入速度较快，国内版本可直接用于编程，无需申请 API 即可使用。 4. 降低编程门槛：鼓励编程实践，降低了编程的门槛，使更多人能够参与其中。 以上信息仅供参考，具体原因可能还需根据密塔的具体需求和规划来确定。

要做一个数学智能体，以下是一些相关信息： xAI 创始成员 Christian Szegedy 过去七年一直致力于创造在数学上能与任何人类一样出色的 AI，认为高层次的数学和逻辑推理对编程和物理学的长期发展将起到重要作用，且一旦 AI 开始展示出真正理解深层推理的能力，对理解宇宙至关重要。 YuhuaiWu 一直梦想着用 AI 来解决数学中最困难的问题，去年与 Google 的一个团队合作开发的 Minerva 智能体能在高中考试中获得比普通高中生还高的分数。 Claude 3.7 Sonnet 在推理方面与最新 Grok 3 Beta 模型几乎打成平手，在数学、视觉推理方面略逊色于 Grok 3 Beta，但在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升。 通用人工智能体是智能体设计的最终目标，是一个循环架构，拥有动态推理、规划和自定义代码生成能力。自 2023 年春天 BabyAGI 和 AutoGPT 出现以来，相关研究进展激增。目前最复杂的设计是语言智能体树搜索（LATS），其开创性商业应用包括新的基础模型和编码智能体。

要制作一个辅助教学的数学智能体，可以参考以下步骤和要点： 1. 准备教学材料：包括相关的数学视频，并为其设计一系列逐步深入的问题。 2. 设定关键步骤： 为视频设置 URI 和 URL，打印视频内容以确保正常。 设计三个相关问题，例如： 问题 1：视频中解释了哪个概念？ 问题 2：基于问题 1 的答案，能解释这个基本的数学原理吗？ 问题 3：能提供一个简单的 scikitlearn 代码示例来解释这个概念吗？ 3. 整合材料和问题：将三个问题和视频整合到一起，创建一个完整的查询内容。 4. 运用相关技术和模型：例如利用谷歌 Gemini 模型等，运行代码并检查输出，查看模型是否正确理解视频内容并恰当回答问题。 5. 考虑其他因素：了解不同的 AI 技术在教学中的应用，如腾讯的智能体、天工 AI 等，以及大语言模型中的规模定律、统一表示、推理能力等相关原理和技术。

以下是关于使用飞书多维表格生成小红书图文笔记的相关内容： 一、Coze 应用+多维表格的高速数据分析 1. 动手实践 Coze 应用 创建应用：打开 Coze，可选择 PC 模式，需要几个参数，包括多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址，界面设计为三个输入框和一个按钮。 开发工作流：包括读取博主笔记列表的工作流，工作流实际上只有三步，读取、转换、写入。开始节点设置三个参数，分别代表多维表格地址，表名称，博主首页地址。第二步的节点需要把数据转换为符合多维表格插件接收的数据格式，需添加一个代码节点并复制代码。在插件市场搜索官方的多维表格插件，选择 add_records 并分配配置参数。结束节点配置一个值即可。 Coze 智能体（字段捷径）获取笔记+评论信息 创建智能体：使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：创建新的对话流并与智能体关联，配置两个小红书插件，在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据，回到智能体的编排页面同样测试，确保对话流执行成功。 发布：点发布后选择多维表格，进行配置，包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器，完善上架信息，选发布范围，提交上架信息。 二、办公提效神器：飞书多维表格字段插件 1. 工作紧任务重 第一步，用 AI 插件理解图片：上传参考的海报图片，用 AI 内容生成插件理解。创建表格列时，选择字段捷径，在 AI 中心找到智谱 AI 的内容生成插件，配置提示文本、上传图片所在列和模型。 第二步，生成视频的指令：用飞书自带的插件总结宣语，生成视频的 prompt 指令。自定义总结要求，生成宣传语后再使用飞书自带的自定义 AI 插件生成视频所需的 prompt 指令。