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Coze 智能体 教程 初学者
以下是为初学者提供的 Coze 智能体相关教程: 1. 可能是全网最好的 Coze 教程之一,能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点:通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求,生成结构化内容的 AI Agent;开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路;10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群:任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍);希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 2. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 智能纪要: 智能章节: 页面布局的常见方式与实际操作讲解:本章节主要介绍页面布局。先讲解常见的左右、上下布局及嵌套方法,演示如何设置容器实现左右布局、调整大小分割等,强调外层高度设置的重要性。接着说明溢出处理方式及内边距影响,建议初学者用固定宽高布局。最后介绍换行布局及元素分布设置,用于图片排版。 讲解证件照应用搭建过程及布局设置:本章节介绍证件照应用搭建。会魔法的大人让大家创建应用、清理页面,先设置第一个 div 容器方便后续操作。提到要 1:1 复刻其应用,讲解证件照基础界面为上下布局,分标题、示例、操作展示三块,需拖三个容器,因排列方向问题可能只看到两个,还提到顶部高度大概 100。 证件照应用的用户界面搭建与业务逻辑构建讲解:本章节主要讲解证件照应用的搭建。先介绍用户界面搭建,包括各部分尺寸、布局、组件设置,如文本、图片、表单等;后阐述业务逻辑搭建,创建工作流,添加图片理解、图像生成、智能换脸等插件,设置参数、提示词,并进行测试,还告知文档地址在社区智能体 1.3 共学里。
2025-03-09
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-03-09
deepseek论文指令
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”。 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”。
2025-03-09
论文写作
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能提供多方面的辅助,以下是一些常用的 AI 工具和相关信息: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,还需注意: 如果向 LLM 寻求写作建议,甚至直接要求它帮忙写论文,需注意这并非道德的使用方式。了解这种可能性以及其已被学生使用的情况很重要。对于文章写作,可分解为多个步骤,包括大纲撰写、内容展开、文章润色等。不同人有不同理解和方法,可相互交流分享。使用 AI 工具时,要结合自身写作风格和需求,选择合适的辅助工具。
2025-03-09
如何让ai帮我完成一篇论文
在论文写作方面,AI 技术的应用发展迅速,能在多个环节提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽非纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 另外,有人借助 AI 写小说获奖的经验可供参考。比如先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改,以表格形式输出细节描述,这样能打破 AI 叙事习惯,便于局部调整和确保细节具体。之后将生成的表格串联成文,偶尔给予建议。但在修改时可能会遇到问题,如某些模型记性不好或改丢关键情节。
2025-03-09
Coze 使用循环体节点,如何将中间current值,在循环体内的加一,然后赋值给中间变量curent
在 Coze 工作流中,使用循环体节点将中间 current 值在循环体内加一并赋值给中间变量 curent 的方法如下: 1. 循环节点支持设置中间变量,此变量可作用于每一次循环。中间变量通常和循环体中的设置变量节点搭配使用,在每次循环结束后为中间变量设置一个新的值,并在下次循环中使用新值。 2. 各个节点配置如下: 循环节点:将中间变量设置为指定值(如 last_paragraph ),参数值设置为一个空格。首次循环中生成第一个段落时,不需要参考大纲以外的任何内容,所以将循环变量的值指定为一个空格,您也可以按需设置为其他内容。 循环体中的设置变量节点:中间变量选择循环节点中设置的中间变量(如 last_paragraph );设置值选择大模型的输出参数 output ,表示开始下次循环前,将本次循环中大模型生成的段落赋值给循环变量。 循环体中的大模型节点节点:添加 2 个输入参数,分别引用循环节点的内置变量 item 和循环变量,并在提示词中指定生成文章段落时参考上个段落的内容。 3. 中间变量的设置方法: 初始化变量:在循环开始前,设置中间变量的初始值(如空值、0 或默认文本)。 动态更新:每轮循环结束时,将当前任务的输出赋值给中间变量。 数据类型一致性:确保中间变量的类型(如字符串、数组)与任务输出类型一致。 4. 注意事项: 中间变量的更新逻辑需符合业务流程的需求。 变量过多可能增加复杂度,建议尽量简化。 此外,循环体画布是循环节点的内部运行机制,用于编排循环的主逻辑,每个循环迭代中,工作流会依次执行画布内的各个节点。选中循环体时,才能向循环体中添加新节点,或拖入新节点至循环体画布。循环体中无需设置开始节点或结束节点,默认按照连接线的箭头方向依次执行各个节点。设置变量节点、继续循环节点和停止循环节点只能在循环体中使用。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内,循环体中的节点也不可移动到循环体之外。循环节点的输出参数可设置为循环体的执行结果集合,表示当数组中所有元素运行完毕之后,将所有循环的运行结果打包输出给下游。也支持设置为循环变量的取值。配置循环节点之后,还需要试运行这个节点,查看其输入输出是否符合预期。调试结束后,循环节点的运行结果中会显示循环节点在多轮循环之后汇总的输入输出内容。循环体中的每个节点也会展示每次循环中的输入输出、变量赋值内容。
2025-03-09
我想用AI辅助做科研选题,写学术课题申报书,我需要学习哪些内容,按步骤进行规划
利用 AI 辅助做科研选题并写学术课题申报书,您需要按以下步骤学习相关内容: 1. 确定课题主题:明确您的研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具,搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具,对收集到的资料进行分析,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 AI 写作助手生成课题大纲,涵盖引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写文献综述部分,保证内容准确完整。 6. 构建方法论:依据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并做最后的格式调整。 请记住,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,要保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-03-09
dify 教程
以下是关于 Differential Diffusion 和 Dify 接入企业微信的教程: Differential Diffusion 教程 1. 技术特点 适用于保持图像整体一致性和自然感的场景,通过软填充技术平滑填补图像空白或损坏部分,并细微调整周围区域,实现新填充内容与原始图像无缝融合。 利用变化地图实现更自然、和谐的软填充效果,适用于精确控制填充过程和结果的场景。 强度扇是可视化不同编辑强度效果的工具,帮助用户直观比较并选择合适的编辑强度。 操作仅在推理阶段进行,无需训练或微调,可直接利用现有扩散模型进行高度自定义的图像编辑。 与现有扩散模型兼容,可集成到 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等模型中,增强编辑和生成能力。 2. 主要功能特点 精细的编辑控制:通过引入变化地图,可对图像每个像素或区域指定不同变化程度,支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改:通过文本提示指导图像修改方向,实现非专业用户的专业级图像创作。 软填充技术:在填补图像空白或修复部分时,细微调整周围区域,确保新内容与原图无缝融合。 3. 实际应用举例 假设作为艺术家创作从春天到冬天逐渐变化的风景画,可使用变化地图为图像各部分指定变化强度,结合文本提示进行精细编辑。 Dify 接入企业微信教程 1. 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。 2. 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 3. 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。 4. 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,可选择源码部署或 Docker 部署。 5. 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。 6. 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
2025-03-09
手游开发的AI软件有哪些?
以下是一些手游开发中常用的 AI 软件: 语音生成: Coqui Studio:https://coqui.ai Bark:https://github.com/sunoai/bark Replica Studios:https://replicastudios.com 语音识别: OpenAI Whisper:https://huggingface.co/openai/whisperbase Facebook Wav2Vec2:https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53 对话模型: ChatGPT:https://chat.openai.com HuggingChat:https://huggingface.co/chat 故事讲述模型: MPT7BStoryWriter65k+:https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter Claude 100k:https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows GTP4 32k:https://platform.openai.com/docs/models/overview 游戏设计: Ludo.ai:https://ludo.ai 搜索引擎: Haddock:https://www.haddock.ai AI NPC: Inworld:https://inworld.ai Python 库 此外,网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》在美术开发、NPC 与玩家的交互等方面应用了 AI 技术,如内嵌的全自动“AI 作词机”。还有一些 AI 应用如 AI 游戏道具推荐系统、AI 天气预报分时服务、AI 医疗病历分析平台、AI 会议发言总结工具、AI 书法作品临摹辅助工具等,也在不同方面为手游开发或相关领域提供了支持和帮助。
2025-03-09
最近的论文AI模型
以下是关于 AI 模型的相关知识: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因层数多而称深度)的方法,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-03-09