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如果我想让deepseek成为我专属的公文写作助手,需要输入什么提示词
如果您想让 DeepSeek 成为您专属的公文写作助手,可以参考以下提示词: 1. 首先借助 AI 分析好的文章: 找出您最喜欢的文章,投喂给 DeepSeek R1(理论上来说适合大多数 AI,尤其是有推理模型)。 第一次询问:请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问:请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问:这篇文章还存在什么缺点和不足,有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写,分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评:“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师,拥有 30 年教育经验,是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章,然后对文章进行分析,然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析,指出问题所在,并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解,请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写:“我希望你扮演一个从业 20 多年,临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家,精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文,然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻,不要吹捧包装,不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。”
2025-03-06
想要生成一张图片 用什么ai更合适
以下为您介绍几种适合生成图片的 AI 工具及相关操作流程: 1. Stable Diffusion 模型:可根据文本指令生成图片,图片的样子取决于使用者输入的提示词,非排列组合工作模式下难以出现完全相同的两张输出图片。类似于画笔,构造出的图画取决于使用者自己的设计。在当下技术背景与现实下,利用新兴智能工具,把自己的独创性思想转化为现实作品,极大地节省了创作成本。案例中法官承认这样依靠使用者的输出设计生成的图片属于美术作品,具有独创性和智力投入,受到著作权的保护。 操作流程:使用者根据自己的审美个性,通过增删提示词、修改相关参数,得出不同的图片,最后选定。 2. Tusiart: 简明操作流程: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定的图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写想要生成的内容,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要避免产生的内容,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 3. Liblibai: 简明操作流程: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,控制图片效果及质量。 设置 VAE:选择 840000 。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写想要生成的内容,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要避免产生的内容,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,参考模型作者推荐的采样器更有保障。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,迭代步数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-03-06
deepseek 的提示词怎么写
以下是关于 DeepSeek 提示词的一些信息: 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词,可以把以往关于场景、构图、尺寸、位置、形态、半身全身、环境等组合的提示词,以“相机运动轨迹”的方式来描写,例如“相机向上飞升至上空轨道视角,拍摄站在泳池旁的女子”。 生成单词方面,输入单词主题、图片风格、单词数量,如“非洲动物、真实风格、2”。选择 deepseekr1 模型,输入单词主题、单词数量,DeepSeek 可以为用户输出指定数量的单词,并以数组方式输出。提示词中,角色设定为专业的单词生成助手,技能是输出关联英语单词,限制是仅围绕用户输入主题输出相关内容,且输出必须为符合要求的数组形式。 对于提升 DeepSeek 的能力,可通过一些设计思路,如将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能,在模型默认能力基础上优化输出质量等。具体操作如搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 DeepSeek,认真阅读开场白后正式开始对话。完整提示词有 v1.3 版本。
2025-03-06
视频实时翻译
以下是为您提供的关于视频实时翻译的相关信息: 在官方发布的视频中,GPT 能够帮助英语用户和西班牙语用户进行实时翻译,取代了翻译官的角色,准确清晰地表述用户想要表达的内容。 StreamSpeech 是一种实时语言翻译模型,能够实现流媒体语音输入的实时翻译,输出目标语音和文本,具有同步翻译、低延迟的特点,并能展示实时语音识别结果。
2025-03-06
我需要找到一个方法来把我爷爷迷迷糊糊的老照片上的样子生成样貌特征完全一致的数字人脸,如何可以实现?
以下是一种可能实现将您爷爷老照片生成数字人脸的方法: 1. 利用剪映软件: 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费且适合的数字人形象,比如“婉婉青春”。 软件会播放数字人的声音,您可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”,将其添加到当前视频中。剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中。 左下角会提示渲染完成时间,之后可点击预览按钮查看效果。 为让视频更美观,可增加背景图片。删除先前导入的文本内容,点击左上角“媒体”菜单并“导入”本地图片,将其添加到视频轨道上(会覆盖数字人)。 拖动背景图的角将其放大到适合尺寸,将数字人拖动到合适位置。 点击文本智能字幕识别字幕,点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 完成后点击右上角“导出”按钮导出视频备用。 2. 若希望数字人脸换成特定的面孔,可能需要使用其他工具进行换脸。 3. 对于老照片的处理,还可以启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,在显存不够的情况下放大图片。 对于复杂的老照片,可先在 ps 里进行角度调整和照片裁切,然后上色。若直接上色效果不佳,可放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定。 可加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 模型,给出简单的关键词,如“蓝天、绿树、灰石砖”。最后经过脸部修复和放大得到最终效果。
2025-03-06
AI提示词怎么用
AI 提示词的使用方法如下: 1. 提示词用于描绘您想生成的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。 2. 写好提示词的要点: 内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 写提示词(prompt)的建议: 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在提示词中明确指出。 使用示例:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 理解需求。 保持简洁:简洁明了,避免过多信息使 AI 困惑。 使用关键词和标签:帮助 AI 更好理解任务主题和类型。 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词。 4. Prompt 的相关知识: Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成所需内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),emoji 也可以用。 语法规则:用英文半角符号逗号,来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行不影响效果;改变 tag 权重有两种写法,一是括号,权重就重 1.1 倍,每加一层,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2025-03-06
微信聊天机器人
以下是关于搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 开始搭建,配置腾讯云轻量应用服务器,配置部署 COW 组件。 在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参数参考官方来源:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。编排模板中,名称的全大写描述需对应,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY 。私聊或群聊时,最好加上前缀触发机器人回复,如配置的对应配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX,群聊中对应参数是 GROUP_CHAT_PREFIX,机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 2. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建: 微信有多种功能,个人微信/微信群目前 Coze AI 平台不支持直接对接,微信公众号、微信服务号、微信客服支持与 Coze AI 平台对接。 Coze 的国内版已正式发布 API 接口功能,可直接对接个人微信和微信群。 3. 熊猫大侠:基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进微信里的实现方案。 有更适合小白的使用教程:【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信副本 。 实现内容包括打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需接入大模型 API(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成内容注意甄别,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据注意脱敏。 支持多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-03-06
AI校对助手
以下是关于 AI 校对助手的相关信息: 相关文章: 《》由 Laurence Holt 撰写,介绍了 AI 在 K12 教育中的应用现状,自 2023 年 6 月首次发布以来,地图新增了 90 多个标志和 11 个领域,反映了教育技术的最新进展。文章讨论了 AI 如何辅助教学、提供个性化反馈、支持特殊需求学生等,并强调了 AI 作为教师助手的潜力。 《》探讨了新科技带来的信息频次跃迁对生活的影响,以及世界是否变得更难、时间流速是否更快等问题,张津剑在这期内容里给出了系统性的答案。 《》,萨尔・可汗的《勇敢新语》一书,描述了 AI 在教育领域的创新应用,展望了个性化学习、支持和指导的未来。通过 AI 辅导员,学生可以获得个性化的学习体验,帮助他们更好地理解知识。比尔·盖茨说:“AI 工具和辅导员永远不能,也不应该取代教师。AI 应该做的是支持和赋能教师。” 文章润色工具: 常见的文章润色 AI 工具有: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节,包括校对、改写、大纲生成、内容生成等,可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 AI 赋能教学相关: 张翼然的《AI 赋能教学,创新引领未来.pdf》中提到: 配置一个 AI 助理,就能反复快速使用,还能逐步调整优化。语言模型类似于“缸中之脑”智能体赋予它与外界交互的能力,设置“常用语”、“小助手”、“bot”、智能体。 作为高校教师为工作生活创建/改编的 AI 助理,用 AI 赋能教学,从易到难的学习路径是:1.了解 AI 工作原理;2.尝试各种 AI 工具;3.学会优化提示词;4.生成课程资源;5.解决教学场景;6.课上师生机共学;7.促学生正确使用;8.提升人机共创力。 目录包括:AIGC 教育革命:技术原理与课堂实践;AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力;大语言模型的教学潜力:交流技巧与心得;AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景;AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力;一线教师的 AI 需求与高效工具推荐;AI 赋能课堂的核心逻辑:从理论到应用;解码 AI 教学案例:创新与实践。 教学主要负担分析:备课压力(编写教案、制作课件、设计教学方案),适应新课标(跟进教育改革、更新教学内容)。
2025-03-06
关于智能体的未来
未来的智能体具有广阔的发展前景: 1. 完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体尚未达到此水平。例如,流行的 RAG 架构并非智能体式,而是以推理和外部记忆为基础。一些设计如 OpenAI 的结构化输出支持工具使用,但应用程序的步骤仍由代码预先确定。而当 LLM 置于应用程序的控制流中并能动态决定行动、工具使用和输入响应时,智能体才真正出现。 2. Menlo 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型,包括决策智能体、轨道智能体和通用人工智能体。 3. 像 Coze bot 这样的智能体将随着 AI 技术进步和市场需求变化不断优化升级,拓展应用场景,覆盖更多行业和领域,提供更智能和个性化的资讯推送服务。 4. 如“一分钟提升认知系统”这样的智能体,未来将进一步完善知识库,引入更先进的 AI 技术,提供更多个性化学习方案,有望在自主学习、兴趣探索、问题解决等领域发挥重要作用,并在比赛中取得优异成绩。
2025-03-06
AI工具在人力资源岗位提效的应用场景
AI 工具在人力资源岗位提效的应用场景主要包括以下方面: 1. 招聘环节: 职位描述生成。 简历分析。 面试题设计。 自动化筛选候选人简历,提升筛选工作的效率和准确性,减少人力资源部门的工作负担,降低因人为错误导致的招聘成本浪费。 2. 员工绩效评估: 分析员工工作表现。 识别绩效趋势和提升点。 为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展。 在全行业中,基础办公提效方面如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等,都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 此外,阿里云百炼大模型与猎聘携手共同推动招聘领域 AI 技术的全面升级,AI 赋能的全链路招聘流程,通过大模型的深度参与,显著提升了招聘效率和候选人体验,优化了整体业务效能。 但同时,人工智能在招聘中也存在潜在风险,如算法偏见、数据隐私和歧视等方面: 1. AI 偏见:训练数据集存在对特定社会群体或性别的偏见,可能会复制甚至加剧这些偏见。 2. 数据隐私:公司使用 AI 招聘系统收集大量个人数据,若被滥用,可能侵犯候选人隐私。 3. 算法偏见:数据集存在偏差会导致 AI 系统存在偏差。 4. 对残疾申请人:雇主使用 AI 招聘工具时,需为残疾申请人提供合理便利,确保不会无意或故意排除这些群体。 5. 种族和性别影响:AI 在招聘和晋升过程中存在无意中歧视某些种族和性别群体的风险。
2025-03-06