以下是关于高级提示词的详细介绍： 在生成式人工智能模型中，提示词是用户输入用于引导模型产生期望输出的文本。提示词通常包含指令、问题、输入数据和示例，为从 AI 模型得到期望回应，必须包含指令或问题，其他元素可选。 在 LLM 中，基本提示词可简单到直接提问或提供特定任务指令，高级提示词则涉及更复杂结构，如“思维链”提示词，引导模型遵循逻辑推理过程得出答案。 以 ChatGPT4 为例，更高级的提示词可能在提问基础上包括关于模型应如何回答问题的指令，例如询问如何撰写大学入学申请论文时，同时提出希望在答案中听到的不同方面建议。 在图像生成方面，基本提示可以是简单的单词、短语或表情符号，而更高级的提示可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示前面，精心编写的提示文本有助于生成令人惊叹的图像，参数位于提示符末尾，可改变图像的生成方式。

以下是关于 UI 的 AI 软件的相关内容： 方法 1【云端 Comfyui 出图 + AI 视频软件】 作者：来来 联系方式：laiweb3（添加请注明 AI 视频） 相关账号：公众号/视频号/小红书/B 站：来来说 AI 作者标签：20 年设计师，10 年大学设计老师，电商设计公司创始人 10 年，AI 图书作者《一本书读懂 AI 绘画》《一本书读懂 AIGC 提示词》 操作步骤： 打开链接的工作流：https://www.esheep.com/app/5977 ，点击查看工作流，会出现登录或注册界面正常注册即可。如果已经登录会自动出现下面的界面。 步骤 1：红色框选择生成图片的大模型，绿色框添加提示词，蓝色框填写反向提示词。 步骤 2：红色框设置大小确保是 16:9 的比例，绿色框修改参数，参数不理解的话保持默认即可。 步骤 3：红色框上传深度图。 步骤 4：点击立即生成，最下面就会出现图片，在生成历史中下载图片即可。 【ComfyUI】Blender + Stable Diffusion！ 作者：白马少年 介绍：SD 实践派，出品精细教程 发布时间：20230905 19:00 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/vdm9L_xsZc8d3ZZj7CrLdw Blender 是一款免费开源的三维制作软件，和 SD 一样，具有极高的自由度，可以将很多功能包容进来。ComfyUI 的界面主要是节点操作，和 Blender 在工作流程上天然适配。最近，“只剩一瓶辣椒酱”和幻之境开发小组联合开发了一款基于 STABLE DIFFUSION ComfyUI 核心的 Blender AI 插件——无限圣杯。

以下是关于视频 AI 换脸的相关内容： 制作方法和步骤： 1. 执行完成相关操作后，在输出位置会出现处理后的视频，输出窗口右上角有下载按钮，可导出变量后的视频到本地。 2. 上传原始视频和换脸图片，然后点击生成，即可实现视频换脸。 3. 制作数字人视频时，可在显示区域拖动背景图的角来调整尺寸，将数字人拖动到合适位置，还可增加字幕，点击文本智能字幕识别字幕并开始识别，软件会自动智能分段形成字幕，完成后点击右上角“导出”按钮导出备用。 效果展示： 提供了变脸前和变脸后的视频示例。 成本和时间： 1. 总成本方面，制作数字人视频免费，数字人换脸约 0.8 元。 2. 时间上，整个过程大约 10 分钟左右，经实际测试 1 分 28 秒的视频，总转换时间在 200 秒。 相关工具和功能： 1. 创意工具箱中包含数字人口播配音、图片换脸、视频换脸、音频合成数字人、AI 配音等功能。 数字人口播配音：输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言即可生成数字人口播视频。 图片换脸：上传原始图片和换脸图片，一键实现素材换脸。 音频合成数字人：上传音频文件，基于音频合成对应的数字人视频，支持 100+数字人模板。 AI 配音：多语种智能配音，支持区分男声和女声。 注意事项： 1. 图片换脸时，图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 2. 音频合成数字人时，音频文件支持 MP3 和 WAV 格式，文件大小上限 5M。 3. AI 配音时，输入的配音文案需和选择音色语种保持一致。

以下是关于 AI 代理的相关信息： OpenAI 计划推出三种不同级别的 AI 代理服务，分别针对不同用户群体和需求。定价为：$2000/月面向“高收入知识工作者”，适用于一般知识型任务；$10000/月面向软件开发，能够自动化编码工作；$20000/月具备“博士级”研究能力，可执行复杂的分析和研究任务。这一定价远超 ChatGPT Plus 订阅或 ChatGPT Team，显示 OpenAI 对其 AI 代理能力的高度自信，且预计这些代理产品未来可能占公司收入的 2025%。相关报道链接： Manus 是一个真正能完成任务的 AI 代理，不仅可以解答问题，还能自动分析并执行任务，直接交付最终结果。 在 LLM 应用程序的新兴架构中，AI 代理框架是其中缺少的最重要组件。大多数开发人员对代理的潜力感到兴奋，代理为人工智能应用程序提供了全新的功能，如解决复杂问题、对外界采取行动以及在部署后从经验中学习等。但目前大多数代理框架都处于概念验证阶段，还不能可靠、可重现地完成任务。像 LangChain 这样的现有框架已经包含了一些代理概念。

AI 自动编写测试用例可以通过以下几种方式实现： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing ：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结：AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Temperature 是用于控制模型输出随机性的参数。较高的温度值会增加输出的多样性和创造性，使模型的回答更具随机性；较低的温度值会使模型的回答更加确定和保守。通过调整 Temperature，可以根据需求获得更多样化或更专注的输出。例如，对于质量保障（QA）等任务，可设置更低的温度值以促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果；对于诗歌生成或其他创造性任务，可以适当调高温度值。 Top P 也称为 nucleus sampling，是一种文本生成策略。它允许模型在生成每个新词时只考虑累积概率分布的前 P%最可能的词。如果需要准确和事实的答案，可把参数值调低；如果想要更多样化的答案，就把参数值调高一些。一般建议是改变 Temperature 和 Top P 其中一个参数就行，不用两个都调整。

在论文书写方面，AI 能够提供多方面的帮助： 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，便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：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，简化编写过程。 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。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：用 AI 写作工具写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：用 AI 抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 常见的文章润色 AI 工具包括： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，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，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可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，帮助写作前的头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 需注意，AI 工具是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下是关于数字人直播的相关信息： 会议讨论： 目前在电商直播上探索数字人业务，电商并非因适合数字人而选择，而是前期宣传及未发现更好场景。 数字人在电商领域不能成为壁垒，配套的运营服务才是续费关键。 电商直播分达播和店播，数字人直播在店播效果最佳，数据能与真人相近。 不建议商家依赖数字人，现阶段数字人服务多为辅助。 盈利方式： 直接卖数字人工具软件，分实时驱动（一年 4 6 万往上）和非实时驱动（一个月 600 元，效果差，市场价格混乱）两类。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；不适用于服装，过品快且建模成本高。 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路及调动氛围能力等。 店播场景下数字人直播效果较好。 壁垒和未来市场格局： 长期看技术上无壁垒，目前有技术门槛，如更真实对口型、更低响应延迟等。 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司。 把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造的，虽现阶段不能高度智能，但在生活场景中已常见，且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界尚无准确定义，一般分真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，应用于影视和直播带货，表现质量与建模和动捕设备精密程度相关，视觉算法进步使无昂贵设备也能有不错效果。

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据实际需求选择，如追求高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式持续优化和迭代，定期更新增加新内容。 平台特点： 结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。

以下是关于文本转语音的相关信息： 在线 TTS 工具推荐： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 语音合成技术原理： 传统的语音合成技术一般会经过以下三个步骤： 1. 文本与韵律分析：先将文本分词，标明每个字的发音以及重音、停顿等韵律信息，然后提取文本的特征，生成特征向量。 2. 声学处理：通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。 3. 声音合成：使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形，然后一次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中，可以调整参数，从而改变合成语音的音色、语调、语速等。 OpenAI 新一代音频模型： OpenAI 于 2025 年 3 月 20 日推出了全新的音频模型，包括改进的语音转文本和文本转语音功能。 语音转文本模型在单词错误率和语言识别准确性方面相较于原有的 Whisper 模型有显著提升，能更好地捕捉语音细节，减少误识别，在多语言评估基准上表现优异。 文本转语音模型具备更高的可定制性，支持个性化语音风格，目前支持人工预设的语音样式，并通过监控确保语音与合成预设一致。 测试地址：https://www.openai.fm/ 直播回放：https://www.youtube.com/watch?v=lXb0L16ISAc 说明文档：https://openai.com/index/introducingournextgenerationaudiomodels/ 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。