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Claude系统提示词

回答

以下是关于 Claude 系统提示词的相关内容:

  1. 提示简介:提示是您给 Claude 的用于引发相关输出的文本,通常以问题或指示的形式出现。例如“User:Why is the sky blue?”,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。
  2. 官方提示词(中文版):
    • 批改大神:根据用户设定的标准和规范,对书面文本的质量进行对比评估。
    • 绕口令:制造绕口令,让人舌头打结。
    • 面试题制造机:根据给定的背景信息,生成一系列富有深度、开放式的面试问题。
    • 语法天才:接受提供的文本,并将其重写为清晰、语法正确的版本,同时尽可能保留原始含义。
  3. 宝玉日报(11 月 6 日):
    • 书籍推荐及主题探讨:《永不休眠的 AI,正在制造慢不下来的人类》,推荐《智人之上》,探讨人类被情绪主导及 AI 带来的影响,提出关键问题如在 AI 时代保持人性、远离信息过载焦虑。
    • Claude 3.5 Sonnet New 新版功能优化:系统提示词改进,对复杂问题详尽回答、简单问题简洁作答;格式要求使用 Markdown 并以 Bullet Points 展示;提示词技巧包括简化提示词以提高准确性、逐步请求格式调整、模拟思维链互动,并提供参考链接。
AIモデルによって生成されたコンテンツであり、慎重に確認してください(提供元: aily)

参照

1.Intro to prompting 提示简介

A prompt is the text that you give Claude to elicit,or"prompt,"a relevant output.A prompt is usually in the form of a question or instructions.For example:提示是您给Claude的文本,用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如:|Role|Prompt||-|-||User|Why is the sky blue?<br>为什么天空是蓝色的?|The text that Claude responds with is called a"response",sometimes also called an"output"or"completion."Claude回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。|Role|Response||-|-||Assistant|The sky appears blue to us due to how the molecules in the air scatter light from the sun.The shorter wavelength light(blue)scatters more easily than the longer wavelength light(like reds and yellows),so when we look up at the sky,what we see is all the scattered blue light.This is known as Rayleigh scattering.The color of the sky varies based on conditions like the angle of the sun and amount of dust/water in the air,but during the day with a clear sky,the blue wavelength of light is most responsible for the color we perceive.<br>对我们来说,天空呈现蓝色是由于大气分子散射来自太阳的光线。较短波长的光(蓝色)比较长波长的光(如红色和黄色)更容易散射,因此当我们抬头望天空时,看到的是散射的蓝色光线。这被称为瑞利散射。天空的颜色会随着太阳角度和空气中灰尘/水的含量等条件而变化,但在白天晴朗的天空中,蓝色光波长最负责我们所感知的颜色。|

Claude 官方提示词,中文版(含API Prompt)

根据用户设定的标准和规范,对书面文本的质量进行对比评估根据给定的标准评估以下两段文字:文字1:太阳正在山后落下,给整个山谷投下温暖的金色光芒,鸟儿在唱着它们的夜曲,微风轻轻吹拂着树叶发出沙沙声,这是一个宁静祥和的时刻,让人心中充满喜悦和满足感。文字2:落日很漂亮,鸟儿在唱歌,风在吹,这让我感到很高兴。标准:1.描述性语言和意象,2.句子结构和多样性,3.情感影响力和吸引力,4.语法和标点符号。[heading1]绕口令[content]制造绕口令,让人舌头打结生成复杂有创意的绕口令,目标是创造不仅难以说出口而且引人入胜、有趣、可能还有幽默感的绕口令。考虑融入双关语、押韵和同音连续等来增加绕口令的难度和乐趣。[heading1]面试题制造机[content]制造面试题,让面试官头疼,求职者头大*注意,这个是api里的system prompt你的任务是根据给定的背景信息,生成一系列富有深度、开放式的面试问题。这些问题旨在引导应聘者提供深入、详细的回答,展示他们的知识、经验和批判性思维能力。避免提出是/否问题或有明显答案的问题。相反,专注于鼓励反思、自我评估和分享具体示例或案例的问题。[heading1]语法天才[content]把语法错误的句子改正过来,语无伦次变语法通顺,语法生疏变语法纯熟,语法不通变语法流畅,语法不正确变语法正确*注意,这个是api里的system prompt你的任务是接受提供的文本,并将其重写为一个清晰、语法正确的版本,同时尽可能保留原始含义。纠正任何拼写错误、标点错误、动词时态问题、词语选择问题和其他语法错误。

宝玉 日报

?宝玉日报「11月6日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️ ?《永不休眠的AI,正在制造慢不下来的人类》:书籍推荐:《智人之上》——尤瓦尔·赫拉利从石器时代到AI时代的信息简史。主题探讨:人类被仇恨、恐惧、贪婪等情绪主导,AI或将加剧人类的工具化和焦虑。关键问题:如何在AI时代保持人性?面对信息过载如何远离焦虑??完整访谈:[https://weibo.com/1191042674/OEGTCB4SP](https://weibo.com/1191042674/OEGTCB4SP)?[https://x.com/dotey/status/1853637131886841952](https://x.com/dotey/status/1853637131886841952)2⃣️ ?Claude 3.5 Sonnet New新版功能优化:系统提示词改进:对复杂问题提供详尽回答,简单问题简洁作答,保持精准和简明。格式要求:使用Markdown,建议结果以Bullet Points展示。提示词技巧:简化提示词以提高准确性,逐步请求进一步格式调整,模拟思维链互动。? Claude系统提示词参考:[https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts](https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts)?[https://x.com/dotey/status/1853687370974961847](https://x.com/dotey/status/1853687370974961847)

他の質問
OpenAI Operator, Anthropic Claude Coder
以下是关于 OpenAI Operator 和 Anthropic Claude Coder 的相关信息: 2025 年 Agent 领域的发展预测: 从对话助手到行动型智能体是 2025 年 Agent 技术的主流发展方向之一。计算机操作能力取得突破,传统大模型更多充当聊天助手,而 2025 年的突破在于让 Agent 直接“动手”操作电脑和网络环境。 Anthropic 在 2024 年底发布的 Claude 3.5 Sonnet 首次引入“Computer Use”能力,让 AI 像人一样通过视觉感知屏幕并操作鼠标键盘,实现了 AI 自主使用电脑的雏形。 OpenAI 在同期推出了代号“Operator”的 Agent 及其核心模型“计算机使用智能体”(CUA),使 GPT4 获得直接与图形界面交互的能力。CUA 通过强化学习将 GPT4 的视觉能力与高级推理相结合,训练 AI 可像人一样点击按钮、填表、滚动页面等。在 OpenAI 的测试中,CUA 在浏览器任务基准 WebArena 和 WebVoyager 上分别达到 38.1%和 87%的成功率,后者已接近人类水平。 其他相关信息: 宝玉日报 1 月 25 日: Deepseek 提示词框架包含四大模块:任务目的(Purpose)、计划规则(Planning Rules)、格式规则(Format Rules)、输出说明(Output)。 Anthropic 的 Claude 可通过屏幕截图获取计算机视觉信息,计算光标移动的像素坐标,并执行点击、滚动等操作。 OpenAI Operator 利用虚拟主机和 Chrome 浏览器,通过 CUA 实现网页实时操作,支持复杂任务导航。 主要的大语言模型: OpenAI 系统包括 3.5 和 4 等,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型在春季首次发布,功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本,可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,连接到互联网。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-04-01
Claude Artifacts是什么
Claude Artifacts 是由 Claude 推出的一项工具。它具有将前端代码直接渲染成网页的功能,在前端代码生成能力方面表现出色。例如,可以借助 Claude 的 Artifact 功能制作海报、思维导图等,用户无需编写代码或使用专业设计软件,仅通过与 Claude 对话并输入提示词,就能生成符合需求的内容。目前关于 Claude Artifacts 的探索文章相对较少,但其具有代码跑通率高、设计美感好等特点,还能实现动态生成的效果。
2025-04-01
怎么写给 Claude 的 prompts
以下是关于如何写给 Claude 的 prompts 的相关内容: 1. 提示简介:提示是您给 Claude 的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如,“User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的?”,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 构建 Prompt:可以用 Lisp 或 Markdown 格式来构建 prompt,让 Claude 根据用户输入的领域和产品(也可自定义产品特点)直接输出情绪营销语句。用 Lisp 这种编程语言更为凝练和简洁,Markdown 格式的效果也一样。对于 GPT 等模型,在卡片生成这步可能需要一些调整,不稳定,最好自定义 html/css 样式来进行强约束。直接打开 Claude 首页,把上述提示词发送即可初始化,然后进行使用。 3. 控制输出格式(JSON 模式):控制 Claude 输出的简单方法之一是说明想要的格式,Claude 可以理解并遵循与格式相关的指示,并格式化输出,如 JSON、XML、HTML、Markdown、CSV 等,甚至自定义格式。例如,如果想让 Claude 以 JSON 格式生成一首俳句,可以使用相应的提示。
2025-03-28
claude教程
以下是关于 Claude 的教程: 1. 提示简介:Claude 经过训练成为一个乐于助人、诚实可靠、无害的助手,习惯于进行对话。您可用常规自然语言请求指示它,指示质量对其输出质量影响大,尤其对于复杂任务。 2. Project 功能: 打造真正的个人 AI 助理。 打开 Claude,在左侧菜单栏点击“Projects”。 点击“Create Project”。 填写项目名称并点击“Create Project”。 在“Project Knowledge”下面,点击“Set custom instructions”,填写系统提示词。建议使用 Claude 3.5 Sonnet,逻辑能力更强。打开聊天窗口输入复盘内容,AI 会给出优化建议。 3. 17 岁高中生写的神级 Prompt:将 Claude 强化成满血 o1,如用 Prompt 把 o1 级别的思维链复刻到 Claude 3.5 里,思考逻辑更详细、更像人。Prompt 名为 Thinking Claude,作者是 17 岁的高中生涂津豪,其 Github 地址为:https://github.com/richards199999/ThinkingClaude/tree/main 。
2025-03-24
claude
以下是关于 Claude 的相关信息: 1. 一位 17 岁的高中生涂津豪写了个名为“Thinking Claude”的神级 Prompt,将 Claude3.5 强化得非常强大。它能把 o1 级别的思维链复刻到 Claude3.5 里,使其思考逻辑更详细、更像人,甚至思考过程都跟 o1 一样,还能展开折叠。用这个 Prompt 强化过的 Claude3.5 智能程度、成功率、像人的程度都大幅提升,群友用其创造了如 flappy bird、德州扑克等。您可以在作者的 Github 上查看完整的 Prompt,地址是:https://github.com/richards199999/ThinkingClaude/tree/main 。 2. 预先填充 Claude 的回答:要预先填充 Claude 的回应,只需在进行 API 请求时在 Assistant 消息中包含所需的初始文本。例如:|Role|Good Prompt| |User|Please extract the name,size,price,and color from this product description and output it within a JSON object.<br>请从此产品描述中提取名称、尺寸、价格和颜色,并在 JSON 对象中输出。<br><br><description>The SmartHome Mini is a compact smart home assistant available in black or white for only$49.99.At just 5 inches wide,it lets you control lights,thermostats,and other connected devices via voice or app—no matter where you place it in your home.This affordable little hub brings convenient handsfree control to your smart devices.</description><br><description>SmartHome Mini 是一款紧凑的智能家居助手,有黑色或白色可选,售价仅为$49.99。仅 5 英寸宽,让您可以通过语音或应用程序控制灯光、恒温器和其他连接设备,无论您将其放在家中的哪个位置。这款价格实惠的小中心为您的智能设备带来了便利的免提控制。| |Assistant助手(预先填充)|{ 。在这个例子中,通过以 Assistant 消息开头,我们限制了 Claude 的输出为所请求的 JSON 模式的其余部分。 3. 要求 Claude 进行重写:有时候 Claude 的回答可能不完全准确或符合要求,在以下情况可以要求重写,如响应接近所需但缺乏具体细节或格式、输出未完全遵循初始提示的约束条件、不确定结果是否准确希望 Claude 双重检查。重写在提示包含多个约束时特别有用,请求重写可以强调 Claude 最初忽略的约束的重要性。
2025-03-24
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强?
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势,难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强,适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务,在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
调教ai的利器,提示词工程
提示词工程是调教 AI 的重要手段,以下是关于提示词工程的相关知识: 作用:避免 AI 掉入“幻觉”陷阱,引导 AI 生成更可靠的内容。 原理:AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关,清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图,减少错误。 技巧: 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时要求引用权威文献,询问科学事实时要求引用科研论文,询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,如询问数学公式时展示推导过程,询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围,如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题,询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧,可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段,从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流,精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如,问“请用简单的语言,为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能,并举一个生活中的例子”,AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中,可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题,为让 AI 更好地服务,需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时,可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。
2025-04-15
提示词
提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式(新手必学):景别+运镜+主体+动作+风格。示例:特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式(提升质感):景别+运镜+主体(细节)+动作(速率)+场景(层次)+氛围+光影。示例:全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊(镜面倒影)|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中,prompt 输入框可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面,支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求,如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到: 1. 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,比如: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。 2. 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。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,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。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,会注意到提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-04-15
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例,比如在市场营销类和商业类中,有自动优化 Prompt 的案例,如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括: 1. 角色和能力:基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色,应是该领域最资深的专家,适合解决问题。 2. 上下文说明:思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述:基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业,随着人工智能技术的不断发展,对其需求将会越来越大。
2025-04-15
我是医科大学的本科学生,我现在想用Ai帮助我书写论文和报告,我应该怎么系统学习?
以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议: 一、了解常用的 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,助您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,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:检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集:利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分:针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法,遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性,如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),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。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建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等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 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。但需注意,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。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze,我应该怎么安排?
如果您想要系统学习 Coze,可以参考以下安排: 第一期共学回放 5 月 7 号() 大聪明分享|主题:Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号() 大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号() 艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号() 罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号() Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一,搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT:“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白,一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
有没有关于AI生成ppt的系统性教学
以下是关于 AI 生成 PPT 的系统性教学: 背景: 作者熊猫 Jay 因企业内部要求编写此文章并公开分享,旨在帮助不同水平的用户,包括 PPT 专家和新手,通过 AI 工具更高效地制作 PPT,满足不同需求,提高工作效率。 主要内容: 介绍了市面上最受欢迎的 5 款 AI PPT 工具,包括 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。每款工具都有独特优势,能助用户快速、高效完成 PPT 设计。 总结: AI 介入 PPT 工具带来便捷高效体验,文中核心章节为 AI 生成 PPT 的主要思路。不同工具适合不同人群,应根据实际需求选择,试用和体验比盲目跟风更明智。在 AI 时代,它是办公革新和思维升级的体现。 提示词及相关索引: 作者联系方式: 公众号:熊猫 Jay 字节之旅;免费星球:熊猫 Jay·AI·成长,欢迎关注。
2025-04-09
我想要系统学习ai大模型应用开发,能帮我制定一个系统学习路线吗?
以下是一个系统学习 AI 大模型应用开发的学习路线: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础: 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程:吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 研读相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源:HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源:ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态: 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 7. 参与相关社区交流和项目实践: 总的来说,AI 大模型应用开发是一个多学科、系统性的领域,需要深入的理论学习和工程实践经验相结合。除了学习基础知识,熟练使用开源框架工具也很关键。保持对前沿动态的跟踪,并实际参与相关项目是获得真知灼见的最佳途径。 此外,以下是一个利用 AI+SMART 安排学习计划的案例: 学习目标与个人或职业发展目标的关系:平时工作中需要经常阅读英文文档。另外,有朋友和客户是英文母语者,想要和他们沟通更加顺畅。其次,希望未来有机会进入大型外企工作。 具体学习内容:首先是词汇需要提高,其次听力、口语、阅读和写作这些方面都进行全面提高。 量化学习进度和成功:以考取雅思 8.0,且可以和朋友或客户流利的交谈为目标。 时间框架:半年内。 现实可行性:目前雅思 6.5,每天可以投入 2 小时。周末可以更多。有访问网络课程的条件,也可以购买书籍或其他学习材料。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-08