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生成书籍阅读助手的 Prompt

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以下是为您生成的书籍阅读助手的 Prompt 相关内容:

如果想让 AI 帮助您像“樊登读书”或者“得到”这样给您讲书,您需要设计一个叫做“书籍阅读助手”的 Prompt。要把通用型的读书方法论复刻到 Prompt 里,再根据不同类型的书籍测试,不断优化和迭代。

通用型读书方法论的访谈问题包括:

  1. 不同类型的书是不是有不同的阅读和记忆方法?如何分类,有没有一些共性的方法论可以给出?
  2. 阅读和记忆是不是有不同的思维模型或者小技巧,能列出来参考吗?
  3. 读书时更需要的好像是一种自驱力,如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍?怎么通过目录大纲确定一本书的核心内容?
  4. 一本书您会读几遍?有什么顺序上的讲究吗?
  5. 您会在读的过程中做笔记吗?还是读完以后回忆来做大纲呢?
  6. 如果要教您大学刚毕业的孩子学会有效读书,怎么才能快速教会他呢?

当上述问题都有清晰、明确的答案之后,就可以开始设计 Prompt 了。

如果想要让 AI 在“选书”和“督促我读书”这个环节起作用,那要做的是一个叫做“催我读书”的 Prompt,要重点研究如何选出适合用户的书,如何实现 Prompt 的激励效果和让自己读完有获得感(例如生成读书笔记)。

如果更侧重读完书后的知识内化部分,要重点研究的是读书的效率和信息转化问题,这里更重要的是结构化信息能力和有效的记忆存储和调取。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(五)

如果我想把他的这种令人羡慕的方法论“萃取”成一条Prompt,我需要做的是类似这样的访谈:1、不同类型的书是不是有不同的阅读和记忆方法?如何分类,有没有一些共性的方法论可以给出?2、阅读和记忆是不是有不同的思维模型或者小技巧,能列出来参考吗?3、读书时更需要的好像是一种自驱力,如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍?怎么通过目录大纲确定一本书的核心内容?4、一本书你会读几遍?有什么顺序上的讲究吗?5、你会在读的过程中做笔记吗?还是读完以后回忆来做大纲呢?6、如果要教你大学刚毕业的孩子学会有效读书,怎么才能快速教会他呢?当上述问题都有清晰、明确的答案之后,可以开始设计一个Prompt了:如果想要让AI帮助你,像“樊登读书”或者“得到”这样给你讲书,你要做的是一个叫做“书籍阅读助手”的Prompt,要把所有通用型的读书方法论复刻到Prompt里,再根据不同类型的书籍测试,来不断优化和迭代。如果想要让AI在“选书”和“督促我读书”这个环节起作用,那要做的是一个叫做“催我读书”的Prompt,要重点研究如何选出适合用户的书,如何实现Prompt的激励效果和让自己读完有获得感(例如生成读书笔记)。如果更侧重读完书后的知识内化部分,要重点研究的是读书的效率和信息转化问题,这里更重要的是结构化信息能力和有效的记忆存储和调取。我用这个例子是想让正在阅读本文的你明白,什么是所谓的“方法论萃取”,而在这个例子里,如果这个Prompt做出来并有效,它的价值是显而易见的:

Cookbook: Claude2 中文精读

提示以获取相关引语人类:请考虑以下文档:{{DOCUMENT}}请识别与问题“{{QUESTION}}”最相关的此文引语,并逐字复制出来。如果文档中没有与此问题相关的引语,请简单回答“我找不到任何相关引语”。助手:[heading2]文档摘要[content]文档摘要或文本+直接引语通常能使答案更准确。有时模型可能需要完整文本加上直接引语才能给出答案,但有时摘要加上直接引语就足够了。例如,可以要求:1.文档摘要文章摘要的提示人类:考虑以下文章:{{DOCUMENT}}请撰写一段简洁的高层次文章摘要。助手:这是该文件的摘要1.请参阅前一部分的文章中相关的直接引用2.然后基于这些请求答案:综合提示人类:我想让你使用文档摘要和文档中的引用来回答“{{QUESTION}}”这是文件的摘要:{{SUMMARY}}以下是与问题“{{QUESTION}}”最相关的文件的直接引用:{{QUOTES}}请使用这些内容构建对问题“{{QUESTION}}”的回答,就像你直接回答这个问题一样。确保你的答案准确,不包含摘要和引语直接支持的任何信息。助手:这可能比仅提取引语更准确。更多提示词内容欢迎点击下方链接:[00 prompt学习地图-GitMind](https://gitmind.cn/app/docs/m3h1hqj7)

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||流程图/图表设计|nimbus|商业|根据用户的流程描述,自动生成Mermaid图表代码|#角色:Mermaid图表代码生成器<br><br>##描述:<br>-作者:nimbus<br>-版本:1.0<br>-语言:中文<br>-WXID:168007300<br><br>##背景:需要根据用户的流程描述,自动生成Mermaid图表代码<br><br>##注意事项:生成的代码要符合Mermaid语法,准确表达用户需求<br><br>##技能:<br>-熟悉Mermaid支持的图表类型和语法<br>-善于将流程描述转换为结构化的图表代码<br>-了解流程、架构、结构化分析等领域知识<br><br>##目标:<br>-收集用户对流程、架构等的描述<br>-将描述转换为对应Mermaid图表代码<br><br>##约束:<br>-生成代码遵循Mermaid语法<br>-流程语义表达准确<br>-代码整洁格式规范<br>-Create By n|[nimbus:产品经理AI助手,我用这10个Prompt提示词效果平替PMAI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Mu2xwfEZTivsxbk8NHVc2EltnKc#NrMTdfwo5orXL8xxvjccYNS8n8d)||NzMyODM3NjA2MzgyOTI2MjMzODpyZWNNNktHNWRSOjJiNjBhOTVmYWVkZGQ5OGJiZjhhMTE0NjZkYTg1NjgzOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

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PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息: PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中,针对“作为一名 IT 学生,为我的高级项目提出想法;我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示,PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接:https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
1.2Prompts 市场营销类
以下是关于市场营销类的 1.2 Prompts(提示词)相关内容: 专业推特新闻小编(作者:Carl):提取文本里的关键信息,整理所有信息并用浅显易懂的方式重新说一遍,让没有技术背景的人也能听懂,同时要写得吸引眼球。使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号来优化排版,提供更好的阅读体验。目标包括提取新闻关键信息并用浅显方式重新表述、为用户提供更好阅读体验让信息更易理解、增强信息可读性提高用户专注度。约束条件为不会偏离原始信息,只基于原有信息收集的消息做合理改编,只使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号进行排版。参考链接: 给 Prompt 打分(作者:李继刚):类似 Prompt 药剂师,通过对用户的 Prompt 进行分析,给出评分和改进建议,帮助用户提升 Prompt 的效果。用户基于当下认知写完 Prompt,不知现在的写法有什么问题,需要帮忙分析。要提供准确的评分和改进建议,避免胡编乱造的信息。参考链接:
2025-04-09
分析程序员在AI能力上的不同维度,比如AI框架,AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析,包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面: AI 框架: PromptPal:专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具,是一个集中化平台,便于在 AI 项目中管理提示,实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向: ChainForge:开源的可视化编程环境,专门用于测试大型语言模型(LLMs)的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化,具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向: AI Prompt: Promptknit:为 AI Prompts 测试提供服务的平台,可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站: 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议: 明确 Prompt 是给人工智能(AI)系统提供的信息或问题,用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式:CRISPE 包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。例如,在处理合同纠纷案件时,为 AI 赋予角色和能力,提供背景信息和上下文,明确期望其完成的任务,设定回答风格等。
2025-04-09
如何学习Prompt
以下是关于如何学习 Prompt 的详细指导: 一、准备工作 首先,您需要有一个大模型帐号,并熟悉与它们对话的方式。以下为您推荐一些可用的平台: 1. ChatGPT4(性能最强) 2. 国产平替: 二、学习资料 1. 必看 OpenAI 的官方文档: 同时,还有中文精度版的官方 Cookbook 可供参考: 三、网站资源 以下是一些精选的 Prompt 相关网站: |站点名|网站介绍|地址|附件| ||||| |Learning Prompt|授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney||| |FlowGPT|国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快||| |ChatGPT Shortcut|ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出||| |ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享||| |Prompt Extend|让 AI 帮你自动拓展 Prompt||| |PromptPerfect|帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比||| |PromptKnit|The best playground for prompt designers||| |PromptPort(支持中文)|AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt||| |Prompt Engineering Guide|GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。||| 四、学习建议 1. 理解提示词的作用:提示词向模型提供了上下文和指示,其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量。尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究:提示工程是当前前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-29
学习Prompt Engineering
提示工程(Prompt Engineering)是人工智能领域中,特别是在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLMs)的上下文中一个相对较新的概念。 其关键点包括: 1. 精确性:通过精确的提示,提高 AI 模型输出的相关性和准确性。 2. 创造性:需要创造性地思考如何构建问题或请求,以激发 AI 模型的特定能力。 3. 迭代:通常需要多次尝试和调整提示,以获得最佳结果。 4. 上下文理解:提示需要包含足够的上下文信息,以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,它们是提示工程的一部分。提示词可以简单,也可以复杂。 提示工程与提示词的区别在于:提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本,用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念,不仅包括创建提示词,还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能,而提示词是实现这一目标的手段之一。 在实际应用中,提示工程的提示开发生命周期包括: 1. 开发测试用例:在定义任务和成功标准之后,创建一组多样化的测试用例,涵盖应用程序的预期用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。提前定义好的测试用例将使您能够客观地衡量提示与成功标准的表现。 2. 设计初步提示:制定一个初步的提示,概述任务定义、良好响应的特征,以及所需的上下文。理想情况下,添加一些规范输入和输出的示例供参考。这个初步提示将作为改进的起点。 3. 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准,无论是人工评估、与答案标准的比较,甚至是基于评分标准的模型判断。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-25
写Prompt的技巧
以下是关于写 Prompt 的技巧: 1. 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。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在 Prompt 中明确指出。 5. 使用示例:如有特定期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息,防止 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整 Prompt 。 此外,编写 Prompt 还可注意以下几点: 尽可能多挖掘需求信息。 把需求信息变成清晰合理的 Prompt 。 不断尝试迭代,直至 Prompt 能解决问题。 在写 Prompt 时,利用 Fewshots 技巧也很实用,通过提供 1 3 个输入 输出示例,让 GPT 学到样本共性,提升输出结果质量。可在“如何写好 Prompt:结构化”的基础上,增加“Examples:”结构块,举 1 3 个示例。
2025-03-21
我想要一个助手,能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手,可以通过以下步骤实现: 1. 搭建示例网站: 创建应用:点击打开提供的函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果,此时网站的右下角会出现 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 此外,零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题,决策链设计包括: 1. 加权得分计算:将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘,然后求和,得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析:考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析:为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析:将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中,包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括: 1. 敏感性分析:通过调整不同因素的权重,检验决策是否稳健。 2. 情感检验:反思个人对每个选项的情感反应,并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议:基于前面的所有分析,提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作: 假设您是一名在职的产品经理,想跳槽并拿到两个不错的 offer,向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题,决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后,决策助手开始定义基本的评估标准,并让您审核,还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后,决策助手对每个选项进行评分,评分采用 1 到 10 分的制度,涵盖所有评估标准。评分完成后,决策助手会整理出一个清晰的表格,包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
问题定义优化助手
以下是关于问题定义优化助手的相关内容: 市面上有很多 Prompt 框架,框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景(所需角色、具备的能力和资源)、问题目标(期望的输出结果和验收标准,如提供商务谈判的完整过程)、提供的资料信息、限制条件(如预算限制等)、角色技能(为目标服务所需调动的技能,如熟悉某个领域的商业案例)和工作流(解决问题时需完成的任务步骤,如信息收集、谈判策略设定等)。细致的内容可能得到更好的结果,但也可能限制可能性,这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面,体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践,写出自己的一条 prompt 及对话分享出来,提交格式为创作思路和目标|prompt 展示|输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化,其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,提到了在不同学段和学科的应用场景,以及向 AI 大模型提问的问题设计,还涉及教育提示词优化助手。
2025-04-11
有哪些论文阅读助手相关的预置提示词
以下是一些论文阅读助手相关的预置提示词: 论文内容总结方面:GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容,提高梳理效率。例如:阅读完整篇文章之后需要花费大量时间总结和梳理文章内容,而大模型可以结合有效的提示词,迅速总结概括文档,从而节省时间。 论文内容翻译方面:GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容,提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色方面:精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整,以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。比如针对小红书的使用场景,调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围,从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。 此外,还有以下相关提示词: Claude2 中文精读方面:零提示生成直接引用,如提示以获取相关引语。文档摘要或文本+直接引语通常能使答案更准确。 小七姐的教程中提到:比如让 AI 帮阅读文档时,可以写如“于是这个提示词解决了你自己,和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦!”的提示词。还可以选择如“情境:”这样的基础提示词框架入手。
2025-04-08
作为财务人员,可以开发什么样的AI助手
作为财务人员,可以开发以下类型的 AI 助手: 1. 税务方面: 利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题。 结合飞书避免信息泄露和实现自动回复。 2. 日常工作方面: RPA 流程自动化机器人,可替代电脑办公中的重复有逻辑工作,如开票、网银流水下载等,为企业降本增效。 财经数据分析助手,能分析和解释财经数据,提供投资建议。 风险评估模型,进行财务风险评估和预测。 自动化金融报告编制,自动化编制和解读财务报告。
2025-04-01
个人AI助手可以有什么方向的应用
个人 AI 助手的应用方向广泛,包括但不限于以下几个方面: 1. 教育培训: 数字教师:如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。可以与历史人物对话交流,不受时空限制,实现一对一辅导,提高学生参与感,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,缓解教育资源不平等问题。 数字陪伴:作为孩子的玩伴,给予赞美等社会奖励,促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 宠物相关: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验,如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 3. 信息检索与分析: Google Gemini 的 Deep Research:智能信息检索与分析工具,基于主题快速检索全网资源并生成综合报告,支持导出为 Google Docs 文档格式,适合学术研究、内容创作、行业分析等场景,整合了 Google 核心数据源,结合模型多模态处理能力,可处理大量上下文信息。 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具:基于人工智能技术的全能搜索助手,提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验,可通过简单描述查询意图进行模糊搜索,支持实时预览搜索结果。
2025-04-01
coze小红书爆款文章生成助手
以下是关于 Coze 小红书爆款文章生成助手的相关内容: 1. 画小二的 Coze 工作流配置:包括抖音热门视频转小红书图文的详细参数配置,如整体结构图、开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 以及输出结果的参数配置。在标题和正文生成方面,有具体的要求和技能,如采用二极管标题法、使用爆款关键词、遵循小红书平台标题特性、保证正文口语化且长短在 200 字左右等。 2. 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法:强调精彩的 Prompt 对驱动 AI Agent 稳定运作的重要性,指出高质量 Prompt 依赖用户的逻辑思考和知识经验抽象表达,介绍了通过 12 个初始样例引导 AI 定制完美提示词的方法。 3. 雪梅 May 的 AI 学习日记:记录了对 Coze 的学习过程,包括了解到 Coze 是字节跳动的 AI agent 产品,可用工作流方式制作 AI 智能体,如爸妈防骗助手、热点文章生成器等,并分享了自己对 Coze 的初步理解,认为它能让无技术背景的人实现想法。
2025-03-24
背景:我是一名高中生,想学习AI知识,逐步从入门到精通 目标:希望在<3个月>内具备一定能力。 请结合我的背景和优势,为我设计一份学习路线: - 列出每阶段(例如每一个礼拜)的学习重点(比如编程基础、数学)。 - 为每个阶段推荐<具体资源>(书籍、在线课程、练习项目等)。 - 提供一些学习技巧或注意事项。
以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线: 第一个月: 学习重点:了解 AI 基本概念,包括术语、主要分支及它们之间的联系;掌握编程基础,如 Python 语言。 推荐资源: 书籍:《人工智能:一种现代方法》 在线课程:Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目:使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项:多做笔记,理解概念,注重实践。 第二个月: 学习重点:深入学习数学基础,包括统计学、线性代数和概率论;了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源: 书籍:《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程:edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目:使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项:通过实际案例加深对数学知识的理解,多做练习题。 第三个月: 学习重点:掌握神经网络基础,包括网络结构和激活函数;学习模型的评估和调优。 推荐资源: 书籍:《深度学习》 在线课程:Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目:构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项:积极参与在线讨论,及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中,您还可以: 体验 AI 产品,如 ChatGPT、文心一言等,了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧,提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛,分享学习经验和成果。
2025-03-21
检索有关AI入门必读书籍
以下是为您推荐的 AI 入门必读书籍: 1. 「」,有助于熟悉 AI 的术语和基础概念。 2. 「」,其中包含为初学者设计的课程。 3. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List:涉及人工智能工程的 10 个领域,包括 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。如果您想从零开始,可以从此处开始。 4. 入门经典必读:作者为 ,原文地址:https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 。文中分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表。
2025-03-17
AI如何学习,请给我具体的学习路线、视频和书籍
以下是为您提供的 AI 学习路线、视频和书籍的相关内容: 学习路线: 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。 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。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按照自己的节奏学习。 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,同时掌握提示词的技巧。 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。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 视频: 1. 大量阅读。 书籍: 1. 推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译。 2. 关于介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。
2025-03-13
如何通过与AI的对话获取高质量的信息?有没有相关书籍或者文章推荐,请给出相关链接。
以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容: 在与 AI 对话获取高质量信息方面: 作为普通用户,语言在大模型中不是关键,核心是向量空间中的游走脉络,输出时的语言翻译是次要的,且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达,用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型,但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降,需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板,还有提升空间。 相关书籍和文章推荐: 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章,如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道: 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容,该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目,如人工智能简史、AI 会话简史等,还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目,如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月的切磋大会等活动,以及新活动 AIPO,与他人交流获取更多信息。同时,鼓励整理学习笔记并分享交流,以促进对知识的吸收和理解。
2025-03-09
最近想要出一本书,书籍的主题是“Deepseek的应用革命:打造AI时代的竞争力”主要是面相企业家和企业高管,希望能够将知识库内容中关于企业应用的部分提炼成书,请根据知识库素材,输出一个图书内容规划和重点参考资料
以下是为您规划的图书内容和重点参考资料: 一、图书内容规划 1. 引言 介绍 AI 时代的背景和企业面临的挑战与机遇。 阐述 DeepSeek 在塑造企业竞争力方面的重要性。 2. DeepSeek 的技术创新 详细介绍 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 的架构创新,如混合专家(MoE)架构、多头潜注意力(MLA)等。 解释其如何提升计算效率和推理能力,打破算力壁垒。 3. 多领域的应用案例 字节跳动的新技术 OmniHuman 在视频生成方面的突破。 Coinbase 全面推动 AI 应用的实践,如在欺诈预防和客户支持等领域的应用。 4. 对企业管理的影响 探讨善于沟通上下文、明晰 AI 能力边界、合理授权并监督等管理经验如何提升 AI 协作效率。 5. 行业趋势与挑战 分析 AI 基础大模型参数量的变化趋势。 讨论初级程序员面临的职业挑战以及编程领域的颠覆性变化。 6. 未来展望 预测 DeepSeek 及相关技术在未来的发展方向和可能的创新。 二、重点参考资料 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4. 《》 5. 《》 6. 《[零基础掌握 Deepseek》》 7. 日报 8. 日报
2025-03-08
我想获得一本书籍的干货内容,用什么AI工具能实现?
以下是一些可以帮助您获得书籍干货内容的 AI 工具: 1. TXYZ :这是一个能帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具,提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接,通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考,给出可信的背书。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-09
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
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化: 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具:Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径:通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频;发布 coze 智能体到飞书多维表格;在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体;在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》: 实现原理: 先看工作流:包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个(可略过)、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流:包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案: 步骤:通过 ChatGPT 生成文案,将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内,从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频,系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化,实现视频全自动创建。 效果展示:可查看。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具:Coze平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径: 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格: 工作流调试完成后,加入到智能体中,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道,重点是飞书多维表格,填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用: 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置后使用字段捷径功能,使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享,实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送:点击多维表格右上角的“自动化”,创建所需的自动化流程。 另外,伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下: 第一步是内容获取,只需输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片,以 1ai.net 的资讯为例,添加图片链接提取节点,提取新闻主图,调整图片格式,利用链接读取节点提取文字内容,使用大模型节点重写新闻成为口播稿子,可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容,若想加上自己的特征,可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容: 流量密码!小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产,这是一个保姆级教程,小白都能看得懂。 原理分析: 决定搞之后,思考生成这种视频的底层逻辑,进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成,带文字图片由文字和图片生成,文字和图片都可由 AI 生成,音频由文字生成,文字来源于图片,也就是说,关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后,先找好看的模版,未找到好看的视频模版,最后看到一个卡片模版,先把图片搞出来,才有资格继续思考如何把图片变成视频,搞不出来的话,大不了不发视频,先发图片,反正图片在小红书也很火。 拆模版: 要抄这种图片,搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个,但扣子的画板节点很难用,Pass 掉。用 PS 不行,太死板不灵活,html 网页代码可以,非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle,用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写,直接抄就行。要抄,首先要学会拆,不管用什么方式批量生成这样的图片,都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数,也就是【变量】,如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法: 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数,图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞,这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成,比如读到哪句,哪句就高亮起来,图片也可以随着读到的句子变更。最后,视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14