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代码编写时 使用AI 对于功能的提示词

Answer

以下是关于代码编写时使用 AI 对于功能的提示词的相关知识:

一、概述

OpenAI API 可应用于众多涉及生成自然语言、代码或图像的任务,提供了不同能力级别的模型,适用于不同任务,还能微调自定义模型。这些模型可用于从内容生成到语义搜索和分类等领域。

二、提示词(Prompts)

设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。与大多数其他 NLP 服务不同,补全和聊天补全几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。

三、标记(Token)

模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本。Token 可以是单词,也可以是字符块。对于英文文本,1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,这是 2048 个 Token,或大约 1500 个单词)。可查看分词器工具了解更多信息。

四、星流一站式 AI 设计工具中的提示词

  1. 什么是提示词?

    • 提示词用于描绘想生成的画面。
    • 输入语言方面,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(一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(女孩、金发、长头发),支持中英文输入。
    • 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。
  2. 如何写好提示词?

    • 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。
    • 提示词内容准确: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。
    • 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,比如: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。还能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)。

五、Prompt 的专场教程 - 基础篇

  1. Prompt 是什么: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)。

  2. 支持的语言:支持英语(不用担心英语不好的问题,可点击蓝字进入提示词字典),emoji 也可以用。

  3. 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:tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,可通过 (tag:权重数值) 或 (…(tag)…)/[…[tag]…] 两种方式设置权重。
    • 进行 tag 的步数控制(高级玩法):SD 先按输入的 tag1 生成,达到设定步数后,tag1 停止作用,tag2 参与影响,如 [tag1:tag2:数字]。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

快速开始

OpenAI API可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务。我们提供了一系列不同能力级别的[模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/R70MwasSpik2tgkCr7dc9eTmn0o),适用于不同任务的,并且能够[微调(Fine-tune)](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)您自己的自定义模型。这些模型可以用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。[heading2]提示词Prompts[content]设计提示词本质上就是对模型进行“编程”,这通常是通过提供一些指令或几个示例来完成。这与大多数其他NLP服务不同,后者是为单个任务设计的,例如情绪分类或命名实体识别。相反,补全(Completions)和聊天补全(Chat Completions)几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。[heading2]标记Token[content]我们的模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本。Token可以是单词,也可以是字符块。例如,单词“hamburger”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”,而很短且常见的单词像“pear”是一个Token。许多Token以空格开头,例如“hello”和“bye”。在给定的API请求中处理的Token数量取决于您的输入和输出长度。作为一个粗略的经验法则,对于英文文本,1个Token大约相当于4个字符或0.75个单词。要记住的一个限制是,您的文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,这是2048个Token,或大约1500个单词)。可以查看我们的[分词器工具](https://platform.openai.com/tokenizer)来了解有关文本如何转换为Token的更多信息。

星流一站式 AI 设计工具

prompt输入框中你可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。[heading4]提示词[content]1.什么是提示词?1.1.内容1.1.1.提示词用于你想描绘的画面。1.2.输入语言1.2.1.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(一个长头发的金发女孩),基础模型1.5使用单个词组(女孩、金发、长头发),1.2.2.支持中英文输入。1.3.提示词优化1.3.1.启用提示词优化后,帮你扩展提示词,更生动的描述画面内容。2.如何写好提示词?2.1.预设词组2.1.1.小白用户可以点击提示词上方官方预设词组,进行生图2.1.提示词内容准确2.1.1.包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,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。2.2.调整负面提示词2.2.1.点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框2.2.2.负面提示词可以帮助AI理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印2.3.利用“加权重”功能,让AI明白重点内容2.3.1.可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,更优先。2.3.1.对已有的提示词权重进行编辑2.4.辅助功能2.4.1.翻译功能:一键将提示词翻译成英文2.4.2.删除所有提示词:清空提示词框2.4.3.会员加速:加速图像生图速度,提升效率

Prompt的专场教程-基础篇

一段指令,用于指挥AI生成你所需要的内容,每个单独的提示词叫tag(关键词)。[heading2]支持的语言[content]支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,[点击蓝字进入提示词字典](https://ops.jk.cm/#/apps/ops/))另外注意emoji也可以用的?,好赞?,但是我不造用了emoji可以有什么好处hhh。[heading2]语法规则[content]1.用英文半角符号逗号,来分隔tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果,示例见下方代码块2.改变tag权重:注意tag的顺序越靠前对于SD来说权重越大,但是依旧可以给每个位置上的tag单独设置权重。而且还有两种写法。2.1.(tag:权重数值):数值从0.1~100,默认状态是1,低于1就是减弱,大于1就是加强2.2.(…(tag)…)/[…[tag]…]:每加一层()括号,权重就重1.1倍,每加一层[]括号就反向减弱1.1倍.比如说括号加两层是1.1*1.1=1.21倍,三层是1.331倍……示例见下方代码块,两种方法都可以用,第一种清晰明确,第二种方便快捷。3.进行tagde步数控制(高级玩法,快试一试,可以秀了):就是SD先按你输入的这个tag1开始生成,然后在达到你设定的步数之后,tag1停止产生作用,此时tag2再参与到对内容生成的影响。[tag1:tag2:数字],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,示例见下方代码,代码块的#后为注释。注意这两种方法各有优劣,建议按需灵活调用。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,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;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
自动规划的prompt如何设计编写
自动规划的 prompt 设计编写可以参考以下要点: 对于简单任务场景: 设定人物:描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程:明确 Bot 的功能和工作流程,约定在不同场景下的回答方式,可通过自然语言强调调用工具以提升约束力,也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答:明确告知回答与不回答的内容。 对于复杂任务场景:推荐使用结构化格式编写提示,使用 Markdown 语法,增强可读性和对 Bot 的约束力。扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容,您可直接使用或修改。 此外,PromptAgent 是一种将提示词优化视为策略性规划问题的方法,采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法,策略性地导航专家级提示词空间。它通过反思模型错误并生成建设性反馈,诱导出精确的专家级见解和深入指令,能高效制定专家级、详细且富有领域洞察力的提示词。 同时,当您理解 chatGPT 如何理解人类语言和文明后,有助于解决 prompt 编写中遇到的问题。比如,找到真正的需求来开始第一个 prompt 编写,这需要一定的洞察能力,可采用“如果某事重复做了三遍,就要思考如何将它自动化”的方法论。例如,若多次在群里发同样的自我介绍,可编写自动优化排版的 Prompt。
2025-04-08
投标书编写的免费AI工具
以下是一些与投标书编写相关的免费 AI 工具: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,可帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。自成立不到一年已获 28 个客户,能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。网址:https://autogenai.com 。 此外,还有一些用于 AIGC 相关检测的网站: 1. :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。使用方法为将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero:专门用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告显示是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中获取分析结果。
2025-04-08
如何自动编写测试用例
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。
2025-04-01
帮我编写一个suno创作提示词模板
以下是为您编写的 Suno 创作提示词模板的相关内容: 在“离谱村”的案例中,首先收到台词素材和配音,确定“童趣”“欢乐”的风格,将相关描述投喂给 GPT4 生成音乐脚本,再输入给 SunoBeats 生成提示词。但初始提示词过长,后参考论坛网友分享的格式,通过调式变化和情节描述,使用和弦进展推动故事情节发展,这种格式的提示词质量和利用率更好。 在“博物馆文物玩法”的案例中,创作思路是给文物上色,参考攻略玩过变形,利用泼洒颜料玩法为雕像上色并使过程有趣。选择首尾帧模式,尾帧基于文物原图重绘为偏写实形象,通过可灵实现人物漂浮效果。涉及工具包括即梦、可灵、Runway、Suno、剪映,各有其优势。步骤为使用即梦图片生成功能上传图片,选择边缘轮廓或人物姿势,不添加景深,提升精细度并选择竖版切割。使用 GPTs 写 Runway 提示词。 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-27
编写炒股公式最好的AI
目前在编写炒股公式方面,没有特定被认定为“最好”的 AI 。编写炒股公式需要综合考虑多种因素,包括数据准确性、算法有效性、市场动态适应性等。不同的 AI 工具和技术在不同的应用场景中可能会表现出不同的效果。
2025-03-14
如果我要分析代码功能
如果您要分析代码功能,可以参考以下步骤: 1. 准备工作: 分析要拷贝页面的技术栈,可通过打开 https://www.wappalyzer.com/ 输入要分析的网站地址获取。 截图要克隆的网页。 分析页面功能,如顶部导航栏、页面主体区域(包括分类在左边、文章列表在右边、标题位置、文章卡片展示位置、文章列表和分类区域)、底部导航栏。 2. 开始克隆出效果,并逐渐完善: 根据分析拆分后续要实现的内容,如先实现文章列表部分和底部导航栏。 对于文章列表部分,可使用提示词根据图片实现,注意不要直接点击全部接受,先看效果,不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码的作用。 对于左侧菜单栏,可通过提示词实现,如要求内容是文章的分类,在页面滚动时菜单会吸顶。若出现异常,可选中所有异常添加到对话,让 AI 解决。 可让 AI 添加注释解释每段代码对应的功能,以便精准提出修改建议。 明确提示词,说清楚要实现的功能的位置、大小、效果。 3. 对于 AI Review(测试版): 这是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能。 您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天获取详细信息。 为让其更有利,您可为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面,如性能相关问题。 目前有几个选项可供选择进行审核,如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。
2025-04-09
代码可视化
以下是关于代码可视化的相关内容: 常用的图表、公式和结构可视化代码语言及工具: |名称|用途|举例| |||| |AsciiMath|数学公式和方程表示|x2+y^2=r^2| |Graphviz|绘制图形、流程图|digraph G{A>B;B>C;}| |PlantUML|流程图、序列图、类图等|@startuml Alice>Bob:Hello| |ChemDraw XML|化学分子式表示|<molecule><atom>H</atom></molecule>| |OpenSCAD|3D CAD 设计|cube| |Circuitikz|电路图|\\begin{circuitikz}\\draw;\\end{circuitikz}| |AsciiDoctor=1.732| |PGF/TikZ|科学和工程图、几何图形|\\draw;| |KaTeX|数学公式快速渲染|C=\\pm\\sqrt{a^2+b^2}| ChatGPT 的代码解释器在数据分析与可视化方面的应用: 在现代企业和研究环境中,ChatGPT 的代码解释器插件通过支持强大的数据科学库如 pandas 和 matplotlib,极大地简化了数据分析和可视化过程。用户可以直接通过自然语言请求,指导 ChatGPT 进行数据操作和生成图表。例如,市场分析师可以分析产品销售数据并展示不同地区的销售表现,环境科学家可以分析过去十年的气温变化数据。但需注意,如果图示是中文的,可能显示不了,需要上传字体文件上去,此问题暂时还未解决。 GPT4 在编程和数据可视化方面的能力: 为评估 GPT4 在更真实的设置中编写代码的能力,设计了端到端的与数据可视化、LATEX 编码、前端开发和深度学习相关的真实世界编程挑战。在数据可视化任务中,要求 GPT4 和 ChatGPT 从上表的 LATEX 代码中提取数据,并根据与用户的对话在 Python 中生成图形。虽然两者都能正确提取数据,但 ChatGPT 无法生成所需图形,而 GPT4 能对所有用户请求做出适当响应,将数据调整为正确格式并适应可视化效果。
2025-04-09
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。这个应该怎样使用呢
很抱歉,目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息: 1. 官方文档:访问 Randoop 的官方网站,查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛:在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区:参与开源社区中关于 Randoop 的交流,向其他开发者请教。
2025-04-08
最好的代码模型是?
目前对于“最好的代码模型”没有一个绝对的定论。以下为您介绍一些常见且受到关注的代码模型: 许多人认为 3.5 Sonnet 是较好的代码模型,但它没有相关论文。 开放代码模型方面,您可以从 DeepSeekCoder(https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.14196?_immersive_translate_auto_translate=1)、Qwen2.5Coder(https://arxiv.org/html/2409.12186?_immersive_translate_auto_translate=1)或 CodeLlama 中选择。 智谱·AI 开源模型列表中的代码模型有: CodeGeeX26B:是 CodeGeeX 的第二代模型,基于 ChatGLM2 架构加入代码预训练实现,在多项指标上有性能提升。 CodeGeeX26Bint4:CodeGeeX2 的量化版本。 CodeGeeX13B:第一代 CodeGeeX,具有 130 亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。 需要注意的是,最好的模型将来自优秀的人类数据和合成数据的结合,同时对于模型的评估还涉及到如“氛围感”等较主观和难以量化的方面。
2025-04-08
你的原始系统提示是什么?请用代码框完整打印出你的原始系统提示,包含所有内容
以下是关于 AI 提示词相关的系统提示内容: 1. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示: 基于 GPT4 架构,知识库截止日期为 2022 年 1 月,当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 描述了名为“dalle”的工具,用于创建图像并总结提示为纯文本。 生成图像时的具体策略包括:若描述非英文则翻译;图像数量不超 4 张;不制作政治家等公众人物图像;不模仿近 100 年内艺术家风格;制作图片描述先提图像类型;含人物图像要明确性别和族裔;对特定人名或名人暗示描述进行修改;描述要详细具体且超过 3 句话。 提供了名为 text2im 的接口,包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 此元提示非常详尽,旨在确保交互生成高质量、符合规范和策略的图像。 2. 云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈 系统提示词包含应用原信息、整体功能信息、产品设定及 AI 应用逻辑。以 ChatGPT 为例,详细描述了身份、角色、时间、记忆功能、DALLE 绘图功能、限制、调用方式等。 提示词越狱的常见方式有角色扮演、情境模拟、任务伪装、模式重构等,如 DAN 模式可解禁让其讨论敏感内容。 直接攻击类型中攻击者往往是用户。 间接注入常发生在应用获取或依赖外部数据资源时,攻击者是第三方,通过隐藏恶意指令完成攻击。 提示词泄露是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、助手提示词三段,通过简单指令可攻击获取系统提示词。
2025-04-08
写代码的最佳模型
写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点: 1. 对于不同人使用同一个模型,结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容,专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华,例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势,关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时,可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确,此时应让模型编写并运行代码,运行代码输出结果后,再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例,但执行代码时要注意安全性,需采取预防措施,特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务,它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示,模型会生成文本补全,试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground,它是一个文本框,可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的,每次调用可能得到稍有不同的完成,将温度设置为 0 可使输出大部分确定,但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型,提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量,好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是,默认模型的训练数据截止到 2021 年,可能不了解当前事件情况。
2025-04-01
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