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有哪些可以去除AI味的指令

Answer

以下是一些关于去除 AI 味的方法和相关内容:

  1. 文风与语言能力:网上常见的“AI 味”表现为使用如“首先、其次、再者、引人入胜”等套话,这种文风不吸引人。去除“AI 味”可注重语言的自然和通俗,使用语气词如“嗯、吧、啊、哈哈哈”等,增加口语化词语,使回答更贴近日常对话风格。
  2. 塑造人设:让聊天 AI 变得不正经、放肆、幽默。幽默可通过夸张、比喻、双关、对比、反差等手法实现;不正经涉及回答问题的逻辑与态度;放肆意味着让 AI 大胆地开“玩笑”,突破其原本恭敬服务的设定,但要注意避免侵犯他人。
  3. 小细节方面:有选手会在标点符号、断句和表情符号上下功夫,但当大家都熟悉后,内容才是关键。

需要注意的是,有人认为去除“AI 味”是个伪命题,因为所谓的“AI 味”实际上是“GPT 味”。在 GPT 刚出现时,为了让模型听懂人话,OpenAI 雇了很多肯尼亚人做数据标注。

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

References

陈财猫:如何用 AI 写出比人更好的文字?

我们在使用AI创作时,是以某个模型为基础进行调优的。要写出更好的文字,选好的模型是第一步。模型之间的能力差异非常之大,以至于很多时候对效果的影响是决定性的。如果使用的模型不适合这个任务,怎么调优都很费力,不如干脆换一个更好的直接使用。但是,这就涉及到评估方法。当时我们做了一个评估的测试,实际上,从科研的角度看,评估大模型的metric有很多,比如让大模型做小学数学题(GSM8K),这也是一种著名的评估数据集。这类数据集有固定答案,但写作任务压根没有标答,这在写作任务上就不管用了。从实际角度出发,我们不得不自己去想办法来评估这些模型的能力。这是我们当时的文档标题。在我们的写作课中,学员需要紧密结合大语言模型进行创作,这是一个非常特殊的任务:写作没有标准答案,何况这还是在中文语境下的,涉及人机交互的,具有强烈风格的网络小说类型短故事、短剧剧本创作。挑选模型的第一个重要指标是文风和语言能力:你如果去网上搜“ai味”,会看到大量文章教你怎么克服AI奇怪的文风,比如“首先、其次、再者、引人入胜”这种套话,一看就觉得是ai写的。而且这种ai味很难看,不是很让人有继续阅读的欲望。那么,我们要怎么去除ai味呢?实际上,我认为去除ai味是个伪命题。我们在谈到ai味的时候实际上讲的是GPT味。大家知道,在GPT刚出的时候,为了让模型听得懂人话,要做对齐,OpenAI雇了很多便宜的肯尼亚人给他们做数据标注。

论如何像人类一样说话

其次,我们知道聊天ai默认的说话风格都是比较正式、恭敬、官方的,自带一股”机器味“。因此要去除ai味,要从它的对立面寻找答案,常规做法就是让bot变得不正经、放肆、幽默、通俗。通俗,要使其有人的口语聊天习惯。刚开始我比较注意语气的自然化,比如语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等等,使得回答更加自然、更贴近日常对话的风格。还要注意口语化词语(相对于书面语)的使用,让我欣慰的是,这一点ai理解的很好,一般不用多加调试。也可以考虑增加一些网络语言语料库,但在比赛中不一定能够遇上可以应用的场景,生搬硬套太多只会带来副作用。不正经、放肆、幽默就需要我们塑造一个搞笑人设。幽默很容易理解,生活中幽默风趣的人往往也是最受欢迎的,但是要做到好的幽默,还需要我们去设置各种夸张、比喻、双关、对比、反差等等实现幽默的手法。不正经涉及到回答问题的逻辑与态度,是认真回答呢还是敷衍回答、含蓄间接应对问题。那么何为”放肆“呢?放肆可能意味侵犯,这本来是与ai恭敬为人类服务的基本设定相违背的,因此让ai bot变得放肆而不顾虑他人的感受,能够一针见血地、大胆地去开一些”玩笑“,是对其本身设定的一个重要突破,也是拟人化的重要步骤,这样的答案冲击力往往很强。小细节:有很多选手会在标点符号、断句和表情符号上下功夫,如果观众不知道bot可以这样做的时候就是好使的,但是当大家都知道后,作用就微乎其微了,到了最后还是内容为王。

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
如何去除图片中的文字内容
以下是去除图片中文字内容的方法: 1. 图像预处理: 图像去噪:使用去噪算法(如高斯滤波、中值滤波)去除图像中的噪声。 图像增强:通过增强算法(如直方图均衡化、对比度增强)提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割:使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测:在分割后的图像中,使用文字检测算法(如基于深度学习的文本检测模型)识别出文字区域。 4. 文字识别:对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR(Optical Character Recognition)技术。 5. 后处理:根据需求进行后处理,如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选):如有足够的数据,可以采用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法:对整个处理流程进行优化,提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成:将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中,以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架(如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite)来实现模型的部署和调用。 此外,像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字,指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。
2025-04-11
去除水印
以下是为您推荐的一些 AI 去水印工具: 1. AVAide Watermark Remover:这是一个在线工具,使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式,如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单,只需上传图片,选择水印区域,然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能,如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake:这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片,AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后,用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户,尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器:这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能,可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印,不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简单方便。 此外,Xiaohu.AI 日报 11 月 26 日提到了一款水印去除神器,测试表现出色,多厚的水印都能轻松去除,去水印效果极为干净。在线体验: 这些工具各有特点,您可以根据具体需求选择最适合您的去水印工具。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-08
去除外网需要翻墙的AI,国内有什么可以代替的AI
以下是一些国内可替代外网需要翻墙的 AI 产品: 1. Kimi 智能助手: 是 ChatGPT 的国产平替,实际上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得较好。 能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 302.ai:如果不想折腾,尤其推荐国内用户使用。 3. XiaoHu.AI: 适合编程小白,对新手友好。 深度理解中国开发场景和技术生态。 完全免费,无需翻墙,流畅稳定。 具备完整 IDE 功能(代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等)。 网址:
2025-03-24
怎么去除论文ai率
去除论文的 AI 率并非一个简单明确的操作,目前没有一种绝对有效的通用方法。但可以从以下几个方面尝试: 1. 注重文风与语言能力:避免出现典型的“AI 味”,如“首先、其次、再者、引人入胜”等套话,使文章语言更自然、生动。 2. 深入研究和理解主题:展现对论文主题的独特见解和深入分析,而非依赖模式化的表述。 需要注意的是,所谓的去除“AI 率”实际上是个伪命题,因为很难有确切的标准和方法来衡量和去除。 另外,为检测论文是否由 AIGC 生成,您可以使用以下一些网站和工具: 1. Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用时上传论文,系统会自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分能帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 4. Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。
2025-03-24
去除图片水印工具
以下是一些去除图片水印的工具推荐: 1. AVAide Watermark Remover:这是一个在线工具,运用AI技术去除图片水印。它支持多种图片格式,如JPG、JPEG、PNG、GIF等。操作简便,上传图片、选择水印区域,然后保存并下载处理后的图片即可。还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake:提供AI去除图片水印功能,用户可上传最多10张图片,AI自动检测并移除水印,处理完成后可选择保存生成的文件,适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 3. AI改图神器:具备AI智能图片修复去水印功能,可一键去除图片中的多余物体、人物或水印,不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简单。 此外,还有以下工具可供选择: 对于去除图片中特定物体(如右手手串),除了PS,SD局部重绘、Firefly、canva、Google photo、微软Designer等都有局部重绘功能。 ProPainter:可一键移除视频内物体或水印,基于E2FGVI实现。 收费但效果较好的工具如:https://anieraser.media.io/app。 效果一般的免费工具:https://onlinevideocutter.com/removelogo。 这些工具各有特点,您可以根据具体需求选择最适合的去水印工具。请注意内容由AI大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-23
我想找免费的图片去除背景的工具
以下为您推荐一些免费的图片去除背景工具及相关信息: 1. Stable Diffusion: 安装插件REMBG,安装地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git。安装好之后重启,就有背景去除的选项框。 模型选择第一个u2net,直接点击生成。抠图效果不错,但边缘轮廓可能有黑边,可通过点击后面的Alpha matting调整参数(如Erode size:6、Foreground threshold:143、Background threshold:187)来去掉黑边。 这里还有专门做服装抠图和给动漫抠图的模型。 若想要这个插件,可添加公众号【白马与少年】,回复【SD】获取。 2. RMBG1.4: 高精度背景去除,适用于电商、广告等场景。 支持视频背景批量去除,提供蒙版输出功能。 云端处理速度快,性能卓越。 链接:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIBRIA_AIRMBG 、https://x.com/xiaohuggg/status/1755075272410538450?s=20
2025-03-19
写作指令
以下是关于写作指令的相关内容: 拘灵遣将: 对文章中案例进行脱敏,替换人物姓名、时间和地点。 深化写作时,每次对话输出文章一个部分,各部分字数有规定。 敕代表告诫,明确工作中的禁忌事项和具体要求。 令包括初始化时的欢迎语,牢记符与敕的要求,先请求用户提供案例洞察报告和目标群体,用户提供并输入“依律奉行”后,先输出纲要和写作方案。 熊猫 Jay:万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践: 最佳实践 1 是编写清晰的指令。 策略包括在查询中包含详细信息以获得更相关答案,要求模型扮演某个角色,使用分隔符清晰表示输入不同部分,指定完成任务所需步骤,提供示例,指定输出期望长度,提供参考文本。 策略 1 适用于新手,难度为 1 星,价值在于提供更多详细信息可获得更准确具体答案,减少模型猜测和误解,提高交互效率和满意度。 策略 2 适用于新手,难度为 1 星,通过指定角色使模型回答更具特色和针对性,提升输出质量。 OpenAI 官方提示工程指南: 撰写清晰的指令,模型无法读心,可根据输出情况要求调整。 技巧包括在查询中添加详细信息以获得更准确答案,请求模型扮演特定角色,使用分隔符清晰区分输入不同部分,明确指出完成任务需要的步骤,提供实例作为参考,明确指定希望输出的长度。
2025-04-14
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
ai降重指令
以下是关于 AI 降重指令的相关知识: Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令,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都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,可通过两种写法设置权重。一是 括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):即 SD 先按输入的 tag1 开始生成,然后在达到设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响,可表示为,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。
2025-04-14
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结: 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格,如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子,例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略,并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法,包括个性化的风格(Personality)、给参考或一定的逻辑结构(Example Inquiry)、从多个角度思考(Multiple Angles)、总结概括(Summarize)、使用区分符号(Separator)、明确能力或者角色(Capacity and Role)。 4. 对于大多数实际应用,建议专注于经过调整的指令语言模型,使用时要给清晰的指令,如指定文本的语气、要求集中讨论的内容,甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文,如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文,但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板: 1. 进阶控制技巧: 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用: 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略: 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知: AI 特性定位: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 4. 基础指令框架: 四要素模板 格式控制语法: 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 5. 高阶能力调用: 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略: 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制: 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
用deepseek写一份课题申报书,请提供相关指令
以下是一些用 DeepSeek 写课题申报书的相关指令和要点: 1. 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考,如问题分析→方案设计→风险评估。 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用: 领域限定指令:基于特定的标准或文献,如 2023 版中国药典,说明相关内容。 文献引用模式:以特定的论文为参考,解释相关突破。 3. 多模态输出: 模糊指令优化:对于宽泛需求添加维度约束,将主观表述量化标准。 迭代优化法:包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 4. 在课题申报书的内容方面: 关于提示词编写及 AI 应用的探讨:介绍用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法,包括收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。注意示例的价值,自用与他用提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面的区别。 AI 应用于软件开发:未来借助 AI 模型的 API 和编写提示词,可快速实现软件开发。 关于写作与模型:用 DeepSeek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性,文字要感动人。注意模型特点与推荐,如 Cloud 3.5 模型多样性差,DeepSeek R1 有缺陷但也不错。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的课题需求进一步调整和完善。
2025-04-11