图像识别能力可以应用在以下方面： 1. 自动驾驶：帮助车辆识别道路、交通标志和其他物体。 2. 广告定向投放：根据图像内容精准推送相关广告。 3. 网页搜索结果优化：通过识别图像内容提高搜索结果的准确性。 4. 数字助手：如 Google Now 或 Amazon Alexa 中用于识别图像相关的指令。 5. 安防监控：识别异常行为或人物。 6. 医疗诊断：辅助医生识别医学影像中的病症。 7. 工业检测：检测产品的质量和缺陷。 8. 物流：识别货物的类别和状态。

以下是关于如何写提示词（prompt）的综合指导： 写提示词是决定 AI 模型理解和生成文本的关键步骤。一个好的提示词应具备以下要点： 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，应提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量简单、清晰，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，需明确指出。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词。 对于 PixelDance V1.4 模型的提示词，需注意： 用简洁准确的自然语言描述想要的变化，避免描述静止部分。 上传高清高质量图片，因为其对图生视频影响较大。 该模型具有多个连续动作、自由运镜控制、多镜头切换等特色，稳定后可增加更多动作/镜头描述以获更生动效果。 生成视频不符合预期时，修改提示词，换成具象描述，删除不重要部分，将重要内容前置。 擅长提示词写作可关闭【提示词增强】，刚开始创作推荐打开。 对于律师写提示词，可参考以下建议框架及格式：CRISPE Capacity and Role（能力与角色）：明确希望 AI 的角色和能力，如专注于民商事法律领域、擅长案例研究等。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如案件关键事实、相关法律及背景。 Statement（陈述）：明确希望 AI 完成的任务，如总结诉求、检索法条等。 Personality（个性）：确定希望 AI 回答的风格或方式。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

向量检索在大语言模型中的应用主要是为了解决以下问题： 1. 由于大模型的输入窗口有限，通过文本分割器将文档分割成较小的对象，方便后续的检索和生成，在较短的文本中更容易找到相关信息。 2. 利用文本嵌入器将文本转换为高维向量，通过衡量文本之间的相似度实现检索功能。 3. 借助向量存储器存储和查询嵌入，通常使用索引技术如 Faiss 或 Annoy 加速嵌入的检索。 4. 检索器根据文本查询返回相关的文档对象，常见的实现如向量存储器检索器使用向量存储器的相似度搜索功能进行检索。

稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 1. 消除图像中的噪点： 如果在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。 Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。 它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以特定风格描绘的图像，它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 2. “推理步骤”： 稳定扩散是逐步去除噪点的。 以运行 25 步为例，起始图像可能完全无法辨认，实际上最初是从完全的噪点开始。 3. 开始方式： 为生成艺术，给稳定扩散提供纯噪点的初始图像并告知相关描述。 稳定扩散能做到是因为它是计算机程序，且基于统计数据，估计所有选项的概率，即使正确概率极低，仍会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给不同纯噪点图像，都会创作出不同艺术作品。 ComfyUI 的生图原理： 1. Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间）： Pixel Space：图的左边表示输入图像的像素空间，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，生成过程结束时转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space：ComfyUI 中的许多操作在潜在空间中进行，如 KSampler 节点执行采样过程，图像映射到潜在空间后扩散过程在此进行，可通过节点调整潜在空间的操作。 2. 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程，在 ComfyUI 中通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可通过“采样器”节点选择不同调度器控制处理噪声及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数：生成图像时扩散模型会进行多个去噪步，通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。

以下是关于工业类专业内容生成的相关信息： AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域广泛应用。 AIGC 包括文字生成（如使用 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等）、图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等）、视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等）。 AIGC、UGC（用户生成内容）和 PGC（专业人士或机构生成内容）是内容生成的不同方式。AIGC 由人工智能生成，可快速大规模生成内容，适用于自动化新闻、广告创作等。UGC 由用户通过社交媒体等平台发布，内容丰富多样，适用于社交媒体、社区论坛等。PGC 由专业团队或机构创作，内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等。 即使是简单的提示，如“请为我写一首关于树的诗”，Claude 也能生成可用内容。若提示得当，它还能遵循更精确指令，可按特定风格、受众写作，如要求详细或简洁，生成特定字数、段落或列表项，也可提供主题具体信息让其集中注意力。

以下是关于调试情感 bot 的 prompt 的相关知识： 在实验方面，在八个指令感应任务上评估情绪提示在零样本和少样本学习中的表现，涵盖语言理解的不同方面，在四个大型语言模型（ChatGPT、Vicuna13b、Bloom、FlanT5Large）上进行测试，对于不同模型有相应的设置。零样本实验中情绪刺激可简单添加到原始提示中构建情绪提示，少样本上下文学习中评估与零样本相同的提示，并随机抽取 5 个输入输出对作为上下文演示。基准测试将情绪提示与原始零样本和少样本提示、零样本思维链进行比较。数据集和任务包括情绪分析、句子相似性、原因选择等八个任务。 Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成所需内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持英语，emoji 也可用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，可改变 tag 权重，有两种设置权重的写法，还可进行 tag 的步数控制。 希望以上内容对您学习调试情感 bot 的 prompt 有所帮助。

以下是关于秘塔搜索提示词的相关信息： 在“大圣：我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索”中，提到在 AI 搜索工作流中有变量节点和大模型节点。大模型节点最关键的是提示词，其源头是一个 github 的开源项目（https://github.com/leptonai/search_with_lepton/blob/main/search_with_lepton.py ），且提示词完全参考艾木大佬的文章（https://mp.weixin.qq.com/s/Ory8iVXXjjN3zSTcupPm6Q ）。由于本篇教程主要是让大家对 Coze 的能力更有体感，所以提示词这里不做深入探讨。 同样在“大圣：我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索”中，提到按照编写人设提示词、打造工作流、预览以及调试的流程来搓 Bot，且为了方便大家理解，贴出了中英两版人设提示词。 一些推荐的 AI 搜索引擎中包括秘塔 AI 搜索，它由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于生成文章摘要及框架的提示词相关内容： 办公通用场景： 总结助手：请帮我总结以下文章，将以下文本总结为 100 个单词，使其易于阅读和理解。摘要应简明扼要，并抓住文本的要点。避免使用复杂的句子结构或技术术语。 周报生成器：根据日常工作内容，提取要点并适当扩充，以生成周报。 相关链接： Chain of Density：为给定文章生成越来越精简且信息丰富的摘要，重复两个步骤 5 次。步骤 1 找出 1 3 项先前摘要中遗漏的信息实体“informative entity”，步骤 2 生成新的更紧凑的摘要，涵盖先前所有信息实体及缺失实体。回复格式为 JSON，包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 利用 AI 打造爆款公众号文章：关键在于提供清晰且具指导性的提示词，好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。可从基础提示词进阶到更详细、具创意的提示词，为 AI 设定文章语气、风格和重点，最终产出内容可能需微调以符合预期和公众号风格。

在您所描述的这三个步骤中，将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式这一步骤可以借助 AI 来更简便地完成。目前有一些 AI 工具和技术能够对图片中的公式进行识别和转换，提高工作效率。但需要注意的是，AI 转换可能存在一定的误差，仍需要人工进行检查和修正。

目前，将公式的图片自动转换成公式编辑器的公式，还没有特别简便通用的方法。不过，一些专业的 OCR（光学字符识别）软件可能会有所帮助，但它们的准确性可能会受到图片质量、公式复杂程度等因素的影响。