人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及度和发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将有重大转变，也会面临合作与竞争等有趣问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

以下为您推荐适合非技术人员学习的提示词工程手册： 1. 小七姐：Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（二） 强调对框架的理解和运用，介绍了多种提示词框架，如情境，并提供了学习的三步走：懂原理、找需求、用框架。 2. 19. RAG 提示工程系列（一） 虽然网络上提示工程资料众多，但 RAG 任务中提示工程的资料相对较少。此系列将带领大家了解 RAG 架构的概念、组成、痛点及提示词工程在其中的应用，并指导实操案例，帮助编写调试符合企业生产级标准的提示词。 3. VIRTUAL Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版（中英对照） 指出提示词工程是一门实证科学，需要不断测试和迭代，包括开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词和分享完善后的提示词，同时不要忘记测试边缘情况。

以下是为您提供的非技术人员的提示词工程相关内容： 提示工程是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型用于各场景和研究领域。掌握提示工程相关技能有助于用户了解大型语言模型的能力和局限性。 研究人员可利用提示工程提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。 提示工程不仅是设计和研发提示词，还包含与大语言模型交互和研发的各种技能和技术，在实现和大语言模型交互、对接，以及理解其能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程提高大语言模型的安全性，也可以借助专业领域知识和外部工具来增强其能力。 以下是一些相关资源： 小七姐：Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译，其中提到就像提示词对最终任务性能的重要性一样，方程 2 中引入的元提示词在新提出的提示词的质量，以及自动提示词工程的整体质量中扮演着重要角色。 一些精选的 Prompt 网站，如： PromptPerfect：帮您自动优化提示词，您可以看到优化前后的对比，网站地址： 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，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，网站地址： 未来力场：OpenAI GPT 最佳实践，对 OpenAI 官方文档非常清晰的解读，文档地址：

在搭建 Agent 时，实现其反思与改进可以从以下几个方面考虑： 规划方面： 子目标分解：将大型任务分解为较小可管理的子目标，以便更有效地处理复杂任务。 反思与改进：对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，从而提高最终结果的质量。 记忆方面： 短期记忆：将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习。 长期记忆：通过利用外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息，为 Agent 提供长期存储和召回信息的能力。 工具使用方面： Agent 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。

在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，Agent 的反思与改进主要通过以下方式实现： 自我批评和自我反思：对过去的行为进行审视和分析。 从错误中吸取教训：总结过往错误的经验，明确问题所在。 针对未来步骤进行完善：基于反思和教训，对后续的行动策略和方法进行调整和优化，从而提高最终结果的质量。 这种反思与改进能力通常伴随着将大型任务分解为更小、可管理的子目标的规划过程，以及短期记忆和长期记忆的辅助，还有调用外部 API 等工具获取额外信息的能力。

利用 AI 进行视频剪辑可以参考以下方法： 一、通用流程 1. 视频粗剪 先确定画面逻辑，声音可作部分参考。 无需追求画面精美，快速对片子全貌有整体把握，将素材放上，再看哪些部分需要细节调整和画面替换。 2. 视频定剪 将画面素材调整和替换到满意效果。 3. 音效/音乐 以剪映为例，其有简单音效库，制作简单短片可用。 涉及复杂和真实音效可能需另外制作。 音乐商用需注意购买版权或使用无版权音乐。 4. 特效 以剪映为例，可添加一些光的效果，弥补 AI 视频生成吃掉的光影。 二、将小说做成视频的流程 1. 小说内容分析 使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述 根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成 使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作 将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作 利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成 使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理 对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提高视频质量。 8. 审阅与调整 观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享 完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 三、声音调试 同一句台词，不同标点和抽不同卡时，声音的情绪都不同。要在 AI 声音里调试到合适的声音，抽声音卡有一定难度。国内可以使用出门问问的魔音工坊，其有情绪调节控件。 四、剪辑工具选择 对于 1 3 分钟的短片，剪映比较方便，因其有人性化设计及简单音效库、小特效。但更长篇幅或追求更好效果，可能要用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪映无法协同工作、导出工程文件，难以使视频内容达到更好的商业化效果。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些适合用于写 PPT 的 AI 软件： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，有助于提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Gamma：是一款可用于制作 PPT 的 AI 工具。 3. 百度文库：具备一定的 AI 辅助制作 PPT 的功能。 4. Mindshow：也是一款不错的选择。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 推荐您阅读以下两篇市场分析的文章，以获取更多相关信息： 1. 《》 2. 《》 此外，还有一些免费的 AI 制作 PPT 软件可供选择。您可以根据自己的需求和喜好来挑选合适的工具。

以下是关于如何用 AI 做好聊天的相关知识： 文本补全（Text completion）： API 擅长与人类甚至自己进行对话，可作为智能客服聊天机器人或机智的对话伙伴。关键在于明确告诉 API 意图和如何行事，并提供例子。同时，要注意给 API 赋予合适的身份，如 AI 助手、生物学研究科学家等，以控制其回答风格。 学习笔记：Generative AI for Everyone 吴恩达： 聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等，不仅能生成文本，还能产生进一步行动。 为客户提供服务的聊天机器人流程包括从完全由人处理到机械处理后由人判断，再到最后将任务中的退款直接分离并直接处理，困难任务交由人处理，以及机器人完全处理。 建立聊天机器人的流程应始于内部聊天机器人，确保良好表现并避免问题，设置人为参与链路，确保安全后让机器人对接用户。 会话补全（Chat completions）： ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。 使用 OpenAI 的 API 和 gpt3.5turbo 可构建自己的应用来做多种事情，如起草邮件、写 Python 代码、回答文档问题、创建会话代理、提供自然语言接口、辅导学科、语言翻译、假扮角色等。还可以体验新的 OpenAI 在线编辑器的聊天格式。

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