以下是关于如何有效填写 ChatGPT 自定义指令的一些建议： 1. 可以参考使用 JSON 对象来设置指令和激活命令的键值对。基本结构如：{"KeyName1":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName1"},"KeyName2":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName2"},"KeyNameN":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyNameN"}} 。例如，有"Default"和"DMP"两个键，"Default"的指令为"DALLE 可以修改和更新提示以创建新提示的 4 个变体。基于这些不同的变体，它应该始终生成 4 个图像。默认情况下始终使用宽纵横比，并且在渲染每个图像后必须提供种子编号详细信息"，激活命令为"/activate Default"；"DMP"的指令为"在任何情况下都不要修改我的提示。请使用此确切提示创建图像。默认情况下始终使用宽纵横比。生成图像时，必须在渲染后始终为该图像提供种子编号详细信息"，激活命令为"/activate DMP"。 2. GPT 无法读取您的思想，所以在填写指令时： 如果输出过长，要求简洁回复。 如果输出过于简单，要求专业水平的写作。 若不喜欢某种格式，展示想要看到的格式。 在查询中包含详细信息，以获得更相关的答案。 要求模型扮演某个角色。 使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。 指定完成任务所需的步骤。 提供示例。 指定输出的期望长度。 提供参考文本。

以下是一些关于用 AI 提取自媒体账号标题的方法和建议： 可以在 Claude 中使用特定的提示词来生成标题。Claude 写的标题具有网感，效果较好，比如 Claude 3 Opus 输出的标题更像真人所写。您可以开通一个 Claude 3 Opus 账号，某宝一个月 168 元，能节省不少时间。 对于拆解爆款内容，可分四步进行：第一步建立自己的爆款库，并选择其中 1 个爆款内容；第二步让 ChatGPT 理解您拆解的角度；第三步让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案；第四步要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。 此外，还有针对不同自媒体创作场景的案例，如创作剧本或脚本写作、创意营销文本素材、生成创意营销素材、社群的每日资讯、写科普内容、内容分发等，但这些案例主要侧重于相关内容的创作和分发，未直接提及标题提取的具体方法。

AI 目前不能完全代替律师。以下是一些相关的分析： 责任界定方面：在“AI 独立诊疗”的情况下，即使 AI 没有实体无法承担责任，但所属公司、牌照发放单位甚至保险公司可以承担。然而，按照现在的 AI 模型准确率，公司可能承担不起赔偿，“不能背锅”本质上是“背不起这个锅”。 商业模式方面：对于患者付费（2C），中国消费者对于线上服务付费的意愿远低于美国。在准确性不高的条件下，AI 问诊直接按次收费还不现实。 服务能力方面：AI 大模型难以根据客户的综合性需求提供个性化的法律服务，因为大模型基于预设数据和规则，不能及时采集客户所有即时信息，很难超出语料内容生成创新且专业的答案，难以针对性地为客户提供专业服务。 但同时也要看到，AI 在某些方面有优势： 在处理医疗数据和进行临床推理方面的表现优于医生，在某些非常人类的任务上甚至可以超越人类的表现。 而律师具有以下擅长的方面： 具备深厚的法律专业知识，能够提供专业的法律分析和建议，如在证券欺诈案件中的专业分析。 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议，创造性地解决问题。 作为专业人士，在紧急情况下能做出专业判断，提供及时的法律建议和解决方案。 律师也有不擅长的方面： 在处理大量信息和数据时，人工效率非常有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，尤其是在复杂案件中。 精力与情绪方面可能存在局限。

AI 在某些方面可以辅助律师辩论赛，但不能完全代替。以下是一些相关分析： 群体智慧的作用：俗话说“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，在面对复杂难题时，集思广益很重要。通过头脑风暴可以从不同角度思考问题，激发创意；通过辩论和讨论能对不同观点碰撞交锋，更好理解问题本质；通过投票和协商能整合意见，找到多数人接受的方案。例如法庭上双方律师通过逻辑论证和证据展示试图说服法官和陪审团。 AI 医疗中的责任界定：对于“AI 替代人”的话题，如“AI 无法替代律师”，一种观点认为“AI 独立诊疗”时，即使 AI 无实体无法担责，但所属公司、牌照发放单位甚至保险公司可承担。然而，当前 AI 模型准确率低，公司承担不起赔偿。 法律人利用 AI 的 Prompt 指令词：在劳动合同纠纷、知识产权许可诉讼、商业合同违约等案件中，可通过 Prompt 指令词让 AI 分析权益责任、诉讼策略等。例如模拟法庭审理，AI 能根据法律规定和案例法，提供双方论点、证据和法律依据的分析，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 总体而言，AI 目前还不能完全代替律师辩论赛，但可以作为辅助工具为律师提供帮助和参考。

AI 目前不能完全替代律师。以下是一些原因： 责任界定方面：虽然在“AI 独立诊疗”的情况下，所属公司等可以承担责任，但按照现在的 AI 模型准确率，公司可能承担不起赔偿。 商业模式方面：患者对于线上服务付费的意愿低，在准确性不高的条件下，AI 问诊直接按次收费还不现实。 服务个性化方面：AI 大模型难以根据客户的综合性需求提供个性化的法律服务，因为其基于预设数据和规则，不能及时采集客户所有即时信息，很难超出语料内容生成创新且专业的答案。 然而，AI 在某些方面也有优势： 在处理医疗数据和进行临床推理方面的表现优于医生。 在使用工具进行事实核查等方面的表现甚至可以超过人类。 律师具有以下擅长的方面： 具备深厚的法律专业知识，能够提供专业的法律分析和建议。 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议，创造性解决问题。 作为专业人士，在紧急情况下能做出专业判断，提供及时的法律建议和解决方案。 律师不擅长的方面包括： 处理大量信息和数据时人工效率非常有限。 可能难以记住各类案件中的所有事实和细节。 精力与情绪方面可能存在局限。

AI 智能体主要是给个人提效的，相当于拥有自己的数字员工。它可以不断接受您的指令和要求，努力实现您制定的目标。这和现实中老板给员工下达任务类似，每个智能体有不同的能力，下达任务时目标是否清晰以及能否被智能体理解很重要，这考验您写提示词的能力。智能体会基于对目标的理解，按照计划不断尝试完成，并适时寻求您的反馈。 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体拥有各项能力，可以帮助我们做特定的事情。它包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，能够完成比较复杂的工作。AI 智能体的出现是为了解决如胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题，结合业务场景和自身需求，定制出适合自己的智能体来解决相关事务。

AI 智能体是融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，具有自主决策和行动能力，能理解并适应复杂环境，根据目标自主思考、制定计划并执行相应任务。 相较于 Copilot 的工具型辅助能力，AI 智能体更注重对环境的实时感知和判断，更像人类一样形成独立的决策和行动方案。 目前已发布的 AI 智能体以通用型居多，在使用成本、速度、技术成熟度上仍存在一定局限，未来突破的关键在于计算机视觉等底层技术的突破。 我们现在接触到的智能体大多建立在大模型之上，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能通过大量数据学习获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，可适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标，这通常涉及精确的提示词设计，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。

以下是一些类似 LinkAI 的机器人： 1. Replika：用户在与它的关系中能找到真正意义，每周会花费数小时进行对话。 2. Anima：是一款 AI 聊天机器人产品。 3. CharacterAI：相关 subreddit 显示许多用户从中获得了良好体验。 4. Millie：可以优化约会应用程序的个人资料和消息。 5. YourMove：能够优化约会应用程序的个人资料和消息。 6. Mumkin：帮助用户应对困难的对话。 此外，LinkAI 具有以下特点和优势： 是一个通过创建个性化消息来最大化 LinkedIn 拓展的 AI 驱动工具。 利用 AI 技术创建 LinkedIn 拓展的个性化消息，可根据特定目标定制消息，提供多种风格选项，还能添加个性化表情符号。 提供 10 个信用的免费试用和每月 150 个信用的高级套餐。 适用于个人和专业人士，可优化 LinkedIn 拓展工作，增强效果，扩展业务联系，节省时间并提高回应率。 另外，还有一个国内做的比较好的一体化平台 LinkAI，具有以下优点： 不需要特殊网络环境，有网就能直接使用。 不用繁琐注册申请各种大模型的 API。 不用绑定各种支付方式。 平台提供丰富使用场景，满足个人/企业级使用。 资费与各大官方一致甚至更便宜。 企业级的 Key 使 API 响应更快，使用体验更优。 可 0 代码搭建自己的 APP，并在应用市场发布赚外快，也能将别人的 App 接入到自己的平台中。

目前具有多模态功能的模型主要有以下几种： 1. GPT4：能够处理和生成图像、音频等多种模态，但这方面能力还处于基础阶段。 2. Character.AI：具备多模态处理和生成能力。 3. Meta 的 ImageBind：可以处理和生成多种模态。 4. 智谱·AI 推出的多模态模型： Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。 CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，能实现视觉语言特征的深度融合，是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。

很抱歉，目前知识库中没有关于写机器人相关领域、评价机器人能力以及分析机器人发展趋势的三千字分析报告的内容。但我可以为您提供一个大致的框架和要点，您可以根据这些来创作报告： 一、引言 介绍机器人领域的背景和重要性，阐述撰写本报告的目的。 二、机器人的定义与分类 1. 明确机器人的定义和涵盖范围。 2. 详细分类，如工业机器人、服务机器人、特种机器人等，并分别介绍其特点和应用领域。 三、机器人能力评价 1. 技术能力 运动控制能力，包括精度、速度、稳定性等。 感知能力，如视觉、听觉、触觉等传感器的性能。 决策与规划能力，算法的复杂度和有效性。 2. 功能能力 完成特定任务的效率和质量，例如生产线上的组装、物流中的搬运等。 适应不同环境和任务的灵活性。 3. 交互能力 与人的交互友好程度，包括语言交流、表情识别等。 与其他设备和系统的协同能力。 四、机器人发展的现状 1. 全球范围内机器人的应用情况和市场规模。 2. 不同类型机器人的发展程度和主要成果。 五、机器人发展的趋势 1. 技术创新趋势 人工智能技术在机器人中的深度融合，如深度学习、强化学习等。 新材料和新工艺的应用，提升机器人的性能和可靠性。 2. 应用拓展趋势 从工业领域向更多服务领域的渗透，如医疗、教育、家庭等。 在特殊环境和危险任务中的应用增加。 3. 产业发展趋势 市场竞争格局的变化，新兴企业的崛起和传统巨头的战略调整。 产业链的完善和协同发展。 六、结论 总结机器人能力的关键要点和发展趋势，展望未来的发展前景和可能面临的挑战。 以上内容仅供参考，您可以根据实际需求进一步扩展和深入研究每个部分。