以下是关于 DeepSeekR1 的系统提示词的相关内容： 核心原理认知： AI 特性定位：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，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 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。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，苏格拉底式追问。 知识库调用：领域限定指令，文献引用模式。 多模态输出。 此外，还有关于 DeepSeekR1 的其他相关报道，如宝玉日报 1 月 26 日中对其的介绍，以及利用 DeepSeekR1 一分钟生成小红书爆款单词视频的相关内容，包括生成单词的步骤、角色、技能和限制等。

要实现 AI 对话的去 AI 化，可以从以下几个方面入手： 1. 语言风格： 使其具有生活化的语言习惯，使用语气词如嗯、吧、啊、哈哈哈等，增加口语化词语。 塑造搞笑人设，通过设置夸张、比喻、双关、对比、反差等手法实现幽默。 让回答变得不正经、放肆，例如大胆地开一些“玩笑”，但要注意避免侵犯他人。 2. 交流技巧： 像教实习生一样，给 AI 明确的“操作手册”，清晰表达自己的需求。 像拼乐高一样，将复杂任务拆成小模块，逐个击破。 像打乒乓球一样，进行有来有往的多回合交流，不断优化答案。 3. 准备工作： 交流前通过主题阅读相关书籍让大脑进入相关氛围。 清晰表达脑海中的想法，不能放弃指挥权，不能完全依赖 AI 随机生成。 注意框架的使用，将复杂场景拆细，同时根据不同场景灵活调整框架的维度。 4. 提示词运用： 根据场景决定提示词的约束和泛化，如公司固定的 SOP 需强约束，探讨发散场景则利用泛化能力。 练习提示词的压缩表达，先将想法用一段话描述，再浓缩，尝试用一个词或一个字精准概括。 需要注意的是，在让 AI 变得更像人类交流的过程中，最终还是要以内容质量为核心。

目前有一些可以一键生成流程图的 AI 工具，例如： Lucidchart： 注册并登录： 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，可以快速、高效地创建专业的流程图，满足各种工作和项目需求。但需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些视频理解能力较好的模型： 1. 通义千问的 Qwen2.5VL 模型：具有以下优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 2. Sora 模型：周鸿祎认为其技术思路完全不同，能像人一样理解现实世界，将大语言模型和 Diffusion 结合起来训练，实现了对现实世界的理解和模拟两层能力，对物理世界的模拟将对机器人具身智能和自动驾驶带来巨大影响。 3. 腾讯的混元模型：在语义理解方面表现出色，能够精准还原复杂的场景和动作，例如一只银渐层在游乐园里奔跑跳到小女孩怀里、一位紫衣女修在竹林中抚琴、星系边缘宇宙战舰引爆反物质引擎等场景。

以下是关于 AI 修改视频文案的相关内容： 在文案创作方面： 最初打算用旁白朗诵方式制作片子，类似《舌尖上的中国》，但直接让 GPT 写文案效果平淡，需更具体提出需求。 利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉《爱我中华》视频文案，让 Kimi 和 ChatGPT 进行分析学习，以理解写作风格并融会贯通。对比发现，Kimi 在对中文的理解和写作能力上更突出。 让 AI 按此风格写作，整合两个 AI 的作品并调整，使文案更顺口，如将“钟山风雨起苍黄，江南佳丽地，金粉六朝都”改为“钟山风雨起苍黄，古都烟云梦犹长”。 在现阶段应用场景方面： 制作低成本的营销视频、企业宣传视频、培训课程，可使用 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品，用 Avatar 代替真人出镜。 出海企业给产品推广、介绍使用体验，诗云马良平台早在 21 年就推出给视频中模特换脸、切换语言的能力，近期 HenGen AI 也有相关能力，且能匹配 Avatar 口型与视频。 在歌词创作方面： 文案完成后，因剪映预设的 AI 语音效果不佳，决定为南京写歌并制作 MV。 将文案复制给 AI 进行歌词改写和取名，可定义风格和时间长度。 对比 Kimi 和 ChatGPT 写的歌词，最终修改 ChatGPT 写的歌词定稿，如“悠悠金陵风，古韵今犹存，钟山风雨起，金粉六朝魂。龙蟠虎踞地，文采风流情。梦开始之处，南京故事行。走过历史长廊，触摸时间痕迹，秦淮夜色下，灯火映繁华。夫子庙旧梦长，儒韵千古传，石头城波光里，岁月永流转。”

要下载 Google AI Studio，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开浏览器，访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 。 2. 登录您的 Google 账户。 3. 在 model 选项处选择 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型即可。 或者您也可以通过下载 Gemini 应用（Android 或 iOS）来使用。

以下是搭建扣子智能体提取抖音文案并进行改写所需的插件、配置参数及步骤： 1. 插件搭建： 点击个人空间，选择插件，点击创建插件。 插件名称：使用中文，根据需求起名。 插件描述：说明插件的用途和使用方法。 插件工具创建方式：选择云侧插件基于已有服务创建，填入所使用 API 的 URL。 在新的界面点击创建工具，填写工具的基本信息，如工具名称（只能使用字母、数字和下划线）、工具描述、工具路径（以“/”开始，若使用 path 方式传参，用“{}”包裹变量）、请求方法等，结束后点击保存并继续。 2. 配置输入参数： 点击新增参数，填写所有需要使用的参数，保存并继续。 3. 配置输出参数： 如果一切填写正确，可直接点击自动解析，会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 填入汉字“张”，点击自动解析。 解析成功后显示解析成功，可看到输出参数已填好，然后点击保存并继续。 4. 调试与校验： 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果，Request 为输入的传参，Response 为返回值，点击 Response 可看到解析后的参数。 此外，安仔使用 Coze 免费创建 24 小时英语陪练的步骤包括： 1. 打开扣子首页，点击左上角创建 AI Bot 按钮。 2. 在弹窗输入 Bot 相关信息。 3. 设计人设与回复逻辑，根据功能需求设计提示词。 4. 调整模型设置，如改为 20 轮对话记录。 5. 选择使用插件，如英文名言警句、Simple OCR 等。 6. 设置开场白和预置问题。 7. 设置语音，选择亲切的英语音色。

以下是关于搭建扣子智能体提取抖音文案并进行改写的相关信息： 1. 团队介绍：野生菌团队（昆明），成员如罗文（组长）具有 10 年营销、5 年电商经验，是 AI 微软认证人工智能开发者和得到校友会昆明会长，负责项目组织、分工跟进、资源协调、思路整理等工作。罗文有多个相关作品，更多可查看扣子主页。 2. 搭建智能体： 创建一个智能体，输入人设等信息，放上相关工作流。配置完成后进行测试，但千万不要直接发布。 对于工作流中的特定节点，如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token，可作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 api_token 再发布，以避免消耗他人费用。 3. 动手实践： 第一步创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体，注意配置相关插件和节点。 进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 最后进行测试和发布，发布时选择多维表格，注意输出类型、输入类型等配置，完善上架信息，可选仅自己可用以加快审核。

以下是一些可以进行视频转文字的 AI 工具： 1. Memo AI：支持将 YouTube、播客、本地音频视频轻松转文字、字幕翻译、语音合成，还可以由多种 AI 模型提炼内容精华总结，生成思维导图。同时支持多语言，包括中文、英语。 2. 通义听悟（或飞书妙记）：可以将音频上传生成文字稿。 此外，海螺 AI 工具不仅能进行声音克隆，还能嵌入完整的 AI 录视频工作流中，其中包括将视频中的音频提取并转文字的步骤。

在 AI 生成中，对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。以中文为例，由于不同厂商的大模型采用了不同的文本切分方法，通常情况下 1 Token 约等于 1 2 个汉字。在 ChatGPT 4 中，“Learning AI Meticulously,Sharing Knowledge Joyfully”这句话被视为 10 个 Token，标点符号单独计算，“Joyfully”被拆分成“Joy”和“fully”。您可以查看 OpenAI 的分词器工具来了解更多关于文本如何转换为 Token 的信息。