以下是关于短视频提示词的相关内容： Pikadditions 功能 1. 上传基础视频 点击页面下方的【Pikaddition】按钮。 拖拽或点击上传本地视频。 若自己没有视频，可在“templates”板块使用官方示例视频做测试。 2. 添加主角图片 点击【Upload Image】上传角色图片文件。 3. 编写视频提示词 若需要参考角色在视频里的相关互动，需在输入框用英文描述期望效果（支持 Emoji 辅助），然后点击生成按钮。 Pika 会提供一段默认 prompt，若没有特殊想法，可以直接使用。 建议在自己的提示词尾部加入官方提供的默认提示词，效果会更好。 该功能提示词公式参考： 事件驱动句式：As... 空间锁定技巧：使用场景物体作坐标轴：on the.../behind the.../from the... 动态呼应原则：角色动作与视频元素联动：swaying with.../reacting to.../matching... Coze 智能体创建 1. “开始”节点 共有 4 个输入变量，分别为：idea_txt（主题观点）、left_to_txt（画面左上角的文字）、right_to_txt（画面右上角的文字）、img_prmpot（画面中间图片生成提示词）。 注意：这 4 个变量名称要和智能体中提示词的变量对应一致，方便接收用户传入的参数。 2. “大模型”节点 使用 DeepSeek R1 模型，提示词要求不复杂，说出需求即可，格式可用大白话说出来。 3. “文本”节点 为将文案分句，每一句要生图、配音。选择按“句号”分句，具体可根据文案格式选择不同方式。 4. “图像生成”节点 使用官方插件，模型选“LOGO 设计”。若要生成全景图，此插件效果欠佳，建议选其它插件。 5. “抠图节点” 将上个节点生成的图片进行抠图。 编剧提示词 默认适合大框架的故事结构。若做短视频，在提交创作偏好时标注片长，比如：这是个 3 分钟的短视频。输出是分阶段的，几个来回就可以搞定剧本。

以下是关于构建智能问答 Agent 的相关信息： Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 在飞书上构建 FAQ 机器人： 1. 会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。 2. 讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。 3. 介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。 4. 讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。 5. 飞书智能伙伴创建平台（Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用。 本地部署资讯问答机器人： 决定先采取 Langchain + Ollama 的技术栈来作为 demo 实现，后续也会考虑使用 dify、fastgpt 等更加直观易用的 AI 开发平台。 整体框架设计思路如下： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，核心在于其“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑，其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 请注意，以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ChatGPT 可以助力数据分析，主要有以下两种方式： 1. SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接数据库，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型的 SQL 后执行，返回结果数据给 GPT（附带上下文），让其学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，与结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析：用户上传文件，如有需要可简单描述数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 个性化分析示例中，上传的数据均为假数据，包括游戏 A 流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据等。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可输入提示告诉它用哪个字段作为维度，或描述其他数据信息使分析更准确。 总结和展望：ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景，能提高效率、降低技能门槛和支持决策过程。但本案例分析结果可能简单，真正接入业务可定制多种分析模板，增加分析多样性。实际业务中处理大量数据时，除文中提到长类型字段限制，还需指定允许查询或解析的字段给 ChatGPT，对结果数据进行两次校验。随着人工智能技术进步，相信 ChatGPT 及其他类似工具将为数据分析带来更多创新和突破，助力实现更高效、更智能的决策。 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg 本文作者：krryguo，腾讯 IEG 前端开发工程师。

以下是为新手提供的 AI 学习教程： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于风格一致性的相关内容： Midjourney 中的风格一致性： Midjourney v6 版本提供“风格一致性”功能，用户给 Midjourney 输入一幅图像，它会根据这幅图像的风格进行创作，如素描风、油画风等。（可参考） 使用指令：垫图链接（可选择）+关键词+“sref”+图片链接+风格化参数+“v 6.0” sw 风格化参数用于控制整体的风格强度，默认为 100，数值范围为。参考多张图像风格时，url 间使用空格隔开，权重代表不同参考风格的权重。适用模型为 V6 和 Niji V6。 sref 与垫图的比较： sref 主要模仿图片风格，垫图主要模仿图片结构、元素。 音乐风格中的风格提示词： Equitable：公平和公正的音乐风格，通常具有平等和均衡的特质，用于表现公平和公正情感的音乐作品，示例为公益歌曲和社会正义主题的音乐，关联流派为 Folk、Protest Music、Rock。 Equivalent：等同和相似的音乐风格，通常具有相似和可互换的特质，用于表现相似和可互换情感的音乐作品，示例为翻唱歌曲和不同版本的音乐，关联流派为 Pop、Rock、Cover。 Erudite：博学和有学问的音乐风格，通常具有复杂和深奥的表现，用于表现学术和知识情感的音乐作品，示例为 Bach 的《赋格的艺术》，关联流派为 Classical、Baroque、Modern Classical。 Escalating：逐步增强和上升的音乐风格，通常具有递增和累积的特质，用于表现逐步增强和累积情感的音乐作品，示例为 Led Zeppelin 的《Stairway to Heaven》，关联流派为 Rock、Progressive Rock、Classical。 Esoteric：深奥和神秘的音乐风格，通常具有复杂和不易理解的特质，用于表现神秘和深奥情感的音乐作品，示例为 King Crimson 的《In the Court of the Crimson King》，关联流派为 Progressive Rock、Experimental、Avantgarde。 此外还有： Congenial：友好和谐的音乐风格，带有温暖和愉快的情感，用于表现友好和轻松氛围的音乐作品，示例为 Jack Johnson 的《Banana Pancakes》，关联流派为 Acoustic、Folk、Pop。 Consequential：重要和有影响力的音乐风格，具有深远的意义和影响力，用于表现重要事件和深刻主题的音乐作品，示例为 Bob Dylan 的《The Times They Are AChangin'》，关联流派为 Folk、Protest Music、Rock。 Considerate：体贴和细腻的音乐风格，带有温柔和关怀的情感，用于表现温柔和关怀的音乐作品，示例为 Norah Jones 的《Don't Know Why》，关联流派为 Jazz、Folk、SingerSongwriter。 Consistent：一致和连贯的音乐风格，具有稳定的结构和风格，用于表现连贯和一致性的音乐作品，示例为 AC/DC 的专辑《Back in Black》，关联流派为 Rock、Pop、Indie。 Consonant：和谐和悦耳的音乐风格，具有愉快和协调的和声，用于表现和谐和愉快的音乐作品，示例为莫扎特的《Eine kleine Nachtmusik》。

以下是关于 NSA 的相关信息： DeepSeek 最新论文提出了“Native Sparse Attention”（NSA），这是一种高效的超长上下文方案，兼顾训练和推理阶段，能显著提升模型性能。NSA 通过压缩、选择和滑动窗口三种机制提升计算效率，前向传播速度提高 9 倍，解码速度提升 11.6 倍。其核心在于聚焦重要信息，优化注意力机制，训练出更聪明的模型，甚至在推理任务中表现优异。 DeepSeek 发布了一种名为 NSA（Native Sparse Attention）的创新注意力机制，旨在解决大语言模型处理长文本时的计算效率问题。这一机制通过动态层次化的稀疏策略，在 64k 长度序列上将正向传播加速 9 倍，反向传播加速 6 倍。NSA 不仅显著降低了计算成本，还保持了模型在基准测试、长上下文任务和指令推理方面的卓越性能。 《梁文锋携 deepseek 研究团队丢出重磅研究论文成果.pdf》介绍了一种新颖的方法——原生稀疏注意力（NSA），旨在提高长上下文建模的效率，尤其是在语言模型中。NSA 能够结合算法进展与硬件对齐优化，从而实现训练和推理过程中高效的计算，特别是在处理长序列时。作者提出了一种动态层次稀疏策略，结合了粗粒度的令牌压缩和细粒度的令牌选择，确保了全局上下文感知和局部精度的同时保留。

以下是从 0 开始学习 AI 的参考资料和学习路径： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，如果您想学习关于 AI 生成 CAD 图相关的资料，可以参考以下几个方面： 1. 学术论文： 通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍： 查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，了解其应用和案例。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区： 加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。 关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站，了解最新技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库： 探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究： 研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例，了解实际项目中的应用和效果。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中，了解相关的基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习，您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展，AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛，为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。

以下是关于 AI 小说的相关内容： 用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》的工作流： 工作流效果：以起点 Top1 的《夜无疆》为题创作小说，虽未达小说家水平，但至少达到高中生中较好的水平，是从通常的 AI 写作水平到该级别质的飞跃，其中思路值得学习。 工作流核心节点： 用 bing 搜索标题相关内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序可忽略或复制文中代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型写文章。 输出文章内容。 AI x 即兴戏剧工作坊：现场用肢体语言摆出姿势，用 AI 绘画画出，最后表演出一个即兴剧。使用工具包括写短篇小说的 midreal.ai （以“即兴喜剧”开头）、AI 绘画的 GPT4/悠船/midjourney 、Canva 做的电影格式模板（https://www.canva.cn/design/DAGDL_SIWn8/ernGOLmpE79T6fsn3chhw/edit?utm_content=DAGDL_SIWn8&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton ）。 将小说做成视频的制作流程： 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。 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。 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。 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。 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。 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。 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 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。 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。请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，AI 工具的可用性和功能也可能随时间变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于智能财务的相关信息： 金融服务业将比想象中更快地接纳生成式 AI： 生成式 AI 能帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队日常工作流程。现代财务团队日常工作仍依赖手动流程，CFO 等在繁琐记录和报告任务上花费过多时间。 生成式 AI 可从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程，如帮助编写公式和查询实现分析自动化，发现模式并为预测建议输入，自动创建文本、图表等内容，帮助会计和税务团队综合、总结并提出可能答案，帮助采购和应付账款团队自动生成和调整相关文件及提醒。 新兴的 AI 智能体示例包括用于财务后勤的等。

RAG（检索增强生成）模型微调相关知识如下： 通用语言模型通过微调可完成常见任务，如分析情绪和识别命名实体。对于更复杂和知识密集型任务，可基于语言模型构建系统并访问外部知识源。Meta AI 引入的 RAG 方法把信息检索组件和文本生成模型结合，可微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。 RAG 接受输入并检索相关支撑文档，给出来源，与输入原始提示词组合后送给文本生成器得到输出，能适应事实变化，获取最新信息并生成可靠输出。 通用的 RAG 微调方法如 Lewis 等人（2021）提出的，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆。 在微调阶段： 检索器微调的常用方法包括直接微调、添加可训练的 Adapter 模块、LSR、LLM Reward RL。 生成器微调的主要方法包括直接微调、GPT4 蒸馏、基于反馈的强化学习。 协同微调是在 RAG 系统中同时对检索器和生成器进行微调，如 RADIT 分别对 LLM 和检索器进行微调。 同时，RAG 提高了嵌入模型质量，传统 RAG 解决方案中的问题也得到解决。