AI探索指南

关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
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  3. AI探索指南

    提示词：

    Forwarded from 颜值即正义视频区
    提示词：

    手机拍摄，全身视角图片中的女孩，黑色短发加小辫子，右边有奶油色迷你丝带，在衣服还没穿好场景在寝室里里，脸上带着羞涩的神情，空身感觉凸显构图略显混乱，现平庸日常快照风格。随机表情动作搭配组合。比例 9:16。 #AI

    AI

  6. AI探索指南

    AI 的进步真的太快了！人物一致性越来越不是问题，同一份 Prompt 在同一个对话上下文中，无需参照图人物都能保持很好的一致性

    AI 的进步真的太快了！人物一致性越来越不是问题，同一份 Prompt 在同一个对话上下文中，无需参照图人物都能保持很好的一致性。😍

    小红书网红起号越来越简单了！以后还能分辨的出来吗？🥲

    下面是用 Seedream4.0 生成的，Prompt 见评论

  7. AI探索指南

    推荐学习下微软搞的这个 R&D-Agent 框架，

    推荐学习下微软搞的这个 R&D-Agent 框架，https://github.com/microsoft/RD-Agent ，它是一个让 AI 能够自己做科研的系统——能提出问题、设计实验、验证结果、总结规律，整套科研流程都能自动化执行。

    微软还基于这套框架，构建了一个用于量化投资研究的智能体 R&D-Agent(Q)，https://github.com/microsoft/qlib，并与开源量化平台 Qlib 结合，实现了自动化因子挖掘与策略优化。照这个趋势发展下去，未来的量化研究，恐怕真得交给 AI 来操盘了，😅

    R&D-Agent 的整体架构分为两个阶段：研究阶段（Research Phase）和开发阶段（Development Phase）。研究阶段由四个部分组成：规划、探索路径结构、推理管线和记忆上下文，它们通过反馈机制持续循环，不断在假设、实验与分析之间往复，让系统在多轮探索中自动调整方向、积累知识、优化策略；开发阶段则承接研究成果，主要包括编码工作流与评估策略，前者把想法变成可执行代码，后者负责验证与对比结果，确保系统演化出的改进真实可靠。两个阶段形成首尾相接的闭环，让科研过程实现持续反馈与自我进化。

    从本质上看，R&D-Agent 不是在“模拟科研”，而是在“系统化科研”。它让科学探索从线性的人力流程，转变为并行的智能网络。每一次假设的提出与验证，都会被记录下来，形成一份不断扩展的知识图谱，让科研活动变得可编排、可追踪、可积累。

    相关论文：1）《R&D-Agent: An LLM-Agent Framework Towards Autonomous Data Science》，https://arxiv.org/abs/2505.14738 ；2）《Qlib: An AI-oriented Quantitative Investment Platform》，https://arxiv.org/abs/2009.11189

  8. AI探索指南

    提高AI能力最简单有效的方式：

    提高AI能力最简单有效的方式：

    1、找到领域内优质信息
    2、让AI看优质信息，整理总结方法论
    3、把方法论文档作为上下文喂给AI，让AI基于方法论做事情

    我举个例子：
    - 我把推特公开的算法信息整理了一遍，让AI总结了md文档，我人工review调整
    - 把文档给了AI，让AI基于这个文档调整我们之前讨论的评分算法，重新做了打分拟合
    - AI获取账号推文，批量做了一遍评估，找到了某个领域内的benchmark
    - 按照这个benchmark打分拟合来筛选优质账号

    全程不需要程序员，AI自己就能写python干
    干完了一遍，把这个链路沉淀提示词做成agent workflow就可以了
    甚至你还可以搞个GUI就可以产品化

    基于兴趣的探索，在这个阶段下优势被AI无限放大了