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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
RT 响马
眼瞅着他们从最初的信誓旦旦房子不会跌，到一二线不会跌，到一线城市核心区不会跌，到闭嘴。
陈少举: i read 中国大城市的房主财富梦破灭 纷纷抛售套现
据《经济观察报》本月报道，尽管求售的二手房激增，但5月全上海成交量约1万6000套，较3月份减少三分之一。” //这情况有点不太好啊……🤔
https://www.zaobao.com/finance/china/story20230619-1405989
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据《经济观察报》本月报道，尽管求售的二手房激增，但5月全上海成交量约1万6000套，较3月份减少三分之一。” //这情况有点不太好啊……🤔
https://www.zaobao.com/finance/china/story20230619-1405989
OpenAI 官方推出的 Prompt 制作指南
一、
精细调整你的查询
1包含详细信息：在你的查询中加入具体信息，这样GPT能够给出更相关的回答。
2设置角色：告诉GPT扮演一个特定的角色，比如教授或编辑，这有助于获取专业化的回答。
3使用分隔符：通过使用例如三重反引号或XML标签等，来清晰标记输入的不同部分。
4明确步骤：对于复杂任务，把它分解成一系列清晰的步骤，这样GPT会更容易理解。
5提供示例：在合适的情况下，提供示例可以让GPT更清楚地了解你的需求。
6设置输出长度：告诉GPT你需要的回答长度，比如是一句话还是一段文字。
例1：
-Prompt：“告诉我一个故事。”
-优化后：请以一个童话作家的身份，告诉我一个以中世纪为背景、关于一位骑士和一条龙的冒险故事，你可以先给我讲这个故事的背景、再讲故事主人公的介绍、最后讲故事本身。以Markdown格式，不低于800字输出。
二、
使用参考资料
GPT可能会无意中编造信息，特别是在涉及复杂话题时。提供可信的参考资料，可以帮助GPT生成更准确和少错误的答案。
例2：
-Prompt：“讲述拿破仑的历史。”
-优化后：“根据史蒂芬·克拉克的书《拿破仑：人生、立场和遗产》，讲述拿破仑的历史。”
三、
将任务分解
处理复杂任务时，将其分解为更简单的子任务通常更有效。这样不仅可以降低错误率，还可以创建一个工作流，其中每个任务建立在前一个任务的结果上。
例3：
Prompt：我想学习编程。
-优化后：
1哪些编程语言适合初学者？
2为学习Python，推荐一些在线课程。
3Python基础知识学习后，推荐一些进阶项目。
四、
让GPT“思考”
与人一样，GPT也需要时间来处理信息。通过引导GPT进行一系列的推理，而不是立即给出答案，可以帮助它更可靠地得出结论。
例4
-Prompt：“为什么天空是蓝色的？”
-让GPT“思考”的查询：“当我们看天空时，我们通常看到蓝色。这是因为大气和光的相互作用。请从光的散射和大气的组成两个方面，解释为什么天空在大多数情况下呈现蓝色。”
五、
利用外部工具
结合其他工具的使用，可以提升GPT的能力。例如，当需要执行复杂数学计算时，可以使用专业工具而不是依赖GPT。
例 5：天气查询应用
如果你正在开发一个可以告诉用户当前天气的应用，你可能想要整合一个天气API来获得实时天气数据，而不是依靠GPT模型的预测能力。
六、
用测试确认改善
要提高性能，需要看到真实的数字。单独改一点可能在一两个例子里有效，但总体表现可能变差。所以，要用一系列的测试检查是否真的有所改善。
一个好办法是用“标准答案”来对比模型的输出：假如我们知道一个问题的完美答案应该有哪些内容，我们就可以检查模型回答里包含了多少必要的内容。
原文地址：https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/strategy-test-changes-systematically
一、
精细调整你的查询
1包含详细信息：在你的查询中加入具体信息，这样GPT能够给出更相关的回答。
2设置角色：告诉GPT扮演一个特定的角色，比如教授或编辑，这有助于获取专业化的回答。
3使用分隔符：通过使用例如三重反引号或XML标签等，来清晰标记输入的不同部分。
4明确步骤：对于复杂任务，把它分解成一系列清晰的步骤，这样GPT会更容易理解。
5提供示例：在合适的情况下，提供示例可以让GPT更清楚地了解你的需求。
6设置输出长度：告诉GPT你需要的回答长度，比如是一句话还是一段文字。
例1：
-Prompt：“告诉我一个故事。”
-优化后：请以一个童话作家的身份，告诉我一个以中世纪为背景、关于一位骑士和一条龙的冒险故事，你可以先给我讲这个故事的背景、再讲故事主人公的介绍、最后讲故事本身。以Markdown格式，不低于800字输出。
二、
使用参考资料
GPT可能会无意中编造信息，特别是在涉及复杂话题时。提供可信的参考资料，可以帮助GPT生成更准确和少错误的答案。
例2：
-Prompt：“讲述拿破仑的历史。”
-优化后：“根据史蒂芬·克拉克的书《拿破仑：人生、立场和遗产》，讲述拿破仑的历史。”
三、
将任务分解
处理复杂任务时，将其分解为更简单的子任务通常更有效。这样不仅可以降低错误率，还可以创建一个工作流，其中每个任务建立在前一个任务的结果上。
例3：
Prompt：我想学习编程。
-优化后：
1哪些编程语言适合初学者？
2为学习Python，推荐一些在线课程。
3Python基础知识学习后，推荐一些进阶项目。
四、
让GPT“思考”
与人一样，GPT也需要时间来处理信息。通过引导GPT进行一系列的推理，而不是立即给出答案，可以帮助它更可靠地得出结论。
例4
-Prompt：“为什么天空是蓝色的？”
-让GPT“思考”的查询：“当我们看天空时，我们通常看到蓝色。这是因为大气和光的相互作用。请从光的散射和大气的组成两个方面，解释为什么天空在大多数情况下呈现蓝色。”
五、
利用外部工具
结合其他工具的使用，可以提升GPT的能力。例如，当需要执行复杂数学计算时，可以使用专业工具而不是依赖GPT。
例 5：天气查询应用
如果你正在开发一个可以告诉用户当前天气的应用，你可能想要整合一个天气API来获得实时天气数据，而不是依靠GPT模型的预测能力。
六、
用测试确认改善
要提高性能，需要看到真实的数字。单独改一点可能在一两个例子里有效，但总体表现可能变差。所以，要用一系列的测试检查是否真的有所改善。
一个好办法是用“标准答案”来对比模型的输出：假如我们知道一个问题的完美答案应该有哪些内容，我们就可以检查模型回答里包含了多少必要的内容。
原文地址：https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/strategy-test-changes-systematically
AI 时代的 fomo 焦虑下， 如何不让自己成为“电子仓鼠”？
1.少“收藏”，多处理。尽量将想要进行记录和学习的内容按照自己知识库的 tag 进行标记，并对信息内容进行处理，只保留自己需要的重要信息。
2.少“积累”，多“回顾”。尽量通过 flomo，wolai 等知识库的“每日回顾”功能，不定期的回顾收藏到知识库的内容，加深记忆，让信息流动起来成为知识。
3.少“输入”，多“输出”。输入到知识库的内容应该尽可能的阶段性时间内进行总结，并将你的观点和心得进行分享与输出，最好通过公众号视频号等对外的方式。
1.少“收藏”，多处理。尽量将想要进行记录和学习的内容按照自己知识库的 tag 进行标记，并对信息内容进行处理，只保留自己需要的重要信息。
2.少“积累”，多“回顾”。尽量通过 flomo，wolai 等知识库的“每日回顾”功能，不定期的回顾收藏到知识库的内容，加深记忆，让信息流动起来成为知识。
3.少“输入”，多“输出”。输入到知识库的内容应该尽可能的阶段性时间内进行总结，并将你的观点和心得进行分享与输出，最好通过公众号视频号等对外的方式。
人们容易陷入的另一个认知误区：必须先理解技术原理，才能更好地运用人工智能。
事实上，对话式AI 所代表的变革力量正表现在自然语言的本质属性（语言是一种本能），而ChatGPT 已经成为了历史上普及最快的新科技，恰恰证明了这一点。
AIGC 真正的魅力在于：对于普通人来说，你甚至不需要花太多时间去研究其数学原理，也能发挥其洪荒之力。 （当然，原理是模型有关的专业人士、商业分析、跨学科研究的基础）
无论是写作、编程、旅游、工作、美食、医疗健康，还是广义的求知，只要不断「深度对话」，拓展 顾问的陪伴场景，你就能持续发现令人惊叹的智能杠杆力。
最重要的是，不断探索实践、学习他人的用法、获取有价值的信号，拓展自己使用的「边界」。
而Copliot不止是一个动词、一个概念，它更是理解整个新世界的一把钥匙；你只有亲自前往，才能看到未来。
事实上，对话式AI 所代表的变革力量正表现在自然语言的本质属性（语言是一种本能），而ChatGPT 已经成为了历史上普及最快的新科技，恰恰证明了这一点。
AIGC 真正的魅力在于：对于普通人来说，你甚至不需要花太多时间去研究其数学原理，也能发挥其洪荒之力。 （当然，原理是模型有关的专业人士、商业分析、跨学科研究的基础）
无论是写作、编程、旅游、工作、美食、医疗健康，还是广义的求知，只要不断「深度对话」，拓展 顾问的陪伴场景，你就能持续发现令人惊叹的智能杠杆力。
最重要的是，不断探索实践、学习他人的用法、获取有价值的信号，拓展自己使用的「边界」。
而Copliot不止是一个动词、一个概念，它更是理解整个新世界的一把钥匙；你只有亲自前往，才能看到未来。
