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哈哈哈,感谢大家的关注,我来兑现承诺了!
分享我99买的免费AI绘画工具,网页和手机版都有,我还精心的整理了一波使用方法,可还行😉
最近很多做产品的朋友都在考虑转到AI赛道,我因为入行比较早,一直都在AI方向,收到的咨询还不少,所以想着总结一下给大家的建议看看能否帮助到更多的人。

现在想转AI方向的朋友大多数其实都是看到了ChatGPT浪潮带来的新机会,认为在古典互联网的各个赛道已经比较卷的情况下转过来可以有更多的职业发展空间。我觉得这个想法本身没有什么问题,问题比较多的是有了想法以后怎么做出有价值的行动这个大家都不太清楚。

我不是做专业职业规划的,对大的市场趋势和职场能力规划之类的不够专业,但我从怎么培养自己的AI方向的产品Sense还是有一些发言权的,从这个角度给一些建议。

第一点,自己上手用起来很重要。先把ChatGPT和Midjourney玩明白,充个ChatGPT Plus,每个月20美金,这么说吧,我认为这是我购买过的最物超所值的产品。ChatGPT上网搜教学视频入个门,然后跟着吴恩达的教学视频跑一遍,Midjourney就跟着@莱森LysonOber 的视频走一遍就差不多入门了,剩下的就是把这两个产品尝试拿来帮助你完成工作,我的一些数据分析和设计师朋友已经被我安利过后无法离开他们了。

第二点,了解大模型产品的原理和能力边界很重要。你不用成为技术专家,更不用自己去啃每一篇论文,但是你要知道呈现到你面前的内容是如何一步一步产生的。想了解LLM产品的底层原理可以看我之前发的帖子,基本的原理懂了以后可以看@马丁的面包屑 的内容来加深思考。

最后就是,多动手实践。我不认为一定要先找到一份工作才能开始进行实践,现在大厂也都是在原有业务上做增量,以及做底层能力搭建,有很多事情是可以你直接用很轻量的方式就能开始的。我是个非科班出身的产品经理,我都能用这些工具来完成一个完整的带前后端功能的小项目,找一些不那么复杂的idea,你也可以实现他们(实在不行找人一起弄一下也行)。

祝看好AI想投身AI的朋友都能顺利达成目标。
我在某宝上花99,买了个可国内使用的Midjourney链接,结果打开一看,跳转到了一个谁都能访问的网址,根本没有权限控制,这就是信息差么🙄
国外博主分享了3个通过Midjourney实现被动收入的项目:

1、绘本
代表平台:Amazon KDP
链接:https://amazonpublications.com

2、POD
代表平台:Red Bubble
链接:https://www.redbubble.com

3、卖设计
代表平台:Adobe Stock Images
链接:https://stock.adobe.com
AI+强需求=新工具

AI+头像=妙鸭相机、AI证件照
AI+小朋友照片=入园照、入学照、艺术照等
AI+青年夫妻照片=AI婚纱照、艺术照
AI+老年夫妻照片=AI老年婚纱照、艺术照
AI+宝宝照片=宝宝艺术照
AI+PDF=ChatPDF、ChatDoc
AI+论文=TXYZ.ai 读论文神器
这样的例子哥飞微信 qiayue 还能给你举出很多
AI+播客=播客音频总结
AI+视频=视频总结和对话
AI+网页=网页总结和对话
AI+老照片=老照片修复
AI+低分辨率图片=老照片高清放大
AI+老动画=老动画高清画质修复
AI+老电影=老电影高清画质修复
AI+文字=图片生成
AI+文字=音频生成、音乐生成、音效生成
AI+文字=视频生成
AI+数据=智能分析
AI+股票=智能炒股
……
昨天,有人说,

如果一个机器人唱歌,唱得很好,我们会觉得应当如此。

而如果一个具体的人,我们就会觉得,很能共情ta的努力与天赋。
AI探索指南
我们来继续 Claude 提示工程教程的第二部分“一些有用的提示技巧”。 第一部分内容:https://m.okjike.com/originalPosts/64ef443e7fb0aaa3da7e8666?s=ewoidSI6ICI1OTUzOTllNGZkZmE0NzAwMTIzMDAxNmYiCn0= 全文:https://mp.weixin.qq.com/s/tfkpHOs2jhz3UORh0CvU4Q 让Claude说“我不知道”以防止出现幻觉 虽然Claude被训练成一个诚实的助手,但它仍然…
在这个例子中,我们给Claude一份文档,以及我们想要它根据文档回答的问题。让Claude使用文档文本和相关引用来回答问题,通常比单独使用文本或引用更准确。(图 5)

响应验证/额外注意
提示链接也可以方便地自动要求 Claude 重新检查之前对提示的响应。使用 Ask Claude 中的示例来评估其输出:(图 6)

并行任务
多步骤提示可以并行、串行或组合运行。
我们说,我们想要以三个不同的水平向读者解释某个概念:一年级学生、八年级学生和大学新生。此外,我们希望 Claude 先写一个大纲,然后将这个大纲扩展成一个完整的解释。(图 7)

检查Claude的理解力
确定Claude是否理解你的指示的最佳方法是询问Claude。它通常会通过向你解释任务来做出回应。(图 8)

请Claude重写
如果Claude的回答接近但不完全符合你的要求,你可以要求Claude重写它。

在 Slack 中,只需要告诉 Claude 说“再试一次”(当它给出不满意的答案时)即可。(如果你给出更多指示,比如“请重写,包含更多细节”,它的重写效果会更好。)除非你首先发送一个/reset命令,否则你的消息将被添加到现有的上下文窗口中。这样 Claude 就可以将其先前的答案作为提示的一部分进行处理。

如果需要低量使用,可以将要重写的段落粘贴到{{PARAGRAPH}}的位置。为了自动化,可以设置一个提示链,以便Claude对先前提示的响应可以替换{{PARAGRAPH}}占位符中的内容。

如果你在Sheets中使用Claude,则可以在Sheet中设置行,以便在每行中将不同的指令集替换为{{INSTRUCTIONS}}占位符。通过这种方式,你可以一次生成多种类型的重写。

如果通过 API 发送提示(包括在 Sheets 中使用 Claude 调用 CLAUDE 或 CLAUDEFREE 函数),则必须始终在提示中包含之前生成的文本。这是一个提示模板示例:(图 9)

好了这就是 Claude 文档中关于提示工程的主要内容,通过这次详细翻译我也对之前很多不太理解的概念有了一些了解,比如”提示链“。里面还有一些其他关于开发的补充信息我没有翻译,感兴趣的可以去看英文原文。
全文:https://mp.weixin.qq.com/s/tfkpHOs2jhz3UORh0CvU4Q
原文:https://docs.anthropic.com/claude/docs/constructing-a-prompt
我们来继续 Claude 提示工程教程的第二部分“一些有用的提示技巧”。
第一部分内容:https://m.okjike.com/originalPosts/64ef443e7fb0aaa3da7e8666?s=ewoidSI6ICI1OTUzOTllNGZkZmE0NzAwMTIzMDAxNmYiCn0=
全文:https://mp.weixin.qq.com/s/tfkpHOs2jhz3UORh0CvU4Q

让Claude说“我不知道”以防止出现幻觉
虽然Claude被训练成一个诚实的助手,但它仍然偶尔会产生“幻觉”——编造不真实的事实或细节,或者在输入中“找到”实际上并不存在的东西,以尽可能提供帮助。防止这种情况的一种方法是明确允许 Claude 在不知道你问题的答案时说“我不知道”。比如下面这个例子(图 1):

在回应之前给Claude“思考”的空间
有情况下明确指示Claude去生成额外的文本,它可以认真思考问题。
例如,以下是提示的一部分,旨在通过写下常见问题解答文档中的相关引用来让 Claude 需要“思考”问题(图 2):

让 Claude 一步一步思考
如果你要求 Claude 执行一项包含许多子任务的复杂任务,那么单独列出子任务会很有帮助。
当你自己不清楚子任务时,也就是你正在要求 Claude 解决问题,你可以通过明确地告诉 Claude 逐步思考来显著提高回答的推理和准确性。
为了获得最佳效果,我们建议将此请求放在提示的另一部分。(图 3)

将复杂的任务分解为子任务
Claude 在由多个子任务组成的“复杂”任务上表现不佳。如果你已经知道这些子任务是什么(即你理解问题很好),你可以通过将提示分解为步骤来帮助 Claude。(图 4)

接下来是比较重要的一个概念:提示链接
将 Claude 的响应输入到另一个提示的输入中。这种技术称为提示链接。
提示链接可以使你通过将多个较小和较简单的提示传递给Claude而完成一项复杂任务,而不是一个非常长且详细的提示。它有时可以比将任务的所有子任务放在单个提示中更有效。

将长而复杂的提示变成提示链有几个优点:
1、你可以编写不太复杂的指令。
2、你可以隔离 Claude 遇到问题的部分问题,以集中精力进行故障排除。
3、你可以分阶段检查 Claude 的输出,而不仅仅是在最后检查。

以下是提示链接的一些用例。

使用文档和引用回答问题
Open AI发布给教师使用GPT教学的使用指南,给出了一些使用GPT教学的建议包括:
➜角色扮演具有挑战性的对话
➜根据课程材料构建测验、测试和课程计划
➜减少非英语人士的摩擦
➜教导学生批判性思维

同时给出了几个入门的提示词模板,和注意事项:
➜模型可能并不总是产生正确的信息。它们只是一个起点;你是专家并且负责材料。
➜它们可能并不适合所有教室 - 你最了解你的班级,可以在查看模型的输出后做出决定。

链接:https://openai.com/blog/teaching-with-ai
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