AI探索指南

  1. OpenAI 官方推出的 Prompt 制作指南

    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

  2. AI 时代的 fomo 焦虑下, 如何不让自己成为“电子仓鼠”?

    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。

  3. 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

    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。

  4. 针对上周OpenAI刚更新的function call功能,Knit新支持了一个新的类型的prompt

    针对上周OpenAI刚更新的function call功能,Knit新支持了一个新的类型的prompt。

    现在你可以在Knit里添加多个function的json schema,并且可以为function设置mocked value(模拟返回值),随后通过对话的方式调试function的描述和各个参数的描述,观察模型是否可以正确理解并在不同对话场景中返回正确的function call。

    如果正确返回function call,Knit将会把你设定的mocked value返回给模型生成最终的回复。

    相信这个新功能可以帮助对function call有兴趣的同行更好地运行和调试prompt/function schema。欢迎大家试用!

    另附OpenAI关于function call的cookbook: https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_call_functions_with_chat_models.ipynb

  5. 靠,美图秀秀憋了这么久终于放出了大招

    靠,美图秀秀憋了这么久终于放出了大招。

    今天一次性放出了7款ai工具,包括ai创意、ai图片、视频、数字人、大模型等,简直炸裂。

    美图秀秀作为国内最耳熟能详的修图工具,在过去几个月ai热度爆炸的时间里,一直处于不温不火状态,现在终于忍不住了。

    1、whee:ai视觉创作的灵感激发器

    2、开拍(action):用ai制作口播视频

    3、winkstudio:桌面端ai视频编辑

    4、roboneo:美图ai助手

    5、美图设计室(x-design):ai商业设计

    6、Dream Avatar:ai数字人生成工具

    7、奇想智能(miraclevision):美学视觉大模型

  6. WPS Ai正在开放内测

    WPS Ai正在开放内测。
    快速做PPT/阅读PDF/解决Excel问题的ai助理
    看了官方的演示视频,基本覆盖上述场景需求的解决。
    需要的朋友自行申请:
    欢迎大家申请成为WPS 智能办公体验官。

    步骤1:填写申请表单:金山表单 https://f.kdocs.cn/ksform/w/write/2oBrjBi0?channel=qba9vl#routePromt
    步骤2:获取兑换码: https://www.kdocs.cn/office/k/237529735265?app_id=...

    体验教程:https://home.wps.cn/topic/2498

  7. ChatGPT的创始人Sam Altman讲如何提高效率:

    ChatGPT的创始人Sam Altman讲如何提高效率:
    阅读后我认为滴价值:想做成一件事情的人,背后都有着一套自洽舒适的自我管理系统,包含怎么工作、怎么提升效率、怎么管理身体、怎么调节倦怠期。

    中文版传送门(阿清整理):https://www.yuque.com/qingjin-yhplc/006/gth1pbsgswdtglsw?singleDoc#

    原文地址:https://blog.samaltman.com/productivity

    内容摘录:(只提取3点)

    🌟:我认识的最令人印象深刻的人对世界有着强烈的信念,这在普通人群中是很少见的。当您在大多数人看不到的重要事情上是正确时,它会让您变得勇敢。

    🌟:出色的工作通常需要某种同事。 试着和聪明、多产、快乐、积极的人在一起,他们不会贬低你的抱负。

    我喜欢和那些推动我并激励我变得更好的人在一起。 在你力所能及的范围内,避开相反类型的人——让他们占用你的思维周期的代价是可怕的。

    🌟:我的系统有三个关键支柱:“确保完成重要的事情”、“不要把时间浪费在愚蠢的事情上”和“列很多清单”。

    我尝试以产生动力的方式确定优先顺序。 我完成的越多,我的感觉就越好,然后我就完成得越多。