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
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
https://github.com/pleisto/flappy

我们开源了一个类似langchain的Agent开发库

欢迎大家关注,支持多语言,目前已提供 NodeJS & Java/Kotlin 和 C#版本,其他语言版本尚在活跃开发中。主打满足真实生产环境,而非Demo场景的需求。(例如考虑到生产环境下的推理成本问题,我们没有想langchain那样通过ReAct来实现外部工具的调用,而是用了更省token的新方法。 再比如我们的code interpreter功能,不同于市面上的其他类似开源项目,是沙盒安全的。以满足真实生产环境部署的需求)
23.10.12_马丁的Character.AI 赛道说明书

这篇内容主要是character.AI赛道的思考(确实不知道这个赛道应该叫啥名字)
1. 这个赛道为什么值50亿美金
2. 那么,怎么赚到50亿
3. 上述两点都是骗人的
你无需担心学不会新技能,但值得警惕是否具有稳定的好奇心

就像烘培、开车和各种运动一样,你不必担心各种专业术语、流程或者上手太难;关键在于保持持续的好奇心和行动力。

能否善用对话式 AI 的杠杆力,和你的认知水平、动机、热情紧密相关,和工具本身无关。100小时,还是1000小时的投入会有天壤之别的成效:前者就像刚拿了个驾照, 后者才开始渐渐游刃有余, 并带你驶入更广阔的新天地。

始终在路上, 以好奇心拓展场景的应用边界,你会发现新世界越来越大。
今天跑通的一个📱手机自动化流程,不用碰手机就能给对应微信好友发不同消息

🔧【功能】
1、给指定好友发送自定义消息
2、每个好友发送成功后备注已完成
3、完成数据统一导出到Excel检查有无遗漏

🤖功能延伸结合AI用GPT写文案,用这个RPA流程给好友发内容(后面跑通分享)

💻【适用场景】
1、节假日祝福
2、商品活动通知
4、项目安排通知
5、鱼塘管理
6、欢迎补充

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女朋友抱怨每次做PPT都很烦,写大纲、淘模板、调排版格式,搞一个PPT都要大半天。
我反手就给了她这几个最会做PPT的AI工具,会写大纲、生成图文、AI美化模板、排版,给PPT加图片加图标,PPT整体生成质量非常高!

这是我在试用了十几个AI PPT工具后挑选出来的综合能力高的AI工具~
赶紧用起来~

1、WPS AI:

输入主题或大纲,生成图文PPT

一键换模板、替换字体,帮你挑图片和图标

还能一键生成演讲备注逐字稿

支持Win,Mac后面会支持

现在申请可以领三个月体验期

2、Gamma:

生成质量非常好!可直接使用AI绘画

通过对话修改单页PPT,很方便

一键切换PPT风格,集科技感和美感一体

网页就可以使用

3、ChatPPT(也可搜Motion Go):

微软和WPS的PPT插件,自动生成PPT,

可AI插入图片、词云和图表

需要在PowerPoint或WPS中使用

4、 TOME:

输入主题,自动搞定PPT大纲、内容和配图

网页就可以使用

希望我分享的工具对大家有用,都能每天高效工作4小时,身心健康一辈子~
冲了「沉浸式翻译」年度会员,完全是用了就回不去的程度。
对于「翻译」这件事情来说,「效果」就是最好的用户体验。

https://immersivetranslate.com/pricing/
这张图片,用到了3个免费工具,
先用 https://ideogram.ai/ 生成图片,提示词是:
the words:"100 days"

再用 https://clipdrop.co/uncrop 的 uncrop 功能向左右两边扩展图片,使得图片更长。

再用 https://clipdrop.co/cleanup 的 cleanup 功能抹除因为扩展图片而带来的瑕疵。这个功能效果是可以把画面中的某个物体抹除并补全背景。
一个评估 prompt 清晰有效性的 prompt.

我们知道,写 prompt 的核心原则就是清晰明确地描述需要 AI 去完成的任务。具体的技巧都是围绕这个核心原则。

当我们要写一个 prompt 完成相对复杂一些的任务的时候,我们可能会竭尽所能地增加各种约束、规则、步骤、样例描述等等。但这里有一个问题,我们很难知道到底哪些限定词是真正影响输出结果的?它们到底有多大的影响?

另外,一个相对复杂的 prompt 发送给 AI 的时候,它是否能够完全理解?

所以,我想是不是可以通过一个 prompt 来让 AI 自己去理解 prompt 并让其对具体的 prompt 的清晰有效性进行评估。

目前,我的想法是让其通过阅读理解、分析逻辑、回忆上下文三个方面来对具体的 prompt 进行评估。

附图是我让它评估我写的雅思口语评估助手。

基于 GPT 3.5-turbo 模型测试下来,英文输出的评估结果更加详细和具体。所以我在 prompt 里设置了默认输出是英文。如果不想读英文,可以在评估结果出来之后,发送 “将上面的回复完整地翻译为地道的中文,不要遗漏任何信息。” 效果见图二。

从评估结果可以看到当前模型是如何理解我们的 prompt 的。

更进一步,在评估结果出来之后,我们让 AI 自己尝试优化我们的 prompt,发送 “基于以上评估和用户的,请修改出一个你认为更高效、更精简的版本。确保你的修改不遗漏原的任务目标。” 即可。效果见图三。

让 AI 修改 prompt 不是说直接用它修改的版本,而是参考它修改的点。如图三,它精简了我的 prompt 中的关于雅思口语考试详细的评估标准和高分答案标准。

我参考它的优化建议修改了我原来的 prompt,测试下来,输出结果和原来差不多。相当于在 prompt 里去掉了一些冗余信息,也省了点 tokens.

Prompt 评估助手:https://docs.qq.com/doc/DSUVKZVhWaVdBQVll

(原版)雅思口语答案评估助手:https://docs.qq.com/doc/DSWltc3liQWNEQ2VZ

(基于 Prompt 评估助手优化版)雅思口语答案评估助手:https://docs.qq.com/doc/DSUNUZk5mUlJJSWha
ComfyUI + AnimateDiff 也太好用了吧!再见 EbSynth!🥹🥹🥹🥹🥹🥹🥹
成了,成了,我的爬虫成了。不需要插件,不需要下载Python,102 部电视剧的评分,2 分钟就爬完了。

代码是 ChatGPT 给的,提示词是“我有 100 部电视剧,想在 colab 上,使用Python爬虫,在豆瓣上爬他们的评分,请问具体可以怎么操作呢?”的大白话。

返工过 2 版。

第一版因为豆瓣有反爬虫机制,每部电视剧都显示“未找到评分”,报错给ChatGPT后,它自己添加额外的请求头(headers);

第二版是我自己的原因,我想看到每一步的反馈,方便不满意及早调整。它说可以使用Python的print函数或其他日志记录方法,来输出当前正在处理的电视剧名称和已完成的数量,然后有改了段代码。

之前,也试过用 ChatGPT 的联网功能和联网插件去爬,但联网功能的爬虫太老实,看到反爬虫机制就作罢了;webpilot 等联网插件则太不老实,爬出来的结果乱七八糟,早就不是豆瓣上的真实数据了。

更早的时候,也有想过用chrome浏览器上的Web Scraper 插件爬。不过,每一部剧都需要重新搜一遍,印象中Web Scraper 不太能胜任。以往我都是搜完某个关键词之后,用Web Scraper把网站上的所有结果全部爬一遍。

我爱ChatGPT和colab,对我这种非技术人员实在太友好了。没学过 Python 没关系,没学过爬虫没关系,只要敢问,ChatGPT 真的敢教,colab 也真的能实现。#AI工作流
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