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最近沉迷这个句子游戏无法自拔... 居然是在学英语！🤯 通过连词成句的方式，把单词、语法都融进去了，练习效果超赞！再也不怕学英语枯燥了！安利给所有想轻松进步的小伙伴！
#学英语 #边玩边学 #上瘾 #技能提升 #句乐部
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句乐部
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@我的Notion 健康科普
千古壹号发表了动态：有没有哪本书可以讲一下身体的各项指标？ 比如怎么看血常规的常见指标；比如各种维生素在体内起什么作用？ 最近学到一些比较奇妙的知识点，列举几个： 1、铁剂和钙片不要同时吃。因为钙会影响铁的吸收。所以，在餐桌上吃肉时，最好不要喝牛奶。可以饭后过一两个小时再喝。 2、维生素D3主要通过晒太阳合成。如果长期加班的话，很可能缺少维生素D3。 缺少维生素D3的话，会影响钙的吸收。换句话说，如果你不知道自己的维生素D3水平的话，可能你一直吃的钙片是没效果的。 可以通过验血测一下「25羟维生素D」的体内含量是否在正常范围内。 当然，维生素D3的作用不止于此。 3、判断一个人的心肺耐力，可以通过「最大摄氧量」这个指标来衡量，英文简称VO2 max。这个指标的明细详见配图。 如果没有书籍集中科普这类话题的话，就真的只能靠日常经验点滴积累吗？可是，有些看似很符合「大众常识」的身体指标，我是真的没听说过，也没有人告诉我...
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@我的Notion #Ai #提示词 #优化
阿扶frits: 🦋整理了一下最近看到的 提示词优化✍🏻攻略/工具： 1、Open AI 是怎么写 GPTs 提示词的 https://m.okjike.com/originalPosts/6596dd24a922aa28d001a2b1?s=ewoidSI6ICI1NmQwMWM0YThlM2ZkYzExMDAxZDg1YTMiCn0%3D&utm_source=wechat_session @歸藏 2、26 条写 prompt 的参考原则 https://m.okjike.com/originalPosts/658cff1fb428c4d6b6667fa2?s=eyJ1IjoiNTZkMDFjNGE4ZTNmZGMxMTAwMWQ4NWEzIiwiZCI6MX0%3D&utm_source=wechat_session @张楚琪-沉迷AI版 3、云中江树的提示词工程经验分享 https://m.okjike.com/originalPosts/65a363df38849f879ffcbf43?s=ewoidSI6ICI2NDQ5NDg0YTFiYjZmMzY2NjA3NWZhNTciCn0%3D&utm_source=wechat_session @云中江树 4、蓝衣剑客的 PPT 提示词工程培训课程 https://gamma.app/public/Part1-9dfp5wqy2p5rqfu?mode=doc 5、在 Kimi Chat 写提示词的经验汇总 https://m.okjike.com/originalPosts/65937c9212ed2fda6838d586?s=ewoidSI6ICI1NmQwMWM0YThlM2ZkYzExMDAxZDg1YTMiCn0%3D&utm_source=wechat_session @奥古斯书 6、两个提高 prompt engineer 效率的工具 https://m.okjike.com/originalPosts/659ff1e09185c305d1a2b4d7?s=ewoidSI6ICI2NDQ5NDg0YTFiYjZmMzY2NjA3NWZhNTciCn0%3D&utm_source=wechat_session @晨然_ 7、Catjourney：即友做的提示词收集网站 https://m.okjike.com/originalPosts/6586a310979083134acbcd34?s=eyJ1IjoiNTZkMDFjNGE4ZTNmZGMxMTAwMWQ4NWEzIiwiZCI6MX0%3D&utm_source=wechat_session @歸藏 8、prompt主题网站书签列表 https://m.okjike.com/originalPosts/6597783737f7165b21ffa021?s=ewoidSI6ICI1NmQwMWM0YThlM2ZkYzExMDAxZDg1YTMiCn0%3D&utm_source=wechat_session @AI共生 9、Drawing Prompt ：自动扩写绘图提示词工具 https://m.okjike.com/originalPosts/65958a09164d89e6010a3938?s=ewoidSI6ICI1NmQwMWM0YThlM2ZkYzExMDAxZDg1YTMiCn0%3D&utm_source=wechat_session @Ima_sgd/ 10、提示精灵小富贵：帮你写Prompt https://m.okjike.com/originalPosts/659bb1589185c305d14efba5?s=ewoidSI6ICI2NDQ5NDg0YTFiYjZmMzY2NjA3NWZhNTciCn0%3D&utm_source=wechat_session @陈财猫 11、官方 GPTs Top100 Prompts 收录文档 https://m.okjike.com/originalPosts/65a4cd68a922aa28d0034711?s=ewoidSI6ICI2NDQ5NDg0YTFiYjZmMzY2NjA3NWZhNTciCn0%3D&utm_source=wechat_session @FZC- 💁🏻♂️分享给有需要的朋友～
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@我的Notion #Ai #提示词
张楚琪-沉迷AI版: 开箱即用的提示词技巧和思维方式。 开箱即用在这里的定义是：不需要复杂的准备，只要知道以后，马上就能应用上。 ------ 技巧 ------ * 极简思维链：相信写过一些提示词的朋友对这个技巧已经烂熟于心了。就是告诉 AI，尽量采用深思熟虑和费脑力的思维过程来思考问题的答案。 应用方式：一般是在提示词的末尾部分，加上 "Let's think step by step." 论文（https://arxiv.org/pdf/2205.11916.pdf） 扩展：这个技巧的核心是让 AI 按步骤思考。如果效果不符合预期，可以考虑自己在提示词里列出详细的一步一步的步骤。 * 打样：这也是一个基础的但是非常实用的技巧。这个技巧之所以有效，是因为大语言模型基于上下文的学习能力很强 (In-Context Learning)。 有点像张三丰给张无忌演示了一遍太极，张无忌心领神会，战力立刻暴涨一样。 应用方式：在提示词里给出和你当前要解决的问题类似的问题，并且提供示例问题的答案。具体的写法并没有太多讲究，我一般使用 Q & A 的形式。即： 例子： Question: xxxxx Answer: xxxxx 扩展：基于打样，可以延伸出一系列的增强技巧，比如 Auto CoT、Meta CoT 等。论文（https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf） * 类比推理：这是个非常好用的技巧。在我看来，很像是上面打样技巧的一种增强。也就是在提示词中提醒 AI 回想问题相关的核心概念、原则或者算法，并自动给出相关的例子和答案。 应用方式：基本上看两张图就知道如何用了。我的笔记见：https://m.okjike.com/originalPosts/651fe431f21549bc73ff9180?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0= 扩展：按照这个思路，如果我们知道某个问题相关的核心概念、原则或算法，可以在提示词中直接告诉 AI 要应用这些知识。也是这篇论文的思路，我的笔记见：https://m.okjike.com/originalPosts/6534ff5838c9be7186406733?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0= * 灯塔：这是我给它取的名字。实际上它叫 DSP (Directional Stimulus Prompting)。总体思路和类比推理是差不多的，区别在于只给出线索来引导。我的笔记见：https://m.okjike.com/originalPosts/6540afc593a38e1c5535569b?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0= 应用方式：目前我在总结文章的时候经常会用。先让 AI 直接总结，然后我会从中抓一些关键词和短语，让 AI 重新基于我的关键词来详细总结我感兴趣的信息。 扩展：可以把我们自己看作导游，引导 AI 的想法和行为。论文（https://arxiv.org/pdf/2302.11520.pdf） * 情感刺激 (EmotionPrompt)：通过在提示词中加入一些情感方面的描述词或句子，用于提升 AI 的回复准确度。核心是将 AI 看作一个真实的人。 想象你是一个老师或者团队的领导者，你如何充分运用共情、引导等沟通技巧，让学生或者团队成员更好地完成任务。 应用方式：比如在提示词末尾写“给出你的答案，并在 0-1 分之间，对你的自己的答案打分”、“这对我很重要”等。 也可以在 AI 给出回复后，反问“你确定吗/你对回复中的 XXX 这一点确定吗？” 扩展：我个人的猜想是，这和训练数据有关。之前 Anthropic 发表的一篇论文（https://arxiv.org/pdf/2310.13548.pdf），关于生成式 AI 为什么会倾向于阿谀奉承。研究结果显示，其中一个重要原因是它学会了人类喜欢听好话这个规律。论文（https://arxiv.org/pdf/2307.11760.pdf） ------ 思维方式 ------ * 迭代：迭代思维可以看作是写提示词的基本思路。针对相对复杂的任务，如果能一次就写出满足自己需求的提示词当然最好，但通常我们需要不断地尝试，也就是迭代，才能调试出符合自己需求的提示词。 通过使用某种提示词技巧是不是有效？换个表达方式行不行？拆子问题行不行？关于迭代的笔记见：https://m.okjike.com/originalPosts/6549b6b16c33ea3ba83d7778?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0= * 引导式提示词：在提示词中设计好具体的问题列表，用于收集信息，然后再让 AI 基于这些信息回答问题。这就是很好地把 AI 当作推理引擎来用了。 这个技巧用来写那种提供给其他人用的提示词很有效。一步一步地收集有效的信息来推理，让用提示词的人用起来更简单。我的笔记见：https://m.okjike.com/originalPosts/653790539660448314e5098e?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0= * Least-to-Most：借用了教育心理学里的一个概念。通过循序渐进的提示，逐步引导学生掌握目标技能。核心是把问题拆解成一个个的子问题，并且每一个子问题的答案是有助于解决下一个子问题的。 具体的应用并不难，提示词类似：“要解决 XXX 问题，需要知道如下问题的答案：1:Q1 2: Q2”，又或者是“让我们来拆分一下这个问题：1:Q1 2: Q2”，然后再让 AI 给出最终答案。 论文（https://arxiv.org/pdf/2205.10625.pdf） * 后退一步（Step-Back Prompting）：核心是对问题本身进行抽象。可以看作是类比推理 + Least-to-Most 的综合。就是引导 AI 思考和任务相关的一些前置问题以及答案，利用这些信息来做出最后的推理。 论文（https://arxiv.org/pdf/2310.06117.pdf） ------------ 综合以上信息，其实我们可以看到，要写好提示词，实际上是在了解生成式 AI 大致能力边界的基础上，清晰地思考和描述自己的问题，通过迭代，来达到让 AI 完成指定任务的目的。 学习各种基础技巧，是了解生成式 AI 能力边界的一种方式。最重要的还是如何拆解问题。 目的是帮助 AI 去更好地理解问题边界，减少推理的难度和单次推理的计算量，以便 AI 能得出更好的结果。 了解生成式 AI 能力的边界，Andrew 老师的 Generative AI for Everyone 课程 (https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone/home/week/1) 是很好的基础资料。也可以参考下我的笔记，还挺详细的：https://m.okjike.com/originalPosts/654598365110e254550d63e5?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0= 受限于个人经验和知识基础，肯定还有很多其他的好技巧和思维方式没有包括在内，在此抛砖引玉。
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@我的Notion #gpt提示词
歸藏: Open AI 发布文章，介绍了GPTs创建器是如何被创建的，搞笑的是这个GPTs构建器本身也是一个GPTs。 来学习一下Open AI是怎么写GPTs提示词的。 👇下面是GPT Builder具体的构建过程和提示词： GPT Builder 被构建为一个自定义的 GPT，具有指令和动作，允许它写入当前正在构建的 GPT 的字段。 更高级的构建者应该使用手动配置界面来编辑他们的GPT的字段，但GPT构建器始终可以作为一个起点。 由于GPT Builder本身就是一个定制的GPT，我们可以分享我们使用的配置作为创建强大GPT的示例。 以下是我们用于为GPT Builder提供动力的核心指令，截至2023年1月3日。为了清晰起见，我们将指令分为“基本上下文”和“步骤演示”，但在应用到GPT时，它们都会进入“指令”部分。 说明-基本上下文： 您是一个擅长创建和修改GPT的专家，它们就像可以具有额外功能的聊天机器人。 每个用户消息都是您处理和更新GPTs行为的命令。您将承认并将其纳入GPTs的行为，并在gizmo_editor_tool上调用update_behavior。 如果用户告诉你开始以某种方式行为，他们指的是你正在创建的GPTs，而不是你自己。 如果您没有个人资料图片，必须调用generate_profile_pic。如果明确要求，您将通过generate_profile_pic生成个人资料图片。否则不要生成个人资料图片。 保持作为GPTs制作者的专家的语调和观点。 GPTs的个性不应影响您的回答风格或语调。 如果你问用户一个问题，永远不要自己回答。你可以提出答案，但必须让用户确认。 您可见的文件也对 GPT 可见。您可以更新行为以引用已上传的文件。 请勿使用“约束”、“角色和目标”或“个性化”这些词。 GPTs没有记住过去经验的能力。 说明-步骤： 你是一个用于开发新GPTs的迭代原型游乐场。用户将通过初始行为提示你。 您的目标是迭代地定义和完善update_behavior的参数。您将以专业GPT创建者的身份进行交谈，从用户那里收集规范以创建GPTs。您将在每次交互后调用update_behavior。您将按照以下步骤进行： 1）用户的第一条消息是关于这个GPT应该如何行为的广泛目标。使用参数“context”、“description”、“prompt_starters”在gizmo_editor_tool上调用update_behavior。记住，你必须使用参数“context”、“description”和“prompt_starters”调用gizmo_editor_tool上的update_behavior。在调用update_behavior之后，继续进行第2步。 2）在这一步中，你的目标是确定 GPT 的名称。你会为自己建议一个名称，并要求用户确认。你必须提供一个建议的名称供用户确认。 你不可以在没有建议的情况下提示用户。不要使用驼峰式复合词；请使用空格代替。如果用户指定了一个明确的名称，请假设它已经确认。如果你自己生成一个名称，你必须让用户确认该名称。一旦确认，只需调用 update_behavior，并继续到第三步。 3）在这一步中，您的目标是为 GPT 生成一个个人资料图片。您将使用 generate_profile_pic 为这个 GPT 生成一个初始个人资料图片，无需确认，然后询问用户是否喜欢，并是否想要进行任何更改。 请记住，使用 generate_profile_pic 生成个人资料图片时无需确认。在每次改进后生成新的个人资料图片，直到用户满意为止，然后继续进行第四步。 4）在这一步中，你的目标是细化上下文。你现在要引导用户细化上下文。上下文应包括“角色和目标”、“约束”、“指南”、“澄清”和“个性化”等主要领域。你将引导用户逐个定义每个主要领域。 你不会一次性提示多个领域，而是一次只问一个问题。你的提示应该是引导性、自然和简单的语言，不会提及你正在定义的领域的名称。 你的提示不需要介绍它们正在细化的领域，而只需是引导性问题。例如，“约束”应该提示为“应该强调或避免什么？”，“个性化”应该提示为“你希望我怎么说”。 你的引导性问题应该是不言自明的；你不需要问用户“你认为呢？”。每个提示都应参考并建立在现有状态之上。每次互动后都要调用update_behavior。 在这些步骤中，您不会提示或确认“描述”、“提示启动器”的值。但是，您仍会在上下文更新时生成这些值。您不会提到“步骤”; 您将自然地进行下去。 你必须按顺序完成所有这些步骤。不要跳过任何步骤。 请让用户在右侧的独立聊天对话框中尝试GPT。告诉他们你能够听取他们对GPT的任何改进意见。以一个问题结束这条消息，不要说“让我知道！”。 在确认名称时只将GPT的名称加粗；在第2步之后不要加粗名称。 Action 行动： 在上述步骤之后，您现在处于迭代细化模式。用户将提示您进行更改，您必须在每次交互后调用update_behavior。您可以在这里提出澄清问题。 generate_profile_pic: { description: '为GPTs生成个人资料图片。您可以调用此函数而无需生成图像的能力。如果当前的GPT没有个人资料图片，则必须调用此函数，并且在需要生成新的个人资料图片时也可以调用。在调用此函数时，请将个人资料图片视为已更新，不要调用update_behavior。' }, update_behavior: { description: "更新GPTs的行为。您可以有选择地省略更新字段。您将使用这些新字段作为GPTs行为的真相来源，并不再引用任何先前版本的已更新字段来通知响应。当您更新一个字段时，如果它们是不一致的，那么您还必须同时更新所有其他字段以保持一致性。如果您更改了GPTs的名称，则必须使描述和上下文保持一致性。在调用此函数时，不能总结该功能外部使用中所使用的值" , params: { name, context, description, prompt_starters, abilities, profile_pic_file_id } } GPT可以利用提供给它的所有信息，包括提示、指令和附加文件，来构建对用户的回应。不要包含你不希望用户知道的信息。 来源：https://help.openai.com/en/articles/8770868-gpt-builder
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@我的Notion #实用工具
Barret李靖: 2023 年有一半时间都在研究 AI，接触到了非常多的科研报告、技术迭代和如雨后春笋般的有趣产品，2024 的 AI 创新必将更为炸裂，下面推荐几款我在日常研究过程中用到的一些比较趁手的工具和服务，希望也可以在你学习和深入的过程中帮到一二： 1、immersive translator 研究最新资料首先要解决语言障碍问题，大量跨专业的词汇很可能会看得一头雾水，沉浸式翻译（immersive translator）这款软件无论是交互体验设计还是翻译质量都做的非常不错。另外，它还支持对 PDF 做对照翻译，大大加速了论文的阅读效率。https://immersivetranslate.com/ 2、Aminer 这是一款在很多细节都融合了 AI 能力的论文检索平台，它提供的「必读论文」板块从领域/机构/期刊/会议等多视角收集了很多最新最热的论文集锦，适合作为学习和研究的入口索引。面临洪水般的 AI 资讯，如果不知道学什么，可以从这里出发。https://www.weibo.com/1812166904/NsSArhsr0 3、Monica All-in-One 的 AI 效率工具集，从 Chat/Read/Search/Write 等多个场景切入，提供了设计美观、交互强大、功能丰富的趁手工具箱。每篇论文基本都是让它先读一遍，我再提问式学习。https://www.weibo.com/1812166904/NsP8llKGi 4、Similar Web Similarweb 是一款进行网站流量分析的强有力武器，它是每一位研究产品的人必不可少的工具之一，提供了几乎所有网站的月访问量、平均访问时长、跳出率等信息，也会给你推荐与当前网页功能相仿的竞品产品。这对做 AI 产品探索和流量分析的使用者来说，简直是神器。https://www.weibo.com/1812166904/NfM6VsfjA 5、Papers with code 这是一个论文和对应工程实现（含代码、数据集、测试方法等）的索引工具。下次你看到别人推荐优质论文时，可以直接用它去找代码实现。https://www.weibo.com/1812166904/NtUdA1DWJ 6、Connected Papers 这个产品做的非常有用，输入一篇论文，它会将这篇论文的依赖和被依赖项以知识网络的形式全部呈现出来。类似的产品还有 litmaps 、researchrabbit 等。https://www.weibo.com/1812166904/Nw2w3AqKj 以上推荐的工具或服务中，前三个我基本上每天都会使用。后面附带的链接是我使用时的一些心得和总结，感兴趣的朋友也可以看一看。#2023最爱的3个产品
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