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今日AI作图
海浪的prompt参考了@歸藏 老师的晚安提示词～
海浪的prompt参考了@歸藏 老师的晚安提示词～
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个人角度看，作为AI初学者，筛选信息源很重要，要过滤观点类信，多看知识类信息，例如：
1、官方信息，例如 open ai 接口文档、PE课程：openai.com
2、国内外高校的录播讲座，例如台湾李弘毅教授的机器学习课程和多模态大模型介绍：m.okjike.com
3、LLMs相关的论文精讲视频，例如油管Mu Li精读GPT-4、instructGPT论文视频：youtu.be
4、有经验、爱分享的从业者输出的案例和经验（即刻+推特）
1、官方信息，例如 open ai 接口文档、PE课程：openai.com
2、国内外高校的录播讲座，例如台湾李弘毅教授的机器学习课程和多模态大模型介绍：m.okjike.com
3、LLMs相关的论文精讲视频，例如油管Mu Li精读GPT-4、instructGPT论文视频：youtu.be
4、有经验、爱分享的从业者输出的案例和经验（即刻+推特）
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为了让AI变成某个小众职业角色，花了4个小时设计了一个prompt，改了5版后终于达到了预期的效果（基础LLM，非GPT）。
一个小总结:
1. 一定要看Open AI的PE课，官方教材一定不会错！如果没时间看视频看中文总结文档也行；
2. 一定要给LLM提供足够的上下文和学习素材（前提是你已经非常了角色的工作场景和核心任务，才能给模型输入有效的信息）；
3. 一定要学会各种分隔符（非常重要，忘记打一个“/”就有可能影响生成效果）；
4. “给模型思考的时间”，任务拆解要清晰和明确，少用否定（表达简洁、单句信息量要高）；
一个小感悟：
1. 真别小看prompt技术，PE课不能只看不练啊，得练啊！
2. 写prompt和写代码差不多，都得有一些“优雅”的思路；
3. 不懂业务的人很难写业务prompt。
从一开始的简单prompt：“我希望你是一名xxx，能为xxx提供xxx服务，对方的第一个请求是xxx”，到最后变成包含“素材—任务—请求”共823字符的结构化prompt，能让模型进行反问、扩写、推动对话议程等任务。这种通过不断思考、调整、尝试获得成果的感觉太棒了！
一个小总结:
1. 一定要看Open AI的PE课，官方教材一定不会错！如果没时间看视频看中文总结文档也行；
2. 一定要给LLM提供足够的上下文和学习素材（前提是你已经非常了角色的工作场景和核心任务，才能给模型输入有效的信息）；
3. 一定要学会各种分隔符（非常重要，忘记打一个“/”就有可能影响生成效果）；
4. “给模型思考的时间”，任务拆解要清晰和明确，少用否定（表达简洁、单句信息量要高）；
一个小感悟：
1. 真别小看prompt技术，PE课不能只看不练啊，得练啊！
2. 写prompt和写代码差不多，都得有一些“优雅”的思路；
3. 不懂业务的人很难写业务prompt。
从一开始的简单prompt：“我希望你是一名xxx，能为xxx提供xxx服务，对方的第一个请求是xxx”，到最后变成包含“素材—任务—请求”共823字符的结构化prompt，能让模型进行反问、扩写、推动对话议程等任务。这种通过不断思考、调整、尝试获得成果的感觉太棒了！
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好奇，假设要把GPT变成电影Her中的AI，GPT需要什么？
个人随便想：
1. 要有用户主观层面的性格、喜恶等数据；
2. 客观层面的重大事件、社会关系等数据；
3. 生理数据；
主观数据可以从对话中获取，生理数据可连接穿戴式设备。
有了这些数据，GPT就能变成能提供情绪价值的通用型AI？
个人随便想：
1. 要有用户主观层面的性格、喜恶等数据；
2. 客观层面的重大事件、社会关系等数据；
3. 生理数据；
主观数据可以从对话中获取，生理数据可连接穿戴式设备。
有了这些数据，GPT就能变成能提供情绪价值的通用型AI？
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对于想接触机器学习的文科生，我非常推荐台南大学李宏毅教授的machine learning课程，应该是他在校lecture的录播。地址：youtube.com
课程通俗易懂，老师幽默细致，解释公式的时候会说“如果你连斜率都不懂，那你可以这样理解”之类的话，照顾所有学生。
总之，强烈推荐！
课程通俗易懂，老师幽默细致，解释公式的时候会说“如果你连斜率都不懂，那你可以这样理解”之类的话，照顾所有学生。
总之，强烈推荐！
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