七脉神剑的秘密

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学习AI过程中的点点滴滴
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AI 日常学习提示词记录

第一部分 请根据用户提供的【主题】,按照以下结构生成一段历史类短视频口播文案: 1. **悬念开场**:以“【朝代/场景】+ 反常识疑问/断言”开篇,激发观众兴趣(例:“古代【某职业】真的比【对比对象】更【形容词】吗?”)。 2. **身份代入**:用第二人称“你”描述主角身份、时代背景及面临的致命危机(需包含具体官职/处境/对手), 不要出现“想象一下”等过渡词,直接进入主题。 3. **冲突升级**: - 第一层:外部压力(如敌军压境、上级压迫、天灾降临) - 第二层:内部瓦解(如下属背叛、资源短缺、疾病蔓延)…

2026年1月7日 0条评论 76点热度 0人点赞 阅读全文
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Claude Skills是什么?

一、核心认知:Claude Skills是什么? 1.1 核心理念:从“临时工”到“专家”的蜕变 传统Prompt模式 类比:临时口头指导 特点:效率低、易出错、难复用 示例:“帮我做一个PPT,要简洁大方...” 实战痛点:每次交互需重复说明规则,输出质量依赖Prompt编写能力,无标准化流程 Claude Skills模式 类比:专业培训手册+工具包 特点:系统化、可复用、可插拔、可迭代 示例:“按照《企业级PPT制作技能包》操作,含模板、流程、校验规则...” 实战价值:一次配置多次复用,团队统一标准,降低L…

2025年12月31日 0条评论 104点热度 0人点赞 阅读全文
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Agent 进化深度分析:Skills、Tools 与 MCP 的协同之道

在人工智能发展的新纪元,我们见证了从简单问答系统到自主智能体的革命性转变。Anthropic 的 Claude 作为这一领域的领军者,通过其独特的 Skills、Tools 和 MCP 架构,正在重新定义 AI 如何与人类协作完成复杂任务。本文将深入剖析这三大核心组件的本质、关系,以及它们在 agent 进化过程中不同阶段的典型应用场景,揭示其如何相互补位,共同推动智能体技术的边界。 核心概念解析 Skills:Claude 的 "原生技能" Skills是 Anthropic 官方提供的预置能力包,运行在 Cla…

2025年12月28日 0条评论 201点热度 0人点赞 阅读全文
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AIGC人工智能考试案例题与参考答案

、案例题 案例 1:改写简历任务:使用 AIGC 工具对简历内容进行改写,使其更加精炼和专业。请用 文字描述改写简历过程中使用的提示词、改写的步骤和使用的 AIGC 工具。 答案:(以下答案仅供参考,并非唯一标准,考生根据自己理解进行答题) 提示词: 定义角色:你是一位资深的招聘专家 描述背景:竞争激烈的职场环境中,一份精炼且专业的简历对于获得面试机会至关重要 明确任务:对简历内容进行深度改写,提升其专业性和吸引力 添加细节: 精简内容,突出重点,增强专业性。 使用的 AIGC 工具: - 文心一言、kimi、智谱…

2025年12月27日 0条评论 110点热度 0人点赞 阅读全文
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如果做一个机器学习平台或者智能体平台,如果只选择三个,那是什么?

1. 高效、统一的数据管理与处理能力 (Data) 2. 全生命周期、可复现的模型工作流管理能力 (Model) 3. 安全、可靠且可扩展的部署与运维能力 (Operation) 这三大件构成了一个从数据输入到价值输出的完整闭环,缺一不可。下面我分别详细解释: 1. 高效、统一的数据管理与处理能力 (The Data Foundation) 核心思想: 垃圾进,垃圾出。数据是机器学习/智能体的血液和燃料。没有高质量、易访问的数据,一切都是空谈。 为什么最重要? 数据溯源与版本控制: 平台必须能追踪每个模型训练所使用…

2025年8月28日 0条评论 341点热度 0人点赞 阅读全文
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智能体Agent 等级的深度思考与案例

最经典和广为接受的框架来自斯坦福大学学者Russell和Norvig的教科书《人工智能:一种现代方法》。他们根据智能体的理性程度和对环境的表现,将其分为五个等级。 此外,随着大语言模型(LLM)的兴起,也出现了一些新的划分方式来描述基于LLM的智能体。 下面我将结合经典理论和现代发展,为您详细解读智能体的等级 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 一、经典分级(…

2025年8月25日 0条评论 664点热度 1人点赞 阅读全文
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NVIDIA 的AI推理系统技术细节

NVIDIA Dynamo是一款设计为高吞吐量低延迟的分布式推理框架,旨在为多节点分布式环境中生成式AI和推理模型提供高性能推理服务。Dynamo被设计为与具体推理引擎无关(支持TRT-LLM、vLLM、SGLang或其他推理引擎),并有效发挥大语言模型特定的功能。Dynamo通过Rust语言实现核心组件以提高性能,支持Python接口以提高可扩展性和快速迭代和生态构建。 NVIDIA Dynamo核心功能设计 Disaggregated prefill & decode inference Dynamo将…

2025年8月6日 0条评论 498点热度 0人点赞 阅读全文
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RTX5070ti部署Gpustack 踩坑指南-部署VLLM最新版本

对于50系显卡,我的是5070ti,cuda版本要12.8的版本不然会报sm_120不可用,建议pip安装之前先切到阿里源,清华源不稳定会报403 因此需要进行踩坑处理; RTx5070ti 对于 cuda 、pytorch 、vllm 版本有非常强的版本号依赖; 1.下载CUDA 由于我装完 Ubuntu22.04 后就自动带了最新的显卡驱动,就没有再去配置驱动。 先查看驱动能支持的CUDA最高版本,这里显示可支持到12.8。 nvidia-smi 在CUDA的 说明文档 可查看CUDA对应的驱动版本要求。 在 …

2025年7月18日 0条评论 653点热度 0人点赞 阅读全文
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知识库使用中RAG策略指南

像Dify、Coze这样的低代码Agent搭建工具,通过将RAG内的各类能力进行封装,供用户在GUI界面上点击几下即可进行配置。这却给很多用户造成了一种假象——好像拖拉拽一下就能配置好一个知识库问答工具,打造一个企业级的知识库助手。 (图源ChatGPT帮忙生成) 从实际落地上来看,上层封装好的能力有其局限性,低代码平台能够达到的问答精准度上限明显,可能50、60分都算很不错的了;但这个分数,对于企业级场景是完全不可用的。你会允许AI在回答一些公司财务问题、行政问题上有一丝一毫的偏差吗? 因此,从50分到90分的过…

2025年6月26日 0条评论 266点热度 0人点赞 阅读全文
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全自动AI短视频工厂实操

目标 输入一个标题,自动生成对应的一个短视频。 环境要求 1、部署n8n 2、梯子必要要求,因为很多素材来自外网,以及生成视频和调用模型所用 代理请开启允许局域网连接,如果代理模式是规则异常,请开启全局模式。 创建工作流 1、表单设计 主要功能就是提交一个话题,用户输入话题入口。 添加对应的数据,这里主要是针对输入内容的标准化格式处理。 2、添加AI-Agent 提示词 核心作用就是为Ai做预设,保证效果 我们需要输出一个指定格式的数据 添加系统提示词 你是一位资深自媒体运营专家兼文案策略师,深谙youtobe抖音…

2025年6月11日 0条评论 732点热度 0人点赞 阅读全文
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