重新回来聊Agent，前四章的LLMAgent，不论是和数据库和模型还是和搜索引擎交互，更多还是大模型和人之间的交互。这一章我们来唠唠只有大模型智能体的世界！分别介绍斯坦福小镇和Chatdev两篇论文。它们的共同特点是使用多个大模型智能体协同完成任务。多智能相比单一智能体可能有以下的应用场景协同任务完成/创意生成：通过多智能体间的沟通，反思，校验，完成复杂任务，激发创意的小火花模拟世界：多智能体模拟社会环境，现实应用是游戏NPC，脑洞再大一点是不是可以用于社会学研究，因果推断，平行世界模拟？？生活番：GenerativeAgentsGenerativeAgents:InteractiveSim
一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统+AI绘画系统，支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi程序使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统。系统详细文档：SparkAi系统文档(yuque.com)https://www.yuque.com/yuqueyonghutq9yt2/egy0d0Ai模型提问：
一、智能AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统，支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi程序使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统。AI模型提问：AI大模型开关：AI绘画：程序核心功能支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型（已上线！）AI提问：程序已支持GPT3.5，GPT4.0提问、OpenAIGP
文章目录每日一句正能量前言基础介绍什么是Prompt?什么是PromptEngineering？为什么需要PromptEngineering？如何进行PromptEngineering？Prompt的基本原则Prompt的编写模式AI可以帮助程序员做什么？技术知识总结拆解任务阅读代码/优化代码代码生成生成单测更多AI应用/插件AI可以帮助其他人做什么？能在表格中规范便捷地记录多元数据数据的收集、填报、协同功能灵活，可满足多种场景数据的可视化和统计分析简单实用支持自动化提醒、自动化规则，办公自动化轻松高效可自定义各种审批流程、任务流转流程，实现对工作流程管理的自动化和整合化PromptEngin
在当今日益数字化的世界中，人工智能已经成为我们日常生活的重要组成部分。特别是，Prompt工程正越来越受到重视。这种技术可以被视为一种超能力，因为它使我们能够更有效地与AI交互，从而获取更准确的结果。然而，大多数人在使用它时都会遇到困难。幸运的是，有一些高效的ChatGPT提示框架可以帮助我们最大化AI的潜力。以下是五种最受欢迎的方法：1.SIFT方法情境(Situation): 这是确定当前的背景或情境，理解你面临的具体情况或问题的核心。重要性(Importance): 在此阶段，你要考虑为什么这个决策或问题对你如此重要。它可能会影响你的职业、家庭、健康或其他重要的生活方面。因素(Facto
在AGI系统中，Prompt（提示词）作为AI系统的输入具有重要意义。理解Prompt的生命周期和性质对于有效地利用AI十分重要。因此就形成了提示工程，提示工程致力于制作和管理提示以便于利用AI大模型的能力。这种方法既要在技术层面，还要在基本的道德伦理方面对提示词进行管理，以确保人工智能的运作符合需求并且透明、公平、没有偏见。本文通过生成式AI的应用开发、实施和改进的几个阶段，结合一个关于教育领域的例子，介绍提示词的生命周期。1.生命周期提示的过程包括几个相关的阶段：设计：识别AI的预期输出需求。确认AI应该执行什么任务？我们需要它提供什么样子的应答？有了明确的目标，初始的提示词的设计便来自于
Prompt（提示）是扩散模型生成图像的内容来源，构建好的提示是每一个StableDiffusion用户需要解决的第一步。本文总结所有关于提示的内容，这样可以让你生成更准确，更好的图像一个好的提示首先我们看看什么是好的提示，好的提示必须是详细和具体的。最好的办法是查看关键字类别和列表，关键字类别包括（因为提示都是英文的，所以这里我们也直接写英文的）SubjectMediumStyleArtistWebsiteResolutionAdditionaldetailsColorLighting你不需要所有类别的关键字，但是你需要从里面找到最需要的。本文将使用v1.5基本模型。在本文的最后还有最新的2
Midjourney|文心一格Prompt：完整参数列表、风格汇总、文生图词典合集1.Midjourney完整参数列表参数名称调用方法使用案例注意事项V5V4V3niji版本在关键词后加空格，然后带上版本参数：--v或者—v–version或者—versionvibrantcaliforniapoppies--v5版本仅支持1、2、3、4、5。长宽比在关键词后加空格，然后带上长宽比参数：--ar或者—ar--aspect或者—aspectvibrantcaliforniapoppies--ar5:4默认比例是1:1。比例数需要是整数，比如1.3:1是不行的，但13:10可以。长宽比会影响生成图
原文连接：SemanticPromptforFew-ShotImageRecognitionAbstract在小样本学习中（Few-shotLearning,FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但这种方法可能会遇到稀有样本中学到噪声特征导致收益有限。在这篇论文，作者提出了一种用于少样本学习的语义提示（SemanticPrompt,SP）方法，不同于简单地利用语义信息纠正分类器，而是选择用语义信息作为提示（prompt）去自适应调整视觉特征提取网络。具体来说，作者设计了两种互补机制，将语义提示插入特征提取器：1
话接上文的指令微调的样本优化方案，上一章是通过多样性筛选和质量过滤，对样本量进行缩减，主打经济实惠。这一章是通过扩写，改写，以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样本进行扩充，提高种子指令样本的多样性和复杂度，这里我们分别介绍Microsoft，Meta和IBM提出的三个方案。Microsoft：WizardLMWizardLM:EmpoweringLargeLanguageModelstoFollowComplexInstructionshttps://github.com/nlpxucan/WizardLM要点：使用prompt对种子指令样本进行多样化，复杂化改写可以有效提升模型效果wizar
