AI大模型快速发展,我们该如何应对?
文章目录
- 提问
- 问题
- 范例
- Prompt 公式
- 如何准确提问
随着人工智能技术的不断发展,聊天型大语言模型工具如 ChatGPT 在解决各种实际问题时具有越来越广泛的应用。这一技术的快速发展,不仅带来了更高的工作效率和更高的精度,同时也改变了人类的工作方式和思考方式。
在这个前提下,身处在这个时代,我们该如何高效地利用大型AI模型工具,例如 ChatGPT,来更快速地完成工作任务是我们需要探索的重点。
提问
提问是一个很好的开始。
在 ChatGPT 中,用户可以提出问题,并从模型中获取答案。这种方式不仅可以快速地了解问题,并获得可能的策略,同时还可以得到 AI 模型的回答,从而更加深入地理解问题的本质。
此外,提问的过程也可以帮助我们更好地理解问题的关键点,从而对问题进行更深入的思考。对于一些常规性的、不需要个性化思考的任务,例如文本分类、文本生成、自然语言处理等,提问也可以帮助我们更好地了解这些任务的本质和难点,为后续的工作提供指导和方向。
例如,在写作过程中,AI 模型可以为我们提供灵感和创意,修改和完善文本,并将其变为更加流畅和易读的语言。与传统人工编辑不同,得益于 AI 技术的不断提升,这些操作可以在极为短的时间内完成。这样,我们的工作效率将大大提高,并且可以腾出更多时间用于思考和尝试。
同时,AI 也能够帮助我们更高效地处理大量文本数据。在某些时刻,人类可能需要阅读成千上万甚至数千万的文档和论文,而这个过程十分繁琐和耗时。对于这种任务,AI 模型可以根据关键字和标记很快地将文档和论文中的重点内容过滤出来,提供必要的信息和分析。这种方法不仅可以提高工作效率,也可以大大缩短寻找信息的时间。
在获取所需的信息后,我们还需要思考如何更好地应用这些信息。这里,我们需要不断地学习和探索以掌握各种 AI 技术,从而更好地应用这些技术来解决各种实际问题。随着 AI 技术的日益普及,我们有求知欲望和精神探索的机会将越来越多,这将帮助我们迸发更多的创新想法,提升我们的工作效率和成果。
聊天型大语言模型工具如 ChatGPT,不仅可以提高工作效率和精度,还可以改变人类的工作方式和思考方式。通过利用 AI 工具,例如提出问题、处理数据、实现各种操作等,在实际任务中更高效地完成工作任务。然后,通过不断地思考和探索,以及获取各种 AI 技术的知识和技巧,我们可以不断地提升自己的能力,更好地应用 AI 技术来解决实际问题,赢得更高水平的表现。
问题
然而,在使用 ChatGPT 和其他 AI 工具时,我们还需要注意一些问题。
首先,我们需要保证数据的安全性和隐私保护。AI 技术的应用需要大量的数据输入和处理,而这些数据中可能包含个人隐私和敏感信息。因此,我们需要保证数据的合法授权,不泄露个人敏感信息,并采用合适的加密措施来保护数据的安全性。
此外,我们还需要认识到 AI 工具的局限性。AI 工具可以协助我们完成某些机械化任务,但不能取代人类思考和创造。在面对更加复杂的问题时,我们需要充分发挥人类创造性思维,发掘潜在的创新点,进一步完善我们的工作。此外,AI 工具的操作结果也需要严格地审查和检验,确保其准确性和可靠性,并在必要时对其结果进行调整和修正。
最后,我们需要学会如何平衡 AI 工具和人类思维的作用。AI 工具和人类思维可以相互补充和协作,从而更好地完成工作任务。但在实践中,我们可能会面临来自外界的影响和干扰,如时间紧迫、资源缺乏等。在这种情况下,我们需要灵活应对,并找到最佳的解决方案,以确保任务能够完成。
范例
标准 Prompt 是一种通过提供模型要完成的特定任务来引导 ChatGPT 输出的简单方法。例如,如果您想生成新闻文章摘要,则可以提供“总结此新闻文章”等任务。
Prompt 公式
“生成一个[任务]”生成新闻文章摘要:任务:总结此新闻文章Prompt 公式:“生成此新闻文章的摘要”生成产品评论:任务:写一篇新智能手机的评论Prompt 公式:“生成一篇新智能手机的评论”此外,标准 Prompt 可以与其他技术结合使用,如角色 Prompt 和种子词 Prompt, 以增强 ChatGPT 的输出。以下是标准 Prompt 技术、角色 Prompt 技术和种子词Prompt 技术如何结合使用的示例:任务:为新款笔记本电脑生成产品评论指令:评论应客观、具有信息量,突出笔记本电脑的独特特点角色:技术专家种子词:“强大的”Prompt 公式:“以技术专家的身份,生成一个客观、具有信息量的产品评论, 突出新款笔记本电脑的强大特点。”
在这个例子中,标准 Prompt 技术用于确保模型生成产品评论。角色 Prompt 技术 用于确保评论从技术专家的角度撰写。种子词 Prompt 技术用于确保评论聚焦于 笔记本电脑的强大特点。
如何准确提问
看到一个不错的chatGPT提问的教程,详细讲解了如何提问,有哪些关键词,如何得到更符合自己需求的回答,有需要自取!
百度网盘链接 提取码: chat
相关文章:
AI大模型快速发展,我们该如何应对?
文章目录 提问问题范例Prompt 公式 如何准确提问 随着人工智能技术的不断发展,聊天型大语言模型工具如 ChatGPT 在解决各种实际问题时具有越来越广泛的应用。这一技术的快速发展,不仅带来了更高的工作效率和更高的精度,同时也改变了人类的工作…...
java多线程BlockingDeque的三种线程安全正确退出方法
本文介绍两种BlockingDeque在多线程任务处理时正确结束的方法 一般最开始简单的多线程处理任务过程 把总任务放入BlockingDeque创建多个线程,每个线程内逻辑时,判断BlockingDeque任务是否处理完,处理完退出,还有任务就BlockingDe…...
从STM32F407到AT32F407(一)
雅特力公司的MCU有着性能超群,价格优越的巨大优势,缺点是相关资料少一些,我们可以充分利用ST的现有资源来开发它。 我用雅特力的STM32F437开发板,使用原子 stm32f407的开发板自带程序,测试串口程序,原设定…...
【数据结构】顺序表和链表基本实现(含全代码)
文章目录 一、什么是线性表1. 什么是顺序表动态开辟空间和数组的问题解释LeetCode-exercise 2. 什么是链表2.1链表的分类2.2常用的链表结构及区别2.3无头单向非循环链表的实现2.4带头双向循环链表的实现2.5循序表和链表的区别LeetCode-exercise 3. 快慢指针LeetCode-exercise 一…...
CMake : Linux 搭建开发 - g++、gdb
目录 1、环境搭建 1.1 编译器 GCC,调试器 GDB 1.2 CMake 2、G 编译 2.1 编译过程 编译预处理 *.i 编译 *.s 汇编 *.o 链接 bin 2.2 G 参数 -g -O[n] -l、-L -I -Wall、-w -o -D -fpic 3、GDB 调试器 3.1 调试命令参数 4、CMake 4.1 含义 4.2…...
大数据实战 --- 美团外卖平台数据分析
目录 开发环境 数据描述 功能需求 数据准备 数据分析 RDD操作 Spark SQL操作 创建Hbase数据表 创建外部表 统计查询 开发环境 HadoopHiveSparkHBase 启动Hadoop:start-all.sh 启动zookeeper:zkServer.sh start 启动Hive: nohup …...
三大本土化战略支点,大陆集团扩大中国市场生态合作「朋友圈」
“在中国,大陆集团已经走过30余年的发展与耕耘历程,并在过去10年间投资了超过30亿欧元。中国市场也成为了我们重要的‘增长引擎’与‘定海神针’。未来,我们将继续深耕中国这个技术导向的市场。”4月19日上海车展上,大陆集团首席执…...
为什么停更ROS2机器人课程-2023-
机器人工匠阿杰肺腑之言: 我放弃了ROS2课程 真正的危机不是同行竞争,比如教育从业者相互竞争不会催生ChatGPT…… 技术变革的突破式发展通常是新势力带来的而非传统行业的升级改革。 2013年也就是10年前在当时主流视频网站开启分享: 比如 …...
【SpringCloud常见面试题】
SpringCloud常见面试题 1.微服务篇1.1.SpringCloud常见组件有哪些?1.2.Nacos的服务注册表结构是怎样的?1.3.Nacos如何支撑阿里内部数十万服务注册压力?1.4.Nacos如何避免并发读写冲突问题?1.5.Nacos与Eureka的区别有哪些ÿ…...
ChatGPT+智能家居在AWE引热议 OpenCPU成家电产业智能化降本提速引擎
作为家电行业的风向标和全球三大消费电子展之一,4月27日-30日,以“智科技、创未来”为主题的AWE 2023在上海新国际博览中心举行,本届展会展现了科技、场景等创新成果,为我们揭示家电与消费电子的发展方向。今年展馆规模扩大至14个…...
拷贝构造函数和运算符重载
文章目录 拷贝构造函数特点分析拷贝构造函数情景 赋值运算符重载运算符重载operator<运算符重载 赋值运算符前置和后置重载 拷贝构造函数 在创建对象的时候,是不是存在一种函数,使得能创建一个于已经存在的对象一模一样的新对象,那么接下…...
本周热门chatGPT之AutoGPT-AgentGPT,可以实现完全自主实现任务,附部署使用教程
AutoGPT 是一个实验性的开源应用程序,它由GPT-4驱动,但有别于ChatGPT的是, 这与ChatGPT的底层语言模型一致。 AutoGPT 的定位是将LLM的"思想"串联起来,自主地实现你设定的任何目标。 简单的说,你只用提出…...
Mysql 优化LEFT JOIN语句
1.首先说一下个人对LEFT JOIN 语句的看法,原先我是没注意到LEFT JOIN 会影响到性能的,因为我平时在项目开发中,是比较经常见到很多个关联表的语句的。 2.阿里巴巴手册说过,连接表的语句最好不超过3次,但是我碰到的项目…...
全栈成长-python学习笔记之数据类型
python数据类型 数字类型 类型类型转换整型 intint() 字符串类型转换 浮点型保留整数 int(3.14)3 int(3.94)3浮点型 floatfloat() #####字符串类型 类型类型转换字符串 strstr() 将其他数据类型转为字符串 布尔类型与空类型 布尔类型 类型类型转换布尔型 boolbool()将其他…...
面试|兴盛优选数据分析岗
1.离职原因、离职时间点 2.上一份工作所在的部门、小组、小组人员数、小组内的分工 3.个人负责的目标,具体是哪方面的成本 4.为了降低专员成本,做了哪些方面的工作 偏向于机制、分析方法、思维,当下主要是对于部分高收入专员收入不合理的情况…...
Redis(08)主从复制master-slave replication
文章目录 redis主从复制一. 配置文件的方式设置1. 主节点配置:2. 从节点1配置:3. 从节点2配置: 二. 命令的方式设置1. 创建服务2. 设置主从节点3. 测试 三. 从节点升级为主节点四. 查看主从关系 redis主从复制 Redis主从复制是将一个Redis实例的数据复制到多个Redis实例&#…...
被chatGPT割了一块钱韭菜
大家好,才是真的好。 chatGPT热度一直上升,让我萌生了一个胆大而创新的想法, 把chatGPT嵌入到Notes客户机中来玩。 考虑到我已经下载了一个chatGPT的Notes应用(请见《ChatGPT APIs for HCL DOMINO》),想着…...
vue3+ts+pinia+vite一次性全搞懂
vue3tspiniavite项目 一:新建一个vue3ts的项目二:安装一些依赖三:pinia介绍、安装、使用介绍pinia页面使用pinia修改pinia中的值 四:typescript的使用类型初识枚举 一:新建一个vue3ts的项目 前提是所处vue环境为vue3&…...
Apache安装与基本配置
1. 下载apache 地址:www.apache.org/download.cgi,选择“files for microsoft windows”→点击”ApacheHaus”→点击”Apache2.4 VC17”,选择x64/x86,点击右边download下面的图标。 2. 安装apache (1)把…...
哈夫曼树【北邮机试】
一、哈夫曼树 机试考察的最多的就是WPL,是围绕其变式展开考察。 哈夫曼树的构建是不断选取集合中最小的两个根节点进行合并,而且在合并过程中排序也会发生变化,因此最好使用优先队列来维护单调性,方便排序和合并。 核心代码如下…...
[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解
突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 安全措施依赖问题 GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...
AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望
文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例:使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例:使用OpenAI GPT-3进…...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个医院挂号小程序
一、开发准备 环境搭建: 安装DevEco Studio 3.0或更高版本配置HarmonyOS SDK申请开发者账号 项目创建: File > New > Create Project > Application (选择"Empty Ability") 二、核心功能实现 1. 医院科室展示 /…...
将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?
Otsu 是一种自动阈值化方法,用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理,能够自动确定一个阈值,将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...
Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!
一、引言 在数据驱动的背景下,知识图谱凭借其高效的信息组织能力,正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合,探讨知识图谱开发的实现细节,帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...
用docker来安装部署freeswitch记录
今天刚才测试一个callcenter的项目,所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...
浅谈不同二分算法的查找情况
二分算法原理比较简单,但是实际的算法模板却有很多,这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理,以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是,以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况…...
聊一聊接口测试的意义有哪些?
目录 一、隔离性 & 早期测试 二、保障系统集成质量 三、验证业务逻辑的核心层 四、提升测试效率与覆盖度 五、系统稳定性的守护者 六、驱动团队协作与契约管理 七、性能与扩展性的前置评估 八、持续交付的核心支撑 接口测试的意义可以从四个维度展开,首…...
Go 并发编程基础:通道(Channel)的使用
在 Go 中,Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式,用于在多个 Goroutine 之间传递数据,从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...
