关键词指令前沿信息_100个常用的关键词语文(2024年12月实时热点)
7个方法帮助自闭症孩子说出语言 1⃣ 视觉提示 自闭症孩子通常通过视觉来理解世界,因此使用视觉提示(如时间表、流程图、沟通符号等)可以帮助他们更好地理解指令。 2⃣ 简化语言 与孩子交流时,尽量使用简单、清晰的词汇,并根据他们的理解能力简化指令。 3⃣ 关键词突出 在说关键词时,家长可以用较大的声音或夸张的语调来突出它们,同时将关键词放在句子的末尾,这样孩子更容易记住。 4⃣ 使用有趣的词语 使用有趣的词语和声音(如动物叫声“汪汪”、“喵喵”等)以及语气词(如“哇”、“耶”等)来吸引孩子的注意力。 5⃣ 注意停顿 在单词或短语之间停顿,给孩子时间来处理听到的内容并组织答案。 6⃣ 相关提示 如果孩子不理解家长的话,可以使用相关的实物、图片或手势来辅助他们理解。例如,准备出门时可以用手指鞋子表示要穿鞋子;去动物园时给孩子看动物园的照片等。 7⃣ 保持一致性 在与孩子沟通时,保持一致性的语言和指令,这样他们可以更好地理解和记忆。
Kimi的10个AI效率提升关键词 大家好!今天给大家介绍一个超实用的工具,那就是Kimi的全新10个AI关键词! 这些关键词就像是给你的AI写作插上了翅膀,无论是文案、报告还是文章,都能让你一气呵成,效率提升得飞快!劊️ 无论你是忙碌的上班族,还是熬夜的学生党,这些关键词都能帮你节省大量时间,让你早早完成任务,享受更多自己热爱的事情。ኊ想知道这些神奇的关键词是什么吗?赶紧看下去,我一个个给你揭晓! #Kimi智能助手 #KimiChat #AIGC #AI关键词 #AI指令 #职场干货 #人工智能 #会议纪要怎么写 #AI工具
MidJourney指南:速入门! 最近,AI绘画工具火得不行,MidJourney就是其中一款基于人工智能的绘画软件。它可以根据你输入的关键词组合(prompt)来生成前所未有的图像。芥悤𝕤荩dJourney 首先,进入MidJourney的绘画服务器。在输入栏里输入[/imagineprompt],然后输入你的关键词,就能生成图片啦!是不是很简单? 关键词的结构 有时候,输入关键词后并没有生成满意的图片,这时候你可能需要一套完整的关键词结构:指令+提示(图片/文字)+参数。这样能帮助你更好地控制生成的图片。 常用的后缀参数 后缀参数可是生成好看图片的关键哦!这里有一些常用的参数,供大家参考: 希望这篇指南对你有帮助!如果有任何问题,欢迎在评论区留言,我会尽力解答。슊期待下次再见!
那一刻眉毛接收到的指令关键词 #继承者 崔英道借个鸟当1的微博视频
文心一言:让你的微头条文案轻松爆款! 你是否经常为微头条文案发愁,感觉灵感总是转瞬即逝?别担心,文心一言来帮你! 高级指令:文心一言为你准备了高级创作指令,让你的微头条文案轻松成为爆款! 1️⃣ 爆款标题生成:根据主题或关键词,生成一个具有吸引力且符合今日头条风格的爆款文章标题。劊2️⃣ 开头创意:为关于特定主题或关键词的今日头条文章创作一个引人入胜的开头段落,确保读者被吸引并继续阅读。 3️⃣ 热点捕捉:快速捕捉当前热点事件的相关内容,并围绕其生成一篇适合今日头条发布的文章。劊4️⃣ 关键词植入:在文章中合理植入关键词,以提升文章在今日头条搜索中的排名和曝光度。 5️⃣ 结构优化:优化一篇关于特定主题或关键词的文章结构,确保内容清晰、逻辑连贯,并符合今日头条用户的阅读习惯。 6️⃣ 风格创新:尝试不同的写作风格,如幽默、悬疑等,为文章注入新的元素和活力。芊7️⃣ 改写文章:对文章进行改写,改变文章的叙述角度或表达方式,使内容更加生动、有趣,同时确保信息的准确性和完整性。✏️ 8️⃣ 复制爆款:分析今日头条上的爆款文章,了解其成功的原因和特点,然后复制其结构、风格或元素,创作出类似风格的文章,以提高文章的曝光度和阅读量。 9️⃣ 热门话题融入:结合当前热门话题,将特定主题或关键词与之相结合,创作出具有时效性和吸引力的今日头条文章。 案例分析:分析一篇成功的特定主题或关键词文章案例,提取其成功因素和教学亮点。 1️⃣1️⃣ 故事化叙述:将特定主题或关键词的内容以故事化的形式叙述,创作出具有吸引力和情感共鸣的今日头条文章。 1️⃣2️⃣ 观点碰撞:针对特定主题或关键词,提炼出不同的观点和看法,形成观点碰撞的今日头条文章,激发读者思考和讨论。슊1️⃣3️⃣ 深度剖析:对特定主题或关键词进行深度剖析,挖掘其背后的故事、意义和影响,撰写一篇有深度的今日头条文章。 1️⃣4️⃣ 互动性增强:设计互动环节,如投票、评论等,以提高特定主题或关键词文章在今日头条上的用户参与度。 1️⃣5️⃣ 视觉内容推荐:推荐适合特定主题或关键词文章的图片、视频等视觉内容,以增强文章在今日头条上的吸引力。𘊊1️⃣6️⃣ 数据驱动:结合最新数据,为特定主题或关键词撰写一篇数据驱动的今日头条文章,提供有力的数据支持。 1️⃣7️⃣ 情感化写作:使用情感化语言为特定主题或关键词撰写一篇具有感染力的今日头条文章,以触动读者的情感。❤️ 1️⃣8️⃣ 润色文章:对文章进行润色和修饰,提升语言表达的准确性和流畅性,增强文章的可读性和吸引力。️ 1️⃣9️⃣ 重写文章:将现有文章进行重写,保留核心内容和观点,但改变表述方式和结构,使文章更具吸引力和新颖性。 2️⃣0️⃣ 结构梳理:对特定主题或关键词文章的结构进行梳理和优化,确保文章逻辑清晰、条理分明。
如何用AI绘图关键词创造个性化作品? 蠦用AI绘图工具MidJourney创作个性化作品?试试这些关键词和指令吧! Prismatic - 创造多彩的视觉效果,让你的作品如同彩虹般绚烂。 𞠐astoral - 融入田园风光,为你的作品增添一份宁静与和谐。 Pointillism - 以点绘技法,展现细腻的纹理和丰富的层次。 unk - 注入现代艺术的气息,让你的作品充满个性和活力。 Hypnagogic - 探索梦境般的视觉体验,为你的作品增添神秘感。 蠍aximalism - 以丰富的色彩和细节,打造视觉上的盛宴。 Physics-Based - 结合物理原理,创作出更具现实感和动感的作品。 Paper Collage - 通过纸艺拼贴,展现独特的艺术风格。 ️ Arm - 以手臂为灵感,创作出充满力量和动感的作品。 Suburban Flat Shading - 融入郊区平面的阴影效果,为你的作品增添一份温暖和亲切感。 ️ Simplified Figures - 以简化的图形,展现独特的艺术视角。 Purple Rainbow - 注入紫色彩虹元素,为你的作品增添一份梦幻和神秘。 렓tudy Place - 以学习场所为灵感,创作出充满知识和智慧的作品。 ️ Expert Draftsmanship - 展现专家级的绘图技巧,为你的作品增添一份专业和精致。 🠓culpture - 以雕塑为灵感,创作出充满立体感和空间感的作品。 ️ Oil Pencil Sketch - 结合油彩和铅笔技法,展现独特的绘画风格。 AR 4:5 - 以4:5的比例,打造适合各种屏幕的视觉作品。 ⠓REF 1999999999 - 为你的作品赋予一个独特的序列号,让每一件作品都独一无二。 V 6.1 - 结合最新的版本信息,确保你的作品始终保持最新和最优质的效果。 蠐ersonalize - 为你的作品添加个性化元素,让每一件作品都充满你的独特印记。 快来试试这些关键词和指令,用MidJourney创造属于你的个性化艺术作品吧!
但从根本上来说,就算自己知道了,懂得了,运用了,其实对于一个真正能快速搜到自己想要信息的人而言,原本也是因为别人在某方面有比较多的知识积累,这个很关键,就是你脑海内本身装的知识多不多,如果多,那么你搜索时的关键词就会越有效;如果多,你能变换的关键词就会越多;如果多,你也能更快的辨别到底什么信息是你需要的,什么是不需要的,什么有用的,什么是无用的,这个时候自然就提高了效率。 事实上,我们在百度或其它搜索引擎里面搜索时无论是单纯的用关键词,还是在关键里面加搜索指令,关键词都是必不可少,可用什么关键词,关键词怎么变换,这都依赖于自己脑海内已有的知识储备。 由此可见,平时多阅读,多学习,多积累,或许才是最为根本的,长远的,持久的,而搜索,只是打开自己的思维之窗,只是为自己已有的知识储备和才能完善添砖加瓦,锦上添花。 我还是之前的观点,搜索+,这个+就是可以+自己的职业,专业,或者学业。 而且一旦真正这样做了,那么我想还是我之前所表达的,内能安心,外能安身。 安身,自然就是知识的增加,技能的增长,才干的增强。 安心,就是内心的充实,情感的丰富,情绪的稳定。 如此,一内一外,并且由外入内,岂不是达到了最高的目的吗?
GPT论文降重两大方法,轻松搞定! ♂️ 错误方法:直接要求GPT进行降重 ✅ 正确方法: 方法1: 请GPT改写这段话,确保不出现相同的表达。通过调整语序、使用同义词替换或扩展,保持原意不变。 方法2: 打开一个对话框,输入指令: “你是我的学术助手,我将给你提供一段文字,请你帮我提炼出核心观点和关键词。” 接着输入需要降重的文字。 重新打开一个对话框,输入新的指令: “你是我的学术助手,我将给你提供核心观点和关键词,请帮我扩写成一段话,注意:请不要对关键词进行解释。”(还可以限定字数或分段要求,有具体要求可以添加) 将生成的核心观点和关键词复制粘贴进去。实际操作时,最好检查GPT生成的观点和关键词,进行适当修改,确保不偏离原意。
芯片设计AI新突破:领域自适应大模型 论文名称: ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 arxiv链接: 2311.00176 在这篇论文中,研究者探索了大型语言模型(LLMs)在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同,他们采用了以下领域自适应技术:自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调(SFT)以及领域适应的检索模型。 砨ꥮ义分词器: 通过自定义分词器,研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化,从而提高分词的效率。 领域自适应连续预训练: 使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练,使其更好地理解和生成特定领域的文本。 ️ 监督微调: 带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调,以适应特定领域的任务。 领域自适应检索模型: 通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调,从而提高模型在特定领域的检索能力。 젥ꌨ研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法:工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示,这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型,且在模型大小最高可减少5倍的情况下,获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 ᠥ新发现: 一个有趣的发现是,通过结合领域适应和检索机制,即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说,LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错,产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题,确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 总结: 这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。
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