内容概要：本文档《Goolge AI 提示工程指南（中文版）》详细介绍了提示工程的基础概念与高级技巧。提示工程是通过编写高质量的文本提示，指导大型语言模型（LLM）生成准确、有用的输出的过程。文档涵盖了提示工程的核心要素，如零样本、少样本提示、系统提示、角色提示、情境提示等基本提示技术，以及更高级的技术如退步提示、思维链（CoT）、自我一致性、思维树（ToT）、ReAct（推理&行动）等。此外，还讨论了代码提示、多模态提示、自动提示工程等内容。文档不仅解释了这些技术的原理，还提供了实际应用中的示例和最佳实践，帮助读者理解如何优化提示以获得更好的模型输出。 适用人群：适用于希望提升提示工程技能的数据科学家、机器学习工程师、软件开发者以及任何对大型语言模型感兴趣的技术人员。 使用场景及目标：①帮助用户掌握提示工程的基本原理和技术；②指导用户如何编写高效的提示，以获得更准确的模型输出；③介绍如何通过提示工程解决实际问题，如代码生成、文本摘要、信息提取、问答系统等；④提供调试和优化提示的具体方法，以应对提示不足带来的挑战。 其他说明：文档强调了提示工程的迭代性质，建议读者不断试验、记录和优化提示。同时，文档提供了多个实用的提示模板和示例，帮助读者快速上手。对于复杂任务，文档推荐结合多种提示技术和模型配置，以实现最佳效果。此外，文档还提及了一些外部资源和进一步学习的途径，以支持读者深入研究提示工程。

AI智能体与Coze工作流实践在小红书平台的应用展现了智能技术在内容推荐和管理中的实际效能。在小红书的实践中，关键词集采技术被充分利用，通过精准的关键词捕捉，AI智能体能高效地搜集与分析用户在平台上的活跃度、偏好以及内容趋势。这种智能化的数据处理方式不仅加快了信息的流通效率，而且显著提升了用户内容体验。 在小红书的内容采集过程中，关键词集采作为Coze工作流中的关键步骤，其具体作用体现在多个层面。关键词的精确采集与分析能够帮助平台深入了解用户的实际需求，从而进行更精细化的内容分发。通过关键词集采，小红书能够对大量内容进行自动分类和标签化，方便用户快速检索到感兴趣的领域和话题。此外，关键词集采还能为小红书提供市场趋势分析，对产品开发和营销策略的制定具有指导意义。 在Coze工作流的实施过程中，AI智能体扮演了核心角色。这些智能体运用机器学习和自然语言处理等先进技术，能够实时监控和分析用户的行为数据，并据此对内容进行智能筛选和优化。由于关键词集采的介入，智能体能够更智能地识别和跟踪热点话题，推动内容的及时更新和创新。 关键词集采还涉及到对用户生成内容的深度挖掘。小红书上的大量UGC（User Generated Content）是平台内容丰富性的来源。AI智能体通过关键词集采可以有效地识别出高质量的用户内容，并将其推荐给更多用户，从而提高优质内容的可见度和影响力。在用户隐私保护的前提下，Coze工作流确保了关键词的采集和使用严格遵守相关法律法规，保障了用户信息安全。 此外，小红书通过Coze工作流的实践，还在提升用户体验和互动性方面取得了显著成效。通过关键词集采技术，平台能够即时推送用户感兴趣的内容，加强用户与内容、用户与用户之间的互动连接。AI智能体的精准推荐，使得用户不仅能够浏览到与自己兴趣相关的内容，而且能够与同好进行有效互动，形成良好的社区氛围。 技术的持续迭代更新也是Coze工作流成功实践的关键因素之一。随着小红书平台的不断成长和变化，关键词集采与AI智能体的功能也在持续进化。Coze工作流的灵活性和扩展性保证了它能够适应不同的市场和技术环境，持续为用户提供价值。 小红书通过关键词集采与Coze工作流的实践，证明了人工智能技术在新媒体内容管理和服务中的强大潜力。在未来的应用中，我们有理由相信，AI智能体和工作流将会继续在小红书乃至更多平台中发挥重要作用，为用户创造更加智能、个性化的体验。

在IT行业中，Adobe Illustrator（简称AI）是一款广泛使用的专业矢量图形设计软件，主要用于创作插图、徽标、排版、网页元素等。"ai破解文件"通常指的是用于解除Adobe Illustrator软件官方授权限制的文件，使得用户能够在未购买正版授权的情况下使用该软件。 在您提供的信息中，“ai 5.1破解文件”特指针对Adobe Illustrator 5.1版本的破解文件。Adobe Illustrator 5.1是该软件的一个较早版本，发布于20世纪90年代末，它包含了多项改进和新功能，为设计师提供了更强大的工具集。 amtlib.dll是Adobe Creative Suite（包括Illustrator）中的一个关键组件，它负责软件的激活和授权管理。破解文件通常会替换原始的amtlib.dll，从而绕过Adobe的授权验证系统，让未授权的用户能够运行并使用软件。这种行为虽然可以让用户免费使用软件，但违反了版权法，不利于软件开发者和合法用户的权益。 关于破解软件，有几个重要的知识点需要理解： 1. **版权法与合法性**：破解软件违反了国际和各国的版权法，可能导致法律纠纷，对个人和企业的信誉产生负面影响。使用正版软件是尊重知识产权和促进软件行业发展的正确做法。 2. **安全性风险**：破解文件可能携带病毒或恶意代码，威胁用户的计算机安全。安装这些文件可能导致数据丢失、个人信息泄露甚至整个系统的瘫痪。 3. **软件稳定性**：未经官方授权的破解版软件可能存在问题，比如稳定性差、兼容性不佳，或者无法获得软件更新和官方技术支持。 4. **道德问题**：破解行为不仅侵犯了开发商的权益，也打击了软件创新的积极性。购买正版软件是对开发者辛勤工作的认可和支持。 5. **替代方案**：对于预算有限的用户，可以考虑使用开源软件或免费试用版，或者等待软件打折促销时购买。许多开发者提供了学生、教育机构或非营利组织的优惠价格。 6. **技术支持与升级**：使用正版软件能享受到官方的技术支持和定期更新，确保软件的稳定性和功能完善。而破解版软件往往无法享受这些服务，可能在遇到问题时无处求助。 7. **企业合规**：对于企业来说，使用正版软件是合规经营的基础，也是保障企业数据安全和避免法律风险的重要措施。 尽管破解文件提供了看似经济实惠的解决方案，但其潜在的风险和不合法性远超过短暂的经济利益。鼓励和支持正版软件，既能保护自身权益，也能促进软件行业的健康发展。

小红书AI截流自热聚合工具是一款多功能软件，主要用于在小红书平台上进行精准截流操作。工具支持多账号操作，需通过比特浏览器进行多开，单账号则可以使用谷歌或其他浏览器。主要功能包括获取关键词作品、同步作品链接分析评论用户、对目标用户进行点赞收藏评论关注等操作，以及账号养号工具的使用。此外，工具还能获取主页数据信息、搜索目标用户分析归纳、实时监控作品并一键同步，支持分地区评论和定时发布操作。工具还提供图文笔记复制链接、AI自动改写内容去重发布等功能，更多功能将持续更新完善。 小红书AI截流工具是一款综合性软件应用，它专注于小红书这一社交媒体平台的特定任务：实现精准的流量拦截。这个工具设计之初就具备了多账号操作的特性，使得用户能够通过特定的比特浏览器进行多账户的管理，如果只需要操作单个账号，则可以选择谷歌或其他标准的网络浏览器。 该工具的核心功能围绕着社交互动展开，包括但不限于以下几点：自动获取含有特定关键词的作品、同步作品链接以分析评论用户的行为、为特定目标用户执行点赞、收藏、评论以及关注等社交动作。除了互动，该工具还提供了账号管理方面的支持，比如“养号”功能，帮助用户维护和提升账号的活跃度和可信度。 为了增强用户体验，小红书AI截流工具还包含了一系列的分析与监控功能。它能够收集并展示主页数据信息，对目标用户进行深入分析，归纳整理用户行为模式，并对作品进行实时监控，一键同步更新内容。此外，针对区域性和时效性内容发布的功能，工具支持按地区设置评论和定时发布操作。 在内容创作方面，工具内置了图文笔记复制链接的功能，并配合AI技术实现内容的自动改写和去重，这对于用户进行内容发布和推广尤其重要。它解决了在不同平台或同一平台重复发布相同内容可能引发的版权问题和内容审核问题。随着用户需求的不断变化和增长，工具也在持续更新和完善，不断增加新的功能特性。 该软件包的发布形式是一个压缩文件，其中包含源码，这意味着高级用户和开发人员可以访问这些代码，进行自定义修改和扩展，或者学习其中的算法和编程逻辑。源码的开放性为工具的使用和开发带来了更大的灵活性和扩展性。软件包中包含了必要的文件，以确保用户可以顺利地下载、安装和运行软件。 此软件工具的标签显示了它的属性和用户定位，其中“软件开发”和“软件包”表明了这是一个可供下载的软件产品，“源码”和“代码包”则说明它提供了原始代码，允许用户进行研究和定制开发。这些标签为我们提供了工具的使用背景和技术层面的详细信息。

麦橘写实模型（majicMIX realistic）是一款由国内开发者制作的稳定扩散模型，专注于生成高度摄影写实和富有光影感的人物图片。该模型擅长表现脸部及肌肤细节，融合多种模型技术，能呈现头发、眼睛、雀斑等微小特征，并强化画面明暗对比与立体感。其适应性广泛，支持不同采样器、参数及提示词组合，兼容多种优化工具如After Detailer和BMAB。当前版本为v7，基于SD1.5架构开发，在Civitai平台获4.93分（700K下载量）。文章详细介绍了推荐采样器（Euler系列）、参数设置（Dynamic Thresholding控制CFG值）及提示词范例（如“best quality, photorealistic”），并附7组主题样图（如阳光女孩、时尚街拍），同时提及AIGC技术前景与学习资源。 麦橘写实AI绘图模型是一个由国内开发者倾力打造的AI艺术创作工具，它运用了先进的稳定扩散技术，特别在创造逼真的人物图像方面有着显著的能力。模型不但擅长捕捉和再现人物的脸部以及皮肤细节，还能精确描绘头发、眼睛和雀斑等微妙特征。它的特色在于能够强化图像中的明暗对比和立体感，从而让生成的作品更具有摄影写实的效果。 该模型的技术特点在于它融合了多种AI绘图技术的精华，使其在处理各种图像细节时表现更加出色。在使用上，该模型适应性很强，能够与不同的采样器、参数以及提示词配合使用，创造出多样化的效果。为了进一步增强画面质量，它还兼容了诸如After Detailer和BMAB等优化工具。 模型版本更新至v7，这一版本基于SD1.5架构进行了开发。模型在Civitai平台上的表现赢得了用户的高度评价，获得了4.93分的高评分，并且拥有超过700K次的下载量，这一数据足以证明其在AI绘图领域的影响力。 在文章中，作者详细介绍了如何使用推荐的采样器——Euler系列来提高绘制效率和图像质量。同时，作者还分享了如何通过调整参数来控制CFG值，从而达到动态阈值化的效果，进一步优化绘图效果。对于初学者而言，文章中还提供了几个有效的提示词范例，如“best quality, photorealistic”，这些提示词能够帮助用户更快地掌握模型的使用技巧。 为了让读者更直观地了解模型的创作能力，文章附带了7组不同主题的样图，涵盖了如阳光女孩、时尚街拍等多种风格。这些样图不仅展示了麦橘写实模型在不同场景下的表现能力，也能够激发用户的创作灵感。 文章最后还提到了AIGC技术的广阔前景以及向用户推荐了相关的学习资源，这些内容为对AI绘图感兴趣的学习者提供了宝贵的入门指南和进阶资料。 无论如何，麦橘写实AI绘图模型在当前的AI艺术创作领域都是一项值得关注的创新成果，它不仅提升了艺术创作的效率和质量，还为AI技术在艺术领域的应用开辟了新的可能性。

Dify智能体的核心功能在于它提供了一种结合人工智能技术和本地知识库的方式，通过应用程序接口（API）调用实现天气信息的查询。该系统突破了传统天气查询的局限性，利用先进的大模型处理复杂的数据分析和预测任务，从而为用户提供准确的天气预测和详细的信息解读。 智能体的设计充分考虑了用户的便捷性，允许用户通过简单的操作就能设置并执行天气查询工作流。这一点体现在系统的易用性以及交互界面的人性化设计上，确保用户可以无技术门槛地进行操作，哪怕是对于不太熟悉技术的人群，也能够直观地理解和使用该工具。 在这个系统中，本地知识库扮演了重要的角色。它不仅储存了大量的气象数据和相关知识，还负责存储与天气查询相关的特定设置和用户偏好。这样的设计使得Dify智能体能够快速响应用户的查询请求，并提供个性化的查询结果，极大地提高了用户体验的满意度。 大模型作为Dify智能体的核心技术支持，它通过机器学习算法对大量的气象数据进行分析和学习，不断优化模型参数以提高预测准确度。这些模型通常采用深度学习技术，通过处理历史天气数据和实时气象信息，可以预测未来的天气状况。通过这样的机制，Dify智能体能够对复杂的气候现象进行建模，提供超出基础天气信息的深入见解。 在Dify智能体中，API调用是完成查询工作流不可或缺的一环。它允许系统与外部气象数据源进行实时连接，确保天气数据的最新性和准确性。通过这种方式，系统能够从网络上的多个数据源收集必要的天气信息，然后将这些数据转化为用户可以理解和使用的格式。 对于任何希望在气象信息服务中获得优势的企业或个人而言，Dify智能体都提供了一个理想的解决方案。它不仅能够提供基础的天气查询服务，还能够为特定行业或场景定制化服务，比如农业、旅游、户外活动等领域的天气信息需求。 此外，考虑到未来天气系统的不确定性和复杂性，Dify智能体还具备一定的扩展性和灵活性，它可以通过增加新的API接口或升级本地知识库来适应新的数据源和气象模型，保证长期的稳定性和可靠性。 由于Dify智能体采用了高度集成的解决方案，它还能够与现有的业务系统无缝对接，进一步拓宽其应用领域。它可以整合到企业信息系统中，成为日常工作流程的一部分，或者集成到移动应用中，为最终用户提供便捷的天气信息查询服务。 另外，Dify智能体还非常注重隐私和数据安全的保护。在处理和存储用户的查询请求和历史数据时，系统遵循严格的数据保护准则，确保用户信息的安全性，这在当下信息隐私日益受到关注的时代尤为重要。 Dify智能体的设计理念也着重于可持续性和环保。通过提供精确的天气信息，用户可以更好地规划活动，避免不必要的资源浪费和环境影响，从而为环保做出贡献。

coze工作流，作为改良版本的扣子工作流，专注于历史故事领域，提供了一种沉浸式体验，让用户体验者可以在历史的长河中畅游。该工作流不仅仅是对扣子工作流的简单升级，而是结合了AI技术，实现了更加智能化的操作。 一键导入包是coze工作流的核心功能之一。它允许用户以一键操作的便捷方式，快速将各种历史故事资源导入到工作流中。这个功能大大降低了操作的复杂性，使得即便是非技术背景的用户，也能够轻松上手，快速体验coze工作流带来的便捷。 而手动复制模式则是为那些对细节有着极高要求的用户设计的。通过这种模式，用户可以更加精确地控制每一个历史故事素材的导入过程。虽然这种方式比一键导入包要繁琐一些，但用户可以通过手动操作，更细致地调整和优化工作流，从而达到个性化定制的效果。 在使用说明方面，coze工作流提供了详尽的指导文档，这些文档不仅包含了工作流的基本使用方法，还详细介绍了各种高级功能和定制选项。无论用户是初学者还是有经验的使用者，都可以在这些文档的帮助下，有效地掌握coze工作流的所有功能，实现最佳的使用体验。 此外，coze工作流的AI技术，使得整个工作流更加智能和高效。AI技术在历史故事素材的自动分类、推荐、甚至创作中发挥了重要作用。用户在使用coze工作流时，能够体验到AI带来的智能化辅助，它能根据用户的行为和偏好进行学习，提供更为个性化的服务。例如，在历史故事的创作中，AI可以根据用户以往的喜好，自动推荐相关的历史素材，或是辅助生成新的内容，从而使得整个历史故事的创作过程变得更加流畅和自然。 coze工作流对于历史故事的爱好者而言，无疑是一个强大的工具。它不仅简化了历史故事的探索和学习过程，更为历史的创作和分享提供了新的平台。通过coze工作流，用户可以更加深入地了解历史，同时，也能够将自己的见解和创作分享给更多人。 工作流本身作为一个强大的工具，已经被广泛应用于多个领域，而coze工作流在历史故事领域的应用，更是展示了其在特定领域的独特价值。随着AI技术的进一步发展和普及，我们有理由相信，coze工作流将在历史故事领域乃至其他领域，发挥更大的作用，为用户带来更加丰富和便捷的体验。 “coze工作流在历史故事领域的应用，通过一键导入包和手动复制模式，极大地简化了历史故事的学习和创作过程，使得用户能够更加便捷地获取和创造历史内容，同时AI技术的应用，也为工作流带来了更高的智能化和个性化体验。它不仅是一种工具，更是一种新的历史探索方式。”

Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： ​​AI工程化​​：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流； ​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。 小红书FinOps实践：云成本优化与资源效率提升 在当今数字化转型和云计算迅猛发展的背景下，企业的云成本管理和资源效率成为核心议题。梁啟成在其著作中探讨了通过FinOps实践优化云成本、提升资源效率的有效途径。 ### 云资源成本与优化 云资源的成本管理是企业成本优化中的关键。企业需要对云资源的费用、折扣空间、资源开通权限、供应商情况及资源用量归属有清晰的认知。通过对实际资源成本与预算计划的比较，分析成本分摊的合理性，以及资源配置、存储周期和介质是否符合预期，企业可以定期组织成本review，从而对业务目标和资源动因有一个明确的了解。 ### 成本洞察与优化策略 梁啟成提出了两个核心概念，即成本洞察（Inform）和成本优化（Optimize）。成本洞察意在对企业消耗资源的方式和成本进行深入分析，而成本优化则是要通过策略和操作改变现状，实现成本的降低和资源使用效率的提升。目标是通过对外统一混合云计费账单模型，对内提供量价对应的资源账单，让业务部门能够清晰地看到成本，实现精细化运营。 ### 实施成效与案例分析 在梁啟成的实践中，中台自持资源成本占比实现了从15%以上降低到5%的显著效果。通过权责分明，采购部门负责商务节约（saving），中台技术提升效率，业务技术优化用量，从而实现了内外账金额偏差的控制。在资源管理方面，通过中台产品上架管理，资源用量上报、计费项定价与计费出账，提高了资源使用的透明度。 ### 技术细节与性能优化 内存访问延迟是影响CPU利用率的一个重要因素，不同访问方式（本地访问、跨NUMA访问、跨Socket访问）的性能存在显著差异。内存规格越大，可能会导致更激烈的邻居间内存共享竞争。此外，内存使用分布不均衡问题也是优化过程中的一个挑战。在CPU利用方面，通过优化内核配置和管理策略，可以显著提升性能，如通过优化消除IPI中断带来的性能退化，或通过调整系统内存管理策略减少抖动，从而提升CPU利用率和整体QPS。 ### 大型虚拟机与Pod策略 在虚拟化环境的资源优化方面，"大VM小Pod策略"被提出来作为解决方案。该策略包括申请大规格VM，以单socket单VM来避免底层虚拟化的问题；混合多业务，以分散热点分布，减少资源共振；通过K8s调度和内核burst能力提升Pod的弹性和容忍度。这些措施可以显著缓解CPU分层问题，提升峰值利用率，优化资源使用效率。 ### GPU资源的使用优化 在GPU资源使用方面，梁啟成强调了GPU利用率和饱和度的监控，以及计算类型分布和卡型用途的记录。通过使用列存格式（如Parquet）和数据湖技术，可以存储和管理多云统一AI训练数据集，减少冗余存储，并优化跨云数据传输和异构介质分层管理数据。 ### 结论 梁啟成的FinOps实践为企业提供了一个全面的云资源成本优化和资源效率提升的蓝图。通过对成本的深入洞察、优化策略的实施以及技术层面的性能调优，企业可以实现云资源的精细化运营，从而在保障业务目标达成的同时，实现成本的有效控制和资源的高效利用。这些实践不仅有助于企业提升技术能力，而且能够促进业务流程的优化，达到降本增效的双重目的。

根据给定的信息，“2024阿里发布AI职业趋势报告.pdf”这份文档主要涉及的是阿里巴巴在2024年发布的关于人工智能（AI）领域的职业发展趋势报告。以下将围绕这一主题展开详细解读，包括报告可能涉及的关键知识点、未来趋势预测以及对求职者的影响等方面。 ### 一、人工智能职业趋势背景 随着大数据、云计算、物联网等技术的飞速发展，人工智能已成为推动社会进步的重要力量。从智能客服到自动驾驶，从图像识别到语音交互，人工智能的应用场景日益广泛，对各行各业的影响也愈发深远。在此背景下，掌握人工智能相关技能的人才成为了市场的香饽饽。因此，了解未来几年内AI领域的职业发展趋势，对于无论是刚步入职场的新手还是寻求转型的老手来说都至关重要。 ### 二、报告核心内容解析 #### 1. AI行业的现状与挑战 - **现状分析**：报告可能会首先概述当前AI行业的整体情况，包括市场规模、技术成熟度、应用场景等方面的数据统计。 - **面临挑战**：接着会分析AI行业面临的挑战，如数据安全问题、算法偏见等，并探讨如何应对这些挑战。 #### 2. 关键职位及技能需求 - **关键职位**：报告预计会列出未来几年内需求量较大或最具发展潜力的职位，比如机器学习工程师、自然语言处理研究员等。 - **技能需求**：除了专业技能外，软技能同样重要。例如，跨学科合作能力、快速学习新技术的能力等。 #### 3. 教育与培训建议 - **教育体系**：针对当前教育体系中存在的不足提出改进建议，鼓励高校开设更多AI相关课程。 - **培训资源**：为在职人员提供多样化的在线学习平台推荐，帮助他们不断提升自身能力。 #### 4. 行业前景展望 - **短期预测**：短期内AI将在哪些领域取得突破性进展？哪些岗位将变得更为热门？ - **长期规划**：从更长远的角度来看，AI技术的发展将如何重塑现有行业格局？又会产生哪些全新的职业机会？ ### 三、对求职者的意义 - **职业规划指导**：通过了解AI领域的最新动态，求职者可以更加明确自己的发展方向，选择适合自己的成长路径。 - **技能提升方向**：明确了市场上紧缺的技能类型后，求职者可以根据自身兴趣和特长进行有针对性的学习与实践。 - **把握机遇窗口**：随着AI技术不断进步，未来还将有大量新兴岗位涌现。提前布局，把握住这些机遇窗口将有助于实现个人职业生涯的飞跃。 “2024阿里发布AI职业趋势报告.pdf”不仅为我们揭示了未来几年内AI行业的职业发展趋势，还提供了宝贵的职业规划指导和技能提升建议。对于想要进入或已经在该领域工作的朋友们而言，这是一份非常有价值的参考资料。通过深入研究并充分利用其中的信息，每个人都有机会在这个充满机遇的时代找到属于自己的舞台。

本书汇集第18届全国人机语音通信会议（NCMMSC 2023）精选论文，聚焦语音识别、关键词检测、情感支持对话系统与语音合成等前沿方向。内容涵盖端到端流式可定制关键词识别、基于多模态的嵌套命名实体识别、大模型在心理辅导对话中的应用探索，以及语音吸引力的韵律因素分析。结合深度学习与心理学视角，展现中国在语音技术领域的最新研究成果与应用创新。适合语音处理、人工智能与自然语言处理领域的研究人员与工程技术人员阅读参考。