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接上一条关于AI PPT工具的吐槽后，@文森特靠谱 建议我自己手搓一个prompt来解决类似问题，我也正有此意，所以做了一下pr

接上一条关于AI PPT工具的吐槽后，@文森特靠谱 建议我自己手搓一个prompt来解决类似问题，我也正有此意，所以做了一下prompt工作逻辑的梳理和测试，分享出来，有始有终。 先上测试结果对话链接（提示词也在里面）： 思路大体如下： 1. 首先产生了一个生产力环境的下的需求（痛点） 2. 将痛点梳理清晰，表述清楚（可能会用做 prompt 中的 background或者 constraints ） 3. 思考该痛点是否能用 prompt 解决，还是更适合用 prompt chain 或者agent 解决 4. 梳理解决方案的步骤，并搜集方法论 5. 完成工作流程的 step1234 6. 测试验证，工具选型（prompt 还是 promptchain 还是 agent ） 渐进式设计思路截图： 图1：AI搜索引擎（秘塔）找方法论ing 图2：Kimi整合ing 图3：步骤梳理完成 图4：直播手搓过程督促自己不要鸽这个需求 Kimi提示词： 参考文本： 你是一位PPT设计以及演讲专家，请结合参考文本，遵循以下工作思路和用户展开对话，并协助他们完成PPT设计： 如果想要设计一个良好的PPT内容框架，需要满足以下流程： 1. 确定PPT的使用场景，用户只需要回答一个问题：在什么场合、给谁讲 2. 确定PPT的内容要素，用户需要回答下列问题： 1. 演讲主题 2. 演讲时长 3. 内容页数要求（如果有） 3. 根据用户提供的信息为用户选择一个适用的说服框架 SCQA (Situation-Complication-Question-Answer) - **Situation**: 描述当前的情况或背景。 - **Complication**: 介绍当前情境中存在的问题或挑战。 - **Question**: 提出一个需要解决的问题或需要回答的疑问。 - **Answer**: 提供解决方案或答案。 AIDA (Attention-Interest-Desire-Action) - **Attention**: 吸引观众的注意力。 - **Interest**: 增加观众对话题的兴趣。 - **Desire**: 激发观众的渴望。

《数据图表PPT》|简介：《数据图表PPT》是一份关于数据图表制作和应用的PPT资料。它可能包含了数据图表的基础知识，如不同类型

《数据图表PPT》|简介：《数据图表PPT》是一份关于数据图表制作和应用的PPT资料。它可能包含了数据图表的基础知识，如不同类型图表（柱状图、折线图、饼图等）的特点和适用场景，让使用者能够清晰了解在何种情况下选择何种图表来展示数据，以达到最佳的可视化效果。资料中还会详细讲解数据图表的制作步骤，从数据的收集与整理，到在Excel、PowerPoint等软件中创建图表的具体操作，包括如何设置图表的标题、坐标轴、图例，以及如何对图表进行美化，如颜色搭配、字体选择等，使图表不仅能准确传达信息，还具有美观性和专业性。此外，该PPT可能会结合实际案例，展示数据图表在商务汇报、学术研究、项目管理等领域的应用，分析优秀图表的优势，帮助学习者更好地掌握数据图表的运用技巧，提升数据可视化表达能力，以便在工作和学习中更有效地通过数据图表展示信息、辅助决策|标签：#数据图表#PPT教程#图表制作#数据可视化|文件大小：NG|链接：

OpenAI 官方推出的 Prompt 制作指南

OpenAI 官方推出的 Prompt 制作指南 一、 精细调整你的查询 1包含详细信息：在你的查询中加入具体信息，这样GPT能够给出更相关的回答。 2设置角色：告诉GPT扮演一个特定的角色，比如教授或编辑，这有助于获取专业化的回答。 3使用分隔符：通过使用例如三重反引号或XML标签等，来清晰标记输入的不同部分。 4明确步骤：对于复杂任务，把它分解成一系列清晰的步骤，这样GPT会更容易理解。 5提供示例：在合适的情况下，提供示例可以让GPT更清楚地了解你的需求。 6设置输出长度：告诉GPT你需要的回答长度，比如是一句话还是一段文字。 例1： -Prompt：“告诉我一个故事。” -优化后：请以一个童话作家的身份，告诉我一个以中世纪为背景、关于一位骑士和一条龙的冒险故事，你可以先给我讲这个故事的背景、再讲故事主人公的介绍、最后讲故事本身。以Markdown格式，不低于800字输出。 二、 使用参考资料 GPT可能会无意中编造信息，特别是在涉及复杂话题时。提供可信的参考资料，可以帮助GPT生成更准确和少错误的答案。 例2： -Prompt：“讲述拿破仑的历史。” -优化后：“根据史蒂芬·克拉克的书《拿破仑：人生、立场和遗产》，讲述拿破仑的历史。” 三、 将任务分解 处理复杂任务时，将其分解为更简单的子任务通常更有效。这样不仅可以降低错误率，还可以创建一个工作流，其中每个任务建立在前一个任务的结果上。 例3： Prompt：我想学习编程。 -优化后： 1哪些编程语言适合初学者？ 2为学习Python，推荐一些在线课程。 3Python基础知识学习后，推荐一些进阶项目。 四、 让GPT“思考” 与人一样，GPT也需要时间来处理信息。通过引导GPT进行一系列的推理，而不是立即给出答案，可以帮助它更可靠地得出结论。 例4 -Prompt：“为什么天空是蓝色的？” -让GPT“思考”的查询：“当我们看天空时，我们通常看到蓝色。这是因为大气和光的相互作用。请从光的散射和大气的组成两个方面，解释为什么天空在大多数情况下呈现蓝色。” 五、 利用外部工具 结合其他工具的使用，可以提升GPT的能力。例如，当需要执行复杂数学计算时，可以使用专业工具而不是依赖GPT。 例 5：天气查询应用 如果你正在开发一个可以告诉用户当前天气的应用，你可能想要整合一个天气API来获得实时天气数据，而不是依靠GPT模型的预测能力。 六、 用测试确认改善 要提高性能，需要看到真实的数字。单独改一点可能在一两个例子里有效，但总体表现可能变差。所以，要用一系列的测试检查是否真的有所改善。 一个好办法是用“标准答案”来对比模型的输出：假如我们知道一个问题的完美答案应该有哪些内容，我们就可以检查模型回答里包含了多少必要的内容。 原文地址：

LeCun哈佛演讲PPT放出：唱衰自回归LLM 指明下一代AI方向

LeCun哈佛演讲PPT放出：唱衰自回归LLM 指明下一代AI方向 LeCun 给出了一个模块化的认知架构，它可能构成回答这些问题的途径。该架构的核心是一个可预测的世界模型，它允许系统预测其行动的后果，并规划一系列行动来优化一组目标。目标包括保证系统可控性和安全性的护栏。世界模型采用了经过自监督学习训练的分层联合嵌入预测架构（H-JEPA）。LeCun 的演讲围绕多方面展开。开始部分，LeCun 介绍了目标驱动的人工智能。LeCun 指出与人类、动物相比，机器学习真的烂透了，一个青少年可以在大约 20 小时的练习中学会开车，小朋友可以在几分钟内学会清理餐桌。相比之下，为了可靠，当前的 ML 系统需要通过大量试验进行训练，以便在训练期间可以覆盖最意外的情况。尽管如此，最好的 ML 系统在现实世界任务（例如驾驶）中仍远未达到人类可靠性。我们距离达到人类水平的人工智能还差得很远，需要几年甚至几十年的时间。在实现这一目标之前，或许会先实现拥有猫类（或者狗类）级别智能的 AI。LeCun 强调 AI 系统应该朝着能够学习、记忆、推理、规划、有常识、可操纵且安全的方向发展。LeCun 再一次表达了对自回归 LLM 的不满（从 ChatGPT 到 Sora，OpenAI 都是采用的自回归生成式路线），虽然这种技术路线已经充斥了整个 AI 界，但存在事实错误、逻辑错误、不一致、推理有限、毒性等缺陷。此外，自回归 LLM 对潜在现实的了解有限，缺乏常识，没有记忆，而且无法规划答案。在他看来，自回归 LLM 仅仅是世界模型的一种简化的特殊情况。为了实现世界模型，LeCun 给出的解决方案是联合嵌入预测架构（JEPA）。LeCun 花了大量篇幅介绍 JEPA 相关技术，最后他给出了简单的总结：放弃生成模型，支持联合嵌入架构；放弃概率模型，支持基于能量的模型（EBM）；放弃对比方法，支持正则化方法；放弃强化学习，支持模型 - 预测控制；仅当规划无法产生结果时才使用强化学习来调整世界模型。在开源问题上，LeCun 认为开源 AI 不应该因为监管而消失，人工智能平台应该是开源的，否则，技术将被几家公司所掌控。不过为了安全起见，大家还是需要设置共享护栏目标。对于 AGI，LeCun 认为根本不存在 AGI，因为智能是高度多维的。虽然现在 AI 只在一些狭窄的领域超越了人类，毫无疑问的是，机器最终将超越人类智能。机器学习烂透了，距离人类水平的 AI 还差得远LeCun 指出 AI 系统应该朝着能够学习、记忆、推理、规划、有常识、可操纵且安全的方向发展。在他看来，与人类和动物相比，机器学习真的烂透了，LeCun 指出如下原因：监督学习（SL）需要大量标注样本；强化学习（RL）需要大量的试验；自监督学习（SSL）效果很好，但生成结果仅适用于文本和其他离散模式。与此不同的是，动物和人类可以很快地学习新任务、了解世界如何运作，并且他们（人类和动物）都有常识。随后，LeCun 表示人类需要的 AI 智能助理需要达到人类级别。但是，我们今天距离人类水平的人工智能还差得很远。举例来说，17 岁的少年可以通过 20 小时的训练学会驾驶（但 AI 仍然没有无限制的 L5 级自动驾驶），10 岁的孩子可以在几分钟内学会清理餐桌，但是现在的 AI 系统还远未达到。现阶段，莫拉维克悖论不断上演，对人类来说很容易的事情对人工智能来说很难，反之亦然。那么，我们想要达到高级机器智能（Advanced Machine Intelligence，AMI），需要做到如下：从感官输入中学习世界模型的 AI 系统；具有持久记忆的系统；具有规划行动的系统；可控和安全的系统；目标驱动的 AI 架构（LeCun 重点强调了这一条）。自回归 LLM 糟糕透了自监督学习已经被广泛用于理解和生成文本，图像，视频，3D 模型，语音，蛋白质等。大家熟悉的研究包括去噪 Auto-Encoder、BERT、RoBERTa。LeCun 接着介绍了生成式 AI 和自回归大语言模型。自回归生成架构如下所示：自回归大语言模型（AR-LLM）参数量从 1B 到 500B 不等、训练数据从 1 到 2 万亿 token。ChatGPT、Gemini 等大家熟悉的模型都是采用这种架构。LeCun 认为虽然这些模型表现惊人，但它们经常出现愚蠢的错误，比如事实错误、逻辑错误、不一致、推理有限、毒性等。此外，LLM 对潜在现实的了解有限，缺乏常识，没有记忆，而且无法规划答案。LeCun 进一步指出自回归 LLM 很糟糕，注定要失败。这些模型不可控、呈指数发散，并且这种缺陷很难修复。此外，自回归 LLM 没有规划，充其量就是大脑中的一小部分区域。虽然自回归 LLM 在协助写作、初稿生成、文本润色、编程等方面表现出色。但它们经常会出现幻觉，并且在推理、规划、数学等方面表现不佳，需要借助外部工具才能完成任务。用户很容易被 LLM 生成的答案所迷惑，此外自回归 LLM 也不知道世界是如何运转的。LeCun 认为当前 AI 技术（仍然）距离人类水平还很远，机器不会像动物和人类那样学习世界的运作方式。目前看来自回归 LLM 无法接近人类智力水平，尽管 AI 在某些狭窄的领域超过了人类。但毫无疑问的是，最终机器将在所有领域超越人类智慧。目标驱动的 AI在 LeCun 看来，目标驱动的 AI 即自主智能（autonomous intelligence）是一个很好的解决方案，其包括多个配置，一些模块可以即时配置，它们的具体功能由配置器（configurator）模块确定。配置器的作用是执行控制：给定要执行的任务，它预先配置针对当前任务的感知（perception）、世界模型（world model）、成本（cost）和参与者（actor）。关于这部分内容，大家可以参考：思考总结 10 年，图灵奖得主 Yann LeCun 指明下一代 AI 方向：自主机器智能目标驱动的 AI 中最复杂的部分是世界模型的设计。设计和训练世界模型关于这部分内容，我们先看 LeCun 给出的建议：放弃生成模型，支持联合嵌入架构；放弃概率模型，支持基于能量的模型（EBM）；放弃对比方法，支持正则化方法；放弃强化学习，支持模型 - 预测控制；仅当规划无法产生结果时才使用强化学习来调整世界模型。LeCun 指出生成架构不适用于图像任务，未来几十年阻碍人工智能发展的真正障碍是为世界模型设计架构以及训练范式。训练世界模型是自监督学习（SSL）中的一个典型例子，其基本思想是模式补全。对未来输入（或暂时未观察到的输入）的预测是模式补全的一个特例。在这项工作中，世界模型旨在预测世界状态未来表征。联合嵌入预测架构（JEPA）LeCun 给出的解决方案是联合嵌入预测架构（JEPA），他介绍了联合嵌入世界模型。LeCun 进一步给出了生成模型和联合嵌入的对比：生成式：预测 y（包含所有细节）；联合嵌入：预测 y 的抽象表示。LeCun 强调 JEPA 不是生成式的，因为它不能轻易地用于从 x 预测 y。它仅捕获 x 和 y 之间的依赖关系，而不显式生成 y 的预测。下图显示了一个通用 JEPA 和生成模型的对比。LeCun 认为动物大脑的运行可以看作是对现实世界的模拟，他称之为世界模型。他表示，婴儿在出生后的头几个月通过观察世界来学习基础知识。观察一个小球掉几百次，普通婴儿就算不了解物理，也会对重力的存在与运作有基础认知。LeCun 表示他已经建立了世界模型的早期版本，可以进行基本的物体识别，并正致力于训练它做出预测。基于能量的模型（通过能量函数获取依赖关系）演讲中还介绍了一种基于能量的模型（EBM）架构，如图所示，数据点是黑点，能量函数在数据点周围产生低能量值，并在远离高数据密度区域的地方产生较高能量，如能量等高线所示。训练 EBM 有两类方法... PC版： 手机版：

贾跃亭IP操盘手被曝也来自“参哥体系” 揭秘参哥商业金字塔

贾跃亭IP操盘手被曝也来自“参哥体系” 揭秘参哥商业金字塔 大熊饭局的视频内容，以大佬商业对谈为主，在他发布的视频中互联网大咖云集，近日更是蹭上了“互联网初代网红企业家”贾跃亭的热度，他刚刚官宣将通过个人IP商业化还债的消息。而大熊饭局的最新一期视频内容为“帮贾跃亭新车做宣传”。另外一个被参哥引以为傲的知名IP是曾经的微商大佬，坐拥百万粉丝的毛毛姐，她的视频风格则以夸大其词的“卖惨”为噱头，试图引起宝妈群体的共鸣。比如，“我是这个家里的丧门星，我的童年像一个奴隶一样。”“我妈一巴掌一巴掌的往我脸上扇。”可以窥见的是，当下海参哥已经带领他的门徒们，以“病毒式”传播的速度在抖音上搭建起了一座难以摧毁的“参哥商业帝国”。早在2021年，海参哥就已经在抖音上走火，但也因太过于“成功学”，屡次被封禁。时至今日，海参哥仍然带着“全网粉丝700万、全网播放10亿+、商业变现领域天花板、全网现象级IP幕后操盘人、为优秀企业流量赋能”等头衔，奔走于各大短视频平台之间。在参哥的视频中，他总是戴个脖套，以一种十分慵懒姿态出现，在线分享回答粉丝问题，粉丝们各个身价惊人，动不动就声称几千万、几个亿的都是小项目，许多连麦、面谈的嘉宾，在他面前被批的体无完肤。一位熟悉参哥的老粉表示，最初关注到参哥是因为其长相、气质酷似“王思聪”，在直播间侃侃而谈的气势十分压人且洗脑，但仔细一琢磨又都是正确的废话，或者一些耳熟能详的老观点。对于海参哥的评价分为两极，一极质疑其是“割韭菜”的江湖混子，另一极则是对海参哥无脑追随且百分百信任的学徒们。海参哥的魅力在于，不管你是喜欢他，还是讨厌他，或者还是看不惯他，都不妨碍他在抖音上赚到了很多钱。曾有同行表示，“如果你想火，你就去拍段子骂小海参，拍一个火一个。”“海参哥”本名为沈文君，中专钳工毕业，早期通过在电商平台卖海参，赚到了第一桶金，因而被称作“海参哥”。2018年，海参哥正式入局做短视频孵化了多个网红IP账号，而后又在2020年正式入驻抖音后，通过教财商、情商课，迅速变现。据不完全统计，当前海参哥在抖音粉丝已经累计达到千万级别，圈内更是将其与另外一位商业大IP张琦做类比，称为“北海参、南张琦”。因主导内容太过于“成功学”，海参哥近年来屡次被平台或禁言、封禁处罚。而后海参哥的称谓中直接省掉了“海”，改为更简单明了的“参哥”。今年3月，参哥曾因涉嫌“厚黑学”和“伪成功学”被抖音禁言。随后，参哥在他其中一个账号上发视频回应此事称，自己并没有被封号或者被禁言，只是被平台“禁止搜索90天”。但是至于为何被禁止搜索，参哥称自己没去问，也并不清楚。当前在抖音搜索海参哥账号，可以看到近期参哥活跃的几个矩阵账号为“参哥认知圈”“参哥商业指导”“纯然商业”“参哥（日常号.记录成长）”，粉丝数从几万到几十万不等，介绍为，“我是参哥，为优秀企业进行流量赋能”。当前，账号的商品橱窗中现已无法搜索到相关付费课程，只有商业类书籍及服装、食品等产品。近期，参哥针对百度副总裁引发的争议发声，该账号名为“参哥（日常号.记录成长）”账号粉丝为24.3万。该账号是为数不多跟参哥相关但是绑定有MCN标识的账号之一，根据账号主页显示，绑定MCN为逸胜文化。笔者在5月13日发现，“纯然商业（IP变现版”账号仍在开播，内容为参哥某场直播连麦录屏，直播间内主播时不时提醒，“感兴趣的可以进群咨询”，该账号粉丝达到182.7万，在直播间下方挂有售价9980元的参哥流量课程的小程序链接，显示已经有543人已学习。点击申请加入社群后，群管理会通过引导添加微信账号，并提示“加微信可以领取参哥语录100条，有问题都可以加参哥咨询”。在参哥参与孵化的商业IP中，上至年入过亿的老板，年入千万的大厂高管和中小企业家，下至一门心思想要翻身的商业小白，做的比较成功的有，百万网红 @毛毛姐、@大熊饭局、@服务者·老纪等，这些成功的IP孵化案例进一步被拆解、包装为成功案例再次获取粉丝信任，源源不断吸引流量。在海参哥的众多学徒中，无一例外都对海参哥无条件相信并服从。甚至摆出一副“谁质疑参哥，我质疑谁”的态度。这点，曾短暂参与过参哥线下课程的璩静是坚定的践行者。此前，据“凯鸽说”视频号爆料，璩静在今年3月参加参哥线下培训曾“声援”参哥。该博主现身说法道，“当时我们有学员炮轰主办方，璩静忽然站起来为主办方发声，怒怼学员称，你记了笔记没有？你拍了视频没有？你自己都没做到，你嫌老师这讲的不好那讲的不好，那你上来讲试试呀。”参哥的学员们坚定认为，跟着参哥一定能赚到钱。在毛毛姐抖音号，置顶的第一条视频的封面是与参哥合照，内容为在参哥年会的分享内容。在该视频中，毛毛姐分享了自己的感悟，对于合伙人参哥的“崇拜”溢于言表。“我毛毛做IP的心态很简单，大哥说什么就是什么，团队说什么全然配合，在做的过程当中去解决问题……我要跟参哥一样做一个大格局的IP。”在激情演讲之后，毛毛姐慷慨激昂立下了2024年的FLAG。她表示，希望小伙伴明年收入过50万，老人如果24年过不了一百万，只有两个原因，“首先是我毛毛该死，另外一个就是你们该死。如果你我都该活着，那么我们明年拿成绩继续展示问我们的实力。”参哥最擅长的是，立人设、造话题。徒弟们也跟着上行下效。这类视频内容的表现是，通过大众化价值导向，以大女主/屌丝逆袭为剧本，博取眼球，将自身经历放大讲述，刻画励志人物标签。以较快语速抛出颇具争议性，甚至是有悖常识的话题。比如激化上下级之间矛盾。在毛毛姐置顶第一条视频中，开头就甩出了一句带有炒作嫌疑的话题。参哥在年会上介绍毛毛姐时提到“我俩经常半夜就吵起来了。”紧接着，镜头转向了毛毛姐，“好好说话，有时候也是白天吵”。木婉清创始人毛毛姐是参哥最为得意门徒之一。毛毛姐的抖音账号坐拥131万粉丝，账号简介为“为千万女性提供全方位成长方案”，是毛毛姐主用的大号。在抖音搜索毛毛姐，也有多个矩阵账号出现，粉丝从几万到百万不等从毛毛姐视频内容来看，其目标用户主要为宝妈群体。宝妈群体的痛点，通常与“带娃焦虑”、“家庭婆媳关系不和”、“渴望通过经济独立来提升在家庭关系中的话语权”等。毛毛姐的出现，就像灯塔版带领宝妈们逆袭。围绕宝妈群体痛点，毛毛姐视频的内容分为六大板块，以对谈自述视角展开，通过输出女性个人成长经历，原生家庭关系、以及育儿经验等内容吸引粉丝关注，随后给出提升思维方式和女性成长的路径，再通过日常生活分享加深与粉丝之间的粘性。比如，在毛毛姐更新多达33集名为“毛毛传”的合集简介中将自己经历描述为，“一个普通农村女孩从出生到成长为十亿女富豪。”在毛毛姐极具情绪煽动力的表达下，仿佛打开了一部“大女主逆袭短剧”。在这些视频中先是以夸大其词的表述引发共鸣，比如，“我妈跟我说，是因为我的存在，克死了我身上的四个哥哥”“我是这个家里的丧门星，我的童年像一个奴隶一样。”“我妈一巴掌一巴掌的往我脸上扇。”紧接着是自揭成长经历的伤痛，在结尾以心灵鸡汤式金句鼓励女性群体要精神独立、物质独立，不依附于原生家庭，活出大女主的人生。 PC版： 手机版：