保姆级教程：25个降AI提示词大全，手把手教你去AI味

保姆级教程：25个降AI提示词大全，手把手教你去AI味 TL;DR：本文整理了25个实测有效的降AI提示词，涵盖角色设定法、语义重构法、口语化改写法等多种技巧，配合嘎嘎降AI等专业工具使用，可以把AI率从92%降到5%以下。每个指令都附带使用场景和效果说明，直接复制就能用。 为什么需要降AI提示词 用DeepSeek、ChatGPT这些AI写论文确实方便，但生成的内容有个致命问题：AI味太重。什么是AI味？简单说就是句式过于工整、用词过于精准、缺乏个人表达痕迹。现在的AIGC检测系统正是抓住这些特征来识别AI生成内容，所以哪怕你让AI帮你写的内容在专业上没问题，检测一看AI率照样飙到90%以上。很多同学的第一反应是手动改，但改来改去AI率还是降不下来，因为你改的只是表面词汇，深层的「机器表达模式」根本没变。这时候就需要用专门的降AI提示词，从源头上让AI输出更「人」的内容。 提示词使用前的准备工作 在开始使用降AI提示词之前，有几件事一定要先做。第一，先检测一下你的原文AI率是多少，心里有个底。如果AI率在30%以下，直接用提示词润色可能就够了；如果在80%以上，建议提示

医疗AI新范式：当数理模型开始“计算”生命，传统大模型面临重构（六）

第五章：实战思考：开发者如何参与这场变革 5.1 技术栈演进：从数据工程到数理建模 5.1.1 基础数学物理工具的重构 传统医疗AI开发者主要掌握统计学、机器学习和深度学习，而数理范式要求补充新的数学工具。这种技术栈的演进不仅仅是添加几个库，而是思维方式的根本转变。 核心数学工具的三层架构： # 数理医疗AI开发者的技术栈演示import numpy as np import sympy as sp impo

GitHub 上刚开源的 AI 炒股平台，支持大 A、美股。

在 GitHub 上闲逛的时候，发现一个刚开源木多长时间的金融 AI 项目：ValueCell。 这是一个多 Agent 平台，专为金融投资设计的。 对 AI 和金融都感兴趣的读者，肯定对它的理念很感兴趣：通过多个 AI 智能体协作，帮助用户管理投资组合，简直像是拥有了一支 AI 投资团队。 核心特性 🤖 多代理系统：多个 AI 智能体分工处理市场分析、情感分析等任务 🔗 灵活集成：支持OpenRouter、OpenAI等多种LLM提供商 🌐 市场覆盖广：涵盖美股、加密货币、港股、A股等多个市场 👥 社区驱动：由全球开发者共同维护和增强功能 ⚡ 一键部署：提供快速启动脚本，轻松上手 💼 金融专注：专为投资组合管理和金融决策设计 01 项目简介 ValueCell 是一个基于 Python 的开源平台，采用多智能体架构，

DeepSeek vs ChatGPT：AI对决中的赢家是……人类吗？

DeepSeek vs ChatGPT：AI对决中的赢家是……人类吗？ 文章目录 * DeepSeek vs ChatGPT：AI对决中的赢家是……人类吗？ * 一、引言 * 1. 背景 * 2. 问题 * 二、DeepSeek vs ChatGPT：谁更胜一筹？ * 2.1 语言生成能力评测对比 * 场景 1：创意文案写作 * 场景 2：多语言生成与翻译 * 2.2 逻辑与推理能力 * 场景 1：逻辑推理与问答 * 场景 2：复杂编程算法题 * 三、当 AI 变得强大，人类正在失去什么？ * 1. AI 依赖的日常现象 * 2. 长期依赖的隐患

Nature封面+中国团队+29万美元：DeepSeek-R1如何改写AI推理规则？

Nature封面+中国团队+29万美元：DeepSeek-R1如何改写AI推理规则？ 导语：中国AI团队登上《自然》封面的里程碑事件 2025年9月17日，中国AI领域迎来历史性时刻——DeepSeek团队创始人梁文锋带领团队，将大语言模型研究论文《DeepSeek-R1》送上国际顶刊《自然》封面。这不仅是中国AI团队首次获此殊荣，更令人瞩目的是，这项被《自然》称为“里程碑式研究”的成果，研发成本仅约29万美元，却彻底改写了国际学术界对大语言模型（LLM）研发的认知范式。 作为首个以封面文章形式发表的主流LLM研究，DeepSeek-R1的突破不仅在于技术本身。论文经8位外部专家历时5个月的严格同行评审（2025年2月提交，7月接收），团队回应了上百条评审意见，最终形成64页审稿文件（篇幅近论文3倍），成为“第一个经过完整同行评审流程的大语言模型重要项目”。《自然》特别强调，该研究确立了LLM研发的“程序价值”——通过透明的模型设计、严谨的方法论验证和坦诚的局限性分析，推动AI行业从“闭门造车的技术竞赛”迈向“可验证的科学纪律”。 这一成果迅速引发国际轰动：《纽约时报》《经济

人工智能：自然语言处理与计算机视觉的融合应用

人工智能：自然语言处理与计算机视觉的融合应用 学习目标 💡 理解自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）融合的基本概念和重要性 💡 掌握NLP与CV融合的主要方法和技术 💡 学会使用前沿模型（如CLIP、ALIGN、ViLT）进行多模态融合 💡 理解融合应用的场景（如图像字幕生成、视觉问答、多模态检索） 💡 通过实战项目，开发一个图像字幕生成应用 重点内容 * NLP与CV融合的基本概念 * 主要融合方法和技术 * 前沿融合模型（CLIP、ALIGN、ViLT） * 融合应用场景（图像字幕生成、视觉问答、多模态检索） * 实战项目：图像字幕生成应用开发 一、NLP与CV融合的基本概念 1.1 多模态学习的重要性 多模态学习（Multimodal Learning）是指处理和理解来自多个模态（如文本、图像、音频）的数据的过程。NLP与CV的融合是多模态学习的一个重要分支，它结合了文本理解和图像分析的能力，使计算机能够更全面地理解和解释现实世界的信息。 1.

【人工智能】多目标融合算法（一）：样本Loss加权（Sample Loss Reweight）

目录 一、引言 二、样本Loss提权 2.1 技术原理 2.2 技术优缺点 2.3 代码实例 三、总结 一、引言 在朴素的深度学习ctr预估模型中（如DNN），通常以一个行为为预估目标，比如通过ctr预估点击率。但实际推荐系统业务场景中，更多是多种目标融合的结果，比如视频推荐，会存在视频点击率、视频完整播放率、视频播放时长等多个目标，而多种目标如何更好的融合，在工业界与学术界均有较多内容产出，由于该环节对实际业务影响最为直接，特开此专栏对推荐系统深度学习多目标问题进行讲述。 今天重点介绍“样本Loss提权”，该方法通过训练时Loss乘以样本权重实现对其它目标的加权，方法最为简单。 二、样本Loss提权 2.1 技术原理 所有目标使用一个模型，在标注正样本时，考虑多个目标。例如对于点击和播放，在标注正样本时，给予不同的权重，使它们综合体现在模型目标中。如下表，以视频业务为例，

Spring AI Agent 模式：为什么你的AI Agent总是忘事

研究表明，大语言模型存在一个被称为"Lost in the Middle"的问题——当上下文变长时，模型对中间位置的信息注意力会显著下降。开头和结尾的内容记得清清楚楚，中间的任务就容易被"遗忘"。当你的Agent需要同时处理文件编辑、测试执行、文档更新等多个步骤时，某些重要步骤就可能悄无声息地消失了。 你有没有遇到过这种情况：让AI Agent执行一个复杂的多步骤任务，结果它做到一半就悄悄跳过了某个关键步骤？比如你让它修改代码、运行测试、更新文档，最后发现测试根本没跑。 这不是个例。 研究表明，大语言模型存在一个被称为"Lost in the Middle"的问题——当上下文变长时，模型对中间位置的信息注意力会显著下降。 开头和结尾的内容记得清清楚楚，中间的任务就容易被"遗忘"。当你的Agent需要同时处理文件编辑、测试执行、文档更新等多个步骤时，某些重要步骤就可能悄无声息地消失了。 有没有什么好办法？

告别“选择困难症”：我是如何用 AI Ping 实现大模型自由，还能省下 50% 成本的？

告别“选择困难症”：我是如何用 AI Ping 实现大模型自由，还能省下 50% 成本的？ * 写在最前面 * 场景一：从“写脚本卡壳”到“批量生成” * 场景二：开发路上的“万能插头” * 使用感受 * 一点小建议与期待 * 写在最后 🌈你好呀！我是 是Yu欸🚀 感谢你的陪伴与支持~ 欢迎添加文末好友🌌 在所有感兴趣的领域扩展知识，不定期掉落福利资讯(*^▽^*) 写在最前面 版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。 在这个大模型“百花齐放”甚至“百模大战”的时代，作为一名既要写代码开发，又要频繁输出技术内容（写博文、做视频）的开发者，我每天最大的烦恼就是： “今天这个任务，

ESP32 小智 AI 机器人入门教程从原理到实现（自己云端部署）

此博客为一篇针对初学者的详细教程，涵盖小智 AI 机器人的原理、硬件准备、软件环境搭建、代码实现、云端部署以及优化扩展。文章结合了现有的网络资源，取长补短，确保内容易于理解和操作。 简介： 本教程将指导初学者使用 ESP32 微控制器开发一个简单的语音对话机器人“小智”。我们将介绍所需的基础原理、硬件准备、软件环境搭建，以及如何编写代码实现语音唤醒和与云端大模型的对接。通过本教程，即使没有深厚的 AI 或嵌入式经验，也可以一步步制作出一个能听懂唤醒词并与人对话的简易 AI 机器人。本教程提供详细的操作步骤、代码示例和图示，帮助您轻松上手。 1. 基础原理 ESP32 架构及其在 AI 领域的应用： ESP32 是一款集成 Wi-Fi 和蓝牙的双核微控制器，具有较高的主频和丰富的外设接口，适合物联网和嵌入式 AI 应用。特别是新版的 ESP32-S3 芯片，不仅运行频率高达 240MHz，还内置了向量加速指令（

$19.99 订阅值不值？Google AI Pro 全面评测以及订阅会员权益功能解析详情

从单一工具到代理生态：Google AI Pro 深度评测报告 写在前面：2025 年 11 月，这注定是 AI 发展史上的一个分水岭。当我们将目光聚焦在 Google 刚刚完成的消费者订阅服务重组时，会发现原来的 “Google One AI Premium” 已成历史，取而代之的是层级更分明、野心更大的 Google AI Pro 与 Google AI Ultra。 这不只是改个名字那么简单。这代表了 Google 战略重心的根本性位移：从卖“聊天机器人”的访问权，转向构建一个由“智能代理（Agents）”驱动的生产力生态。 本文将为你剥开营销术语的外衣，对 Google AI Pro（$19.99/月）

本地 AI 模型随心用！Cherry Studio + cpolar解锁跨设备智能办公

文章目录 * 前言 * 【视频教程】 * 1. 本地安装 * 2. 配置模型服务 * 2.1 配置在线模型服务 * 2.2 配置本地模型服务 * 2.3 其他功能简单演示 * 2.3.1 创建智能体 * 2.3.2 AI文生图 * 3. 安装内网穿透工具 * 4. 配置公网地址 * 5. 配置固定公网地址 * 总结 * **综上，Cherry Studio 通过整合多类 AI 功能提升了本地办公效率，而 cpolar 的内网穿透能力则让这种效率不受网络和地点限制，两者结合为用户打造了一套灵活、安全且低成本的智能工作流解决方案，轻松实现跨设备、跨场景的 AI 工具调用。** 前言 Cherry Studio 是一款多功能