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Coze是一个可以不用代码来搭建AI聊天机器人的平台。我在这期视频当中已经详细地讲解了Coze的各种功能，以及如何用到GPT-4 Turbo的模型。感兴趣的朋友可以回看一下。 自从 Twitter 被马斯克买了之后，如果你想从 Twitter 网站的外面来获取推文信息，也就是用 Twitter API，就需要每个月充值100美元了。但是 Coze 却很大方地让你可以免费地用部分 Twitter API 的功能了。今天我就先给大家演示一个可以批量获取多个 Twitter 作者的推文的工作流，把这个工作流嵌入到你的 AI 聊天机器人里面。比如我这里加了两个 Twitter 账号，我的和马斯克的，这样就可以一次性地获取到我们两个人的推文了。 今天我首先给大家演示一下在 Coze 上可以用到的 Twitter API 的功能，然后再演示一下批量获取推文的工作流，最后我们再聊一聊 Coze 的局限性。 Plugins 的基本功能 getUsers 首先第一个 "get users"
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这是最新一期视频的文字版本，分享给喜欢阅读的朋友。如果你更愿意看视频，以下是视频链接: 点击进入「AI 精英学院」，做一个会 AI 的人 可以不夸张地说呀，搜索能力决定了你的能力上限，因为获取有价值的信息，是一件非常困难，但是又非常重要的事情。在 AI 时代，这可能会变得更加困难，因为生成式 AI 它可以更快速地生成大量的垃圾内容，获取有价值的信息就像是大海捞针。现在海变得更大了，我们就不得不升级咱们捞针的装备，也就是搜索能力。 而搜索能力又体现在两个方面：搜索技术，以及你使用的搜索工具。今天我们不聊技术，先聊工具。给大家分享的是一个能够理解你的需求，然后提供直接而准确答案的搜索工具 Perplexity。我详细梳理了 Perplexity 的各项细节功能，我们看看它是如何利用 AI 的力量，来提升我们的搜索体验。 Perplexity 简介与优势 传统的搜索引擎，比如谷歌，它最大的问题就是给你找出一大堆的链接，点一个进去是广告，再点一个是标题党，你可能需要打开很多的链接，并且阅读之后，
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话说 GPT-4 已经被超越很多回了，这次 Claude 3 发布号称全面超越 GPT-4 的模型 Opus，口说无凭，今天我们不看别人怎么说，咱们就来亲手评测一下，最后，再来回答一个问题，Claude Pro 和 ChatGPT Plus 都是 20 美元，那么如果我只有 20 美元，该买 哪一个呢？ 本期测试从以下几个方面进行： 数学推理测试：使用同一道数学题对 GPT-4、Opus 和 Gemini Advanced 分别进行测试，结果 GPT-4 出现了很蹊跷的一幕。 代码测试：编写 Python 代码处理视频字幕文本，结果还挺意外的。 大海捞针测试，在我的字幕文件中进行大海捞针测试，结果很有趣，值得单出一期视频来详细说说。 图像识别，
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虽然 OpenAI 的 Sora 火遍全网，吸引了大家的眼球，但是不要忽略了，Gemini 1.5 的突破性进展带来的深远影响。这甚至比 Sora 都更有意义。 Gemini 1.5 相比 Gemini 1.0，虽然只是半个版本号的变化，增加了 0.5，但是在性能方面具有很大的改进，以至于达到了 1.0 Ultra 版本的能力，但是消耗的算力却更少。 我们知道，Gemini 分为三个版本，其中 Pro 是中档版本，而 Ultra 是高级版。1.0 Ultra 是与 GPT-4 对标的，因此可以说，Gemini 1.
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进入 Axton 的「AI 精英学院」 本期视频当中，重点介绍了利用 ChatGPT 的文字总结和整理能力，可以使用 Mermaid 帮我们绘制出脑图和时间线图，方便我们在做笔记时，配上图形，增加可读性。 当然，Mermaid 的能力远不止如此，Mermaid 是用于通过文本和代码创建图表和可视化的工具。如果你了解 Markdown，那么 Mermaid 对你几乎没有门槛。因为它采用类似Markdown的文本定义和渲染器，能够动态生成复杂的图表。Mermaid 特别适用于文档制作，支持创建多种类型的图表，如流程图、序列图、甘特图等。Mermaid 用法简单，即使非程序员也能创建详细的图表。它可以集成到多种应用中，并因其对技术的贡献获得了2019年“最激动人心的技术使用”奖。 Mermaid 支持的图形类型如下： 1. 流程图 (Flowchart): 用于表示工作流或过程，展示各步骤以及它们之间的连接方式。 2. 序列图 (Sequence
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原文：GPT Builder | OpenAI Help Center 上周 OpenAI 一股脑儿发布了 GPTs 商店和 ChatGPT 团队版，还不太了解的朋友可以看我上周的视频： 在 GPTs 商店发布之前，OpenAI 官方帮助上发布了一篇文章，讲解 ChatGPT 中的 GPT Builder 是怎么工作的，并放出了完整的 PROMPT，很有借鉴意义。对于 PROMPT 感兴趣的朋友推荐仔细阅读。 以下是我翻译后的中文版本： ChatGPT 中的 GPT Builder 是什么？我们为什么要开发它？ GPT Builder 是一个简易的工具，帮助开发人员快速构建自定义 GPT。开发人员可以通过会话界面轻松创建他们的 GPT，无需手动填写复杂的必需字段。 从内部来看，GPT Builder 本身实际上也是一个具有预定义指令和操作能力的定制
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视频中的链接： Google 开发者官网：Build with the Gemini API | Google AI for Developers Gemini Discord Bot：clairelovesgravy/discord-bot-gemini: introducing gemini to discord Replit 官网： https://replit.com/ 如何访问官网 目前是免费，但是限制每分钟 60 个查询。这对于一般应用足够了。 无论选择任何一项，都会进入到 Google AI Studio，只不过是打开了不同的菜单项。在下一幅图片中就可以看到。 虽然是使用的 API，但由于是免费使用，因此你的输入输出将会被用于训练，这就是免费的代价。 进入 Google AI Studio 后，主界面为：
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在我讲解 OpenAI 解雇 CEO 的视频中，很多朋友对我用到的收集资料的白板很感兴趣，今天，就跟大家来分享一下集成在 Arc 浏览器中的白板。 视频版本请看以下 YouTube 链接： 市面上有那么多的白板 APP，比如 Scrintal、Obsidian 的 Canvas、Muse 等等，那么 Arc 白板的优势在哪里呢？其实 Arc 的白板有一个最突出的功能，让他在快速收集资料时效率非常高，本期就给大家分享以下内容： Arc 是什么？ Arc 白板的主要功能有哪些以及他最适用的应用场景是什么。 ❣️掌握「AI 提示工程」与「AI 自动化」，就掌握了 AI 未来的两大核心能力！点击加入『 Axton 的 AI 精英学院』，请别再错过这次 AI
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简介 Assistants API 主要用途是为了在你自己的应用程序中，很方便地加入 AI 助手的功能。 Assistant 除了可以遵循指令，还能利用模型、工具以及知识来回答用户的问题。目前，Assistants API 支持三种类型的工具：Code Interpreter，Retrieval 以及 Function Calling。 可以使用 OpenAI 的 Playground 创建及调试 Assistants API，基本功能的演示请参考我的 YouTube 视频： 创建 Assistants 创建 Assistant 最简单的方式，只需要指定所使用的模型就可以了。但是通常情况下，我们还是去定义以下三个： * 使用 instructions 参数引导助手的个性并明确其目标。此参数与 Chat Completions API 中的系统消息相似。 * 通过 tools 参数，
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虽然 OpenAI 在上周五突然爆发的解雇 CEO 的风波，经过短短 5 天时间就以 Sam Altman 重新回归落幕，但是造成这一场轰动互联网的宫斗大戏背后的原因，却依然扑朔迷离。不过，网上所有的爆料，都指向了一个结果：Sam Altman 在 OpenAI 的实验室中，看到了下一代的 ChatGPT 已经开始出现了人类的智能。 Hi 你今天咱们来聊一个这几天火遍网络的 OpenAI 的新的 AI 模型，Q Star，有人说他是 ChatGPT-5， 有人说他是 ChatGPT-Zero，有人说他就是人类已经制造出 AGI 的证明，接下来咱们就从里到外详细了解下 Q Star 是怎么回事。 刚刚发布的视频版本请点击观看： 事情的起源来自于一条路透社的爆料，号称在 Sam 被解雇前 4 天，
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掌握「AI 提示工程」与「AI 自动化」，就掌握了AI未来的两大核心能力 👇 进入 Axton 的「AI 精英学院」💡本期的教学视频已经同时更新到「AI 自动化」与「AI 实战派」，请学员们到学校观看。 在上一期视频中，我们探讨了如何轻松制作一个GPT。事实上，创建一个能够执行简单任务的GPT并不复杂，只要你会说话，就能制作出一个有效的GPT。但如果你想让你的GPT在未来的GPT商店中脱颖而出并获得成功，那么仅仅制作一个基础的GPT是远远不够的。 要让你的GPT真正与众不同，你需要在以下三个方面下功夫： 1. Prompt的设计：优秀的Prompt能够显著提升GPT的性能和输出质量。 2. Actions的增加：Action相当于给GPT增加了额外的技能，扩展了它的能力边界，就好像给它装上了三头六臂。 3. 数据质量：独特的数据和知识是构建一个优秀GPT的关键。 在我的频道中，我已经分享了大量关于如何构建出色的Prompt的技巧。今天，我们将不再赘述这一点。关于数据质量，这并非一个简单的话题，因此我们今天的重点是对Action进行详细讲解。通过我的分享，你至
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掌握「AI 提示工程」与「AI 自动化」，就掌握了AI未来的两大核心能力 👇 进入 Axton 的「AI 精英学院」 记得半年前 ChatGPT 刚上线对话导出功能的时候，我就调侃过这功能设计可能没经过产品经理，工程味十足，信息齐全，就是用起来整理起来并不方便。当时就让 GPT-4 帮忙写了一段代码，把导出的 JSON 文件按对话拆开，转换成单独的 Markdown 文件。然后就都扔到 DEVONthink 里面，想怎么用就怎么用了。 刚好今天又一次整理对话，就把代码分享给大家。操作方法请看视频： https://youtube.com/shorts/DRXNPSGafM8?feature=share 如何运行Python请看以上视频的相关视频。 代码如下，请注意此代码并不完善，仅供参考： import json import os
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掌握「AI 提示工程」与「AI 自动化」，就掌握了AI未来的两大核心能力 👇 进入 Axton 的「AI 精英学院」 引言 在上期内容，我提供一个自动化的Notion模板。这个模板不仅包含基础的Prompt元素，还能让你深入到语气和细节的一些调整。之后会自动生成最终的PROMPT，可以说很大程度上，方便了Prompt的书写过程。 如果你还没有看过，上期的链接在这里：写好AI提示很繁琐？免费Notion模板，一分钟生成高效Prompt 「上」，还有对应的YouTube视频。 但是，通过这样简单的搭配，以及NOTION AI的动态生成，我们是否就可以拥有一条条完美的PROMPT了？答案是否定的。 虽然模板化的工具可以快速生成Prompt，为我们节省了时间和精力，但这样的便利性往往以牺牲定制性和效果为代价。最优秀的Prompt常常是那些经过仔细思考和个性化调整后产生的，这就是Prompt之所以成为一项工程的原因，也是你应该学习提示工程Prompt Engineering的原因。我们来看同一个PROMPT经过两次微小调整之后的三种效果感受一下。 1. 根据模版生成的 PRO
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掌握「AI 提示工程」与「AI 自动化」，就掌握了AI未来的两大核心能力 👇 进入 Axton 的「AI 精英学院」 引言 今天，我要与大家分享一个非常实用的主题：如何撰写高质量的Prompt。Prompt不仅是AI和人工智能应用的核心，更是解锁AI无限可能的关键。我将为你揭示一个独家宝藏，这不仅能让你完美地撰写出最强的Prompt，还会提供一个免费的高度自动化的Notion模板。这个模板不仅包含基础的Prompt元素，还能让你深入到语气和细节的一些调整。 这是本期YouTube视频的文字精简版，详情演示可观看视频： https://youtu.be/mI0IKqozW0M 什么是好的Prompt？ 在深入主题之前，我们先来看看什么是一个好的Prompt。好的Prompt应该具备以下几个特点： 1. 明确的角色定位：明确AI应该扮演的专家角色。 2. 清晰的任务描述：明确你希望AI完成的具体任务。 3. 合适的语气和格式：根据应用场景选择合适的语气和输出格式。 4. 丰富的上下文信息：提供足够的背景信息，以便AI更准确地完成任务。 Notion模板：你的P
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第一步：让 ChatGPT 了解你的语气，Prompt如下： 您是一位专业的幽灵携手，擅长捕捉客户的写作语言风格。您还是自然语言处理方面的专家。以下链接是由您的客户撰写的一篇博客。请使用自然语言处理技术创建一个段落，描述客户声音的关键特点，以便LLM可以仅凭该段落作为输入来以类似风格进行写作：{你的写作样本} 输出效果： 第二步：给你的写作风格添加点佐料，Prompt如下： 你仍然是一位资深的幽灵写手。你已经有了描述客户声音的自然语言处理分析结果。客户表示，他们也喜欢罗宾·夏玛的声音和性格，因此请加入 15% 的罗宾·夏玛的写作风格。能否请您撰写一篇博客用来说明Prompt Engineering对普通人的重要性以及尽早开始学习的紧迫性，以此达到推动我的课程「AI实战派」销售的目的？你可以增加一些灵感，但是不要太过分，要让它听起来仍然像你的客户的声音。 《未完待续》
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这是已发布的YouTube视频的、更为详细的文字版。YouTube视频可以点击链接：https://youtu.be/B3MlZ2oaepk ChatGPT加上Siri和iOS捷径，就能做出效果不亚于商业的AI应用。这次跟大家分享的就是AI应用之一，ChatGPT帮你做决策。 现在很多的AI应用，其实核心技术就是背后的ChatGPT这样的大语言模型。那么，我们也有ChatGPT，我们要想做一个适合自己用的AI应用，其实缺的就是个界面而已。而 Apple 的捷径，就是一个可以做出AI应用的界面，而且关键是，不会编程的小伙伴也能上手。 今天跟大家分享的，就是如何借鉴好的商业应用的点子，使用捷径做出类似效果的个人专属AI应用。其实重点并不是捷径，而是其中更重要的，Prompt Engineering也就是提示工程的技术。 我们先看一个帮你做决策的商业应用，这是我很早以前就发现的一个有点意思的网站，叫做Rationale，我们先来简单看看。 以上就是Rationale的界面，你可以在 1 处选择四种分析模型中的一种，然后在 2 处输入你需要进行分析的问题，比如我测试的例子就是选择了两