你有没有觉得用 ai 最笨的方法就是自己吭哧吭哧不停的问他?我现在发现真正的高手都是反过来让他们 ai 自己反问自己。当你遇到一个事没想明白的时候,根本不用头疼, 你就简单的跟 ai 说,现在你扮演我的战略顾问,我们的合作模式不是说我说你做,而是你问我答,共同规划。当我给出任务的时候,请先担任提问者和澄清者的角色。 你的首要任务是通过高质量的提问来刺激我的回答,帮助我完善目标,了解完信息后给我分布的执行计划的步骤,并等待我的确定。那么这一段儿指令下去, ai 瞬间就能从一个被动听话的员工变成一个能主动帮你思考的合伙人了,是不是很厉害? 那么这个东西放到新媒体上,做,文案上、做,规划上,做,日报上,是不是都可以关注?小智,要学会举一反三的思考,才能让你的生活更加融入 ai。
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你看过自己的说明书吗?我从来没想到过。这个世界上最了解我的是 ai, 我 被惊着了,我知道的和不知道的他全知道。分享你一个冷门蛋,非常牛逼的 ai 技巧,我建议你保存下来,没事的时候也玩一把。 你打开 deepsea 或者豆包元宝都行。我用的是 deepsea, 输入一段提示词,让 ai 扮演一个心理分析师, 让他不断的向你提问,如果你听不懂,就让他用大白话重新问,答不上来也没关系,直接说不知道。当他问你问的差不多的时候,他会自动帮你生成一份人格分析报告,最后还会生成十个灵魂拷问。 句句扎心,比你妈都懂你。玩过的记得回来点个赞,没玩过的赶紧去,回来评论区留下你最扎心的那个问题。打赢人类的不是人,是科技,你先学会了,就先打败别人。

你看我们向大语言模型问一个违规的问题,那么他是不会回答的,因为大语言模型有他的道德标准,但是点一下变异,这时候改变了问题, 结果语言模型就给你回答出来了,这是原始的种子问题哈。如何偷取保险店的珠宝,这是变异问题。那右边这是他的一个语法术,还可以继续变异,同样 他也给出了详细的回答,这里面还有很多其他的问题,比如这个也是不会回答,然后做变异。你看这个变异他是不会回答的,这个变异也不会回答, 然后现在这个边也回答了,右边这个语法术变得更加复杂。那复旦大学说他是针对国内开 元的八款中文大于原模型,还有国内商用的六款,以及国外商用的四款, 都去做了实验,每组的平均违规率都能超过百分之七十。但他给出的具体的例子就没有去公布国内的商用模型了,这个大家可以理解哈。哎, 可以看到国外有像千里脊, bt cloud, 还有谷歌的 pam two, 还有这个美塔开源的拉玛尔,然后国内开源的像百川 mos, 还有等等。他们的这个研究是可以生成靶向式,就是保留核心羽翼的高风险自然文本。他具有强迁移性,可以同时去触发多个大模型,同时违规。他发现了语言的复杂性,会导致大模型难以学习到人类无穷多 表达方式,因此无法识别其中不变的违规本质。大语言模型的安全性确实是一个长期的问题,今后这里面的攻防大战一定会越来越精彩。

这样的题词就一定更专业吗?其实,题词缩短百分之七十,它的效果是一样的。 这样复杂的效果,题词岂不是要像论文一样难?事实上,只需要简单的一句话,就可以实现类似的效果。很多人问我二零二五年做 ai 视频最大的心得是什么?我想说的是,可能我们辛辛苦苦钻研的题词,百分之九十都是无效的。今天一条视频教会你题词并不是越长越好。 来看看这个案例,喷泉在工作,女孩在哭泣,周围的人群在安慰,船只在正常行驶。同时发生这么多动作是怎么生成的呢?实际上,只给了 ai 一 张图片,没有给任何提示。对,因为在图上视频的过程中,这张图片本身就是权重最高的提示。 我们上传的首张图片已经包含了大量的信息,画面风格、空间结构、物体状态。这些其实已经决定了在接下来的几秒钟大概率会发生。 所以,问题来了,一旦你在提示词里塞入了大量的细节, ai 就 会陷入混乱,它到底是该听图片的呢,还是该听你的呢?这些描述很容易干扰 ai 对 图片本身的判断,原本最关键的动作指令可能就被稀释了,权重淹没在了大量的次要信息里,本质上就是因为 ai 的 注意力被带偏了。 哎,这个时候有朋友问了,照你这么说,题词就一点作用都没有了?不是的,你只需要记住一点,题词只用于纠篇。当你需要的内容和这张图片本身传达的惯性不一致的时候,题词就会发挥作用。夸张一点来说,反重力、夸张的运镜、 违背常识的运动方式,这些效果不符合惯性提示词的作用就相当于是在告诉 ai, 我 想要的内容并不是你默认理解的那个样子的。还有一种揪片,相当于主动告诉 ai 一 些他原本不知道也想不到的事情,比如说走在路上,突然一个花盆掉了下来。 再比如拉远,镜头展示出来图片中原本就不存在的区域和场景,这些情况下,提示词会发挥直观重要的作用,几乎每一个字都会直接影响后续剧情的展开。还有一种提示词叫做否定词,比如男孩不动,电视中的超人在飞翔, 女人不动,男人逐渐走向远方,头也不回,两个人站立不动的对峙,空中只有云朵和沙尘在慢慢飘扬。手持运镜,对否定词出现,就是用来对抗这些 ai 的 细微惯性。如果你不写,你会发现 ai 是 会默认让画面中的所有元素都有一些顿挫。 我见过有人是这么写提示词,嘴角上扬三十度,第二秒开始向左运镜,车型是三米后停了下来。这些数值其实 ai 根本看不懂。 目前市面上的绝大多数的 ai 视频生成模型是扩散模型,你不需要理解扩散模型的底层原理,但你需要知道的是,他们并不理解,也永远不会理解数值逻辑。比如一个男人从原地跳起跳到十米高,这是我测试的效果。 嗯,写了也是白起。还有一类提示词,在图声视频里也是无效的,那就是风格词,比如电影质感,胶片风格、国家地理风格、写实电影风格等等。因为你给到的手阵画面已经对风格做了极其严格的限制,这些词基本没有发挥的空间。 这是我测试的同一张图,在提示词中加入了不同的风格词,比如王家卫风、广告摄影风格、科幻风、美剧风。你会发现视频最终的风格质感并没有显出的变化。大多数人的问题其实还不止这些,很多人的提示词里充满了三种类型的内容, 语义重复、语义冲突和无效语。利用这段提示词中三脚架固定机位和长镜头,这就是语义重复,都在表达固定这个镜头状态,同时固定机位又和前移推进,是语义冲突。所以到底是要动呢?还是不要动呢?至于不快速剪辑,全程节奏缓慢克制这种词,则是处于 ai 完全听不懂 那种反常,唯一能理解的可能就是缓慢这个词,结果 ai 就 会断章取义的理解为你要实现慢动作,这不是你想要的克制,这就是纯卡顿。实际上,这段提示词完全可以简化成一句话,男子渐行渐远,镜头轻微靠近女子,让他的情绪成为焦点,缓慢推进的长镜头。 所以我的建议是,先不出任何题时词来测试 ai 的 惯性思考方向,最后根据视频的结果再来转写题时词。送大家四句口诀,建议截图保存,原图为主词为辅,顺势不写,逆势补风格,数值全删掉,越是简单越靠 谱。如果你对如何写题时词这个话题感兴趣,点到破万,咱们单开一期专门讲生图和生视频的题时词到底应该怎么写?


尊敬的各位领导,各位同事,过去这一年都有得罪的地方,那是你们最有应得些做的不足的地方。来年我将变本家,如此猖狂,迟早打入冷宫。来年我会在其他公司寻找更好的机会,来年工作我将不忘初心。 你这是要背叛我们吗?初心就是不要工作。衷心祝大家在新的一年不劳而获,无功受禄,坐享其成。你这话说的倒也有趣, 痴心妄想终是被本宫拿捏。