达妮娅ai聊天怎么设置
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07:26查看AI文稿AI文稿我朋友最近说 ai 没那么好用了，他说他这周啊，连开了五个项目会，每个项目都让组员发了一份周报回来。他想偷个懒，把五份周报拼成了一个三十页的文档扔给 ai， 让 ai 帮他读完。 然后他再追问几个细节，准备做下周的项目分配。前两个问题答的老好了，哎呀， a 项目这周最大的风险是什么？答的又准， b 项目下周计划人力够不够也答得出来。 但聊到五六个问题，事不对了，他问，你看 d 项目这周的客户反馈，有没有什么需要我注意的？ ai 给他答了一顿，他一看，哎，这不是 a 项目呀，也不是 d 项目呀。更过分的是，他定了一条规则，只关注产品相关内容，人事和财务先不用看。 这句话 ai 一 开始是听的，但聊到后面， ai 自己把人事相关的事也开始往回塞了。我听完就跟他说，不是他变蠢了， 是它这个上下文窗口满了。他当时就问我，我怎么解决这问题？我大手一拍，这你可是问对人了。上下文窗口就是 ai 一 次对话里能同时看见、能同时记住的内容长度上限， 超过这个上限，前面说的东西基本就会被挤出去。它不是 ai 的 这个知识量，也不是 ai 长期记忆，它更像是咱们的办公室桌面。我们刚开始工作的时候，桌面可能就这么大，你同时摊开几份资料，再多来一份，你就得把前面那份收走， 塞进抽屉才能放心呢。那这个不是我们不想留着，是这个桌面我放不下了。 ai 的 上下文窗口也就是这么回事，它的桌面大小就是这个上下文窗口，大小 像三十页的周报合集，丢给 ai 读，再追问细节，同一份文档放在不同窗口大小的模型里，出来的结果完全不一样。 八 k 窗口，像这种三十页长度的，可能直接就装不下了，你点上传，系统直接提示内容过长或者更糟，他只读了前十页就默认，后面就没有了，然后就一本正经开始胡说。像一百二十八 k 的， 比如说现在的 gpt、 四 o， 还有 tpcv 三，三十页文档装得下还绰绰有余。 前面几个问题答的都准， a 项目风险， b 项目的人力。但问题在于啊，我们这个对话他答一段，这些对话都塞在窗口里了。 聊到第五、第六轮，他窗口基本就满了，系统就开始往前挤，先进先出，挤掉的是最开始的内容，也就是开头那份原始文档。那像二百 k 到一兆的三十页文档， c 进去占比是很小，但你聊几十轮，窗口也还在文档里， 开头定的规则也记得，但代价就是很慢。每次调用这种一兆的窗口模式，你要等的时间可能就更长，包括我们后台的算力，开销也会越来越大，按 top 收费的账单也就会更贵。但讲到这啊，有几个最容易和上下文窗口混在一起的，我们得拆开讲。 如果是你用 cloud 或者 gpt 一 段时间后，你可能就会发现，它好像在不同的对话里。记得我之前说的事，这个跟上下文窗口是一个事吗？不是，我们一个一个说。第一个参数量，这个是 ai 脑子的容量，决定它的长期能力，比如说学到的多少知识，推理能力有多强， 但脑子大不代表短期记忆大啊，一个六百七十一 b 的 大模型，如果上下文窗口只有四 k， 你 给他一份三十页的周报，他一样断片。第二个上下文窗口，这个就是咱们今天讲的这一个对话里能记多长，是短期记忆，也是桌面大小。 第三个跨对话的记忆功能，这个就是我们为什么会说啊？有的时候在 cloud 和 gpt 里新对话，好像还记得我之前说过的事，这个是两类不同的功能，一个呢是用户级记忆， 记得是关于你本人的信息。像 gpt 和 cloud 现在都有这个功能，你在跟他聊天的时候，他会自动的把一些认为重要的关于你的信息存起来。 比如说你是项目经理，你做 sas 行业，喜欢简短的回答，你有个女儿叫小米，下次你再打开一个全新对话， 他会把这些记忆自动塞到这次对话的窗口里，所以才记得你。另一个是项目级的记忆，像 cloud 的 projects 就是 典型，我们新建一个 project， 把相关资料丢进他的知识库里，比如说产品文档长，报告客户所有的历史资料， 再写一段这个引用词，你是什么产品的资深分析师，回答时要引用这里面的原文，那这个 project 里面的对话基本都能自动用到这些资料和资料，这两者的本质上都是把信息塞回这个上下文窗口， 所以就算你看到了这种记忆的或者是项目的配置，那你这次窗口大小还是有上限的， 窗口满了，你该挤还是会挤的。第四个 r a g 搜索增强，这个是给我们资料太多，窗口装不下准备的方案， ai 呢，不记住所有材料，而是用的时候去外部知识库里现查，查到几段相关的再塞进窗口里。 比如说你公司有五千份合同，几万篇文档，不可能全塞进窗口，那就得让 ai 按需解锁。那综合回到我朋友的这个案例里，这次失忆就是上下文窗口的问题。如果他想下次新对话，还能记得这五个项目的背景， 基本上就得用 cloud 的 project 或者 gpt 的 这个 project， 把这五个项目资料放进知识库里。 如果他想让 ai 长期记得我是个项目经理，用这个 o k r 的 这种管理方式，那就得用到记忆功能， 不断地去强调，然后设定好，让 ai 在 跨频道里也把这个塞进上下文窗口。如果他的公司要管五百个项目，几万份周报， 那就得用上 r a g 了。那讲完这些原理，我们最关心的问题，怎么用才不会被这个窗口上下文坑？ 记住四个点，第一个重要的要求放在最后说， ai 对 窗口的尾部记忆都会比较清楚，开头容易被挤掉，也很容易被稀释掉注意力。他那个错误，一开头就说了只关注产品内容，然后丢了三十页的文档，又聊了五六轮，这条规则就被埋在了窗口的最早的地方，被淡化掉了。 所以在每次追问前呢，要把这一条简单的规则再稍微重复一遍。第二个，常对话的定期重启加总结。聊到差不多几十轮的时候，让 ai 先帮你总结一下当前的关键结论，然后开个新对话，把总结粘贴进去再聊。 这个就相当于我们手动帮 ai 清理桌面，留下重要的东西。第三个，别什么都丢。如果啊，你真的只关心这三十页里面的产品的部分，你就把那十页先摘出来再让 ai 读。窗口的空间是宝贵的，别用百分之七十的空间装你根本不会问的东西。 第四个，你这种跨对话的记忆呢？先想清楚你是要用记忆功能还是要用 projects。 窗口本身是解决不了下次对话还记得的这个问题的， 他每次对话都是新的，要持久记忆就得用到 projects， 或者是我们不断地告诉他我们是什么职位，要什么内容。最后做个总结，上下文窗口的本质不是 ai 记不记得，而是他这一次能摊开多大的工作台。你工作台再大也有有个上限， 放在中间的东西就容易被忽略，下一次开始的时候桌面又是空的，所以才需要我们考虑用到记忆或者 project 来重新铺一遍重要的资料。你现在用 ai 的 时候，有没有碰到过这种被上下文窗口卡爆的场景？欢迎评论区留言关注我，带你了解更多的 ai 知识。
209Youni讲AI
02:17查看AI文稿AI文稿你在使用 gemini 的 时候是不是也经常想，要是对话记录能分类整理，要是聊天记录能定点搜索，要是常用的提示词能一键调用，那就真的太好了。实际上， github 上还真有一个免费开用的项目，能够完美满足上述要求。 想使用这个项目很简单，我们只需要找到它的项目仓库，然后把它粘贴到上期视频介绍的添加文件中的导入代码功能。接着问 gemini 如何使用，最后按照它提供的步骤一步步执行就 就行了。搞定以后，你的界面上会多出一个明显的球形图标，它其实是一个提示词管理器，点开它是这样的界面，我们可以通过新增按钮来添加我们常用的提示词， 同时下方的输入框中还能给提示词设置标签。注意，如果是多个标签，要用半角的逗号可开哈。这样做的好处是，等我们保存的提示词多了以后，就可以用搜索工具， 可以用标签来快速找到我们想要的那一个。接着我们可以随便打开一个长对话，然后会发现页面右侧多了一些圆点，他们其实就是时间线导航，每个圆点都代表你的输入内容，我们可以用鼠标左键点击这些圆点就能迅速跳转。那如果你想要更精准的找到对话内容，可以点击这里的小按钮。 弹出来的卡片中不仅能够显示文字目录，还可以通过搜索框来查找关键词，帮助你更快速的找到重要内容。那除了单个聊天内容的时间线，这个工具还提供多个对话记录的分类整理。我们把目光移到左边来，这里比以前多了一排按钮， 点击最右侧的加号，能够新建文件夹。命名完毕以后，我们可以找到和这个文件夹匹配的对话内容，点击这里的三个点，选择移动到你刚刚创建的文件夹中。那万一我们添加错了也不用怕，直接点击右边的叉删掉就行，而且不用担心这个叉的意思只是把它从文件夹移除，而不是彻底删除了这个对话。那除了新建文件夹， 我们还可以对这些文件夹进行颜色的设置，来从视觉层面上更好的区分它，提高我们找到自己想要内容的效率。那在这个工具的设置面板中，它其实还提供了很多个性化的功能，比如文件夹的间距、 文件夹的缩进等等视觉层面的选项，又比如说去除 nasa budana 生成图片水印的功能选项等等，而且作者一直在持续对它进行更新和优化，个人使用几个月以来，感觉还是非常实用和靠谱的。 最后，这个工具还能云备份到谷歌 drive， 确保当我们更换设备的时候能够一键恢复常的设置，也可以避免因为意外导致的数据丢失问题。另外肯定有小伙伴会疑惑，这个工具不是不能用了吗？确实，之前因为他的名字里带了 jamie 被以侵权为由，那是 什么了？现在它改名以后又可以正常使用了哈，不然我也做不了这一期视频。 ok， 那 以上就是本期视频的全部内容了，我是林音研究所的风筝，咱们下期视频再续前言。
246601研究所
08:45查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，今天跟大家分享一个比较有趣的东西。这个东西我觉得挺有意思的，因为它不是那种单纯让 ai 写文案、写标题、写方案的玩法，而是我给我的数字员工，或者说给我的 agent 配了一台手机。 你可以先不用把它想的太复杂，以前我们用叉 gpt cloud， 基本都是在聊天窗口里问一句，他回一句，他很聪明，但是他没有手，他知道怎么做， 但是他自己点不了按钮，打不开 app， 也不能真的去页面里完成一个流程。但是如果我给他接上一台手机，他就不一样了，他可以看到手机屏幕， 可以判断当前页面上有什么按钮，可以自己点击输入，返回搜索，然后把结果整理给我。所以我觉得这个东西最有意思的地方不是云手机本身，而是他让 ai 从一个只会聊天的助手，慢慢变成了一个可以执行手机任务的数字员工。 我这里用的是一台云手机，云手机你可以简单理解成它不是你手里那台实体手机，而是在电脑里运行的一台手机，你本地电脑上可以看到它的画面，但是它的运行环境是独立的。 为什么我没有直接拿实体机来做？因为实体机当然也可以，但实体机会有几个问题。第一个是成本，如果你只是做一个实验，或者你想跑多个 agent， 每个 agent 都配一台实体手机，这个成本其实不低。 第二个是占用实体手机，你拿去给 agent 操作了，你自己就不好再用了。比如他在帮你查资料，打开 app 切换页面的时候，你这台手机基本就被它占着。 第三个是稳定性，实体机可能会没电，可能会锁屏，可能会断线，可能会被你不小心拿走。云手机就更像一个专门给 agent 用的工作环境。第四个是隐私隔离， 我不建议大家一上来就把自己的主力手机借给 agent， 因为你的主力手机里可能有微信、支付宝、相册、短信、银行卡各种私人信息。如果只是做任务测试， 用一台单独的云手机会更干净，也更安全。第五个是可恢复，云手机有一个好处，就是它更容易做环境管理。比如我今天测试乱了， app 装多了，页面乱了， 我可以重新配置一个环境，这比实体机来回清理要方便很多。当然，这里我也说清楚，云手机不是一定比实体机高级，如果你要测试真实摄像头、蓝牙定位、 某些硬件能力，实体机还是有价值的。但如果你只是想让 agent 去完成一些信息整理、页面操作流程测试，云手机会更适合。那问题来了，给 agent 配了一台手机，它到底能干什么？我这里整理了几个比较能落地的场景，大家可以参考一下。第一个场景，私人助理， 这个应该是普通人最容易理解的。比如你要出差，你可以让他帮你查机票、查酒店、查天气、查路线。他不是简单告诉你一句，你可以去某某平台看，而是真的可以打开对应的页面，把几个选项整理出来。第二个场景，工作助理， 这个我觉得对上班族会更有用。比如你早上上班，打开电脑之后，你可以让 agent 先去看今天的日历，再看邮件，再看飞书，或者钉钉里有没有未处理消息，然后他给你整理一个今日代办。 比如他可以告诉你今天上午十点有一个会，下午有一份资料要交，某个客户昨天晚上发了一封邮件需要你回复，还有一个文档需要你补充。 这类事情其实不难，但是很碎。人每天最烦的就是在不同软件之间切来切去，而 agent 加手机的价值就是帮你把这些碎信息先捞出来，整理成一个你能看的列表。第三个场景，内容，创作者辅助。 比如你可以让 agent 帮你复盘自己的内容，他可以看你自己发过的视频，帮你总结。这条视频讲了什么，开头有没有讲清楚？评论区大家最关心什么？有没有哪些问题是可以下一条视频继续讲的？这个就很有价值，因为很多创作者其实不是缺内容，而是缺整理。你发了十条视频，下面有几十条评论， 你自己一条条看也能看，但是很费时间。 agent 可以 帮你先整理成几个问题方向，然后你再决定下一条拍什么。第四个场景，电商信息整理。如果你是做电商，或者你只是想买东西，这个场景也很实用。比如你想买一个显示器或者一个键盘，或者一个空气炸锅， 你可以让 agent 打开几个商品页，把价格、参数、优惠、卖点整理成表格。如果你是商家，他也可以帮你整理公开评价里的用户反馈。比如用户经常提到 物流慢不慢，包装怎么样？尺码偏大还是偏小？质量有没有问题？大家最喜欢哪个功能？第五个场景， app 测试。 这个我觉得是 agent 加手机特别适合的一个场景。比如你做了一个小程序，或者你有一个 app 页面，你可以让 agent 模拟普通用户去操作一遍。它可以从打开 app 开始， 点击登录，搜索商品，进入详情页，加入购物车，再返回。然后它告诉你哪个按钮不好找，哪个页面加载慢，哪一步它卡住了，哪个提示语不清楚。这个对产品经理、开发者、独立开发者都挺有用的，因为它不像代码测试那样只看接口，它是真的站在一个普通用户的视角去走流程。 第六个场景，学习助手。比如你正在学 ai， 或者学剪辑，或者学英语，你可以让 agent 打开一篇教程，帮你整理重点，它可以把一篇很长的文章变成三部分，这个东西是什么？ 适合什么人？第一步应该怎么做？我觉得这个对小白很友好。第七个场景，本地生活。这个就更日常了。比如你周末想出去玩，你可以让他帮你查天气、路线、 营业时间、门票信息，然后整理一个半日计划。比如你想找一家适合朋友聚餐的餐厅，他可以帮你看距离、人均评分、菜系，然后整理几个选项。 再比如你要办某个业务，他可以帮你查需要什么材料，在哪里预约，大概流程是什么，这些事情每个人都会遇到。接下来我给大家简单实操一下，我用电脑桌面的 cloud 来做中书，我现在已经把 cloud 接到这台云手机上了。大家可以看到左边是我的 a 阵的对话窗口， 右边是我数字员工的手机画面。我这里不演示那些敏感的操作，我只演示一个比较安全的小任务，比如我让他打开抖音看一下第一条视频内容以及第一条评论是什么，测试一下他是否可以真正的利用手机去执行我们的任务。 消息发送出去了， cloud 目前在思考我的下达的任务，然后如何调用手机去完成，你们可以看我的鼠标箭头，全程是没有去触碰旁边的手机的好， cloud 现在已经调用手机把抖音打开了，我们一起看看第一条视频是什么， 我忘记把手机声音打开了，稍等，我开一下声音。现在 cloud 就 像真正的人一样在看视频内容和评论，等下看他写回给我们的视频内容对不对？ clod 现在把视频跟评论都看完了，我们可以看到他给我们总结的还是蛮详细的，视频基本信息，视频内容结构，拆解，爆款因素，以及我们叫他看的第一条评论， 这些都对应的上说明 clod 确确实实在玩手机了。然后我打算让他继续再看下一条视频， clod 收到我的指令并开始刷第二条视频了，还是按照我刚才说的看视频和评论。 跟刚才一样， cloud 把这个视频的内容和评论详细的整理出来给我了。我今天所做的只是简单的测试，能应用的场景是很多的，手机里面所有的 app 它都可以去操控， 只要你的想象空间足够大。比如我这里不想看视频了，我让它去看看今天北京的天气怎么样，去操控手机上面的浏览器搜索也是可以完成的。 任务下达后， cloud 就 自动调用手机去浏览器搜索今天北京的天气，就像我刚刚说的，私人助理、工作助理、内容创作者等等，很多场景都是可以落地的， 这里不方便展示太多，我就不一个个实操了。大家可以顺着这个思路往深了想，既然 ai 能完全看懂并控制手机屏幕，那想象空间可太大了。 你会发现这个流程其实不复杂，但是它背后代表的是一个变化。以前 ai 只能在聊天框里回答你，现在它可以进入一个真实的手机环境，看页面、点按钮、读内容，整理结果，这就是我觉得 agent 加云手机值得研究的地方。 所以今天这期视频我想表达的不是 ai 可以 替你偷偷干很多事。不是这个意思，我真正想表达的是， ai 正在从会聊天变成会操作，从只能回答问题变成可以帮你完成一部分手机里的流程。它不是替代你，而是先帮你把那些重复、零散、耗时间的步骤做掉， 你最后负责判断、确认和决策。如果你们对哪个场景感兴趣，也可以在评论区告诉我，我下一期就拿一个具体场景，从任务设计到实际操作完整跑一遍。
39WUMIND
00:26《大巴宝库》nimoo ai免费版下载教程 nimoo ai无限制聊天软件 下载教程，nimoo
安卓苹果下载教程，nimoo怎么下载#nimoo #nimoo 下载教程 #梦女#ai聊天软件 ＃人机恋查看AI文稿AI文稿一天一个实用的工具，今天教你白嫖的是最新版尼姆 ai 免费版下载教程，支持安卓水果，根据我的步骤操作，简单易懂。首先点击本视频右下角分享复制链接，然后打开这个鸟鸟的应用软件， 没有的去下载一个，打开自动弹出文件包，没弹出的在这里输入大巴宝库，点击进入，找到软件资源，找到安装包安装就可以了。
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