prompt：slogan
https://mp.weixin.qq.com/s/HjXxHyDJwitg3jzrglqpdw
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村娃进城啦，在 IROS 认识了很多新朋友！#IROS2024##人形机器人##人工智能##加速进化##阿联酋##中东#
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Prompt SVG 又到达了新境界。。。
完整提示词
https://mp.weixin.qq.com/s/BOMOQVGQ5hvd8dDaKwb18A
AI 播客编辑器已发布，欢迎使用 PodLM。👇
https://podlm.ai/zh/ai-podcast/eh2j6wm2ebaccu
ChatGPT进阶教程，3分钟翻译完一本书
把今天用AI翻译整本书的脚本代码开源了，也顺带说下思路：
1、书的文本太长了，超过了LLM的上下文限制，更是远超了多数模型4096的输出token。所以文本需要分割，但是分割得不能太短，短的话会上下文不足会影响翻译质量，所以最好是接近LLM最长输出长度的；
2、分割翻译容易导致上下文同类表述翻译风格不一致，所以最好的是先提取文本高频词汇，直接在system prompt里限制；风格方面可以通过few-shot实现前后风格的接近；
3、从提高翻译质量和不要有机翻感的目标来说，可以做两步，一是直接定义风格（比如鲁迅），特定风格不容易有机器感；二是两步或更多步翻译，给AI更多的token进行思考，尤其是第二次翻译可以实现对前面内容的反思。
Notebook LM 团队成员和作家 Steven Johnson 分享了他使用这个工具的 8 个专家提示。
有的方法还挺好的，比如按项目把所有需要的内容都给他整理，或者跟它沟通完后让他生成总结整理到另一个笔记本。
- 将最近 10 个文档上传到一个笔记本中，然后提出问题开始尝试。即使最近的文档不相关且完全随机。
- 创建一个“全能笔记本”，包含你大多数时间工作的一般知识在内的资源。然后跟它交流，就跟团队中的另一个成员一样。
- NotebookLM 在需要管理、连接和综合来自多个来源的信息的情况下非常有用。比如使用 Gemini 和 Gems 探讨后利用 NotebookLM 整理，再加上谷歌文档的内容，都扔给它整理和整合。
- NotebookLM 的建议问题是一种很好的资源。模型实际上将帮助询问引导浏览材料的问题。直到您想到要询问的问题为止。
- 请求 NotebookLM 以不同的方式提供信息，比如FAQ、简报文件、时间轴、目录、学习指南，甚至播客。
- NotebookLM 也是一个用途广泛的创意工具，在办公室或教室之外也可以很好地使用，很多人在撰写奇幻和科幻小说或开发游戏时使用它，他们在进行世界构建和复杂背景故事工作。
- 将信息源转换为音频概述，只需在音频概述面板中点击“自定义”，输入希望主持人从的来源中关注的要点的简短描述，就可以生成对谈播客。
- 整理跟NotebookLM的记录，你可以在一个笔记本上进行谈话 — 你提出问题，然后追问问题，甚至要求它优化你的想法，在对话结束时，你可以请求 NotebookLM 总结对话中的关键要点，形成一个单一的笔记并放入那个笔记本中。
感兴趣可以看看：blog.google/technology/ai/notebooklm-beginner-tips/
☕️ 把周末最美好的时光，留给Dario Amodei的雄文《慈爱机器》
你若和我一样热爱Claude，无需我介绍这位了不起的创造者。Amodei的洞见之作不仅展现了他对AI发展的长期洞察，更以跨学科的融汇贯通展开了惊艳的论证——AI 如何普惠全人类。
邀请你慢下来，品味这封来自未来的手札。在床头翻阅、散步时与AI漫谈，或在休闲时光中与友人分享其中的灼见。这份极为稀少的精彩智慧，饱含科学与人文精神，鼓舞我们乐观前行。
https://darioamodei.com/machines-of-loving-grace
「就如同一口神奇的井，你越是汲取，它就越丰盈。」
以「时间」为主题的 Prompt ，可以怎么做？
Prompt 制作思路分享
时间线生成器：生成任意一个事物的时间发展，并列出关键事件。
时间-空间分布图：生成历史人物的时间和空间分布图，可视化的呈现人物不同时间的影响力、生平轨迹。
职业的一天：生成不同职业一天所做的事情，犀利表达内心OS，配合emoj呈现心情起伏。
动物的一生：这几个里最满意的一个，科普动物的生命周期，并一句话分享冷知识，意想不到的动物的另一面。
Heygen 是最成功的 AIGC 应用之一。
不仅是 Heygen 自己赚钱，这个赛道的第二名第三名都很赚钱。。
因为给音频对上嘴形和人物动作就是刚需中的刚需。
有了它，AI 播客瞬间变 AI 直播。
如今终于有了一个开源版，它就是 TANGO + Wav2Lip
Tango 用来生成身体姿势
Wav2Lip 用来生成对嘴形
生成的效果视频：
项目地址：
https://huggingface.co/spaces/H-Liu1997/TANGO
https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip
