JerLin
@eviljer
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Prompt Engineer ｜产品 + 设计 + 编码 ｜🎯 Focus： AI 玩法分享 | 多媒体创作｜AI 量化&可视化
China
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📇 大繁归简：财报可视化
财报解读对于普通投资者来说似乎遥不可及，如何让它变得简单呢？我拿腾讯最新的财报做了一个实验，下面是思路的分享：
1. 输入文档：读取链接或 PDF。
2.…
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找了个车站素材做实测，挺有意思的，开店的老板可以整一套，根据客流情况合理安排服务。
💡使用：
1.先安装或升级一下 ultralytics 依赖：
pip install -U ultralytics
2.到「文档」中复制代码，替换模型地址和视频地址。代码中的保存格式，建议把 avi 改为 mp4
3.运行即可
🔮 yolov8n 模型：…
YOLOv8 for queue management streamlines crowd control to cut wait times and enhance efficiency in places like retail stores. It optimizes queues in diverse environments, from retail to healthcare. Try it using the code snippet below.
Learn more ➡️
#AI
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取巧的知识图谱抽取 ｜ LLM /NLP
我也分享一下2 种可行的辅助方式，可视化用的是
#Mermaid
，视觉简洁度不及原方案，好在实现简单。⬇️
🧠 使用大模型： 详细讲解，然后用 Mermaid 格式给出知识图谱（Knowledge Graph）三元组（Triple）。
💻 通过上一代的…
GPT 时代的费曼学习法神器？帮你10 倍加速学习过程中的概念理解（conceptual understanding）? 一次实验
llmapper：新工具，使用 gpt-4模型，基于wikipedia 词条，绘制概念图（concept map）。
绘制过程：从 wiki 词条中提取与主题相关的 10 个关键词，然后梳理关键词之间的关联。然后，通过 RTF…
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ChatTTS：开源文转音模型
支持中英混合，实测音色稍浑浊，中文部分的断句还不是特别自然。
使用：
1️⃣ git clone 拉下来
2️⃣ pip install vocos vector_quantize_pytorch
3️⃣ 运行文件夹里面的 infer 即可
开源语音TTS天花板！炸裂！炸裂！ChatTTS是专门为对话场景设计的语音生成模型，使用了约10万小时的中英文数据进行训练
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llama3-8b-instruct，苹果备忘录小助手！
✦ 找对场景：小模型，大作用
✦ 一行代码，抱回家
✦ 应对日常简单的解析、列点、总结等
✦ Prompt 可自定义
使用
1️⃣ 终端 APP 一行代码部署：ollama run llama3:instruct
2️⃣ 保持 ollama 开启，选中文本和一个空行
3️⃣ 点击 Note 右下按钮 ▸ Refresh…
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ollama 安装第三方模型
1️⃣ 下载 .gguf 格式的模型：Huggingface 搜索 llama3 chinese gguf，挑一个试试。
2️⃣ 建立 Modelfile 文档：参考示例图右侧，对于下载完的模型，需要将对应的本地地址替换进去。（文档名称就是 Modelfile，没有格式后缀）
其中，SYSTEM…
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Great Tables ：利用 Python 创建漂亮的表格。
用户可以自由组合表格元素，如标题、页眉、页脚、行标签、列标签等，并且支持多种方式来格式化单元格数据的样式。（class 样式、Markdown 和 html 标签……）
亲测效果确实不错，相比较朴素的 display(df)，显得更为专业、细致。
安装：
pip install…
Great Tables 是一个 Python 包，旨在从 Python 轻松生成信息丰富、达到出版质量的表格。它支持多种数据源，包括 Pandas 和 Polars DataFrame。
GitHub
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🧜ChatGPT 图表直出，好看又实用。
Whimsical Diagrams 是一个用于可视化讲解的 GPTs，你不需要反复拷贝代码去做各种转换，GPT 窗口直出。
主要支持 3 种图表，分别是流程图（flowcharts）, 思维导图（mindmaps）以及时序图（sequence diagrams）
Case 1: 搜索并讲解 CrewAI…
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作为前 PwC 人，CPA，没想到利润表可以用这样的视觉形式呈现，非常 informative，非常赞！
对数据的视觉呈现，是一种非常重要，人人都应该关注，尽可能掌握的能力。
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简单的 Llama 3 特调来一杯，320+ 字符/秒！！！
要点：
🌐 以 API 的方式接入 LlaMa-3-70b-Instruct
⚡️ Groq 加成，闪电生成
⚙️ Syetem Prompt，提升中文回复的稳定性 & 其他增益
⏱️ 实现一个基于字符的简单计速——time 模块
🪄 在Notebook IDE 中直接渲染 Markdown——display(Markdown())
图 2…
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@aigc81688
1️⃣ 注册
点击【免费试用文本转语音】 ▸ 【免费开始使用】
绑卡注册，成功后会跳到主页
2️⃣ 部署语音服务
选择【更多服务】▸【语音服务】，定价层“Free F0”，其他随意，然后【审阅并创建】▸ 【创建】
3️⃣ 创建语音
点击【转到资源】 ▸ 【转到 Speech Studio】▸ 【语音库】
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WhisperPlus 惊喜之余，在 Mac 上的速度还是不尽人意，转换阶段 M2 Max CPU 几乎拉满了，然后我又体验了一番苹果 mlx 框架下的 Whisper，速度，WOW， (*♥Ω♥*`) 非常感人。
问题来了，命令行交互很烦，尝试用自动操作集成到右键，视、音频一键提取 TXT 文稿，直呼过瘾。
#Whisper
卧槽 !! 真特娘的良心好猿友，这个开源库爆赞：
这哥们不仅仅帮你实现了从 Youtube 下视频，对于下载完的视频，还提供了， openai 的 whisper v3 直接转录成文本的代码
与前几日的 insanely fast whisper, 简直“同流核武”，转录真特么快
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💻 代码解析器 SDK 开源，可视化代码自动写。
半夜掀被子起来跑代码了，Llama3 x Groq 闪电启动，测试了著名的鸢尾花数据集可视化、男人身高分布的箱型图，顺利通过 🎉。
细节和稳定性方面还需要调教，目前已经是个漂亮的里程碑。
Code Interpreter SDK:
✅ 适用于任何 LLM 和 AI 框架
✅ 提供…
Introducing: Code Interpreter SDK
After over 150k active sandboxes, we're excited to introduce a building blog for any AI app - SDK for code interpreting!
What can you build with it?
🔸 Automated data analysts
🔸 Power generative UI
🔸 AI tutors
🔸 AI developers
...and more
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📊 Mitosheet：用 Excel 的方式进行 Python 数据分析和可视化。
简介：
Mitoeheet 是一个 JupyterLab 插件 [1]，提供低代码的 Excel-like 界面，用于进行数据分析和可视化。
要点：
🚀 4x 提效：用表格界面取代编码，非技术人员也能超神。
➡️ 1 个函数启动：mitosheet.sheet()。
🤖 自带 AI：
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让 LlaMa 3 稳定输出中文回复。
上 System Prompt： “Always response in Chinese, not English”
💡 关键在于：
“要什么”和“不要什么”都要提及，只强调“用中文回复”，翻车率还是挺高的。
那么，在没有 System Prompt 的工具里使用怎么办？
提问时把上面那句话打个括号作为备注就好了。
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WOW， Kimi 能直出 Mermaid 图表了。
Prompt 示例：用横向的 Mermaid 图表来 xxx。
然后用转换脚本，或者官方的 Live Editor，就可以拿到图表图片啦。
Mermaid Live Editor：
#mermaid
昨天和的朋友学到一个高级的 prompt 用法：提取三元组
大模型因为学习了很多知识图谱的三元组
所以在提取信息的时候，如果用三元组来提取，效果会比直接提取要好很多。
可能适合在一些搜索和思维导图的场景里使用。
用法示例
提取三元组后，可以构建知识图谱…
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📊 中国宏观数据可视化
去年用 BingChat 搭建的一套用于系统化监测和学习的 Notebook，奏响 5 月的 Mayday 信号 ⬇️
● 黄金储备：使劲屯。
● 居民储蓄：一路高歌。
● 社融增速：为负则肝。
● M1 增速：历史上唯二的负数。（从有数据开始，上一次是 2022 年 1 月）
● M2M1…
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🔑 GPT 动态数据分析：快速掌握要领
Part 1：新特性速览
☁️ 云端连接：从谷歌、微软的云盘直接读取。
📊 动态表格编辑：让「死」的数据「活」起来。
🔍 支持动态可视化：一个数据点可以承载丰富的数据量。
Part 2：掌握秘诀
🎯 聚焦数据，以静为动：定势思维是直接展示交互式图表（Plotly、Bokeh…
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🔊 实用方法：声音预处理
AI 技术在实际落地应用中，总是需要各种预处理和后处理来填坑，昨晚在宝玉老师
@dotey
的评论区学到
@dcpromo924
分享的声音预处理方法，可以有效提升后续识别的质量和效率。
单靠聆听，很难描述前后的差异，于是我提取声纹图谱做了个重叠对照，方便直观解读。
16-bit…
@dotey
我体会，再whisper前期的语音处理很重要，ffmpeg先转换到16bit单声道，质量越干净越好，不然就会出现您说的一些列问题，然后模型我一直是v2效率最高，v3则差些。
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IOPaint：一个免费、开源的 AI 图像修复/外扩工具。
组合多种模型来构建，有本地部署和 APP 两种使用方式。
要点：
🖼️ 功能： 擦除不需要的对象
🎨 修复： 图像的局部修改和替换、添加新对象、文本
🌌 外扩： Out-painting 扩大视野
支撑模型：
LaMa + PowerPaint + AnyText
传送门 ⬇️
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ComfyUI 的 Style Reference 实现。
重构版本的 IP Adapter plus 悄悄在 weight type 里面藏了个 style transfer，能够出色地迁移参考图的风格，给个塑料袋子都能融成想要的东西呢。（不限于人物）
目前仅支持 SDXL，快去试试吧 ⬇️
ComfyUI IP Adapter plus：
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🤖 专业代理团队启动：结果？直接拿来吧你。
CrewAI 多智能体框架，提供了一个直接交付结果的自动协作实现。简洁易用，兼容各种模型。
案例中，只需要提供一个关键词，便可以通过「写作团队」输出一篇文章。
🌟 关键特性：
多角色智能体设计：可以根据特定的角色、目标和工具来定制智能体。…
课程视频翻译：《“多AI智能体系统”（Multi AI Agent Systems）》
这门课程由
@crewAIInc
的创始人兼CEO
@joaomdmoura
打造。在这门课程中，你将学习如何将复杂任务分解为多个AI智能体的子任务，每个智能体都扮演一个特定的角色并执行相应的任务。…
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GPT 可视化讲解：自定义指令和 Memory 的组合用法分享
🔮 方法：
1. 在自定义指令中定义图表偏好：比如默认图表样式、数据色板 viridis、全英文字体（沙盒中没有中文字体，这样可规避中文字符画方格子的 bug）。
2.通过 Memory…
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一图流总结：ChatGPT 春季上新
✦ 推出 GPT-4o，未来几周滚动更新。
✦ API 更强、更便宜。
✦ 多模态打通。
✦ 沉浸式实时交互，Soooo Real。
🎬 回播：
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🎬 如何在 𝕏 发布清晰视频：快捷压缩指令
🔑 流量密码：h.264编码 、动态码率
- 高压缩率
- 高保真
- 兼容主流平台
💡 HOW：
1️⃣ 借助 Mac 系统的「快捷操作」，使用快捷键或右键触发
2️⃣ 调用 ffmpeg
3️⃣ 关键参数：-vcodec libx264 -crf 23 -r 24 -c:a aac -b:a 128k
核心策略：…
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玩 ComfyUI 一定不能错过的 IP Adapter 重构了，这次注入不少新的「魔法」，IP Adapter Tiled 也解决了参考图只能是方图的遗憾。
不破不立，换它！
cubiq 制作的全新版 IP Adapter V2 ComfyUI 插件 及其 视频教程 上线了！冲鸭！
项目地址：
视频地址：
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好用，因为主要依赖都塞在同一个 Base 环境， pip install chattts-fork 就可以自己用了。
要点：
✦ Mac 上纯 CPU 推理，速度可以接受。
✦ 默认会以更接近口语化的方式输出（小改动）。
✦ 当前版本支持嵌入 [laugh], [uv_break], [lbreak] 作为笑声标记和停顿控制。
用
@yihong0618
老师的方法好简单，在 macOS 上也跑起来了。🥳
• 安装 python3 和 pip (可以问 ChatGPT）
• python3 -m venv venv (创建虚拟环境)
• source ./venv/bin/activate (激活虚拟环境)
• pip install chattts-fork (开全局梯子)
• chattts '你好你好'
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验了一下中文，真可以啊🤓
试了下可以兼容 1.0 的 API 调用，nice。
另外几个有价值的点：
⚙️ temperature 和 top_p 暂不能设置，但写了也没关系，向下兼容做得很好
👀 自带 Vision 能力
🎵 能够直接分析音频（不是转录文本再分析）
💻 1.5 版本独享 JSON MODE
🚫 Safe Settings 有 4 档，可以不过滤
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@31415926eth
💬 Prompt 结构参考：
用{什么接口} + 绘制{哪些数据} + 用什么可视化库
通常来说，你想 '绘制{哪些数据} ' 是最重要的，其他的可以给 Copilot 一定的发挥空间，毕竟不是所有人都清楚所谓的接口和库。
⚙️ 实现原则：
1. 先出一个能跑的框架。
2. 磨细节。（UI 和 UX）
3. 优化效率。
使用的AI…
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📊 GPT 装修：更友好的可视化。
3 步解决⬇️
🙋 咨询：让 GPT 列出沙盒中可用的字体，然后提供适合做大标题装饰的字体。得到 'DejaVu Serif'。
🎨 自定义：打开 Custom Instruction，定义细节——简明扼要的信息、用大标题拉开层次。参考如下：
Data Analysis：
- use extremly brief title and…
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感谢分享，用 GPT 做了一个完整实现，并增加一个切换按钮可以观察 2020 年以来的 Top10。
GPT 会话分享（5 轮）：
1️⃣ 数据解读
2️⃣ 统计美国面向各国的贸易逆差
3️⃣ 绘制 plotly 折线图，输出 html
4️⃣ 整合从计算到可视化的完整代码，另外我希望将 legend 显示的国家名称替换为中文。
5️⃣ 计算 2020…
为什么越来越内卷了？
前几天，一位多次成功创业的大佬跟我分享了一个观点：美国是全世界的买家，美国的贸易逆差去哪里，哪里的经济就增长。
我回来后从美国商务部（人口普查局）网站 拉了个历年的实体商品数据（不包括服务类的）。
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太棒了！用 System Prompt 把 LlaVa 1.6 也洗成支持中文回复的了，除了这个几百字节的 Modelfile 文件，不会增加任何体积。
System Prompt 里面关于语言的部分，我定义的是:
- Always answer in Chinese unless the user is in English.…
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@xiaomag17348422
背后用到了类思维树 (Tree of Thoughts) 的探讨方式，比起单一角色的推理质量要好很多。
来源：Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models
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今日 5000 选 1
调了一下午细节，居然没有触发 GPT4o 的用量上限，有点怀疑是否为传闻的 80 条/3 小时？
📍说说 GPT4o 的问题：
1. 经常会输出完整的代码，不遵循 Memory 中关于打磨代码细节的要求：
为了提升编码效率，修改细节时只需要提供解决问题对应的代码块，不要重复给出完整的代码。
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浅浅聊一下 ChatGPT Memory
想象一下你请了一个智囊团，不同的专家共享你的核心记忆，在召唤新专家入驻时，也能自动同步。需要重复沟通对齐的信息差，突然不存在了。 😍
🧐几点理解：
✦ 这是一种特别的「System prompt」，可以从入口管理看出端倪——Custom instruction 和 Memory 归为一类。
✦…
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论如何将 AI 带往造福人类的反方向。
这个 gpt 测试看起来很“厉害”。
但是，仔细看一下 gpt 的回答，再看看图片，其实这些西瓜的瓜脐和瓜蒂大部分看不见。而看纹路的话，实际上也不是 6 号和 9 号纹路更深更清晰啊。
6 号和 9 号的特点，是有大块浅色瓜皮，这个视觉特征是相当明显的。
有没有可能是这样的：
1、gpt
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能力接近 GPT3.5 的大模型，Prompt 超过 500 字左右，指令遵循效果就大幅下降了，表达的准确和精炼非常重要，几乎都要抠字眼。
【简短 prompt 更稳定
模型越弱，越须精炼】
—— 一篇尚未过时老论文
（模型可以，但不擅长从大量不同位置『先找出关联信息再无损推理』
要像写诗那样炼字
——对于日常高频/重要任务，我一直主张
『用写 1000 字的力气来写 10 字，而不是相反』
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卧槽！！！
一场雨，把我……跪在这里。
效果惊艳。
Gemini读视频确实好用
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《润》
雨滴砸在巴黎的街道上，人群熙熙攘攘，却都无视这个淋成落汤鸡的年轻人。他手里拿着一张奇怪的纸，上面印着“RAINS SPRING-SUMMER 2024 DRENCHED”的字样，下面是一行小字：“APPLY WATER”。
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宝藏 AI 工具速递：
Double, 一个对标 GitHub Copilot 的 AI 编程助手，由 YC 孵化 ，Beta 期间完全免费，速冲！！
🌟要点
✦ 针对 GitHub Copilot 的局限做了优化
✦ 默认模型 GPT-4-Trubo，可选 Claude 3 (Opus)
✦ 输出速度做了平滑曲线优化
VS Code 插件传送门：
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🧰 AI 工具推荐：Kimi Copilot 网页总结助手
1. 详细和结构化的网页内容总结，帮你快速 GET 到重点。
2. 外文网页依然自动处理为中文，非常友好。
3. 生成速度可观。
4. 页面总结的 prompt 支持自定义。
注意：暂不支持 Arc 浏览器
Chrome 插件传送门：
Kimi Copilot - 网页总结助手 更新！
1. 大幅优化了生成总结的速度
2. 换了一个效果更好的总结prompt，感谢
@gongbo1984
贡献
3. 对默认prompt不满意的话可以自定义总结时使用的prompt
安装地址：
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多模态直接推理 🆚 Whisper + 推理。
感觉在视音频解读这个场景下，ChatGPT 落后 Gemini 一大截了，今晚「春季上新」能否有点炸场的东西出来？
扒拉了一个小宇宙博客，进行对照实验：
1️⃣ 直接推理
80 分钟的音频，Gemini 1.5 解析为 15 万 Tokens，60 秒完成理解，开始响应并精准回复。
2️⃣ Whisper…
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携手SunoAI 暴改儿歌《无敌小可爱》，重制简单图文 MV。
Custom mode 填词，风格选定为新世纪混合流行 R&B。
方法：
1️⃣ 根据歌词，用 Midjourney 出画面
2️⃣ 用 Figma 添加音乐信息，作为模版
3️⃣ 用 ffmpeg 铺上时间轨，作为背景
4️⃣ 脚本提取字幕
5️⃣ 脚本烧录视频
来吧，让你忘了原唱 (๑و•̀ㅂ•́๑)و✧
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对于统计相关的问题，用 ChatGPT 代码解析器的可视化能力，可以很方便地帮我们理解。
日常中我经常用来辅助讲解一些概念：
✦ 多学科交叉，如「囚徒困境」
✦ 经济学 ，如「沉没成本」
✦ 心理学，如「达克效应」
✦ 统计学和概率论，如「贝叶斯思维」
……
一图胜千言。
#DataAnalysis
这几天统计局一季度人均工资增长6.8%的新闻刷屏了，大家都觉得这数据是编出来的。这根本就不需要去编，看看下面这个例子你就明白了:
假如社会上一共原来有10个人，一个CEO月薪20万，两个程序员月薪5万七个工人月薪5千，他们的月平均工资是33500元。…
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1. AI 总结总体来说是伪需求，但小白需要心理按摩，情绪价值也是价值。
2. 用来快速导读，过滤不适合浪费时间的内容，可行。
3.对于复杂的内容，总结是一种萃取（质量有高有低），对快速理解也有一定的帮助。典型的例子是论文的 Abstract 段落。
4. 对自身而言，亲自人肉总结才能过脑。
“AI 总结 ▸…
真诚求教一下：我看个个都在用 AI 做各种形式的总结，摘要，处理的内容五花八门，b 站，youtube，新闻，blog，但是谁天天看这么多总结啊……就使用人群是谁啊？
我也偶尔会需要总结能力，但感觉一周都用不到三五次。在我这里，好文章不需要总结，能被总结的不值得我看。
不是抬杠，确实不解。
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如何算「见过世面」呢？来听听小参数模型怎么讲：
1️⃣ Wizardlm-2-7b-Instruct：中文指令遵循不错，优点是详细，缺点也是详细。
2️⃣ LlaMa-3-8b-Instruct：表现相对稳定，中文指令遵循不太行，特别爱混入小学生拼音。
3️⃣Phi-3-3.8b：中文翻车率非常高，「算」在这里被解读为「计算」😂
跑对照组用的 AI…
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花半天糊了个书单推荐小助手，做点简单的图文排版是可行的。
感谢
@ZHOZHO672070
的 Gemini 节点给的灵感。下一步试试信息可视化的探索，找不到 markdown 转化相关的节点，又要手搓。
Douban Node by GPT：封面、书籍信息、二维码
Unsplash Node：底图
LLM：推介语
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SD 极简换脸
市面上的工具很多，什么 Roop、 Face Fusion、啥啥啥 FaceSwap、ReActor，本质上背后都是基于inswapper_128 模型的组合。128px 精度实在有限，那么就需要一些后处理流程来优化。
核心也就 3 步：
1️⃣ 检测脸部，推荐 detection_Resnet50
2️⃣ inswapper_128 换脸
3️⃣ GFPGAN 修复
工作流 ⬇️
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Gemini 1.5 做视���解读太好用了，不需要中间的文字转换，一步到位。
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🪴 玩物励志：绿植推荐可视化。
💡 思路：
1. 先画个雷达图瞧瞧。
2.读取图片，自动裁剪并作为背景。
3.按偏好修改布局细节，模版搞定。
自定义字体：网盘备一份，方便调用。
代码 100% GPT 实现。
#plotly
#GPT4o
#DataAnalysis
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LLM 推理三大里程碑：
👍 GPT-4：好
⚡️ Groq：快
🏆 GPT-4o：又快又好
实时响应的新篇章已经掀开。
被子也已经掀开。
《OpenAI Spring Update：我真的需要睡眠》
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QroqChat x LlaMa 3 速度逆天，实���对照：
8b：820 T/s
70b：200 T/s
OpenAI Translator 换上对应的 70b，大概 80T/s，有折损，但也很快啦。
申请 Groq Key：
OpenAI Translator：
⚙️ ▸ Groq ▸ 填入Groq API Key ▸ Model
感谢
@nicekate8888
…
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