【保姆级论文降AI率】3招教你降低AIGC率！

第五十三集｜AI的利弊下

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低显存也能跑高清大图！Stable Diffusion放大脚本+附加功能算法放大教程，轻松输出2K级分辨率！ AI绘画零基础入门系列教程（2025最新版）

在这一课里，我们将系统分析SD WebUI中的放大脚本与附加功能板块，了解使用它们更加轻便、快捷地放大图片的方式，并综合分析对比几种放大手段之间的差异。 教学辅导书：https://gf66fxi6ji.feishu.cn/wiki/EmUcwsUoQiwDSqkyZk1cmXyonGe 如果这个视频对你有帮助，请一定要一键三连支持一下！ 祝你学习愉快！

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Anthropic：Prompting for Agents|演讲时间：2025.5.22

https://www.youtube.com/watch?v=XSZP9GhhuAc Anthropic 团队 “Prompting for Agents” 演讲视频 由 Anthropic 应用 AI 团队的 Hannah Moran 和 Jeremy Hadfield 主讲，深入探讨了如何为 AI Agent 设计和优化提示词。 第一部分：什么是 Agent 以及何时使用它们？ (主讲人：Hannah Moran) 1. 回顾 Prompt 工程基础 - Prompt 工程被定义为 “用自然语言编程”，是一种 “概念工程” (Conceptual Engineering)，核心在于定义模型的预期行为和任务成功的标准。 - 传统的 Prompt 通常结构严谨，包含角色定义、任务指令、示例等部分。但对于 Agent，这种固定的结构可能不再适用。 2. 定义 Agent Anthropic 将 Agent 定义为 “在循环中使用工具的模型 (models using tools in a loop)”。 这意味着 Agent 在一个循环中持续工作： - 环境: Agent 工作和交互的空间。 - 工具: Agent 可以调用的函数或 API，如数据库查询、API 调用、发送邮件等。 - 系统提示: 给出 Agent 的总体目标、约束和行动指南。 - 循环过程: Agent 根据系统提示和当前环境状态，决定执行一个动作（通常是调用工具），然后从环境中获得反馈，更新状态，并决定下一步行动，直到完成任务。 核心建议: 保持系统提示词的简洁，让模型有足够的自主性去完成工作。 3. 何时应该构建 Agent？ Agent 并非万能钥匙，它最适合复杂且有价值的任务。 复杂度: 任务是否足够复杂，以至于你无法预先定义一个固定的步骤流程？ 价值: 任务的价值是否足够高？ 可行性: 任务的所有子步骤是否都有对应的工具可以完成？ 错误成本: 任务出错的成本有多高？ 4. Agent 的优秀用例 - 编码: 从设计文档直接生成代码并提交 Pull Request (PR)。 - 搜索: 执行多步骤、模糊的搜索任务，节省大量研究时间。 - 计算机使用 : 自动导航图形界面，完成点击、输入等操作。 - 数据分析: 分析内容未知的复杂数据集，生成洞察和可视化。 第二部分：为 Agent 设计 Prompt 的关键原则和评估方法 (主讲人：Jeremy Hadfield) 1. 为 Agent 设计 Prompt 的关键原则 1.1. 像你的 Agent 一样思考: 这是最重要的原则。设身处地地想，如果自己是 Agent，仅凭现有的工具和信息，能否理解并完成任务？ 1.2. 给予 Agent 合理的启发式原则: 不要过度约束，而是提供高级指导。 1.3. 工具选择是关键: 确保工具名称和描述清晰、准确、无歧义，避免相似的工具让模型混淆。 1.4. 引导思考过程: 模型本身知道如何进行“思考”（如思维链），但你需要引导它思考什么。 1.5. 注意意外的副作用: Agent 的行为更难预测，对 Prompt 的微小改动可能会产生意想不到的连锁反应，要做好准备。 1.6. 帮助 Agent 管理上下文窗口: 对于长任务，Agent 可能会耗尽上下文。 1.7. 让 Claude 做自己: 不要过度限制。从简单的 Prompt 开始，观察其表现，只在发现特定失败模式时才增加约束和指导。 2. Agent 系统的评估 - 评估对于迭代至关重要，但对 Agent 来说更具挑战性。 - 起步时样本量要小: 如果 Prompt 的改动效果显著，只需少量测试用例就能验证。 - 使用真实任务: 用用户可能遇到的真实场景来测试。 - LLM 作为裁判 (LLM-as-judge) 非常强大: 给另一个 LLM 一个清晰的评分标准，让它来判断 Agent 的输出质量。这比简单的字符串匹配更可靠。 - 人类评估无可替代: 最终，仍需要真人测试来发现系统中的“毛刺”和不符合直觉的问题。 3. Agent 评估的示例类型 - 答案准确性: LLM 判断最终答案的正确性。 - 工具使用准确性: 评估 Agent 是否选择了正确的工具和参数。 - τ-bench: 评估 Agent 是否达到了正确的最终状态（例如，数据库中的航班信息是否真的被成功修改了）。 总结： 为 Agent 设计 Prompt 是一项迭代性、系统性的工作，它更侧重于概念定义、过程引导和环境设计，而不是编写僵化的指令。通过像 Agent 一样思考、提供高级原则、并建立有效的评估体系，可以构建出强大而可靠的 Agent 系统。

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挑选和粉丝的梦中情床？！要舒服还是要情调？我最想睡的居然是....

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【Unreal Nahida 1.0】快来在电脑养一只可爱的纳西妲吧 Unreal Nahida 首次公测

大家好，这是耗费2个月开发的Unreal Nahida，致力于让各位妲厨与妲妲一起对话的梦想成真 开学后由于UP进入高中阶段，更新频率下降，但是必要的更新还是会照常的 大家如果有问题，可以在评论区反馈哦~