XiaoMi-AI文件搜索系统
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亮点：学习视觉提示
大规模视觉模型（例如剪辑）表现出令人印象深刻的能力，并且具有多个应用程序，从文本到图像生成到零照片分类。最近的工作表明，视觉提示（例如红色圆圈）可以将视觉编码器引导到盘旋区域。尽管现在已在各种应用中使用了此类视力提示，但它们可能是特定于模型的，并取决于模型从其训练数据中学习这些行为。在不同的模型，任务和数据集的情况下，发现和评估各种提示可能是不可行的。在本文中，我们提出了一种亮点，一种学习视觉提示的方法，该提示可以突出图像中的区域或完善手动设计的视觉提示。使用我们的框架，我们可以学习使用文本图像区域对的数据集或仅使用合成字幕或图像以无监督的方式以监督方式突出显示。突出显示使用其他视觉提示，提示学习方法以及使用多种模型和视觉提示的集合的计算密集型方法。
高级 AI 内容提示指南...
Midjourney 的示例提示：“Instagram 的平面布局构图，以环保时尚配饰为特色。包括竹制太阳镜盒、再生塑料手表、软木钱包和有机棉围巾。将物品摆放在浅色木质背景上，再放一盆多肉植物，增添一抹绿色。柔和的自然光线，俯视图。使用柔和的色调。高分辨率，生活方式产品摄影风格。--ar 1:1”
用准确提示减少错误信息共享
h e是一个非常关注的根源，并且已经付出了巨大的努力来减少它。除此之外，分享假新闻和其他错误信息会使问题恶化。当前方法的主要方法是特定于内容的，例如标记内容的算法降级。尽管发现这些特定内容的方法是有效的（Martel＆Rand，2023），但它们不足以与社交媒体上发布的大量内容保持同步。例如，在2022年，每分钟在Meta/Facebook上发布了约170万件内容（Domo，2023）。在这个规模上，至少可以说，事实检查变得高度挑战！
分配人工智能：为学生提供提示的七种方法
本文探讨了大型语言模型 (LLM) 在教育中的变革性作用及其作为学习工具的潜力，尽管它们存在固有的风险和局限性。作者提出了在课堂上使用人工智能的七种方法：人工智能导师、人工智能教练、人工智能导师、人工智能队友、人工智能工具、人工智能模拟器和人工智能学生，每种方法都有不同的教学优势和风险。目的是帮助学生使用人工智能学习和了解人工智能，并制定切实可行的策略来减轻对人工智能输出的自满、错误和偏见等风险。这些策略促进了积极监督、对人工智能输出的批判性评估，以及人工智能能力与学生独特见解的互补。通过挑战学生保持“人机互动”，作者旨在提高学习成果，同时确保人工智能是一种支持工具，而不是替代工具。拟议的框架为教育工作者在课堂上整合人工智能辅助学习提供了指南。
300 个儿童写作提示
125. 绕口令是一种简短的诗，其中许多单词以相同的字母开头，并且发音相似。例如，“Peter picked a peck of pickled peppers.” 你会写绕口令吗？
PROMPT – 宣传册
软件是瑞典和欧洲大部分工业的关键业务资源。软件也是创新和竞争力的重要来源。因此，PROMPT 计划（软件工程专业硕士）已经启动。PROMPT 是瑞典的一项教育计划，与多个学术团体和一些领先的瑞典工业公司和组织合作。各方共同开发适合专业工程师和软件开发人员的高级课程。目标是确保为行业提供先进的软件能力和创新能力。对于许多传统行业来说，软件至关重要。公司面临着激烈的国际竞争，需要采取强有力的措施才能保持和发展自己的地位。这些课程是为需要兼顾工作和学习的专业人士开发的。这些课程将传统学习与基于网络的学习相结合。PROMPT 项目由梅拉达伦大学的嵌入式系统研究方向领导，课程与布莱金厄大学合作提供