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楼主: 梅花小孩

[六爻] 采用Ai与易经预测结合!未来玄学可期!

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发表于 2025-1-14 10:30 来自手机 | 显示全部楼层
行程 发表于 2025-1-14 09:52
奇技淫巧,没什么用 易学这东西有真有假 资料太杂直接把ai的资料库给污染了。作用不会大。 ...

神通难敌业力,主要是预测师的人脑也会被业力干扰,除非精进佛道修行!
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发表于 2025-1-15 15:45 来自手机 | 显示全部楼层
本帖最后由 omahhum 于 2025-1-15 15:47 编辑

Screenshot_2025-01-14-08-22-25-924_com.tencent.mm-edit.jpg
是个方向,我们的ai有点厉害👍🏻
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发表于 2025-1-15 16:18 来自手机 | 显示全部楼层
确实可以。我看过ai中医问诊,在数据库不出问题的情况下,一般不会出问题,诊断基本合格。但是疑难杂症就需要人力辨别了,所以估计ai算个简单八字问题不大的,疑难八字也可以看看ai思路,当个参考。
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发表于 2025-1-15 18:34 | 显示全部楼层
AI并非万能,不要异想天开,如果AI有如此神奇之功能,岂不能提前预测各种彩票的开奖号了?
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发表于 2025-1-15 23:22 来自手机 | 显示全部楼层
马化龙 发表于 2025-1-15 18:34
AI并非万能,不要异想天开,如果AI有如此神奇之功能,岂不能提前预测各种彩票的开奖号了? ...

具体数字不可能的,因为大道有遮蔽,连通灵鬼神附体都不可能知道太仔细
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发表于 2025-1-16 07:54 | 显示全部楼层
我曾经用AI提问,试问能不能用周易预测彩票的开奖号,其回答无能为力,当代用周易研究的课题还是空白,无人知晓,但当代有人从数学领域探讨的,用什么排列法、组合法、优选法、还有什么涵数方程等等。嘿嘿!老夫恐怕在周易测彩领域是当代宗师了!所谓的AI智能也不过如此,只不过是大数据汇总而己。
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发表于 2025-1-16 11:03 | 显示全部楼层
马化龙 发表于 2025-1-16 07:54
我曾经用AI提问,试问能不能用周易预测彩票的开奖号,其回答无能为力,当代用周易研究的课题还是空白,无人 ...

你也是空了吹,否则也不会到处混论坛了,你那个也是个概率问题,只不过属于经验概率,和AI的数据概率不可同日耳语,因为人脑固然有灵机一现,也存在鬼使神差,都是业力驱动的俗世智慧而已!
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发表于 2025-1-16 11:07 | 显示全部楼层
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发表于 2025-1-16 11:22 | 显示全部楼层
采用Ai与易经预测结合!未来玄学可期!可以宣传下,如果有国外风投有兴趣搞这个项目,应该不错的,这和量化交易是阴阳之道啊!如果能在国外火起来,可以倒逼中国社会认可这个玩意!

微信图片_20250116112010.jpg

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发表于 2025-1-16 11:33 | 显示全部楼层
三种有效喂食AI大模型的方法
大家都知道,AI的性能很大程度上取决于你给它喂的数据质量和方式。今天我就来聊聊三种主要的喂数据方法,看看它们的优缺点和适用场景。
方法一:提示词法 📜
这个方法超级简单:你只需要给大模型塞一堆提示词文本,然后让它自己推理生成答案。
优点:
操作简单:直接给提示词,模型自己搞定。
灵活性强:提示词可以随时换,适应各种场景。
缺点:
长度限制:提示词不能太长,否则处理不了上下文。
Token消耗快:长提示词会消耗大量token,影响生成速度。
固定信息:依赖固定提示词,不能应对动态变化的信息需求。
适用场景:
普通任务:简单的问答、信息提取等。
方法二:RAG(检索增强生成) 🔍
这个方法稍微复杂一点,但它能帮你生成更准确的信息。
流程:
把提示词转换成向量数据。
把一堆文本切割成片段,存入向量库。
找出相关片段,转回文本。
把找到的文本和提示词组合成新的提示词。
让大模型推理生成答案。
优点:
减少幻觉:生成的文本更准确,不乱编。
知识更新快:数据库和检索算法更新后,信息也能及时更新。
缺点:
依赖数据质量:生成效果取决于数据库和检索算法的质量。
复杂度高:实现起来有点复杂,需要专业知识。
适用场景:
需要高质量和最新信息的任务:AI辅助写作、智能搜索等。
方法三:微调 🔧
这个方法比较适合那些需要特定领域知识的场景。
流程:
准备一堆特定格式的文本。
把文本转换成向量输入模型。
训练模型,调整参数固定。
让模型推理生成答案。
优点:
掌握特定领域知识:模型通过训练能掌握特定领域的知识,生成效果更好。
速度快:因为模型已经过特定训练,生成速度更快。
缺点:
训练成本高:需要大量计算资源和时间。
知识更新难:模型一旦训练完毕,更新知识需要重新微调。
适用场景:
特定领域任务:法律、医学等需要专业知识的场景。
总结 📝
提示词法适合普通任务,RAG适合需要高质量和最新信息的任务,而微调则适合需要深度领域知识的任务。具体选择哪种方法,还是要看你的具体需求啦!
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