Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
پرامپتولوژیست | آموزش پرامپت هوش مصنوعی
Transform the uploaded image into a collectible toy figure that could be included as a gift with a McDonald's burger meal. Stylize the character as a small, plastic figurine placed on a simple display base. Include a realistic McDonald's burger and its branded packaging in the background to give the impression of a Happy Meal toy promotion. Use soft lighting and a clean background, keeping the colors vibrant and playful.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
make me a movie i can download that involves "جزئیاتی که گیف باید داشته باشه رو بنویسید". figure out how to do it with the tools you have.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👌1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1👌1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1👌1
@The_Promptologist
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👌2👍1
• o3 → 33٪
• o4‑mini → 48٪
• o1 (نسل اول o‑series) → 16٪
• GPT‑4.5 (فوریه ۲۰۲۵) → 19٪
• GPT‑4o → 30٪
مثلاً o3‑mini‑high با reasoning تنها 0.8٪ هالوسینیشن داشته است.
– مدلهای reasoning از محاسبات بیشتر استفاده میکنند، ولی هنوز با مسئله هالوسینیشن دستوپنجه نرم میکنند.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Re-create this photograph with image generation. Make it look authentic, with the subject/object represented with most accurate details. Match the camera technology available at the time
let's play a game where you act as a photo restoration tool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
{
"styleTransformation": {
"baseStyle": "high-fashion portrait",
"aestheticType": "vintage editorial",
"colorTreatment": {
"palette": ["amber", "golden", "ochre", "caramel", "deep red"],
"toning": "warm",
"contrast": "high",
"saturation": "rich but controlled"
},
"lighting": {
"type": "dramatic side lighting",
"shadows": "soft but defined",
"highlights": "gentle glow on facial features",
"atmosphere": "slightly hazy, painterly"
},
"skinRendering": {
"texture": "smooth, flawless",
"finish": "slightly matte with strategic shine",
"detailing": "high but natural"
},
"makeup": {
"eyes": "intensely defined, smoky",
"eyebrows": "strong, structured",
"lips": "bold, deep red/burgundy",
"contouring": "pronounced but blended"
},
"fashionElements": {
"primary": ["wide-brimmed hats", "structured blazers/coats", "vintage-inspired garments"],
"colors": ["mustard", "black", "caramel", "earth tones"],
"accessories": ["chokers", "statement earrings", "delicate chains"]
},
"decorativeElements": {
"florals": {
"position": "as hair accessories or pinned to clothing",
"types": ["roses", "dried flowers", "mixed garden flowers"],
"colors": ["muted oranges", "whites", "burgundy"]
},
"naturalElements": ["butterfly", "foliage", "dried botanicals"]
},
"composition": {
"framing": "intimate close-up",
"background": "textured, neutral, slightly weathered",
"depth": "shallow focus",
"cropStyle": "portrait-oriented, face-centered"
},
"postProcessing": {
"textureOverlay": "subtle grain/noise",
"vignetting": "gentle",
"colorGrading": "cinematic, slightly desaturated"
}
}
}
Setareh
Setareh
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤1👎1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
سلام دوستان! امروز میخوام یک روش بسیار مؤثر برای بهبود چشمگیر خروجیهای هوش مصنوعی رو معرفی کنم:
«پرامپت چینینگ» یا زنجیرهسازی پرامپت
بهجای ارسال یک پرسش عظیم و واحد، کار رو به چند گام کوچک تقسیم میکنیم. با نتیجه هر گام، ورودی گام بعدی میشه. مثل خط تولید کارخانه که هر ایستگاه یک کار مشخص رو عالی انجام میده.
- در آزمایشها، زنجیره پرامپت همیشه از پرامپت واحد بهتر عمل کرده.
- با هر مدل پیشرفتهتر (مثلاً GPT-4o یا Claude 3.7) کیفیت خروجی بیشتر میشه.
- خروجیها جامعتر، دقیقتر و نکتهبرداریشدهتر هستند.
1. دستورالعملهای متعدد و متفاوت دارید
2. خروجی باید چندین بار تغییر و پردازش بشه
3. نتیجهٔ پرامپت واحد ناامیدکننده است
4. مدل حین کار تمرکز یا زمینه را از دست میدهد
1. تقسیم بندی: تسک اصلی رو به گامهای کوچک و واضح تقسیم کن
2. برنامهریزی انتقالها: مشخص کن که خروجی هر گام چه اطلاعاتی باید برای گام بعد بفرسته
3. آزمایش و تکرار سریع: روی هر گام جداگانه تست کن و اصلاح کن
1. تولید محتوا:
1. تحقیق 2. طرح کلی 3. پیشنویس 4. ویرایش 5. قالببندی
2. ارزیابی انتقادی:
1. تولید 2. نقد 3. بازنگری
3. پردازش داده:
1. استخراج 2. تبدیل 3. تحلیل 4. مصورسازی
4. تصمیمگیری:
1. جمعآوری اطلاعات 2. فهرست گزینهها → 3. تحلیل هر گزینه 4. توصیه
5. خودتأیید:
1. تولید 2. بازبینی 3. اصلاح 4. تأیید نهایی
1️⃣ «استخراج بندهای کلیدی این قرارداد»
2️⃣ «شناسایی ریسکهای احتمالی در این بندها»
3️⃣ «پیشنهاد راهکارهای کاهش ریسک»
4️⃣ «تهیه گزارش خلاصه با سطوح ریسک»
هر گام، تمام تمرکز مدل رو میگیره و نتیجهی بهتری میسازه.
- هزینهٔ API افزایش پیدا میکنه
- مدیریت زنجیرهها کمی پیچیدهتره
- زمان کلی پردازش طولانیتر میشه
هر پرامپت باید یک کار مشخص انجام بده.
1. «این مقاله رو خلاصه کن»
2. «نکات کلیدی این خلاصه رو استخراج کن»
3. «برای هر نکته، پیشنهاد بهبود بده»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3🔥1