YACW株式会社——团队展示

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这个作业属于哪个课程2023 年福大-软件工程实践-W 班
这个作业要求在哪里软件工程实践团队作业一
这个作业的目标建立开发小组,明确选题意义与需求分析
其他参考文献ChatGPT, 《构建之法》

团队介绍

队名

我们的队名是: YACW 株式会社

队员风采

学号姓名CSDN 地址成员性格擅长的技术兴趣爱好希望的软工角色slogan
062000224Lao_Liu地址沉稳、但是有时又挺莽撞的 (?)软硬件都会一点,架构设计也会一点写代码(真的),看番,听歌,DIYPM/全栈 (目前主要做前端)Think. Feel. Brave.
222000407胡彦杰地址温和坚定Java,需求分析美食,电影,运动后端,需求分析师越努力,越幸运。
222000333xy地址儒雅随和泛而不精跑步,看漫画前端长风破浪会有时
182000318刘伟文地址好相处、好说话、开朗乐观C++(一点点)、Java(一点点)唱歌、看小说前端代码和我,有一个能跑就好
082000407fmf地址善良、乐观、开朗一点点 C++,一些 Java玩游戏前端努力的把任务做完是我能做的事
062000507郭河源地址活泼开朗阳光大男孩Java,js,Go 语言的开发电竞美食后端 go 语言开发摒弃侥幸之念,必取百炼成钢;厚积分秒之功,始得一鸣惊人
2221900431赵杰地址内向无(但我可以学习)打羽毛球,看小说后端Keep on going never give up.
052006133xiongpc地址腼腆后端编程打游戏,看书后端Fighting for all time.

团队愿景

我们希望围绕着 OpenAI 近期公开的 GPT-3.5-Turbo 以及即将开放的 GPT-4 API,打造一个前后端分离架构的 Web APP。

考虑到市面上已经有很多类似的项目,我们希望能在与 ChatGPT 对话这一功能上进一步封装,使得用户可以更加方便地使用我们的产品。

我们计划推出 AI 人格塑造、prompt 商店、AI 语音助手等基础功能。

但我们的愿景远远不止这些。带有情感的翻译器?向 AI 倾诉内心的烦恼?甚至是与 AI 进行一场冒险?我们小组希望将这些功能带给大家。

团队合照

我去除了大部分便装,但是我保留了一部分。

img

项目介绍

项目描述

Yet, another ChatGPT web, but we can go further more......

绩效考核方案

综合 ChatGPT 和小组成员的建议,我们制定了如下的绩效考核方案:

序号项目名称权重完成标准计分办法
1任务完成数量20%1.完成组长、小组长委派的任务 2.超额完成任务 3.协助其他小组成员完成任务Up: 按时完成任务(委派及额外承接); Down: 未按时完成任务;
2任务完成质量30%1.能完成任务的内容 2.没有漏洞 3.代码结构合理 4.代码性能优异Up: 测试用例完整、代码健壮性高; 代码时间/空间效率高; Down: 代码错误多,影响其他模块稳定性; 执行效率低下,影响程序性能表现;
3文档贡献量10%1.为完成的模块编写文档 2.及时添加和上传新依赖Up: 文档完整、及时更新; Down: 文档不完整、不及时更新;
4测试贡献量10%1.为完成的函数编写单元测试 2.为完成的模块编写模块测试Up: 测试用例数量合理,能有效覆盖代码; Down: 测试用率过少,无法发现程序漏洞;
5Issue 贡献量10%1.为测试到的 Bug 提交 IssueUp: 能准确追踪漏洞,描述复现方法;
6技术分享量10%1.能向团队分享遇到的技术问题 2.能帮助队友解决问题Up: 积极分享技术知识,热心帮助队友;
7代码重构量10%1.对于结构混乱、性能不佳的代码,能主动进行重构Up: 能主动进行重构工作,提升程序稳定性

Q&A

Q1

能否对 “ AI 人格塑造、prompt 商店、AI 语音助手等基础功能” 进行更具体的阐述,他们能给用户带来什么?

A1

这三个功能是目前同类竞品已经实现的功能。我们将更详细地阐述这些功能的设计和实现。

1. AI 人格塑造

AI 人格塑造是指通过在 System 块中输入一系列 prompt,为 GPT 模拟一个人格,从而使得 GPT 在生成文本时能够表现出人类的特征。这个功能的设计和实现参考了 GPT-3 Personality 一文。经过测试,在为 GPT 模型塑造了人格之后,GPT 生成的文本会更加符合人类的语言习惯,更加符合人类的思维逻辑,更加符合人类的情感表达。

我们将在用户界面中提供几组预设定的人格 prompt,可供用户快速选择。用户也可以自行创建自己的人格 prompt,从而塑造出符合自己需求的人格。

2. Prompt 商店

prompt 商店与上述的人格塑造功能比较相似,不过 prompt 商店里的 prompt 更加通用,包含将 GPT 模型配置成不同的功能的 prompt,例如语法检查器、文章修改器、翻译器等等。用户可以在 prompt 商店中选择自己需要的 prompt,从而将 GPT 模型配置成符合自己需求的功能。

3. AI 语音助手

有部分竞品提供了语音转文字和文字转语音的功能,使得用户可以通过语音输入和语音输出来与 GPT 进行交互。


Q2

PPT 中对团队想要制作的产品描述不够清晰,能否补充一下?

A2

限于字数限制(150-250字),我们没能在选题文档中完整阐述我们的想法和创意。我们将在这份文档中对项目的想法和设计进行更详细的描述,以便更好地理解我们的想法。

1. 带有情感的翻译系统

据我们的亲身体验,市面上绝大多数翻译软件并无情感选择功能,用户往往只能得到原文与译文一一对应的、没有任何感情的文本。

我们的想法是,如果能够在翻译软件中加入情感选择功能,用户可以根据需求选择预设定的情感(如下图),也可以通过使用引导程序创建满足自己需求的情感,从而得到更加符合自己需求的翻译结果。

img

翻译界面我们则希望参考成熟翻译软件的设计,如下图所示。相较于 ChatGPT 对话形式的界面,这种界面更加直观,用户可以更加方便地进行翻译。

img

下面是翻译结果的展示:

原文:

Doubt thou the stars are fire;Doubt that the sun doth move;Doubt truth to be a liar;But never doubt I love.

节选自 William Shakespeare 的《Hamlet》。

DeepL 翻译结果:

怀疑你的星星是火;怀疑太阳在动;怀疑真理是骗子;但绝不怀疑我的爱。

Google Translate 翻译结果:

你怀疑星星是火;怀疑太阳在移动;怀疑真理是骗子;但永远不要怀疑我爱。

GPT-3.5-Turbo 翻译结果:

怀疑星辰火热;怀疑太阳运行;怀疑真理虚假;但永远不要怀疑我爱你。

GPT-3.5-Turbo Prompts:

You are a translator well versed in translating drama, please translate the clips I have provided into Chinese in firm and provocative language.

可以看到,我仅在 prompts 中给出简单的情绪提示,GPT-3.5-Turbo 便可以生动地翻译这段文本,其效果远远超过了 DeepL 和 Google Translate。

下图为 GPT-3.5-Turbo 翻译的过程:

img

2. 心理咨询系统

这个创意来自我个人(社长)的亲身体验。近几年以来,我可以切身感受到社会的压力使得身边的人们越来越焦虑,有些人甚至出现了严重的心理问题。有部分人选择了心理咨询,但是由于心理咨询的高昂价格,它并不能成为一种普及的方式。

据我的了解,心理咨询师相较普通人有以下优势:

  1. 保密性:心理咨询师会严格保护客户的隐私,确保他们的个人信息和谈话内容不会泄露给他人。

  2. 客观性:心理咨询师是客观的旁观者,不会对客户的问题进行价值判断或批评,能够帮助客户更全面、客观地看待自己的情绪问题和行为。

  3. 专业性:心理咨询师有丰富的经验和知识,可以根据不同的情况,提供量身定制的治疗方案,帮助客户实现自我成长和发展。

而 GPT 模型本身就具备前两个优势。我们不用担心 GPT 模型会泄露我们的隐私,也不用担心 GPT 模型会对我们的问题进行价值判断或批评。因此,我们可以利用 GPT 模型来实现心理咨询的功能,从而降低心理咨询的成本。

因此,我们的团队会将设计的重点放在提升 GPT 的第三个优势,也就是专业性上。我们会将 GPT 模型训练成一个心理咨询师,让它能够根据不同的情况,提供量身定制的治疗方案,帮助用户实现自我成长和发展。

3.文字类游戏

这是一个大胆的创意。目前市面上并无使用 GPT 模型本身作为引擎驱动游戏剧情发展的游戏。

我们希望可以借助 GPT 模型强大的思维能力和语言表达能力,设计出一款文字类游戏,它能够根据用户的输入,自动生成游戏剧情,从而为用户提供一种全新的游戏体验。

游戏界面的设计,我们会采取和 LifeLine 类似的方式,即游戏的剧情和用户的选择交错呈现,用户可以身临其境地体验游戏剧情的发展。游戏界面原型如下图:

img

游戏性的考量上,我们计划引入时间系统。即每一个事件的执行需要消耗现实中的时间,用户可以选择在游戏中花费多少时间来完成某个事件。这样的设计可以让用户在游戏中感受到时间的流逝,从而更好地使用户沉浸在游戏中。

在 PPT 上我们没能很好的展示目前我们对模型的训练成果。我们仍在训练中,我们已经可以控制模型输出的格式,以保证后端能处理模型的输出。由于提供的故事背景不够完善、对模型的指示也不够完全,因此生成出来的剧情仅是一些简单的句子,还不能完全体现 GPT 模型的能力。我相信经过过多的训练,模型可以更加丰富、翔实地表达出剧情。

游戏训练过程的图片有点长,就不放进文章里了,这里是图片的链接。


Q3

对于 GPT 模型生成文字数量限制与上下文不对应的问题,你们打算如何结解决?

A3

GPT-3.5-Turbo 对输入 prompt 和生成 prompt 综合长度 4097 字符的限制,我们在项目选题阶段就十分重视,上下文问题也是我们一直在关注的问题。

1. prompt 长度限制问题

对于文本翻译问题,我们计划采取分段翻译的方式来解决。即将待翻译的文本分段,每段输入文本和输出文本的总和不超过 4097 字符,然后将每段翻译结果拼接起来,即可得到完整的翻译结果。

考虑到上下文衔接的问题,我们计划在每一段文本的开头加入前文的关键词,以此来保证上下文的连贯性。

游戏将面临更大的挑战,因为游戏的剧情是动态生成的,我们需要将模型之前生成的文本反馈给模型以保证上下文的连贯性。这无疑会增加大量的 prompt,游戏进行不了几个回合就会因 prompt 长度超限而无法继续进行。

对此,我们计划采取事件驱动游戏的设计方式。即游戏中剧情发生的变动是基于事件的,通常一个事件仅需使用二三十个词描述。我们仅需记录游戏中发生的事件,而不需要记录游戏中的剧情。这样的设计可以大大减少 prompt 的长度,从而解决 prompt 长度限制的问题。

2. 上下文不对应问题

根据我们近期的测试,我们有能力通过控制 prompt 来控制模型生成的文本。此外,我们还可以通过调节 Temperature 和 Top-K 参数来控制模型生成的文本的多样性。

我很确定我们小组有能力解决上下文不对应的问题。

...全文
人脸识别签到考勤系统实战源码 这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。 立即下载

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