ai agent与gpts有什么关系

AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息： 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面（http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom）来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时，建议使用分析 XML 页面，比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章，由于本地部署，无法直接将文章同步到 Coze，所以选择使用多维表格（当在线数据库，事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的）及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换，就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。例如使用 Docker 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号。然后在公众号源上，点添加。然后将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（经测试最好不要超 40 个）。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容，但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。

在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 1. 搭建工作流框架： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据）。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能： 完成任何一个节点的配置后，都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一：点击「测试该节点」。 步骤二：按格式要求输入待测试的输入内容，如果是 array 等其他格式，请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三：点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。如果有误，请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误，以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期，就可以进入下一个子任务的配置。

钉钉多维表格本身不属于 Agent，但在某些特定的场景和应用中，可以将其与其他技术结合来构建类似于 Agent 的功能。 例如，在搭建信息情报官 Agent 的过程中，会利用飞书多维表格作为中间数据的传递工具，实现数据的存储和状态转换。同时，经过调研发现，飞书多维表格插件支持新增和查询数据表记录，能满足存储和检索数据的需求，为构建 AI 智能体提供支持。但这并不意味着多维表格本身就是 Agent，而是在特定的技术架构和应用中发挥了重要的数据处理和存储作用。

多维表格在搭建信息情报官 Agent 方面有以下应用： 1. 因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，通过机器人的 app_id 和 app_secret 获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 2. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom，写程序获得公众号的更新文章，由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze，选择使用多维表格作为在线数据库及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递，在多维表格中设置状态转换来了解文章是否已被解读和推送。 3. 应用背景包括解决数据高效抓取与批量 AI 化处理的问题，涉及 Coze 定义智能体发布到飞书多维表格字段捷径、多维表格中使用和配置自定义的 AI 字段捷径、Coze 应用将数据导入到飞书多维表格并驱动其自动运行、多维表格仪表盘对数据的可视化等技术场景，期望达到让大家学会最高效率使用 AI 并将方案泛化到实际工作中的目的。

很抱歉，目前没有关于市场上其他公司在 agent 业务变革方面优秀实践的相关内容。建议您通过以下途径进行收集和调研： 1. 行业报告和研究机构发布的分析：这些通常会涵盖多个公司在特定领域的实践和趋势。 2. 专业的行业论坛和社区：与同行交流，获取他们的经验和见解。 3. 公司的官方网站和公开资料：了解其业务变革的介绍和相关案例分享。 4. 新闻媒体报道：关注相关的商业新闻，获取最新的动态和实践案例。

以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。

以下是一些好用的做 PPT 的 AI 工具推荐： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 扩展阅读： 1. 《》 2. 《》 另外，还有以下工具也值得关注： 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 请注意，部分工具可能为后续补充，在部分提示词、截图中不存在。每一款工具都有其独特的优势，能助您快速、高效地完成 PPT 设计。

对于小白入门 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 此外，对于小白入门 AI 编程，比如用 Trae 开发一个小工具，纯 HTML 页面的小工具或小游戏是相对简单的选择。AI 生成.html 文件，直接双击在浏览器打开就能用。Trae 发布了 Windows 版本，可利用其免费的 claude api 进行测试。 元子提供了小白的 30min Cursor AI 编程上手步骤： 分辨 Chat 和 Composer 两个模式。Chat 可与大模型对话，Composer 能即时反馈，直接创建文件、填写代码。 例如在 Composer 模式下输入需求“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，生成文件后可直接打开文件夹中的 index.html 查看运行效果。若环境报错，可截图询问。

传统产品经理若要转型为 AI 产品经理，需要注意以下方面： 1. 掌握算法知识： 理解产品核心技术，有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通，减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性，在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向，更好地应对 AI 技术的迅速发展。 提升产品竞争力，发现产品的独特优势并提出创新特性。 增强数据分析能力，处理和分析 AI 算法涉及的数据。 2. 了解相关技术原理和框架： 如思维链，谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力，可在问题后加“请你分步骤思考”。 RAG（检索增强生成），将外部知识库切分转成向量存于向量数据库，用户提问时段落信息会和问题一起传给 AI，可搭建企业和个人知识库。 PAL（程序辅助语言模型），2022 年论文提出，对于计算问题不让 AI 直接生成结果，而是借助 Python 解释器等工具。 ReAct 框架，2022 年论文提出，将 reason 与 action 结合，让模型动态推理并与外界环境互动，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 3. 关注技术论文和前沿动态：虽然小白直接看技术论文有难度，但仍需完成一定知识储备，也可借助 AI 辅助阅读。同时，多参考相关的科普入门视频和访谈，如林粒粒呀的视频和安克创新 CEO 阳萌的访谈等。

以下是从零基础学习成为一名 AI 产品经理所需学习知识内容的排序： 1. 入门级： 通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，根据需求场景选择解决方案，利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 3. 落地应用： 有一些成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理还需要具备以下技能和知识： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能准确评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关知识，提升数据分析能力。 此外，了解技术框架，对技术边界有认知，关注场景、痛点、价值也是很重要的。

AIGC 降重相关知识如下： AIGC（AIGenerated Content）是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。生成式 AI 能够赋能诸多领域，如语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等。 AIGC 应用可能引发多种风险，包括内生风险（算法的不可解释性和不可问责性，代码开源可能带来的安全和伦理担忧）、数据隐私问题（数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等）和知识产权风险（作品侵权、不当竞争等）。 相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。在应用中，需重伦理道德，不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度，危害国家安全和利益、损害国家形象，煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定，宣扬恐怖主义、极端主义，不得宣扬民族仇恨、民族歧视，暴力、淫秽色情，以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中，采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。 目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。

GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具，允许用户量身打造自己的 AI 助理。用户可根据自身需求和偏好创建完全定制的 ChatGPT，如能帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感的助手。目前，OpenAI 已推出几种现成的 GPTs 供使用，如“The Negotiator”“Game Time”等，用户也可上传资料来自定义 GPTs。 GPTs 的出现代表着 AI 技术的重要进展，将 AI 应用延伸到普通大众的日常生活。其使用目前仅限于 ChatGPT Plus 的用户，且 OpenAI 推出了 GPT Store 平台，允许用户分享他们的 GPTs，甚至可能实施收益分润制度。 例如，有网友分享了 RPG 版《悲惨世界》的 GPTs 案例，其提示词包括设定游戏背景、角色、剧情发展依据、对话格式与信息、场景图片等要求。 总的来说，GPTs 是一种让使用者能够量身打造自己的 AI 助理的工具，开启了个性化 AI 的新阶段，为开发者和普通用户提供了更多便利。

部署 GPTs 的 API 可以参考以下步骤： 1. 参考文章，了解之前的部署情况。 2. 登录地址，点击 Copy Link 进行复制 Actions API 链接。 3. 配置 GPTs Actions API： 打开 ChatGPT，点击创建 GPTs>Configure>Create new action。 输入来自 Gapier 的 Actions API 并点击 Import。 4. 授权： 在 Gapier 复制授权码。 在 Authentication 下选择配置图标，进入授权页面。 按照以下设置进行配置： Authentication Type：选择 API Key。 Auth Type：选择 Basic。 输入从网站上复制的授权码并点击 Save。 5. 引用 Action： 确定调用的 Action，并在 Prompt 中引用。 查看 Action 的方式分为两种： GPTs>Configure>Actions 页面。 网页查看，地址为。 另外一种引用的方式是：只要在 Instructions 中申明清楚需求，GPT 会自动选择合适的 API。 此外，还需注意以下几点： 1. 了解 OpenAPI 规范，通过 Schema 让 ChatGPT 懂这个 API。 2. 对于带参数的 Post 请求，需要创建规范文件、修改 GPTs 的 Action、调整 Prompt 等。 3. 注意如果不和说传入中文，它会给我们翻译了再传。

以下是关于 GPTs 设置的详细步骤： 1. 放入完整的 Schema，并点击 Format 进行验证，如果不报错并显示出 Available Action 的列表，则代表成功。 2. 进行授权，输入 ClientID YOUR_ACCESS_KEY，如 ClientID 123456，并点击 Save。 3. 点击对应 Action 的 Test 验证 Action 是否可以调用。如果遇到返回数据过多造成异常的情况，也代表成功，只需在提示词中限定接口返回的数量即可。 4. 为了 GPTs 后期发布和分享，需要配置 Privacy Policy，其位置一般在网站的底部或者菜单的底部。复制 Privacy Policy 网页地址，如 Privacy policy 地址为：https://unsplash.com/privacy 。 5. 完善 GPTs 的基本配置。 6. 提示词调用方面，根据图片中各个对应关系，执行的操作需要指定 action 的名称，需要显示的字段名称指定具体的位置，比如图片作者，则使用 user.name，这样更加精确，不容易出错。完整提示词如下。注意，如果遇到图片目前无法直接显示，可以使用下载链接的方式查看，如下为应对方案的提示词和效果。如果有更好的方案，欢迎提供。 实操配置 Gapier Actions API 的步骤如下： 1. 登录地址：，点击 Copy Link 进行复制 Actions API 链接。 2. 打开 ChatGPT，点击创建 GPTs>Configure>Create new action。了解平台上支持的功能，输入来自 Gapier 的 Actions API 并点击 Import，导入成功。 3. 在 Gapier 复制授权码用于授权。在 Authentication 下选择配置图标，进入授权页面。开始配置授权码： Authentication Type：选择 API Key Auth Type：选择 Basic 输入从网站上复制的授权码，并点击 Save。若需要分享给他人或者公开发布，需要配置隐私策略码，在网页上寻找并复制，回到 GPT 上进行配置。 4. 确定调用的 Action，并在 Prompt 中引用。查看 Action 的方式分为两种，方式一：GPTs>Configure>Actions 页面；方式二：网页查看，地址为。回到 GPT>Configure 页面，引用 Action，比如调用思维导图的 API，直接输入调用 GenerateMindMap API 即可。此外，另外一种引用的方式是：只要在 Instructions 中申明清楚需求，GPT 会自动选择合适的 API。保存后试用。 创建一个 Http 服务让 GPTs 调用的步骤如下： 1. 创建一个每次产生一个随机数的 Http 服务，体验地址如下：https://gptaction.iaiuse.com/api/random 。 2. 直接在 Instructions 里面写，让它去调用接口。窗口最下面有个 Actions，这里就可以设置它和外部系统的接口。 3. 打孔 Add actions 界面，录入相关代码在 Schema 里面。点击下面的 Test 按钮，就能看到 ChatGPT 如何和服务进行交互。第一次允许它会提示是否允许外部服务，点击右边的小三角可以看到对话框，最右边那个隐私政策就是前面设置的。针对每个 action 都可以设置独立的隐私政策。通过这样一个简单的示例，了解 GPTs 如何和外部的服务进行交互，扩展它的能力。

做 GPTs 的原因主要有以下几点： 1. 从社会层面看，虽然 AI 信息充斥，但大多数人对其了解有限，直接面对大模型时交流有限。而 Character.ai 因创造具体角色，数据居高不下，这表明需要明确的引导，而 GPTs 的创作者们可以做到这一点。 2. 对于平台来说，需要场景反哺产品，也需要先行者带动，形成双赢的共存生态。 3. 从从业者角度，如作者自身，虽有丰富经验，但在做 LLMs 应用时面临诸多问题，如找不到落脚点、技术与业务的断档等。懂技术的人不懂业务，熟悉业务的人对新技术没概念。 4. 从产品角度，普通用户的简单交流大模型难以明白其意图，而 GPTs 通过对话引导逐步获取用户信息，将生成高质量 Prompt 的过程拆解为以一轮对话为最小单元任务的重复，解决了用户说什么以及低门槛生成高质量 Prompt 的问题。

以下是为您整理的关于 GPTs 结构化提示词模板的相关内容： 简单的提示词模板：最终目标是把需求说清楚。例如，“Act like a ”。 GPTs 教程及案例拆解 开源：一些 GPTs 的 prompt 中，如超强 LOGO 生成器，其使用方法为设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，通过提示询问用户是否使用这些图片来创建新的 logo 设计，可自定义提示词风格和设定图片参考权重，利用 GPT4 Vision 的识图能力生成新 logo 设计，若用户不满意则重新生成，创作完后提示用户是否满意，满意则提供转 LOGO 矢量图的链接。 GPTs 教程及案例拆解 精选：GPTs 项目包括 Reviewer2Pal，可帮用户将直白的英文论文回应转换为专业回复；方法论专家 Methodology Expert，辅助用户使用方法论解决相关问题；灵感专家 Brainstorming Expert，辅助用户进行灵感思考和提出发散性角度；自动结构化框架，由小七姐编写，欢迎关注其公众号“AI 中文百科”领取更多好玩的 GPT 工具。

以下是关于 GPTs 的使用技巧： 教育方面：一位历史老师用 GPT 给学生讲课，需注意模拟历史存在不准确之处，有时幻觉可能是特点而非缺陷。文末提供了可用于模拟不同历史设置的详细提示链接，也可用于 Claude 或 ChatGPT（免费版效果相当，GPT4 效果最佳）。 入门方法： 创建方式： 点击 Explore。 点击 Create a GPT 进入配置页面。 进入自定义 GPT 配置界面。 选择 Configure 进入配置页面，栏位详细解释包括添加图像、Name（GPT 名称）、Instructions（提供提示词）、Conversation starters（提示用户开始对话的示例）、Knowledge（允许提供文件作为额外上下文）、Capabilities（启用网页浏览、DALL·E 图像生成和高级数据分析等功能）、Actions（使用第三方 API 或现有的插件）。 上传个人 Logo 等图片。 填写相关信息，如无外部知识作为上下文，可不填写 Knowledge 和 Actions。 填写完自动保存，试用。 上传图片开始分析。 多次测试满意后，可在右上角点击 Save 进行发布，发布方式有 Only me（只有自己可用）、Only people with a link（通过链接访问）、Public（所有人可访问，需开启个人名称和绑定公共域名）。 其他尝试： 小七姐提到 GPTs 原理是调用 Code Interpreter 检查字数和扩写 Prompt，提供了 GPTs 地址。 也可通过代码调用 OpenAI 官方 API 实现同样效果。 还提到了一些不太正经的办法，如情绪勒索等。省事可用分治法分段输出，程序员可选择 API 方式。

在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 GAI（Generative AI）强调技术。 生成式人工智能技术，是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。 GenAI 涵盖了 LLM 和 AIGC。 国内官方政策文件使用 GenAI 这个词相对科学。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 Transformer 结构。Transformer 底层是 function loss 损失函数，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。

以下是一些可以用于画数据库关系图的 AI 软件和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括数据库关系图，用户可通过拖放界面轻松操作。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如数据库的逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建包括数据库逻辑、功能和部署等多种视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建数据库逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括数据库逻辑视图和部署视图。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，有助于创建数据库逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建包括数据库逻辑视图和部署视图等各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建包括数据库逻辑视图和部署视图等多种视图。

AI（人工智能）是一种让机器展现智慧的目标。AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。大模型如大语言模型（LLM）是具有大量参数的“深度学习”模型。 生成式 AI 是一种让机器产生复杂有结构内容的目标。机器学习是让机器自动从资料中找公式的手段，深度学习是更厉害的类神经网络且有大量参数的手段。 AIGC 技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，它是基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。

Token 与参数存在密切关系。在大模型中，用于表达 token 之间关系的参数众多，主要指模型中的权重（weight）与偏置（bias）。例如，GPT3 拥有 1750 亿参数，而词汇表 token 数相对较少，只有 5 万左右。 目前使用的大模型存在 token 限制，如 Claude2100k 模型的上下文上限是 100k Tokens（100000 个 token），ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16k Tokens（16000 个 token），ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32k Tokens（32000 个 token）。这种 token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效，当达到上限时不是停止对话，而是遗忘最前面的对话。 在分词过程中，不同的字符串会被编码为不同的 token，例如字符串“Tokenization”编码到 token30642 及其后的 token1634，token“is”（包括前面的空格）是 318 等。数字的分解可能不一致，如 127 是由 3 个字符组成的 token，677 是 2 个 token 等。 为了让计算机理解 Token 之间的联系，需要把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法包括基于统计的 Word2Vec、GloVe 等，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM 等，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。

目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系，并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识，AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据，提前预警疾病风险；还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面，可能尚未有明确的具体实例，但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗，以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。