陪练机器人的workflow配置思路

以下为您介绍一款 24 小时英语陪练 AI 软件： 这款软件是利用 AI 技术实现一对一英语陪练。在中国，很多人学了多年英语仍存在哑巴英语的问题，想提高口语但面临诸多困难，如没机会、不敢说、请外教费用高昂等。而现在借助 AI 发展，有了免费且随时可用的英语陪练。 使用建议：建议直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果： 视频演示：扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传图片或文件的英文内容（目前支持在 Coze 端使用，豆包端暂不支持）。 直接试用： Coze 端使用链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤： 创建 AI Bot：首先打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮，在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，然后细化其功能。 设计人设与回复逻辑：根据功能需求设计提示词。 调整模型设置：基于聊天为主的需求，建议将对话轮数记录改为 20 轮，方便训练口语考试时不忘记上下文。 插件：主要使用英文名言警句（get_one_eng_word & get_many_eng_words）随机获取英语名言，Simple OCR（ocr）识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题：预置问题有参考价值，能满足学习需求。 设置语音：选择亲切的英语音色。

以下为您介绍一款 AI 英语陪练软件： Coze 可以免费为您提供 24 小时英语陪练服务。使用建议：建议直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果包括： 视频演示：扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传的图片或文件的英文内容（目前支持在 Coze 端使用，豆包端暂不支持）。 直接试用： Coze 端使用链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤： 创建 AI Bot：首先打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮，然后在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，接下来可细化其功能。 设计人设与回复逻辑：根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 调整模型设置：基于功能需求，以聊天为主的 AI Bot 建议多一些对话轮数的记录，可改为 20 轮。 插件：主要使用了英文名言警句可识别图片中的文字并返回结果。 设置开场白和预置问题：预置问题有参考价值。 设置语音：因为是英语陪练 AI Bot，选择比较亲切的英语音色。

以下是一些可以作为俄语陪练的 AI 工具： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择俄语，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需语言技能。注册账户，选择俄语课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择俄语，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择俄语，与 AI 对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，包括俄语，可进行日常对话练习和词汇学习。设置为俄语，通过语音命令或文本输入互动，练习日常用语。

以下为您介绍两款 AI 口语陪练工具： 1. Elsa Speak： 如同私人英语教练，能找出您的每一个小错误。 涵盖商务到日常等各种实用话题，如同与全球英语母语者闲聊。 帮助您摆脱死记硬背，进行实战练习。 链接：https://elsaspeak.onelink.me/rEuf/tqkeqwml 、https://x.com/xiaohuggg/status/1710613957466304792?s=20 2. Coze 英语陪练： 可以根治哑巴英语，提供 24 小时免费陪练。 建议使用豆包的语音通话方式，效果更好。 有视频演示、文字交流中的训练纠错、解读上传图片或文件的英文内容（部分功能有平台限制）。 Coze 端链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226

搭建公司内部具有数字人智能问答、AI 陪练、个人学习规划与点评、业务方案生成等功能的智慧知识平台，需要以下几个关键步骤： 1. 需求分析：明确公司的业务需求、用户群体特点以及对各个功能模块的具体要求。 2. 技术选型：选择适合的技术框架和工具，例如自然语言处理技术、机器学习算法、数据库管理系统等。 3. 数据准备：收集和整理大量的相关数据，包括业务知识、常见问题、员工学习资料等，并进行数据清洗和预处理。 4. 数字人智能问答模块：利用自然语言处理技术和深度学习模型，训练数字人能够理解用户的问题并提供准确的回答。 5. AI 陪练模块：设计有效的训练场景和算法，让 AI 能够与员工进行互动式的陪练，提供反馈和指导。 6. 个人学习规划与点评模块：根据员工的学习历史和能力水平，制定个性化的学习规划，并能够对学习成果进行点评和建议。 7. 业务方案生成模块：基于公司的业务数据和需求，利用数据分析和生成模型，为用户提供可行的业务方案。 8. 系统集成与测试：将各个模块集成到一个统一的平台中，并进行充分的测试，确保系统的稳定性和功能的完整性。 9. 用户培训与推广：对员工进行系统使用的培训，提高用户的接受度和使用率。 10. 持续优化：根据用户的反馈和实际使用情况，不断优化和改进平台的功能和性能。

使用工作流的指南如下： 1. 创建工作流。 2. 配置工作流： 通过拖拽的方式将节点添加到画布内，并按照任务执行顺序连接节点。 工作流提供了基础节点供使用，还可以添加插件节点来执行特定任务。具体操作如下： 在左侧面板中选择要使用的节点。 将节点拖拽到画布中，并与其他节点相连接。 配置节点的输入输出参数。 3. 测试并发布工作流。 4. 在 Bot 内使用工作流： 前往当前团队的 Bots 页面，选择进入指定 Bot。 在 Bots 编排页面的工作流区域，单击右侧的加号图标。 在添加工作流对话框，在“我创建的”页面选择自建的工作流。 在 Bot 的人设与回复逻辑区域，引用工作流的名称来调用工作流。

以下是关于您提出的“ How Al Agentic workflows could drive more Al progress than even the next generation of foundation models ”问题的相关信息： 吴恩达认为人工智能代理工作流程将在今年推动人工智能的巨大进步，甚至可能超过下一代基础模型。构建代理的设计模式框架包括反思、工具使用、规划和多代理协作。反思是指 LLMs 审视自身工作并提出改进方法；工具使用是指赋予 LLMs 如网络搜索、代码执行等工具以帮助其收集信息、采取行动或处理数据；规划是指 LLMs 制定并执行多步骤计划以实现目标；多代理协作则涉及多个 AI 代理共同工作，通过分工、讨论和辩论来提出比单个代理更好的解决方案。这些设计模式为构建高效的 AI 代理提供了指导，并将在下周进一步详细阐述并提供相关阅读建议。 此外，在医疗保健领域，为了产生真正的改变，AI 需要像我们一样学习。必须让这些专家 AI 接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。 在 AI 进化方面，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，主要用于模式识别任务，在计算上比大多数其他架构更有效、更快速，在许多应用中，包括自然语言处理和图像识别，已经被用来击败大多数其他算法。我们每次对大脑的工作机制的认知多一点，神经网络的算法和模型也会前进一步。

Agentic Workflow 是指通过学会调用外部不同类型的 API 来获取模型中缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。它将一个复杂的任务分解成较小的步骤，融入更多人类参与到流程中的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，在不同模式下，人与 AI 的协作流程有所差异。 Agentic Workflow 可以使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如，作为产品经理，可通过 Agents 将任务拆解为多个独立任务，遵循不同工作流生成大体符合期望的输出结果，再进行修改。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。AI Agent 基本框架包括“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”，其中 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进，记忆分为短期记忆和长期记忆，工具用于处理各种任务。

Agentic Workflow 指的是一种在生成式 AI 的人机协同中，通过不同模式（如 Embedding、Copilot、Agent）下的角色协作流程来完成任务的方式。 在 Agent 模式中，AI 完成大多数工作。它使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作。例如，作为产品经理，可将产品功能设计任务拆解为多个独立任务，遵循不同工作流，生成初步结果后再修改。 Agentic Workflow 还通过学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息等。其动作的决策需要根据大模型结合问句、上下文规划、各类工具来确定。 从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，Agentic Workflow 可以将复杂任务分解成较小步骤，融入更多人类参与的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。AI Agent 的基本框架包括“LLM +规划+记忆+工具使用”，其中 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进，记忆分为短期和长期，工具用于辅助完成任务。

Agentic Workflow 是一种基于 AI 的工作流管理方式，它可以帮助人们更高效地完成各种任务。以下是关于 Agentic Workflow 的一些介绍： 1. 专家代理：Agentic Workflow 中的专家代理是指具有特定领域和工具专长的 AI 模型，它们能够以步骤化、理性的方式帮助用户达成目标。 2. 工作流程：Agentic Workflow 的工作流程通常包括收集信息、初始化专家代理、持续支持用户直到目标完成等步骤。 3. Tool Use：Tool Use 是指 Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向于简单的或者一些线性流程的运行。 4. Planning：Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向于简单的或者一些线性流程的运行。 5. Multiagent Collaboration：通过学会调用外部不同类型 API 来获取模型（通常在预训练后很难修改）中缺少的额外信息，代码执行能力，访问专有信息源等（例如获取此时此刻的天气、联网网搜索等）。 6. Action（动作）：根据上述大模型结合问句（Query）、上下文的规划（Context）、各类工具，最终大模型才能决策出最终需要执行的动作是什么。 7. Productivity（效率）：Agentic Workflow 通过将一个复杂的任务分解成较小的步骤，在整个过程中中融入了更多人类参与到流程中的规划与定义。它减少了对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能，更丰富、更精确。 总的来说，Agentic Workflow 是一种将 AI 技术应用于工作流管理的方式，它可以帮助人们更高效地完成各种任务。

ComfyUI 工作流网站推荐： ComfyWorkflows 网站：https\://comfyworkflows.com/cloud，支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Openart.ai：https\://openart.ai/workflows/，“老牌”workflow 网站，流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 什么是 ComfyUI 的 Workflow？Workflow 是 ComfyUI 的精髓。所谓 Workflow 工作流，在 ComfyUI 这里就是它的节点结构及数据流运转过程。

以下是市场上一些多人对话机器人相关的产品： Coze Agent：是一个多功能的 AI 应用程序和聊天机器人开发平台，支持用户轻松创建各种聊天机器人，并可部署到不同社交平台和消息应用上。采用多 Agent 模式，在自然语言处理、机器学习等数据密集型应用中有效，还支持 AI Agent 的四种主要设计模式。 全栈伴侣应用程序： Replika：最早和著名的例子之一，2017 年推出，用户可设计理想伴侣，其会存储记忆，甚至能发照片。Replika 的 Subreddit 展示了用户群情况，今年早些时候因移除“情色角色扮演”功能引发用户不满。 基于角色的平台： Character AI：可与数百个 AI 驱动的角色对话，包括名人和动漫角色，用户还能创建自己的角色并训练。 还有大量专门用于与机器人聊天的应用程序和网站，如 Chai、Janitor AI、Chub AI、Charstar 和 SpicyChat 等，适用程度各不相同。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要使用 RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）来做一个回答用户问题的聊天机器人，可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ），通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。 5. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 6. 技术栈选择：经过调研，可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。 Langchain 简介：是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，其核心在于“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 简介：是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。

学习开源机器人并基于 ROS 操作系统购置相应机器人，您可以从以下几个方面入手： 1. 控制系统：负责处理传感器数据、规划路径和执行任务，并与其他子系统协作。通常由嵌入式计算设备或工业计算机组成，通过运行控制算法（如 PID 控制、深度学习模型等）决定机器人运动和操作。 2. 伺服驱动系统：负责驱动机器人关节和执行机构，实现精确运动控制。一般包括伺服电机、伺服驱动器和指令机构。伺服电机作为执行机构实现运动，伺服驱动器作为功率电源控制电机运动，指令机构发出脉冲或速度信号配合工作。能进行速度与转矩控制，以及精确、快速、稳定的位置控制，其结构通常包括电流环、速度环和位置环三个闭环控制。 3. 交互设备：常见的有麦克风、遥控器等，尤其是带屏遥控器，集成了显示屏和控制功能，允许用户直接在遥控器上查看实时图像和进行各种操作。 4. 软件中间件：机器人操作系统中间件负责硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化、消息传递和软件包管理等。最常用的元操作系统是 ROS（Robot Operating System），它并非真正的操作系统，而是运行在 Ubuntu 上的软件框架。ROS 将机器人软件功能封装为节点，支持节点间分布式、点对点通信，并由主节点（master）管理调度网络中各节点通信过程。不同节点可使用不同编程语言，可分布式运行在不同主机，这种设计使机器人各模块能松耦合协同工作，便于模块化修改和升级，提高系统容错能力。 在购置相应机器人时，您需要考虑机器人的功能需求、性能指标、价格预算等因素，选择适合您学习和研究的型号。

制作桌面智能机器人可以参考以下步骤： 1. 利用 RPA 技术： 可以通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务。例如，以在京东查询感冒灵并采集价格为例，包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤。 采集数据后会生成数据表格，编辑器有拖拉拽功能适合业务人员，也可切换为 Python 界面写代码，还封装了很多控件，如 Excel 控件等。 RPA 机器人可通过触发器设置，像搭建奥康 1700 多个脚本的案例还有方太 450 多个基线等，交付的是动态能力。 RPA 加上 AI 效率极大提升，数字化分标准化、自动化、RPA 加 AI 三个阶段。 2. 使用 Coze 平台： 准备一个 Coze 账号，这是一个免费的 AI 机器人搭建平台。 准备一台能够上网的电脑。 用 Coze 搭建的 AI 机器人目前可以发布在“微信（订阅号/服务号/微信客服）、飞书、豆包、Bot Store、掘金”几个渠道，也可以通过网页地址的形式分享。 需要注意的是，不同的方法和平台可能有其特定的要求和特点，您可以根据自己的需求和技术水平选择适合的方式。

目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。

以下是一些与 AGI 机器人相关的新闻： ：随着 OpenAI 聊天机器人 ChatGPT 的热潮持续，探讨其如何帮助创建用户体验调查问卷或其他调查问卷。 ：给 25 个 AI 代理人动机和记忆，并将它们放在模拟城镇中，其行为被评价比人类角色扮演更“人类化”。 ：ChemCrow 是一个 LLM 化学代理，能在合成、药物发现和材料设计等领域执行任务，并集成 13 个专家设计的工具以增强性能。 ：OpenAI 发布 GPT4 被证明是生成 AI 的一小步，对 AGI 而言是一大步，自 2022 年 11 月发布以来吸引众多用户和媒体关注，此工作是对 ChatGPT 的首次全面审查。 ：有人让 AutoGPT 查找最近一个月的开源相关新闻并汇总成 word 文件，还有人在相关项目基础上做了改进和增强的新项目，如 TeenageAGI、BabyAGIasi、TypeScript 版本的 AutoGPT 等。 ：特斯拉训练机器人“Optimus”抓取物体，通过人类示范学习。还提到当训练比 GPT4 大 100 倍的模型时在图像识别、生成图像和视频等方面的预测。

以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路： 1. 构建像人一样的 Agent：实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块，这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分的接口，躯壳部分通过 API 调用，如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能单机部署，特别是大模型部分，会涉及网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态：不仅要有语音交互，还可根据实际需求加入其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景：正常与人交流时会有插话、转移话题等情况，需要通过工程手段丝滑处理。 此外，像 AutoGLM 这样的产品，通过模拟人类操作来实现跨应用的控制，展现出了一定的智能理解能力，如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题，未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高，发展空间较大。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

以下几种 AI 在思路分解方面具有一定的优势和特点： 1. 专家 AI：鉴于其神经网络基础，可能通过元学习更快地获得知识。通过构建系统深入探索其内部工作机制，能创造学习的飞轮，未来甚至可能成为下一代专家的教师，帮助我们将复杂问题一部分一部分地拆解研究。 2. ChatGPT：在某些实用向话题，如写代码、解数学题等方面表现相对稳定，能够为解决问题提供一定的思路。 3. 大语言模型：可以加速认知提升，指导学习。人类可以利用其培养结构化思维，将复杂问题分解成更小、更易管理的部分，并通过逻辑和有条理的步骤来解决，从而达到解决整体问题的目的。 需要注意的是，不同的 AI 在不同的场景和任务中表现各异，具体的效果还需根据实际需求和使用情况来评估。

以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。

目前对于适合国内新媒体平台（如抖音、小红书等）创意思路的 AI 软件，还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到，生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存，如小红书、抖音、微信等。短期内，大家可能因新鲜感获得流量红利，但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具，如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等，但在此我们先不讨论工具，而是专注于内容。让节奏慢下来，认真感受真实世界，关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材：“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的，只不过年轻的女孩在街上，孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意，年轻人手牵着怀孕的爱人，老母亲扶着女儿坐上电动车，这应该是这个世界最稳固的两种关系，而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利，比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势，其实唯一的优势是我们的劳动力，无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子，她瘦小，即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少，她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频，这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待，而图中的女孩看着让人垂头丧气，不仅是她，也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容，目前还没想好，也没完全想明白，需要慢慢思考和探索。

目前的 AI 技术在医疗领域虽然取得了显著的进展，但还无法仅仅通过扫描您就精准判断出骨头的位置，并基于丰富的医疗学识直接制作出完整的医疗思路。AI 在医疗中的应用更多是辅助医生进行诊断和治疗决策，例如通过图像识别技术帮助医生更准确地识别病变部位，但最终的诊断和治疗方案仍需要人类医生综合多方面的因素进行判断和制定。而且，大多数人类医生都是秉持着职业道德和专业精神为患者服务的，不存在刻意为难的情况。