如何构建一个专属自己的智能体，用于撰写公司新闻稿，我会长期输入公司信息 请选择几家大模型公司的产品，具体说下操作步骤

目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说，您可以按照以下思路进行尝试： 首先，您需要确定目标受众，即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次，选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点，学习如何有效地输入相关参数，如身高、体重、体型、个人风格偏好等，以获取准确的穿搭建议。 然后，根据生成的穿搭建议，寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系，获取商品的推广链接。 在推广方面，可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户，并建立良好的口碑。 同时，不断优化您的服务，根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是，实现兼职盈利需要一定的时间和努力，并且要确保所推荐的商品质量可靠，穿搭建议具有实用性和时尚感。

构建一个用于撰写公司新闻稿的专属智能体，您可以按照以下步骤进行： 1. 明确需求和目标：确定您希望智能体生成的新闻稿的风格、格式、内容重点等方面的要求。 2. 数据收集与整理：长期输入公司的相关信息，包括但不限于公司的发展历程、业务范围、近期重大事件、领导讲话等。确保数据的准确性、完整性和时效性。 3. 选择合适的技术和平台：有许多自然语言处理和机器学习的框架和平台可供选择，例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 模型训练：使用收集到的数据对模型进行训练，不断调整参数以提高生成效果。 5. 测试与优化：在训练完成后，进行测试，查看生成的新闻稿是否符合预期，并根据测试结果对模型进行优化。 6. 持续学习与更新：随着公司的发展和信息的变化，持续为智能体提供新的数据，使其能够不断学习和改进。 需要注意的是，构建这样一个智能体需要一定的技术知识和实践经验，如果您不具备相关能力，可能需要寻求专业的技术团队或服务提供商的帮助。

国内的 AI 应用层公司盈利方式主要有以下几种： 1. 创造新的价值和场景：例如在移动互联网领域，出现了移动端的 IM 工具（微信、WhatsAPP）、打车（Uber、滴滴、Grab）、外卖（美团、Doordash）、短视频（抖音、Tiktok）等新的应用，这些应用并非颠覆上一代公司的业务，而是创造了新的价值和场景。 2. 融入现有工作流程：许多公司将 AI 融入工作流程，如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率，Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本，Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模，瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持节省了运行成本。 3. 抓住技术进步机会改造和提升现有业务：现有的大公司大部分会因技术进步而获利，关键在于能否抓住机会改造或提升现有业务。 同时，关于大模型能力与利润分配的问题，需要垄断才能获得超额收益。因为在有竞争的情况下，哪怕是寡头垄断，行业内的公司也无法获得定价权。只有在垄断市场中，售货方才拥有定价权，类似于今天英伟达的状态。定价权是超额收益，即超额毛利、超额净利的来源。

国内有不少不错的 AI 公司，以下是一些常见的公司及其主要产品和可能面临的问题： 图像类 AI 产品：国内的图像 AI 产品发展迅速，已在某些方面开始引领潮流。 聊天对话类 AI 产品：例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等主打 AI 角色扮演赛道；“星野”“Talkie”“BubblePal”等主打 AI 陪伴类；还有做 AI 搜索工具的产品如“秘塔”“360 搜索”等；单纯做 AIGC 的产品如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等；以及 agent 产品，目前只有头部的厂商在做，比如字节的扣子，支付宝的智能助理，百度的文心智能体，腾讯的元宝。 然而，这些公司可能面临一些问题，比如： 1. 技术研发方面，需要不断投入以保持竞争力，突破技术瓶颈。 2. 市场竞争激烈，需要不断创新和优化产品以满足用户需求。 3. 数据隐私和安全问题，需要加强保护措施以符合法规要求。 4. 产品推广和用户教育成本较高，需要找到有效的营销策略。

以下是面试 AI 公司需要了解的资料： 一、AI 市场与 AI 产品经理 （一）AI 就业市场 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 2. 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 二、AI 面试官的相关产品 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试，还能借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：这是一个在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 三、Python + AI 学习 （一）Python 学习 1. 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 2. 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 3. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 4. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 （二）AI 学习 1. 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 3. 数学基础 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 4. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。

在中文 AI 写公司文案方面，Kimi 的表现较为突出。国产大模型在本土化方面具有优势，对中文的理解和写作能力相对更强。 在写文案时，可以先利用 360 浏览器的字幕提取功能捕捉相关视频文案，然后分别让 Kimi 和 ChatGPT 进行分析和学习，理解目标写作风格并融会贯通。之后让 AI 按照此风格写作，并对比二者结果进行整合调整。 此外，OpenAI 的 GPT4 是先进且广泛使用的大型语言模型，在多种任务上性能卓越。除了 OpenAI 的 GPT 系列，还有 Anthropic 公司的 Claude 3、谷歌的 Gemini、百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等，它们在特定领域和任务上也有出色表现。如果想了解国内大模型效果，可参考第三方基准评测报告： 。但需注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前国内研发 AI 的公司数量众多，难以给出确切的统计数字。一些知名的公司包括智谱 AI 等。智谱 AI 模型具有开创性，其产品在智能体开发和模型优化方面积累了丰富经验，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出色。同时，应用公司在 AI 领域也占据主导地位，成千上万的公司正在将 AI 整合到工作流程中。

以下是字节投资的部分 AI 公司相关信息： 近期热门融资 AI 产品中包括：You.com（多种搜索模式且重隐私的搜索引擎）、Genspark（通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求）、Rockset（刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司）、Butterflies AI（人类与 AI 共存的社交软件）、MeetRecord（可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手）。 中国 AI 生态 2023 上半年投资地图中的部分公司有：生数科技（创始人：唐家渝，是全球领先的生成式人工智能基础设施建设者，正积极打造世界领先的可控多模态通用大模型，致力于通过生成式 AI 技术提升全人类的创造力与生产力）、西湖心辰（创始人：蓝振忠，开发的西湖大模型既具备通过跨领域的知识解决问题的超高智商，也具备通过情感感知、长期记忆形成的超高情商）、影眸科技（创始人：吴迪，孵化于上海科技大学，通过与国内顶尖人工智能、计算机视觉实验室合作，积极推动尖端实验室科研成果的民用化、商业化，探索前沿人工智能、计算机视觉技术在大众娱乐市场的推广应用）。

要架构专属自己企业的 AI 系统，可以参考以下步骤： 一、逐步搭建 AI 智能体 1. 搭建整理入库工作流 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置需根据实际需求进行。 2. 在外层 bot 中封装工作流，完成整体配置 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”，测试下来通义对提示词理解和执行效果较好。 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。 二、相关术语 以下是一些在 AI 系统架构中可能涉及的术语： 1. AI 或 AI 系统或 AI 技术：具有“适应性”和“自主性”的产品和服务，如在定义的第 3.2.1 节中所述。 2. AI 供应商：在 AI 系统的研究、开发、培训、实施、部署、维护、提供或销售中发挥作用的任何组织或个人。 3. AI 用户：使用 AI 产品的任何个人或组织。 4. AI 生命周期：与 AI 系统的寿命相关的所有事件和过程，从开始到退役，包括其设计、研究、培训、开发、部署、集成、操作、维护、销售、使用和治理。 5. AI 生态系统：在 AI 生命周期中实现 AI 使用和供应的复杂网络，包括供应链、市场和治理机制。 6. 基础模型：在大量数据上训练的一种 AI 模型，可适用于广泛的任务，可作为构建更具体 AI 模型的基础。 经过上述配置，您可以在「预览与调试」窗口与 AI 智能体对话并使用全部功能。

要训练专属您的问答机器人，基于飞书能力开发时，首先需要了解问答机器人的底层原理——RAG 技术。 RAG 的基本流程如下： 1. 当接收到用户的输入，比如一个问题或一个话题，RAG 会从数据源（如网页、文档或数据库记录）中检索出与之相关的文本片段，这些文本片段被称为上下文。 2. 接着，RAG 会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，并传递给大语言模型（例如 GPT）。这个输入通常会包含一些提示，用于指导模型生成期望的输出，比如一个答案或一个摘要。 3. 最后，RAG 会从大语言模型的输出中提取或格式化所需的信息，再返回给用户。

可以用 AI 制作一个自己专属的聊天机器人，能模仿自己喜欢或敬佩的角色。以下是一些相关信息： 使用大型语言模型可以构建自定义聊天机器人，为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。 是一款基于 LLM 的聊天机器人网站，用户可以与预先创建的角色交流，也可以自己创作角色。 许多初创公司正考虑使用生成性 AI 来创建可信角色，目前有数百家用类似 GPT3 的语言模型驱动的公司正在构建通用聊天机器人。 这些信息表明，利用 AI 技术制作专属聊天机器人是可行的，并且有多种选择和应用场景。

专门训练 AI 专属模型的人员通常被称为“AI 工程师”或“机器学习工程师”。他们负责设计、开发和优化 AI 模型，以满足特定的应用需求。AI 工程师需要具备深厚的数学和计算机科学知识，以及丰富的机器学习和深度学习经验。他们通常使用各种工具和技术，如 Python、TensorFlow、PyTorch 等，来训练和部署 AI 模型。此外，AI 工程师还需要与其他团队成员合作，如数据科学家、产品经理和开发人员，以确保 AI 模型能够与其他系统和应用程序集成，并为用户提供价值。