如何给AI投喂某一专业的资料，让它成为专业领域的问答机器人，投喂顺序是什么

以下为您介绍一些可用于 UI 设计图的 AI 软件及相关操作： Midjourney： 1. 直播礼物风格图标： 关键词：喂图 + （Gift icon）,cartoon style,solid color background luminous effect,3d –iw 1 –v 5 –q 2 卡通风格，纯色背景发光效果，3d 需在素材网站上找喜欢的 icons 风格喂图给机器人，不知如何喂图可参考《奶奶看了都会的 Midjourney 入门教程》 （Gift icon）可替换为其他关键词，如（beer icon）啤酒图标、（Headphone icon）耳机图标等 2. 主题应用 icons： 关键词：icon design,light texture,glow,Dribbble,3D,frostedglass effect,3d,ui,ux,–upbeta –q 2 –v 4 3. B 端图标： 关键词：喂图 + A data icon,blue gradient frosted glass,frostedglass building,white transparent technology sensewhite city building scene,data line link,chip,OCrenderer,big data,industrial machinery,high detailight gray background with simple linear details,studio lighting,3d,c4d,pure white background,8k 多尝试喂不同构图的图片，喂图玩法中参考图影响最大，建议多跑跑图 4. 音乐软件 UI 设计： 关键词：music app ui design,ux design,white,light,bright,data,modern,smooth,behance,dribbble,–upbeta –q 2 –v 4 此外，还有一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具：可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，再尝试使用这些 AI 工具提高设计效率。

以下是关于建立 AI 客服的相关信息： 传统智能客服企业在 LLM 时代面临困境，如明星智能客服企业欠薪、部分企业解散团队或转向出海客服方向。这既有必然性也有偶然性，与智能客服行业的属性有关。 从产品角度看，智能客服分为智能部分和客服部分。智能部分基于 NLP 技术进行基于业务逻辑的 AI 对话管理，客服部分包括传统客服坐席、内部数据查询台等。 企业对客服效果非常看重，而做好客服服务需要企业产品的详细数据与用户数据，但智能客服企业在赋能时难以获取关键信息，很多采取本地部署，费力且难有积累。 您可以通过以下方式建立 AI 客服： 参考“DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手”，一个能解答任何问题的 AI 机器人，可接入微信或群聊，为用户提供自动答疑服务，还能投喂特定知识，成为客服、专业老师或知识备忘录，无需技术知识，小白也能轻松搭建，全程只需复制粘贴，可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，如客服、教育、个人知识管理等。 了解“零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人”，微信有多种功能，如个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服等，Coze AI 平台支持与微信公众号、服务号、客服的对接，最近 Coze 的国内版正式发布 API 接口功能，可对接个人微信甚至微信群。相关部署方法对国外版或国内版 Coze 均适用，但对接国外版需服务支持黑魔法。

以下是一些关于让 ChatGPT 成为专业编程指导者的提示词相关内容： 1. 协助用户完成提示词优化：您是一名优秀的 Prompt 工程师，熟悉的转化步骤包括思考 ChatGPT 最适合扮演的角色、问题的上下文说明以及任务陈述等。 2. 逆向提示词工程概念：可以给 ChatGPT 提供简洁的提示词，让它更准确地理解“逆向提示词工程”的意思，并通过思考过程帮它构建专业知识领域。 3. 一线医生使用 ChatGPT 的案例：如 ChatGPT 用长篇富有同情心的回答向摩尔医生提供对朋友解释缺乏有效治疗选择的措辞，还提供了传递坏消息的方式，并在最后用奇怪而亲密的口吻给予总结和鼓励。

在训练一个能在自己专业领域进行分析和决策的机器人时，首先您将学习一些软件开发最佳实践的提示。接下来会涵盖一些常见的用例，包括总结、推理、转换和扩展。然后您将使用 LLM 构建一个聊天机器人。在大型语言模型或 LLM 的开发中，大体上有两种类型的 LLM，分别称为基础 LLM 和指令调整后的 LLM。基础 LLM 已经训练出来根据文本训练数据预测下一个单词，通常是在互联网和其他来源的大量数据上进行训练，以找出接下来最有可能的单词。例如，若提示“一次有一个独角兽”，它可能会继续完整这个句子，预测出接下来的几个单词是“和所有的独角兽朋友生活在一个神奇的森林里”。但如果提示“法国的首都是什么”，那么 LLM 可能会给出正确的回答“巴黎”，或者也可能会给出错误的回答。训练后的 LLM 可以接收新的提示作为输入，并输出预测结果。

目前有一些可用于识别专业图片的大模型工具。例如，chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言等。国产大模型中，像智谱和文心等也具备一定的相关能力。在使用图片相关工具时，比如清影，有一些技巧，如选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），若原图不够清晰可采用分辨率提升工具将其变清晰，提示词要简单清晰等。

很抱歉，目前知识库中没有关于数字媒体艺术专业毕设建筑浏览动画灵感推荐的相关内容。但您可以从以下几个方面获取灵感： 1. 研究著名建筑大师的作品及其设计理念，从中汲取创意。 2. 观察不同文化和地域的特色建筑，将其独特元素融入动画。 3. 参考科幻电影或游戏中对未来建筑的想象和呈现方式。 4. 关注当下的建筑趋势，如绿色建筑、智能建筑等，从中获得启发。 5. 从自然景观中获取灵感，例如山脉、河流等的形态和韵律，运用到建筑的造型和布局中。

在中国互联网上，您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 相关的专业书籍，深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区： 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区，与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站，了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例，了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI，您可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。

以下是关于 AI 数字人直播的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接卖数字人工具软件，分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术，真人接管，市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元，效果差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料。不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播在店播中的效果最好，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上没壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。因为它只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司，售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务，会绑定商家，竞争难度大。 数字人简介： 数字人是指运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能，但已在生活各类场景中出现，且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义，一般根据技术栈不同分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时，也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息，达到不错效果。

AI 在科研领域中的应用广泛，特别是在医疗健康方面： 抗癌方面：AI 能够提前诊断胰腺癌，如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物，其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的研究中，利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法：如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比： 在医疗 AI 领域，中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%，中国约 7%。美国医生独立行医，有独立决策权，议价能力和意愿较强；中国政府和医院集采议价能力强，采购流程复杂。此外，由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题，中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中，“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”，机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。

AI 在科研中的运用十分广泛，特别是在医疗领域： 抗癌方面：AI 能够提前三年诊断胰腺癌，有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的第一个症状出现前几年，就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面：亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外，在新工业革命中，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景，如： 金融服务：包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（此处未给出具体应用，您可补充更多相关问题以获取更详细的信息）

以下是关于用 AI 创业的一些建议： 1. 关注数据飞轮效应：如果打算做 ToC 场景的创业，要重视数据飞轮带来的正反馈效应，因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。 2. 探索垂直模型：有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在，很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 3. 明确产品方向：大模型产品可以朝着个性化（给它装上“记忆”，成为工作助理或陪伴者）和场景化（给它装上“手”和“眼睛”）两个方向发展。 4. 及早行动：现在就开始探索生成性 AI，提前布局的公司将来会具有优势。 5. 寻找市场空白：市场地图的某些部分已经拥挤，而其他区域仍空旷，应将努力集中在尚未探索的区域。 6. 针对不同群体的建议： 技术爱好者：从小项目开始，探索 AI 编程工具，参与 AI 社区，构建 AI 驱动的项目。 内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴，建立 AI 写作流程，探索多语言内容，优化 SEO。 7. 注重实践和迭代：AI 的学习和应用，用起来、有效迭代大于一切，形成正确的底层工作逻辑，按节奏确定目标和复盘。 8. 组织公司架构：AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。 9. 把握融资节奏：在当下 AI 火热的状态，创始人要把握好融资节奏。

以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外，还有以下文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片，除了使用相关工具，还需要考虑故事来源。比如通过原创（直接经验），基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等；或者通过改编（间接经验），对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面，虽然编剧有一定门槛，但短片创作相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。

生成自己的问答知识库可以通过以下两种方式： 1. 使用 GPT 打造个人知识库： 将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库中的向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如，对于“此文作者是谁？”的问题，通过比较 embeddings 向量，提取关联度高的文本块，如“本文作者：越山。xxxx。”“《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”，组合后发送给 GPT API 以获取回答。 2. 基于 RAG 机制实现知识库问答： 知识库问答是机器人的基础功能，可根据用户问题从知识库中找最佳答案，利用了大模型的 RAG 机制。 RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 要实现知识库问答，首先创建包含大量文章和资料的知识库，如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传文章内容。 在设计 Bot 时添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。

以下是把资料信息存放到知识库，通过问答方式得到答案的案例： 安仔在开源 AI 社区中，基于 RAG 机制实现了知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传栏目所有文章内容，然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入。在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 在阅读书籍、论文的互动式问答场景中，对应的关键词库包括书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。需要注意的是，ChatGPT 的知识库截止于 2021 年 9 月，对于更新的数据或最新出版的书籍、报告和文件，它无法提供答案。如果有现成的 PDF，建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答。

以下是为您推荐的 AI 智能问答软件： 1. WaytoAGI.com 网站新增的智能对话功能： 能够轻松地与「通往 AGI 之路」的知识库进行互动。 在首页输入 AI 相关问题，系统会迅速提供答案要点和参考文章。 在导航目录下，可看到别人在问的 AI 问题。 该功能上线得益于飞书 Aily 团队的支持。 2. 飞书群问答机器人： 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，对多文档进行总结、提炼。 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定信息和数据，快速返回相关内容。 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入理解。 互动教学：通过互动式问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关复杂概念。 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 社区互动：促进群内讨论、提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 此外，飞书平台上还有关于搭建问答机器人的分享，包括利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入 RAG 技术，使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法等。

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。

要做一个好用的问答知识机器人并编写相关文档，可参考以下步骤： 1. 选择合适的知识库创建工具，如使用 Coze 进行操作。 以外贸大师产品的帮助文档为例，选择其中一个文档来创建知识库，如“购买后新人常见问题汇总·语雀”。 点击创建知识库，并从知识库中添加知识单元。 为获得更好的检索效果，可使用 Local doucuments 方式，上传 Markdown 格式文档。注意文档数据格式，每个问题以“”开头（这是 Markdown 的语法）。 准备上传文件，完成知识库构建。 2. 配置问答机器人： 左侧有三处配置，分别是 AI 模型、提示词和知识库。 AI 模型：可选择如阿里千问模型。 提示词：告诉模型其角色和应专注的技能，使其成为所需的“员工”。 知识库：相当于给“聪明”员工发放的工作手册，包含特定场景下的具体规则和信息。 3. 注意事项： 文档的分片策略会严重影响查询结果，这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案，存在跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等问题。后续可进一步研究如何组织文档形式以更好分片。

要做一款好用的智能问答应用，可以参考以下要点： 1. 利用飞书平台：了解飞书平台上的知识库和社区情况，例如 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标。 2. 引入相关技术：如利用 RAG 技术，通过机器人帮助用户快速检索知识库中的内容。 3. 明确应用场景和实现方法：基于飞书的知识库智能问答技术，能够快速为大模型补充新鲜知识和提供大量新内容。 4. 运用飞书功能：使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人，了解智能助理的原理和使用方法。 5. 企业级实践：参考企业级 agent 方面的实践经验。 同时，在提升问答效果方面，还需注意以下技巧： 1. 文档编写：尽量使用普通文本进行描述，避免过多表格、图片等内容。当前虽然 AI 能识别表格内容，但效果有待提升，图片等内容暂不支持识别。随着技术发展，这些局限会逐渐消除。 2. 标题相关性：文档的标题内容需要跟正文有强相关性，因为在召回排序的逻辑里，文档总标题在相似度计算中占有较高权重，若标题与用户问题吻合，能提高片段的语义相似度，使回答更准确。

以下是关于微信机器人的搭建和使用的相关内容： 入门级搭建方式（Stuart）： 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。若未成功，可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 2. 为机器人设置不一样的提示词，可返回“第三章，第 7 步”更改双引号内的 value 部分。 3. 此后进行任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。熟悉 linux 操作的话，也可通过重启进程的方式来重启服务。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录即可。 5. 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 保姆级基于 Hook 机制的搭建方式（张梦飞）： 1. 修改后，点击保存。 2. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件，双击开始运行。 3. 双击后会弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，跳转到最下边看解决方法）。 4. 进入微信之后，系统会自动初始化必备文件，等待初始化完成。 5. 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到您的 wxid 返回到 13.1 步，config 让您替换的地方，替换掉。 6. 添加完之后，建议使用小号进行登录，然后就可以使用大号作为管理员，对小号发号施令。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人特点（张梦飞）： 1. 本教程是基于 Hook 机制的机器人教程，与之前的 COW 机器人采用完全不同的方式。 2. 优势：Hook 有相对更高的稳定性和安全性，更简单，易上手。 3. 劣势：目前插件相对较少，且仅支持 Windows 系统。 4. 此项目在 Windows 系统上运行，可以不用服务器，对小白更加友好。 5. 此项目能结合 FastGPT 进行使用，且在@zyh 的帮助下，对群发功能进行了进一步的优化和二开，使其可用性和可玩性更强。 6. 目前，此机器人可以：基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发。还有一些有趣的小功能：安全新闻定时推送，Kfc 文案，星座查询，天气查询等。 最后，如果您仍旧遇到问题，可以先查询社区知识库，或者加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们（比如梦飞大佬，熊猫大侠）会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。

目前在医疗领域，运用机器人做手术较多的病症包括但不限于以下几种： 1. 心脏手术：如心脏搭桥手术等。 2. 泌尿外科手术：例如前列腺手术。 3. 妇科手术：像子宫切除手术等。 需要注意的是，机器人辅助手术的应用范围在不断扩大，具体情况会因医疗技术的发展和不同地区的医疗实践而有所差异。

具身智能是人工智能领域的一个子领域。它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态（如机器人的机械结构）或虚拟形态（如模拟环境中的虚拟角色）。这些身体不仅是与环境互动的手段，也影响智能体的学习和发展。例如，机器人通过机械臂与物体互动学习抓取和操纵技能，虚拟代理在游戏环境中探索学习解决问题策略。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法，以进行有效空间导航和物体识别。 具身智能在机器人领域有重要应用，如服务机器人、工业自动化和辅助技术等，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。此外，在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验。 尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。 以下为具身智能相关的 GenAI 玩具机器人社媒热度榜： |序号|Name|分类|公司|官网|Twitter|Twitter 粉丝数 k|销量（万）|销量更新时间|价格|一句话介绍|融资情况|售价原始数据|创始人|介绍文章|4 月流量（万）|产品销售链接|公司分类| |||||||||||||||||| |13|LOOI|玩具机器人|TangibleFuture|https://looirobot.com/|https://x.com/looi_web3|1.8|||129|当你把智能手机放上一个类似于手机支架的可移动设备之后，你就将唤醒一个名为 Looi 的 AI 机器人，它会在你的手机屏幕上睁开双眼，正式变身你的智能伙伴。||||https://mp.weixin.qq.com/s/bECZMJUHz9cxJlfb6z2k5Q|||初创公司| |14|WeHead|玩具机器人|Wehead|https://wehead.com/|||||4950|台式数字人显示设备||||https://mp.weixin.qq.com/s/5H5HT4UBRa3vg14kTKBsw||https://wehead.com/|初创公司| 作为一个系统性的工程，具身智能机器人被认为是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠。它涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向前进。但也存在一些矛盾，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以何种形式进入模型等问题，有待更多学者和从业者讨论交流。同时，一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型会有更多发展。

以下是关于基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤的详细介绍： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信等平台。 实现内容包括： 打造属于自己的 ChatBot，具备文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能。 常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知： ChatBot 与在各大模型网页端使用的区别在于本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用，包括对大模型生成内容的甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 特点： 多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 多模型选择，如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 等。 多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 多部署方法，包括本地运行、服务器运行、Docker 方式。 部署项目的具体步骤： 1. 下载 COW 机器人项目（chatgptonwechatmaster.zip）并解压缩。 2. 解压后打开 COW 文件夹，在空白处 shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 3. 在 Powershell 窗口中，粘贴“pip install r requirements.txt”，等待执行完成后，继续粘贴“pip install r requirementsoptional.txt”。 4. 执行完成后关闭窗口，在当前目录下找到 configtemplate.json 文件。新生成的是配置文件，右键使用记事本打开，修改画红框的地方。小白建议直接复制给定的配置，删除新文件里的所有代码，复制给定代码粘贴到文件里，找到第 4 行，把注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里，修改完保存并关闭文件。 5. 保存上述文件，然后在当前文件下，找到 plugins/godcmd 文件夹，复制 config.json.template 重命名为 config.json，双击进入后设置 password 和 admin_users，可先设置为和示例一样，之后再改，保存后关闭。 6. 重新回到 chatgptonwechat/文件路径下，空白处右键，打开 Powershell 里复制粘贴“python app.py”。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：

以下是关于微信机器人的相关信息： 「第一天」参赛 Bot 配置要求： 1. 关闭进群欢迎语： 管理员认证：auth【你的密码】密码请查看 Plugins/godcmd/config.json disablep hello，关闭 hello 插件。 enablep hello，赛后如需重启，使用该指令。 2. 在群里回答时不能@对方：私聊微信机器人认证成功后，在对话框中输入第一行代码。出现安装成功后，输入第二行。如果出现安装失败，则在插件目录下，右键删除 ipartment 文件夹后，重新安装即可。安装完成后，去服务器的插件目录中，修改配置文件：plugins/ipartment/config.json，可以自行修改，按照如下示例配置。 3. 统一修改 config.py 中的触发词为{问题}：找到配置文件，路径如下，修改"group_chat_prefix":,注意符号均为英文符号。 4. 回答不能分好几条：之前的跟学活动中，使用分段能力的用户，在提示词中，去掉提示词中带有的//n 的示例即可取消分段。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 疑问解答： 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，您可以一键部署复杂的应用环境，而不需要手动配置每个容器的细节。本文中，我们通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能够与微信和极简未来平台进行交互。 为什么需要使用 Docker 部署 COW 组件？Docker 提供了一种隔离的运行环境，可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可以简化安装和配置过程，确保每次部署的环境一致，并且容易管理和维护。 为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保只有在特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。 如果遇到扫码登录失败，可以尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保您的服务器和微信客户端都能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 使用这个 AI 微信聊天机器人会不会很贵？实际上不会。极简未来平台的收费是按使用量计算的，对于一般用户来说，费用相对低廉。充值一次少量费用，通常可以使用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低了使用成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用是多少？ 开始搭建： 配置腾讯云轻量应用服务器。 配置部署 COW 组件：重点来了，在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中，我们需要修改一下里面的具体配置来串联我们的微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。这个配置的参考官方来源是这里：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config，当然我把主要的配置解释先给大家看一下。从配置参数解释可以看到，其实配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL，以此类推我们就可以在编排模板去配置具体的配置参数了。所以以下是我们最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请大家替换为前面让大家预留好的对应值）。这里要留意下，在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如我这里配置的是，即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。

在飞书 5000 人大群里，内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它是基于飞书 aily 搭建的。（） 使用方法：在飞书群里发起话题时，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 它可以做以下事情： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 2024 年 2 月 22 日，在「WaytoAGI」飞书千人大群里新增了。 AGI 大群的机器人原理：飞书的官方技术同学使用 RAG 技术将的内容进行处理，然后在飞书大群中接入一个智能机器人，当机器人被艾特回答问题的时候，其背后就是针对这个 AI 知识库进行的提问。RAG 技术会将知识库中最符合的相关文档回复给用户。