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

以下是为您提供的一些相关案例： 在 Manus 案例中，有让其创建需要上传文件的 dify 工作流，如根据多篇文章写脱口秀段子，并制作简便美观的网页和接入工作流的 api 等复杂操作。 有关于智能客服场景如何帮助企业更好地对内服务客服、对外服务客户的案例。 在通用 AGENT 案例合集中，包括生活娱乐类 AGENT 方面的案例，如根据出差计划做成的具有多种功能的互动式网页，如供应商工厂探索地图；还有整活娱乐方面的案例，如荒谬句子生成器和豆瓣品味分析师。荒谬句子生成器实现了小时候的线下游戏功能，并增加了扩展句子和虚拟专家评论功能；豆瓣品味分析师能根据用户的豆瓣 id 获得评价信息并生成锐评报告。

对于小白从头开始学习 AGI 并集中于应用层面，建议您按照以下步骤进行： 1. 记忆：先了解 AGI 的历史、基本术语、重要概念、方法和原理等。 2. 理解：进一步了解 AGI 领域的主要思想。 3. 应用：深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc ）、绘画（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb ）和语音（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc ）产品，每天使用它们来解决实际问题或提升效率（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A0Y0wpBOcig7HLkSFNcceTA6nwb ）。 4. 分析：大量阅读各类文章（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/YjJgwbKnriZBZ0kVn6Kc1gSKnsf?table=tblsQKR3a22uFqsp ）、视频（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LEnvwwEy0iufT3k4kfVc8Ehenvf?table=tbllpoPWJn6MNOR6&view=vew68BlUHo ）以及行业报告（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FnXcwGrwSimQxnkNo1kcJzPYn7f ），理解各知识之间的关系。 此外，您还可以观看以下两个对建立框架有帮助的视频： 1. 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili（https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893 ），由林粒粒呀（女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，新手友好，50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. 用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili（https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1 ），某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，两期内容都值得观看。

以下是一些 AI 大模型的专业术语： 1. AIGC：生成式 AI 生成的内容。 2. AI：人工智能。 3. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习：一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 5. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 6. LLM：大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 7. Prompt：提示词，即输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 8. Token：大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token≈1 2 个汉字。大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制，都以 token 为单位计量。 9. 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。

对于没有 AI 实习经验但想进入 AI 相关行业的小语种专业背景且有电商和互联网实习经历的您来说，可以从以下几个方面破局： 1. 学习基础知识：通过在线课程、书籍等途径，系统学习 AI 的基础知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 参加培训项目：报名参加专业的 AI 培训项目，获取实践经验和项目成果。 3. 构建个人项目：利用所学知识，在开源数据集上构建自己的 AI 项目，展示实践能力。 4. 拓展人脉：参加 AI 相关的行业活动、论坛、社群，结识业内人士，争取内推机会。 5. 优化简历：在简历中突出您在电商和互联网实习中所培养的相关技能，如数据分析、问题解决等，并强调您对 AI 的学习热情和潜力。 6. 申请实习岗位：即使是一些小型公司或初创企业的 AI 实习岗位，也积极申请，积累经验。 7. 考取相关证书：获取一些被行业认可的 AI 相关证书，增加竞争力。

目前有一些可以一键生成流程图的 AI 工具，例如： Lucidchart： 注册并登录： 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，可以快速、高效地创建专业的流程图，满足各种工作和项目需求。但需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您生成几个关于学前教育专业且包含数据分析的本科论文题目，供您参考： 1. 《基于数据分析的学前教育课程设置对幼儿发展的影响研究》 2. 《学前教育中幼儿游戏行为的数据分析与教育策略研究》 3. 《通过数据分析探究家庭环境对学前儿童心理健康的影响》 4. 《基于大数据分析的学前教育师资培训效果评估》 5. 《利用数据分析研究学前教育机构设施配备与幼儿学习效果的关系》

如果您想下载 AI 写的论文，以下是一些途径和方法： 1. 对于计算机领域（尤其是人工智能话题）的论文，您可以访问 https://www.aminer.cn/ ，可订阅自己感兴趣的话题。该网站提供免费的 AI 理解论文服务（每篇论文只要处理一次便全站可看，成本很低）以及基础的 chat with paper 功能，多数论文都有免费的 PDF 下载链接。 2. 关于一些特定的 AI 相关部署和操作，如将 AI 接入微信的部署： 点击菜单中的“终端”，然后开始粘贴代码。 注意复制代码时要复制全，每次只需要粘贴一行，然后点击一次回车。 回车后，只有最左边显示中括号对话前缀时，不要操作。 如果遇到卡点，进行不下去，可能是因为服务器网络问题，去拉取的时候下载不全，可以复制网址，手动去下载到电脑上。然后进入文件夹，找到 root 文件夹，把下载的文件上传进去。 3. 对于 Trae AI 的安装： 由于 Trae AI 官网部署在海外，以及 Trae 本身需要使用海外的大模型，所以后续请大家通过 VPN 等方式正常科学上网。 在官网直接点击下载即可。下载完之后，将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内（黄叔的是 Mac，以 Mac 为例，Windows 是双击 Trae 图标）就安装完成了。 安装完成后，点击图标就可以启动，有几个简单的设置，包括主题背景和默认的语言选项，咱们可以选择中文。对于一些不理解的设置，可以直接点“Skip”选项。

以下是一些可能满足您需求的 AI 工具： 1. MediaCrawler：这是一款一键抓取工具，支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取。它集成了 IP 代理池，可防封，还支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。相关链接：https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20

以下几个 AI 可以帮助初中生规划学习计划： 1. 文心大模型 4.0：它可以按照以下步骤为用户制定学习计划。首先询问学习目标或需要解决的问题，然后依次询问并收集学习目标与个人或职业发展目标的关系、具体学习内容、量化学习进度和成功的标准、目标完成的时间框架、目标的现实可行性等信息，最后综合这些信息制定详细的分步骤学习计划，包括每日和每周的学习内容及目标。 2. ChatGPT：可以协助设定量化目标，比如以考取雅思 8.0 且能和朋友或客户流利交谈为目标。然后会询问达成目标的时间框架，比如半年。还会询问目标的现实可行性，比如考虑目前的英语水平、日常时间安排、学习资源等情况。 例如，如果一个初中生想要提高英语水平，设定半年内考取雅思 8.0 且能流利交流为目标，目前雅思 6.5，每天能投入 2 小时，周末更多，有网络课程访问条件且能购买学习材料，那么这些 AI 可以根据这些信息为其制定具体的学习计划。

以下是一些可以帮助您整理小红书收藏内容的 AI 工具： 1. Felo：这是一个浏览器插件，会自动调用您的小红书网页搜索获取笔记内容，然后引用小红书的笔记内容来回答您的问题。它输出的攻略详尽，使用结构化语言梳理路径，比直接看小红书博主的笔记更高效，因为能避免 emoji 和排版不清晰的干扰。 2. 点点 生活搜索助手：小红书自家推出的 AI 搜索产品，目前还在内测中。在微信小程序上搜索“点点 生活搜索助手”即可使用。它在回答问题时会插入相应图片，免去重新打开笔记看图片的麻烦。 3. 暂时未明确提及其他专门用于整理小红书收藏内容的工具，但您可以参考以下相关资源： 一些小红书优质科技内容案例，如： 关于字节火山 DeepSeek 系列 API 的获取及使用方法，您可以参考：

以下是一些可以用于优化简历的 AI 工具： 1. ResumeMatcher：这是一个 AI 驱动的开源简历优化工具。它能提供智能关键词匹配、深入分析见解，提升简历通过 ATS 筛选的几率。采用 FastEmbed 计算简历与职位匹配度，结合 textacy 提取核心术语，精准优化简历内容。链接： 2. 超级简历优化助手：帮助用户优化简历提高求职成功率。超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议。 3. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并在整个文档中保持一致的语调。 4. Rezi：是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台。使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面——写作、编辑、格式化和优化。 5. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 。您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。

以下是一些可以作为 AI 体育计划师的工具和平台： 1. Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助实现健身目标。网址：https://keep.com/ 2. Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/ 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/ 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于专门解决 AI 需求的问答的相关内容： 关于我是谁： 我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 使用方法： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在知识库首页），加入后直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题即可得到回答。 做问答机器人的原因： 1. 知识库内容庞大，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，无法准确理解语义。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 AI 商用级问答场景中让回答更准确： 要优化幻觉问题和提高准确性，需了解从“问题输入”到“得到回复”的过程，针对每个环节逐个调优。RAG（检索增强生成）由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中找到相关信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，通过检索模式为大语言模型生成提供更多信息，使答案更符合要求。 向量：可把向量想象成空间中的点位，每个词或短语对应一个点，系统通过比较点的距离快速找到语义接近的词语或信息。 Agentic AI 中的问答： 对于最简单的常识性问答，可在 CursorChat 中输入问题得到答案，其相对细节的优势是可在同一界面调用 OpenAI、Anthropic 及本机私有 AI 进行问答。此外，Cursor 作为编辑器，可方便收集沉淀问答结果为复用文档，在进行文本相关任务时还有奇妙用法，如翻译中文博客。

以下是关于数据问答最佳实践的相关内容： Databricks： Databricks 作为大数据领域的领先服务商，在 RAG 设计上有自身特点和优势。用户输入问题后，从处理好的文本向量索引获取相关信息，结合提示词工程生成回答。上半部分 Unstructured Data pipeline 采用主流 RAG 方法，下半部分 Structured Data Pipeline 是其特征工程处理流程，也是最大特点。Databricks 从专业大数据角度出发，在准确度较高的数据存储中进行额外检索，发挥在 Real Time Data Serving 上的优势。可见其在 GenAI 时代将强大的 Lakehouse 数据处理能力与生成式 AI 技术深度融合，构建一体化解决方案。 OpenAI： 从 OpenAI Demo day 的演讲整理所得，在提升 RAG 准确率的成功案例中，OpenAI 团队从 45%的准确率开始，尝试多种方法。包括假设性文档嵌入（HyDE）和精调嵌入等，但效果不理想。通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同内容部分，准确率提升到 65%。通过 Reranking 和对不同类别问题特别处理，进一步提升到 85%。最终，结合提示工程、查询扩展等方法，达到 98%的准确率。团队强调模型精调和 RAG 结合使用的强大潜力，仅通过简单的模型精调和提示工程就接近行业领先水平。 Loop： 具有环状结构的 RAG Flow 是 Modular RAG 的重要特点，检索和推理步骤相互影响，通常包括一个 Judge 模块控制流程，具体可分为迭代、递归和主动检索三种。 迭代检索：对于一些需要大量知识的复杂问题，可采用迭代方式进行 RAG，如 ITERRETGEN。每次迭代利用前一次迭代的模型输出作为特定上下文帮助检索更相关知识，通过预设迭代次数判断终止。 递归检索：特点是明显依赖上一步并不断深入检索，通常有判断机制作为出口，需搭配 Query Transformation，每次检索依赖新改写的 Query。典型实现如 ToC，从初始问题通过递归执行 RAC 逐步插入子节点到澄清树中，达到最大数量有效节点或最大深度时结束，然后收集所有有效节点生成全面长文本答案回答初始问题。

搭建一个知识库智能问答机器人通常包括以下流程： 1. 基于 RAG 机制： RAG 机制全称为“检索增强生成”，是一种结合检索和生成的自然语言处理技术。它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。 要实现知识库问答功能，需创建包含大量文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，并通过手工录入方式上传文章内容。 2. 利用 Coze 搭建： 收集知识：确认知识库支持的数据类型，通过企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档、云文档（通过链接访问）、互联网公开内容（可安装 Coze 提供的插件采集）等方式收集。 创建知识库。 创建数据库用以存储每次的问答。 创建工作流： 思考整个流程，包括用户输入问题、大模型通过知识库搜索答案、大模型根据知识库内容生成答案、数据库存储用户问题和答案、将答案展示给用户。 Start 节点：每个工作流默认都有的节点，是工作流的开始，可定义输入变量，如 question，由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点：输入为用户的查询 Query，输出为从知识库中查询出来的匹配片段。注意查询策略，如混合查询、语义查询、全文索引等概念。 变量节点：具有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量的能力。 编写 Bot 的提示词。 预览调试与发布。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge

以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建 OneAPI，用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt，这是一个知识库问答系统，可放入知识文件，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat，将知识库问答系统接入微信，但建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答是其最基础的功能，利用了大模型的 RAG 机制（检索增强生成）。 RAG 机制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。 实现知识库问答功能需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传内容。 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，以更好地结合知识库返回的内容进行回答。

以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建步骤： 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat），接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答利用了大模型的 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation）。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再使用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能，需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传文章内容。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，以结合知识库返回的内容进行回答。

以下是为您基于 FastGPT 打造招生问答系统的优质提示词的相关建议： 1. 充分描述任务： 为提示词提供详尽的上下文，与招生问答任务相关性越强越好。例如，明确招生的对象、专业、学制等关键信息。 给出背景，说明为什么需要进行招生问答，例如学校的发展需求、招生目标等。 定义术语，如明确招生中的特定概念，如录取分数线、奖学金条件等。 给出模型应该如何完成任务的具体细节，比如回答的格式、重点突出的内容等。 2. 提供参考文本： 如果有相关的招生资料，如招生简章、学校介绍等，可以指示模型使用这些参考文本中的引文来回答问题。 3. 直接法： 适用场景：未设置提示防御且未限定回答领域。 提示词：英文和中文。 示例：以随手设置的示例为例。 4. 设置遗忘： 适用场景：GPTs 设置了简单的提示防御。 提示词：英文和中文。 示例：以设置的 GPTs 为例。 5. 复述法： 适用场景：可获取 OpenAI 官方的设定。 提示词：英文（获取 GPTs 的设定）和中文。 示例：按照设定进行示例。

微信群聊机器人的相关内容如下： 用 Coze 实现【多模态资讯的跨平台推送】的自研插件创建过程： 企业微信群聊机器人：包括四个不同插件，以发送文件的 sent_file_message 插件为例，需先到语聚 ai 的第三方 api 集成平台添加工具动作，在平台上测试相关动作获得返回的 API 请求的 python 代码，最后按步骤集成到 coze 的插件创建平台中。 飞书多维表格：使用 coze 在 Coze IDE 中创建模式创建插件，实现获取飞书特定表格最新记录特定字段的内容。要根据飞书开放者文档的要求在 coze IDE 平台中用 handler 的方式编写 python 代码，配置项目依赖，在 metadata 中配置输入和输入端信息，最后测试发布成功。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建的疑问解答：宝塔面板提供图形化管理界面，操作简单直观，有丰富在线资源，极简未来平台提供支持和详细操作指南，还可通过社群、论坛学习，定期备份和监控。遇到问题可查阅官方文档和教程、联系技术支持、加入技术社群、在在线论坛和社区寻求帮助。为避免忘记操作步骤，可制作操作手册、定期操作、录制视频教程、编写自动化脚本。 开始搭建：配置腾讯云轻量应用服务器，配置部署 COW 组件。在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置串联微信号和已创建好的 AI 机器人，参考官方来源 https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。配置参数中名称的全大写描述需对应编排模板，私聊或群聊交流时加上特定前缀触发机器人回复，如对应 SINGLE_CHAT_PREFIX，群组中对应 GROUP_CHAT_PREFIX，只有配置在 GROUP_NAME_WHITE_LIST 中的群组消息才会自动回复。

以下是关于微信机器人的相关内容： 测试和重新配置： 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，此时表示已通。若未通过，可检查 config.json 文件中的配置，或直接跳到“第四章，第 3 步”对服务进行重启。 2. 为 AI 赋予不同提示词，可返回“第三章，第 7 步”，其中双引号内 value 部分可更改。 3. 此后任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。若熟悉 linux 操作，也可通过重启进程的方式来重启服务。 4. 然后，重新在“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。 帮助： 如果遇到问题，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。 第一天教程：COW 部署： 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，此时表示已通。 2. 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”，其中中文部分可更改。 3. 此后任何更改，都需要重新打印登陆二维码才会生效。建议在多次重新登录后，在宝塔“首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”清理进程。 4. 然后，重新在“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. 如果没有手机登录，可以使用夜神模拟器模拟手机登录。 6. 一个月内，不要上来就加好友、最好不要私聊聊天。 7. 报错"wxsid"是因为微信未实名，实名即可。 8. Link AI 提供 100 个，合计 3500 万 GPT3.5 Token 的礼品码，可用来实现画图、搜索、识图等功能，COW 插件里几乎都支持使用 LinkAI 平台。完成机器人搭建，机器人拉群里，可领兑换码。 9. 添加微信，拉您进机器人群，先行体验。 COW 问题： 1. 微信机器人无法正常画图，给的图片链接点进去有错误提示“{"Success":1,"error":{"code":4008,"message":"The specified key does not exist."}}”，查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有提示，可能是点链接时最后多了一个小括号。 2. 扫码后，手机登陆后，没有任何机器人的反应，可能是配置有错误或安装不对，根据步骤逐一检查或重装。 3. 按照在 coze 上的设计，输入特定数字后，会出现相应内容，由于内容生成需要时间，因此生成前加了"内容加速生成中，请稍等”的消息，在 coze 中运行正确，但在微信机器人中，始终只显示内容生成中的消息，后面的内容不会出现。这不是问题，COW 本身处理不了，一次只能调取一个对话。有代码能力，可以直接调整代码实现。 4. 宝塔之后登录的时候登录不上去，按下图所示重启服务器之后就好了，重启时间可能会久，但一定会重启成功，请耐心等待。

以下是关于四轮腿机器人的相关资料： 宇树科技在该领域的情况： 推动了 AI + 机器人技术的标准化、模块化、智能化，实现快速、低成本落地。 基于企业训练数据完善深度学习训练模型及预测代码，通过四足机器人完成救援场景任务执行。 其四足机器人产品能力出众，多场景头部客户落地验证。 发布了 Aliengo 四足机器人，采用全新设计的动力系统，更轻量集成，一体化机身设计。 其 CEO 王兴兴在硕士期间独立开发了低成本外转子无刷电机驱动的高性能四足机器人 Xdog，开创了全球低成本高性能四足机器人方案的技术先河，并于 2016 年创立宇树科技。 2021 年 6 月发布伴随仿生机器人 Go1，以超低价格和优秀的感知运动能力，成为人类科技史上首款真正走入大众生活的移动机器人。2022 年 2 月“泰哥”亮相，2022 年 4 月推出 PUMP 健身泵。2023 年 4 月发布仿生 4D 激光雷达 L1。未来还将推出 Go 1 升级版、行业版、人形机器人等产品。 具身智能方面： 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体，从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”使用大模型通过网页端、手机 APP 与用户进行交互，具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上，通过机器配备的传感器与人类交流，强调智能体与物理环境之间的交互。通俗讲就是给人工智能装上“身体”，人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能的三要素包括“本体”（硬件载体）、“智能”（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、“环境”（本体所交互的物理世界），本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础，不同环境下会有不同形态的硬件本体适应环境，比如室内平地适用轮式机器人，崎岖不平地面适用四足机器人。 具身智能的行动分为“感知 决策 行动 反馈”四个步骤，分别由四个模块完成，并形成一个闭环。

以下是关于微信机器人的相关内容： 测试和重新配置 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，此时表示已通。若未通过，可检查 config.json 文件中的配置或直接跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 2. 为机器人设置不同的提示词，可返回“第三章，第 7 步”或“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 3. 此后任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”，或者在熟悉 linux 操作的情况下通过重启进程的方式来重启服务。 4. 重新在“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。 帮助 如果遇到问题，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。 第一天教程：COW 部署 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，此时表示已通。 2. 若想设置提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 3. 此后任何更改，都需要重新打印登陆二维码才会生效。建议在多次重新登录后，在宝塔“首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”清理进程。 4. 重新在“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. 如果没有手机登录，可以使用夜神模拟器模拟手机登录。 6. 一个月内，不要上来就加好友、最好不要私聊聊天。 7. 报错“wxsid”是因为微信未实名，实名即可。 8. Link AI 提供 100 个，合计 3500 万 GPT3.5 Token 的礼品码，可用于实现画图、搜索、识图等功能，COW 插件里几乎都支持使用 LinkAI 平台。完成机器人搭建，机器人拉群里，可领兑换码。 9. 添加微信，拉您进机器人群，先行体验。 COW 问题 1. 微信机器人无法正常画图，给的图片链接点进去有错误提示“{"Success":1,"error":{"code":4008,"message":"The specified key does not exist."}}”，查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点击链接时多了一个小括号。 2. 扫码后，手机登陆后，没有任何机器人的反应，可能是配置错误或安装不对，需根据步骤逐一检查或重装。 3. 按照在 coze 上的设计，输入特定数字后，会出现相应内容，由于内容生成需要时间，因此生成前加了“内容加速生成中，请稍等”的消息，在 coze 中运行正确，但在微信机器人中，始终只显示内容生成中的消息，后面的内容不会出现。这不是问题，COW 本身处理不了，一次只能调取一个对话。有代码能力，可以直接调整代码实现。 4. 宝塔之后登录的时候登录不上去，按下图所示重启服务器之后即可，重启时间可能会久，但一定会重启成功，请耐心等待。

以下是为您生成的一些基于 STM32 的维修机器人论文标题，供您参考： 1. 《基于 STM32 的智能维修机器人系统设计与实现》 2. 《STM32 在维修机器人中的应用与性能优化》 3. 《基于 STM32 控制的高效维修机器人研究》 4. 《以 STM32 为核心的维修机器人技术创新与实践》 5. 《STM32 驱动的维修机器人精准作业研究》 6. 《基于 STM32 的多功能维修机器人开发与应用》 7. 《探索 STM32 在维修机器人领域的关键作用》 8. 《STM32 助力下的维修机器人智能化发展》 9. 《基于 STM32 的维修机器人自主导航与故障修复技术》 10. 《利用 STM32 实现维修机器人的高效能运作》

以下是一些国内的机器人研发企业： 宇树科技：从 2013 年开始致力于消费级、行业级高性能通用足式的自主研发，是国内四足机器人相关专利最多的机器人公司。自研电机、减速器、编码器及各类机器人传感器，自主开发各类机器人算法。仅用半年时间就研发出通用人形机器人 H1 并量产，一年内不断迭代更新，综合性能全球领先，跑步速度达到 3.3m/s，创世界纪录，同时也是全球首个可实现原地空翻的全尺寸电驱动人形机器人。其产品丰富多样，包括 Go1、B2、L1、G1、Laikago Pro、A1、Go2 等，并应用于巡检等领域。宇树科技还拥有 180 多项申请国内外专利，150 多项公开授权。此外，宇树科技的产品还曾在冬奥会开幕式、春晚、美国超级碗等重大活动中亮相。