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Cow好像接不上coze 的数据库，在coze 上能正常使用，到cow上就无法获取信息

回答

以下是关于 Cow 接不上 coze 数据库的可能解决方法：

  1. 服务器设置方面：
    • 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。
    • 备注说明版和无备注干净版的操作有所不同。
    • 将编译好的内容复制进来。
    • 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。
  2. 直接调用大模型方面：
    • 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwen-max”模型为例，在/root/chatgpt-on-wechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。获取 key 的方式有视频教程和图文教程。注意需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明没有实名认证，可点击去实名认证，或查看自己是否已认证。
  3. 安装并接入 cow 方面：
    • 回到宝塔，打开【终端】。
    • 依次粘贴并回车：cd /root ；git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat 。出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次。
    • 继续依次输入：cd chatgpt-on-wechat/ ；pip install -r requirements.txt ；pip install -r requirements-optional.txt 。
    • 到“文件”菜单中执行，点击文件-找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgpt-on-wechat 文件夹，并进入。
    • 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。
    • 粘贴并回车：cp config-template.json config.json ，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。删除文件里的所有代码，复制提供的代码粘贴到文件里。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档

chatgpt-on-wechat（简称CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择GPT3.5/GPT4.0/GPT4o/Claude/Gemini/ChatGLM/月之暗面/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业AI应用。点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮备注说明版此处借用“程序员安仔”封装的代码，以资感谢~无备注干净版将上面编译好的内容复制进来在“容器编排”中“添加容器编排”选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。说人话总结：现在只是个伏地魔，没有载体，需要找个微信号附着一下。

「第一天」COW项目：千问模型、百炼应用接入教程

百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/1、当我们在COW中，去直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改key和model即可。以调用“qwen-max”模型为例，在/root/chatgpt-on-wechat/文件夹下，打开config.json文件：需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。那么如何去获取key呢：视频教程：图文教程：以下是参考配置：示意图：注意：需要“实名认证”后，这些key才可以正常使用，如果对话出现“ Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明你没有实名认证，点击去[实名认证](https://account.console.aliyun.com/v2?spm=5176.28508143.J_4VYgf18xNlTAyFFbOuOQe.13.38a9154amP8978#/authc/types)，或查看自己是否已认证。

张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW带有知识库的机器人完整教程

1、回到宝塔，打开【终端】继续，一行一行依次粘贴，依次回车：cd /root2、这个注意一定要粘贴完整，这里容易粘贴不全。git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat3、出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次4、继续一行一行，依次输入：cd chatgpt-on-wechat/pip install -r requirements.txt5、等待执行完成，如上图后，继续粘贴：pip install -r requirements-optional.txt6、上边的都执行完成后。现在我们到“文件”菜单中去执行，点击文件-找到root，进入root文件夹,找到chatgpt-on-wechat文件夹，并进入。7、点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）8、粘贴进入，点击回车。点击后，关闭此弹窗。cp config-template.json config.json9、刷新页面。在当前目录下，找到config.json文件。如下图：10、双击这个文件，我画红框的地方是需要修改的地方。*因为这个地方对格式和符合要求比较严格，如果是小白，建议你直接复制我下方的配置。11、删除上图文件里的所有代码。复制下边的代码，粘贴到文件里。

其他人在问
coze相关资源在哪里
以下是关于 Coze 的相关资源： 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html） 学习资源： 此外，字节对 Coze 的官方解释为：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了国内版和海外版两个站点。 AI Agent 的开发流程中，Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。
2024-11-21
coze教学
以下是关于 Coze 教学的相关内容： 一泽 Eze 提供了万字实践教程，可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能跟学，学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，可视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能按模板生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 设计到落地的全过程思路、10 多项常用的 Coze 工作流配置细节、常见问题与解决方法。适合玩过 AI 对话产品的一般用户以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法，文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 7 颗扣子 coze 的搭建有相关视频教程，包括： 第一颗扣子野菩萨出品：2 分钟解锁超野速度的图像流 bot 创建过程，献上野菩萨的明信片，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384556560263020583 。 第二颗扣子Stuart：2 分钟教您制作炉石卡牌，链接：https://www.coze.cn/s/i68g8bLY/ ，原理拆解： 。 第三颗扣子陈慧凌：2 分钟做毛毡效果，链接：https://www.coze.cn/s/i65gDW2Y/ 。 第四颗扣子银海：银河照相馆，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384885149625761801 。 第五颗扣子Speed 团队：Speed 团队菜品秀秀，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384434376446148618 ，原理拆解： 。
2024-11-21
怎样用Coze用来分析财报并生成图表？
使用 Coze 分析财报并生成图表的实现过程如下： 1. 工作流中的数据解析：用户上传 Excel 后，在工作流中获取 Excel 链接，通过插件下载并读取其中的数据。 最初尝试将解析出的 Excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，利用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案，但大模型计算能力差，常出现计算错误。 改为将 Excel 转换为数据表，使用大模型把用户问题转换为 SQL，准确率很高。 由于 Coze 不能动态创建表，自行编写服务，在动作流中调用，根据 Excel 的 URL 动态创建表并插入数据，将表名存到 Coze 数据库，以便后续根据表名动态执行 SQL 获取数据。 2. 报表生成： 根据数据库表字段信息，使用大模型为用户生成 3 个推荐报表，包含标题、描述、查询 SQL，限制每次查询数据为 100 条。 拿到 SQL 后，使用插件动态执行查询数据，再根据标题和数据使用大模型转换为绘制 Echarts 图表的参数。 绘制图表，官方插件生成的图表较模糊，自行编写插件提高清晰度，并将图片放大三倍。 3. 其他相关操作： 查看大图时，把多张图片合成一张，图像流不支持合成图片，自行编写插件实现。 图表生成成功后，将图表链接存到数据库，为查看报表做准备。 大模型生成的 SQL 有时出错，可将报错信息和 SQL 传给大模型修复后重新执行，大模型生成的非标准 JSON 也可用此方案修复。 查看报表时，从数据库中查询图表链接，调用合并图片插件将几张图表合并成一张大图。 删除图表根据用户输入的标题从数据库中删除。 添加图表与前面解析 Excel 数据生成报表流程类似，用户输入标题后生成查询 SQL，后续步骤相同。
2024-11-20
如何使用coze搭建智能体
以下是使用 Coze 搭建智能体的步骤： 1. 进入 Coze 官网（https://www.coze.cn/home）。 2. 点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 3. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 4. 了解编辑视图与功能，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展智能体的能力边界。如思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如中文翻译、英文大纲、单词注释等。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 5. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 6. 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，完成工作流框架的搭建。 对于图像工作流： 1. 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 2. 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，即提示词对效果图的影响度；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 3. 按照构架配置工作流，调试工作流效果，调试毛坯房测试用例（https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg）。 4. 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 5. 设定人设和回复逻辑，然后点击右上角发布。
2024-11-20
如何给coze中自创的智能体设置权限
要给 Coze 中自创的智能体设置权限，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 给令牌起一个名字。 为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间，可以是个人空间、也可以选择团队空间。 勾选所有权限。 保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 2. Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，点击对应的机器人进入机器人编辑界面，在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：点击右上角发布，会发现多了一个 Bot as API，勾选 Bot as API，确定应用已经成功授权 Bot as API。 3. 服务器设置： 购买云服务器：推荐使用腾讯云服务器，新用户专享 28 元/年一台云服务器，如果售罄可以购买 82 元/年的，购买选项中选择宝塔 Linux 面板 8.1.0 腾讯云专享。 云服务器设置密码：选择暂不需要教学场景，点击宝塔 Linux 面板，通过远程登录的密码/密钥登录的重置密码来初始化密码，设置好密码并妥善保存。 获取宝塔 Linux 地址：点击控制面板中的应用信息的管理应用，获取宝塔应用有两种方法。第一种是在浏览器中直接输入；第二种是在复制完“sudo /etc/init.d/bt default”，然后点击后面的登录按钮，输入密码后，将刚刚复制的内容粘贴到提示符后，然后点击回车。系统会反馈外网面板地址和内网面板的地址，主要使用外网面板地址。此时还不能直接打开面板地址，需要在防火墙中设置外网可以使用 8888 端口。 设置宝塔的密码：登录宝塔 Linux 面板，输入在对话框中输入修改密码编号 5，然后输入新的密码，系统会返回新的用户名和密码，用户名和密码要妥善保存。 此外，在部署完成后，您还可以： 1. 使用飞书·稍后读助手： 得益于飞书 app 的多平台支持，您可以电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话。 直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话。 如果还选择了部署到微信服务号、订阅号，也可以通过这些渠道调用 bot。 2. 设置稍后读存储地址： 首次使用，请按以下步骤设置您的稍后读存储位置： 访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 您还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”，来更换飞书多维表格链接，调整您的稍后读存储位置。 3. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接。如果是第一次使用，会要求授权共享数据，授权通过后，再次输入需要收藏的页面链接，即可完成收藏。 4. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。
2024-11-19
Coze代码测试成功，运行示例时报错
关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题，以下是相关的信息和可能的解决办法： 图片生成方面：理想生成图片只实现了一次，其他几次生成文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，无互动趣味性，增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式，微信不支持 markdown 格式，可在 github 上搜索 nicecoze 插件，基于 cow，把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面：Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式，所以采用 3.5 的，但依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面：Coze 加入了插件 Data Analysia（数据分析）、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣，和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面：在外层 bot 进行运行时容易出现报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因，不要急着怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队，希望能加紧优化。
2024-11-19
cow微信机器人
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：
2024-10-10
微信机器人 cow
以下是在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目的详细步骤： 1. 安装环境： 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 python 和 pip。 如果没有 python 和 pip，先进行 python 的安装。 2. 部署项目： 下载 COW 机器人项目，解压缩。 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”。 在 Powershell 窗口中，粘贴进入： pip install r requirements.txt 等待执行完成后，继续粘贴：pip install r requirementsoptional.txt 上边的都执行完成后，关闭窗口。在当前目录下，找到 configtemplate.json 文件。 新生成的便是配置文件，右键使用记事本打开这个文件，修改画红框的地方。 删除新文件里的所有代码，复制提供的代码，粘贴到文件里，并在第 4 行把一开始注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里，修改完之后，点击保存，关闭文件。 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 config.json，进入后，设置下 password 和 admin_users，点击保存后关闭。 重新回到 chatgptonwechat/这个文件路径下，空白处右键，打开 Powershell 里复制粘贴进入：python app.py，然后将会弹出二维码，扫码登录即可。 注意事项： 1. 程序将在您的电脑本地运行，假如您关掉了窗口，那么进程也就结束。所以，如果想让 AI 持续使用，就必须保持窗口打开和运行，也就是电脑不能关。 2. 如果发现突然不管用了，可以点击一下窗口，然后点一下空格。因为在选中状态下，powershell 窗口是不继续执行的。 3. 其他操作与服务器部署的操作一致。 4. 参加机器人比赛的，可以参考其他教程，自行更改配置。
2024-09-02
Cow好像接不上coze 的数据库，在coze 上能正常使用，到cow上就无法获取信息
以下是关于 Cow 接不上 coze 数据库的可能解决方法： 1. 服务器设置方面： 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版和无备注干净版的操作有所不同。 将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。 2. 直接调用大模型方面： 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。获取 key 的方式有视频教程和图文教程。注意需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明没有实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 3. 安装并接入 cow 方面： 回到宝塔，打开【终端】。 依次粘贴并回车：cd /root ；git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 。出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次。 继续依次输入：cd chatgptonwechat/ ；pip install r requirements.txt ；pip install r requirementsoptional.txt 。 到“文件”菜单中执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。 粘贴并回车：cp configtemplate.json config.json ，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。删除文件里的所有代码，复制提供的代码粘贴到文件里。
2024-08-13
知识库里有没有阿里云部署cow教程
以下是阿里云部署 cow 的完整教程： 一、注册云服务器和获取模型 key 1. 刚才在这里保存的“外网面板地址”，点击打开。 2. 输入账号密码，即上图中的 username、password。 3. 第一次进入会让您绑定一下，点击免费注册，注册完成后，返回此页，登录账号。 4. 首次会有个推荐安装，只安装第一个即可。其他的取消勾选。 5. 点击“终端”，会让您关联，点击关闭就好。 七、安装并接入 cow 1. 回到宝塔，打开【终端】 继续，一行一行依次粘贴，依次回车： cd /root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 这个注意一定要粘贴完整，这里容易粘贴不全。 出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次。 继续一行一行，依次输入： cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt 等待执行完成，如上图后，继续粘贴： pip install r requirementsoptional.txt 上边的都执行完成后。 现在我们到“文件”菜单中去执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹,找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑） 粘贴进入，点击回车。点击后，关闭此弹窗。 cp configtemplate.json config.json 刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。 双击这个文件，找到第 4、5 行，把刚才 FastGPT 里拿到 API 和 key，根据要求粘贴到双引号里。这也是您唯一需要修改的地方。修改完之后，点击保存，关闭文件。 依然在当前文件，【终端】里进行，依次复制粘贴进入： cd plugins/godcmd cp config.json.template config.json 操作完成后，退出窗口，刷新一下。进入/root/chatgptonwechat/plugins/godcmd， 下边是依次进入窗口的路径， 双击 config.json，进入后，设置下您的 password 和 admin_users，可以设置为和我一样的，后边再改，点击保存后关闭。 重新回到/root/chatgptonwechat/这个文件路径下，点击终端，继续依次粘贴： touch nohup.out nohup python3 app.py & tail f nohup.out 使用微信扫码（建议使用小号）。完成
2024-07-19
目前市面上能力最强的AI模型是哪家的
目前市面上能力较强的 AI 模型来自多家公司和机构。 OpenAI 的 GPT4 是一个表现出色的大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。此外，OpenAI 还带来了其他优秀的模型，如 DALL·E 3 等。 Meta 开发的 Llama 3.1 是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡，标志着首次开放模型缩小与专有前沿的差距。 谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现优异。 中国的 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴等开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现出色，且在某些子任务上挑战了 SOTA。 Mistral 7B 是一个具有 73 亿参数的模型，在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 需要注意的是，AI 模型的能力评估会因不同的任务和应用场景而有所差异，且技术在不断发展和进步，新的更强的模型可能会不断涌现。
2024-11-18
我有一个文档字数可能比较多，我希望ai能基于这个文档内容对我的问题进行回答，目前市面上能实现这一功能比较好的工具有哪些？
目前市面上能实现基于文档内容回答问题这一功能较好的工具包括： 1. 飞书：通过企业搜一搜或者自定义问答，智能伙伴可以基于用户有权限的文档内容回答用户提问。 2. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 3. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 4. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 5. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 6. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 7. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 8. Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 9. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，通过聊天形式完成用户需求。 10. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，可自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 11. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 较受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-10-18
AI在未来运用在人形机器人上能实现什么
在未来，AI 运用在人形机器人上能够实现以下方面： 1. 为人类生活带来更智能、更便捷的体验，提供各种生活服务和生产制造服务。 2. 打造能够与人类建立深度互动的智能体，自主处理与复杂物理世界的交互。 3. 利用端到端的 AI 运动控制技术驱动软硬件一体化的机器人系列产品，开发在真实世界中生产、制造以及服务的人形机器人产品。 4. 拥有先进的计算机视觉算法、人工智能算法、控制和路径规划算法，对 3D 物体的姿势估计具有出色的感知能力。 5. 可以为机器人提供模仿训练数据，人形机器人可能在人类世界中更加有用，部署更加高效。 6. 借助相关技术，人形机器人能够从少量人类演示中学习，帮助完成日常任务，通过观察模仿人类的运动。 7. 由全新的机器人芯片提供支持，实现更强大的智能功能。
2024-09-30