我是一名测试，经常需要写测试用例，有没有相关的助手

以下是一些可以实现测试用例设计、测试脚本、测试执行和测试报告的 AI 工具和方法： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 相关工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。

要基于开源模型训练一个用于编写软件测试用例的 AI 模型，您可以参考以下步骤： 1. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够的训练数据覆盖软件测试用例的相关场景，同时准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对编写软件测试用例的目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型：将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护：模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，训练这样一个模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于对话形式生成测试用例的 AI 相关信息： 生成式 AI Studio 中，您可以在聊天框中键入请求，例如“我的电脑速度很慢”，然后按回车键，查看 AI 如何响应，并且可以集成到您的应用程序。 在一泽 Eze 的样例驱动的渐进式引导法中，可以借助擅长扮演专家角色的 AI 如 Claude 3.5 进行对话来改进初始的正向样例，输入初始指令后查看 AI 的回复，以侧面印证其对样例的理解与建议。 在基于自然语言处理（NLP）的测试生成方面，Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本，Cucumber 可通过解析自然语言描述生成测试用例。

以下是一些免费好用的用于生成测试用例的 AI 工具： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，可生成和管理测试用例，适用于 Web 应用测试，能分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例以检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用，可从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试，如采用其基于系统状态模型生成测试用例，可确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。

以下是关于自动生成测试用例的相关内容： 1. 基于规则的测试生成： 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于模型的测试生成： 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 此外，还有 Prompt 网站精选中的 Prompts Royaleprompt PK 相关内容： Prompts Royale 是一个应用程序，可以帮助用户轻松创建多个提示候选项，并让它们进行对决，以找出最佳的提示。它具有以下功能： 1. 自动提示生成：允许用户根据描述和测试案例自动生成提示候选项，用户也可以自行输入提示。 2. 自动测试案例生成：从描述中自动生成测试案例，以激发创造力。 3. Monte Carlo 匹配和 ELO 评分：使用 Monte Carlo 方法进行匹配，以确保在尽可能少的对决中获取尽可能多的信息，并使用 ELO 评分根据胜利和对手的强弱对候选项进行适当排名。 4. 可自定义设置：设置页面允许用户调整应用程序的每个参数。 5. 本地和安全：所有数据都存储在本地，并且在浏览器上向 LLMs API 发出请求。用户可以在

以下是关于如何用 AI 工具自动生成测试用例的相关信息： 一、工具和平台 1. Testim：AI 驱动的自动化测试平台，可生成和管理测试用例。 2. Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 二、实践中的应用示例 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 三、基于规则的测试生成 模式识别 1. Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 2. Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。

目前在 AI 领域中，有一些编程助手可以帮助您实现运动控制逻辑。例如，您可以考虑使用 Python 中的相关库，如 `numpy`、`matplotlib` 等，结合数学和物理知识来构建运动控制模型。另外，一些专门的机器人编程框架和工具，如 ROS（Robot Operating System）也能为您提供支持。但具体选择哪种工具，还需要根据您的具体需求和技术背景来决定。

以下是一些电商领域的 AI 助手： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 此外，还有一些其他相关的 AI 工具： 1. 淘宝拍照搜商品：通过图像识别为用户推荐相似商品。 2. 阿里小蜜等电商客服：为企业提供智能客服解决方案，可自动回答客户问题，处理订单查询等任务。 更多的相关产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助电商人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些适合辅助英语教学的 AI 助手和提示词相关的信息： AI 助手： Grammarly：可进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 Call Annie：用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 Duolingo：自适应学习平台，为用户量身定制学习计划，提供个性化英语学习内容和练习。 ChatGPT：可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 提示词： 提示词设计公式之——RTFC： 角色：指定 AIGC 所扮演的角色。 任务：明确告诉 AIGC 要完成什么任务。 要求：概述这个任务需要遵守的规则、标准和实现的结果。 说明：提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。 生成式人工智能教学应用举例（1）：收集整理语料： 帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个。 把以上词汇转换成表格形式输出。 到【医院就医】的时候，常用的【英语】句型有哪些？ 用【英语】表达【心情】【不愉快】的句式有哪些？ 在【英语高考作文试题】中，常用的表达句型有哪些？并给出例句。 请你给中学生介绍《论语》的主题思想，并将《论语》的 10 条名句翻译成英语。 注：可以把蓝色字体替换成不同的语种和场景，教师根据不同的教学场景，设计恰当的提示词，用生成式人工智能辅助教学。

以下是一些适合辅助教学的 AI 助手和提示词相关的内容： 教师的 AI 减负指南中提到，提示词技能是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词技能指用户设计提供给生成式人工智能大模型的一段文字或文本的技能，其内容决定了 AIGC 生成内容的质量。提示词设计公式为 RTFC，包括指定 AIGC 所扮演的角色、明确告诉 AIGC 要完成的任务、概述任务需要遵守的规则、标准和实现的结果，以及提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如，生成式人工智能教学应用举例中，教师可以设计提示词“帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个”“把以上词汇转换成表格形式输出”等。 对于 SD 新手，有一些提示词相关的资源，如 Majinai： 等。 沃顿商学院给教师和学生提供了提示词库，教师专用提示中提到，作为教学助理，要协助教师规划课程，先向老师介绍自己并询问教学科目及学生层次，等待回复。然后根据老师的情况，如是否有教学大纲等，进行后续的沟通和建议。

要使语音助手掌握情感意图，可以从以下几个方面考虑： 1. 明确“情绪识别系统”的概念：根据欧洲议会和欧盟理事会的规定，“情绪识别系统”是指根据自然人的生物数据识别或推断其情绪或意图的人工智能系统，例如快乐、悲伤、愤怒等，但不包括身体状态如疼痛或疲劳，也不包括仅仅检测容易察觉的表情、手势或动作，除非用于识别或推断情绪。 2. 借鉴相关研究和观点：如 AI 教父 Hinton 探讨的如果助手具有自我反省的能力，可能会有感觉，以及他提出的新的感觉模型。 3. 理解情感的重要性：情感对人类具有生存、沟通、决策、动机和维系等功能。比如，人类会因适应环境做出有利生存的生理反应，不同情感表达会使相同文字语言内涵不同，大脑决策依赖情感，情感能激发和维持个体行为，也是人类社会化维系的纽带。 4. 以情感计算为目标：情感计算旨在使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感，最终赋予计算机类似人的情感能力。 总之，使语音助手掌握情感意图需要综合多方面的知识和技术，不断探索和创新。

在车载语音助手这一行业的语音数据标注中，特殊标注规则如下： 1. 音素覆盖：在录音开始前构建基础的文本前端，具备简单的文本转音素（G2P）系统。录音文本要保持多样性，音素或音素组合尽可能覆盖全，统计音素序列中的 NGram，避免某些音素或组合出现频次过高或过少。 2. 场景定制：收集车载播报的常用话术、专业术语（如油量、胎压等）、音乐名或歌手名、地名和新闻播报。对业务有一定理解，并在一开始就和需求方紧密沟通。 3. 文本正确性：确保录音文本拼写无误，内容正确，删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句。

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。

以下是关于 Coze Web SDK 具体测试的案例： 1. 提示词母体测试： 测试平台包括海外版 Coze 和国内版 Coze。 目的是测试提示词母体模板是否能按规定指令进行生成。 测试模型有 Claude3.5 Sonnet等。 进行了现实主义人物角色、虚幻主义人物角色等方面的测试。 测试感受是基线达到，国内外模型都能按要求生成拟人化提示词，但效果不一，Claude 生成质量最好。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 进入 Coze 后，点击「个人空间工作流创建工作流」打开弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，确认后完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要实际用到插件、大模型、代码等。 编辑面板中的开始节点和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。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点即可完成工作流框架搭建。

图灵测试的内容如下： 1950 年，计算机科学先驱艾伦·图灵提出图灵测试。测试设置为一名人类评判者与两个参与者进行对话，其中一个参与者是人类，另一个是计算机程序。如果评判者无法准确分辨出哪个是计算机，那么这个程序就通过了测试。图灵认为，如果计算机能够在这种测试中成功“欺骗”评判者，就可以说它具有智能。这个测试涉及语言理解、知识表达、推理和学习等多个方面，为后来的 AI 研究指明了方向。 同时，图灵测试的核心理念是让计算机能够与人类进行自然、流畅的对话，以至于人类无法分辨对方是机器还是真人。这个看似简单的概念涵盖了自然语言处理的两大核心领域：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。前者要求机器能够准确理解人类语言的复杂性和微妙之处，而后者则需要机器能够生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 此外，还有基于图灵测试开发的游戏，如《完蛋，我被 AI 包围了！》。在这个游戏设定中，未来社会面临 AI 物种的威胁，人类为了确保新家园“Oasis”不被渗透，每个希望加入的人类都必须通过一系列精心设计的图灵测试游戏，参与者要通过智慧和策略揭露潜在的 AI 身份，并动用人类特质来证明自己。

以下是为您推荐的一些 AI prompts 测试工具： 1. Langfuse：网站为 ，是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台，允许用户设计和测试 Prompts，比较不同 Prompts 的效果，并评估 AI 模型的性能。 2. Langsmith：网站为 ，也是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台。允许用户设计和测试 Prompts，比较和评估不同 Prompts 的效果，还能将 Prompts 测试集成到开发流程中实现自动化测试。 3. PromptPal：开发指向为 ，是专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，作为集中化平台，能让开发者在 AI 项目中轻松管理提示，实现无缝协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。 4. ChainForge：开发指向为 ，是一个开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。 5. Promptknit：网站为 ，是一个为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化他们的 AI 模型的提示。 此外，您还可以参考以下资源： 最流行的“AI 提示生成器”的比较分析： 。 选择合适的 AI Prompts 测试框架可以显著提升开发效率和 AI 模型的质量。开发者可以根据自己的具体需求和偏好来选择最合适的工具。

目前知识库中暂时没有关于 AI 和软件测试行业实践想法的相关内容。但一般来说，在软件测试行业中应用 AI 可以考虑以下几个方面： 1. 利用机器学习算法进行测试用例的自动生成和优化，提高测试覆盖度和效率。 2. 运用自然语言处理技术对测试需求和文档进行分析，提取关键信息，辅助测试计划的制定。 3. 通过 AI 模型对软件的历史缺陷数据进行学习，预测可能出现的新缺陷类型和位置。 4. 借助图像识别和语音识别等技术，实现对软件界面和交互的自动化测试。 您可以根据实际情况和具体需求，进一步探索和创新 AI 在软件测试行业中的应用。

以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息： 美国独立站搭建工作流中，有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如，七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材；在 UI 设计场景中，利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等；通过对 AI 大模型的训练和应用，提升合成模特的真实性和美感，提供定制化线上真人模特体验，如 AI 试衣间、AI 写真等；还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。

以下为一些免费且好用的 AI 工具： 获取信息和学习东西：最佳免费选项为必应（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）。对于儿童，来自可汗学院的 Khanmigo（https://www.khanacademy.org/khanlabs）提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。 写东西：最佳免费选项为 Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）和 Claude 2（https://claude.ai/）。 在写代码方面的免费替代品有： Tabnine（https://tabnine.com/）：AI assistant that speeds up delivery and keeps your code safe Codeium（https://codeium.com/）：Free AI Code Completion & Chat Amazon CodeWhisperer（https://aws.amazon.com/codewhisperer/）：Build applications faster and more securely with your AI coding companion SourceGraph Cody（https://cody.sourcegraph.com/）：The AI that knows your entire codebase Tabby（https://tabby.dev/）：Opensource, selfhosted AI coding assitant fauxpilot/fauxpilot（https://github.com/fauxpilot/fauxpilot）：An opensource alternative to GitHub Copilot server 需要注意的是，虽然 ChatGPT 功能强大，但它是收费的且不面向中国。此外，虽然 ChatGPT 的开发者 OpenAI 并不像其名字那样开放，其源码与模型数据不对外开放，但 Meta 在 2023 年 2 月开源了 LLaMA 1，并在 7 月发布了进阶的 Llama 2 且允许商用。

以下为您介绍将外国 PPT 翻译为中文的工具及相关方法： 有一种自动 PPT 翻译脚本，其开发过程如下： 1. 前期准备： 翻译需要外接 API，推荐讯飞大模型，新账户免费送 200 万 tokens，有效期 3 个月。 进入 https://xinghuo.xfyun.cn/ ，首页选择 API 接入，然后点服务管理进入控制台。 创建一个新项目，比如“PPT 翻译”，以避免 API 泄露。 点进去，找到左边机器翻译的模型，按提示领取 200 万 tokens 的礼包，然后在主控台看到对应的 id、apikey、api secret 和接入路径。 2. 导入依赖： 大部分依赖是常用的，只有一个 ppt 可能需要装，运行 CMD 输入 pip install pythonpptx，如果还缺的可以按提示安装。 3. 初始化 API 相关信息和文件路径： 先设置对应的 api 信息，其他模型可以对应做替换。 4. 读取并提取 PPT 文本： 根据讯飞的 API 文档配置做请求指令，确保 API 可以正确调用。打印响应数据设置方便监测脚本执行动态，如果碰到报错可以随时做优化。 5. 翻译脚本： 目前只设置了文本翻译，未对表格元素处理，排除了所有 shape，如果要加入表格翻译，可以定义 shape = table 来定义表格，然后翻译表格里的 cell 实现。 接收路径已调好，如果用其他的 API，要在 translated_text = get_result 后面替换成自己的地址。 语言选择，原文件是中文用'cn'表示，英文文档改成‘en’，其他语种对应。 此外，还有 Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版（中英对照），源地址 https://docs.anthropic.com/claude/docs ，扫码关注未来力场：AIGC 最佳实践中文互联网搬运工。

以下为您推荐一些 AI 图片生成相关的软件： 1. 海报生成工具： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可辅助选色和字体样式，通过简单拖放操作创建海报。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，智能设计工具，采用先进人工智能技术，自动分析生成设计方案，稍作调整即可完成设计。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，可用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可助用户找合适元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面，能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 2. 图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传照片转换为芭比风格，效果好。 3. 图片生成 3D 建模工具： Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速 2D 到 3D 转换，提供 AI 驱动的精准度和细节。 Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成，用户上传图片并描述材质和风格可生成高质量 3D 模型。 CSM AI：Common Sense Machines 支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型。 Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域模型生成，用户上传图片或输入文本提示词生成 3D 模型。 VoxCraft：生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前有一些可以将 PPT 文档转化为文字的方法和相关的 AI 工具： 在将 PPT 转化为网站的尝试中，当遇到困惑时，如组织线下沙龙内容的两页并进行切换没有思路，可选择放手让 AI 给出建议。 市场上好用的 AI 辅助的 PPT 工具包括： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/

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。