有没有对话形式，生成测试用例的ai

要让 AI 拟人化去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 生活化的语言： 注意语气的自然化，使用语气词如嗯、吧、啊、哈哈哈等。 增加口语化词语的使用。 避免过于正式、恭敬、官方的说话风格。 2. 塑造搞笑人设： 运用幽默手法，如夸张、比喻、双关、对比、反差等。 决定回答问题的逻辑与态度，可适当放肆、大胆地开玩笑。 3. 注重细节： 在标点符号、断句和表情符号上下功夫，但效果有限，最终还是内容为王。 另外，通过以下 PROMPT 工程步骤也有助于实现 AI 拟人化： 1. 第一步输入章鱼哥。 2. 第二步把情绪体感构建轮子的 prompt3 粘进去拼到章鱼哥下面。 3. 第三步点击发送按钮，让模型根据轮子的提示词自己完成人物的解构建构。 4. 第四步复制章鱼哥 prompt，给到模型略等几秒。 5. 第五步和章鱼哥聊天看章鱼哥反应，时不时假装海绵宝宝。 同时，在写作方面，挑选模型时要注重文风和语言能力，避免出现“首先、其次、再者、引人入胜”等一看就是 AI 写的套话。但需要指出的是，去除 AI 味可能是个伪命题，所谓的 AI 味实际上可能是 GPT 味。

AI 在电商领域有以下应用： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。 在这个领域，电子商务已成为最富成效的垂直行业之一。企业大多完全在线运营，容易将 AI 工具整合到工作流程中。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。除产品照片外，品牌还能通过 AdCreative、Pencil 制作营销材料，通过 Frase 或 Writesonic 编写经过 SEO 优化的产品描述。未来，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 语音电商也在快速发展，又称语音辅助购物，随着人工智能和智能设备的发展而迅速增长。消费者可通过语音命令搜索商品、进行购买和管理购物清单，通过智能音响和移动助手如 Amazon Alexa 和 Google Assistant 实现。这一趋势预计将持续增长，改变消费者与品牌的互动方式和在线购物模式。

以下是为您整合的相关内容： 在“AI 占卜”方面，有多种价格不同的体验项目，如 9.9 元的 AI 解读。流程是先想好问题再抽塔罗牌，摊主会先使用 AI 软件解读，然后在其基础上人工补充。例如对于“近期有偏财运吗”的问题，AI 解读提到代表着力量、决断和智慧，预示财运增加和经济状况改善。此外，活动现场还有手搓机器人摊位，这类似 DIY，需要电烙铁、钳子、螺丝刀等工具，适合亲子合作，能培养孩子兴趣和动手能力，增进亲子关系。 在“AI 辅助写小说”方面，南瓜博士让 AI 先写故事概要和角色背景介绍并做修改，然后以表格形式让 AI 输出细节描述，这样有打破叙事习惯、便于局部调整、确保细节具体等好处。之后将生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章，偶尔需要作者给建议。但在修改环节，GPT4 记性不好，Claude 把关键情节改没了。

以下是一些新的 AI 工具： 游戏方面： Unity 推出了两款 AI 工具，包括提供新 Copliot 工具，可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，如一键生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作，还能协助编码和创建 3D 材质、动画等内容。Muse Chat 现已经开放 Waiting list，可通过 https://create.unity.com/aibeta 申请加入，官方提示这个暑假会进一步开放。 Unity Sentis 是第一个将 AI 模型嵌入到实时 3D 引擎中的跨平台解决方案，能在终端用户平台上增强游戏玩法和其他功能，目前还在封测阶段。 思维导图方面： GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 TreeMind：输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供包括 AI 驱动的头脑风暴功能等一系列 AI 工具。 建筑设计审核规划平面图方面： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能实现数据汇总与管理。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是关于学习应用 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么，其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 六、针对不同人群的学习建议 1. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，思考其对未来社会的影响。 2. 对于偏向技术研究方向的学习者： 掌握数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 学习机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 深入研究深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 钻研自然语言处理，包括语言模型、文本分类、机器翻译等。 探索计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等，并进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 3. 对于偏向应用方向的学习者： 具备编程基础，如 Python、C++等。 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 了解应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 学会模型部署，如模型优化、模型服务等，并进行行业实践，包括项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括： 1. OpenAI 的审核（Moderation）Endpoint：可用于检查内容是否符合使用策略，其模型分为 hate（表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容）、hate/threatening（仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害）、selfharm（宣扬、鼓励或描绘自残行为）、sexual（旨在引起性兴奋的内容）、sexual/minors（包含未满 18 周岁的个人的色情内容）、violence（宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容）、violence/graphic（以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容）等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时，可以免费使用审查终结点，但目前不支持监控第三方流量，且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI： 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量的专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例： Google Patents：使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析，提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析，减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用： 专利检索与分类：通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以生成测试用例的工具： 1. 基于规则的测试生成： 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。 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： 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。 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： 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。 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： 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。 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。 在实践中的应用示例包括： 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。 AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

以下是一些可用于生成测试用例的 AI 工具和平台： 1. Testim：这是一个 AI 驱动的自动化测试平台，能够生成和管理测试用例。它可以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。在 Web 应用测试中，它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，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 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。它可以利用 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。在移动应用测试中，能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. 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。在复杂系统测试中，能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。 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。

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

在多功能对话系统中，以下的 sys prompt 设置有助于提高有效性： 1. 明确模型的角色和任务：例如将模型设定为历史顾问回答历史事件相关问题，或设定为技术专家解决特定技术问题。 2. 适应特定需求：如根据用户提供的食材和饮食偏好生成个性化食谱建议。 3. 创造独特内容：像融合两个单词创造新词汇，生成巧妙的双关语和文字游戏等。 4. 塑造个性和风格：如扮演具有幽默且带有讽刺意味的助手角色。 例如，Anthropic 发布的 Claude 2.1 允许用户提供自定义指令以提高性能，设置有用的上下文，增强承担特定个性和角色的能力，或以更可定制、符合用户需求的一致方式构建响应。在 Coze 上的大模型节点中，设置系统级的提示词是关键步骤，它侧重于模型的内部工作机制，与外层用户直接交互的提示词相互配合，精心设计可增强模型对用户指令的处理能力，确保工作流的顺畅和高效。

以下是为您整理的类似 CharacterAI 的虚拟对话相关内容： 一、Character.ai 1. 创建：创建角色的功能简洁，主要依赖用户编写的 Description（基础信息）和 Definition（复杂背景），已支持上传声音片段实现语言克隆。 2. 聊天：用户通过一问一答的多轮对话方式与角色进行交互，支持回复重新生成、回滚至指定位置。 二、筑梦岛 1. 聊天： 单人聊天是用户与 AI 角色交互的基本模式，本质是一问一答的多轮对话，支持重新生成。 多人聊天是伪群聊，通过指定某个角色对用户的话进行回复，但 AI 角色之间不能对话。 2. AI 角色： 设定是每一个角色最核心的人设属性，产品侧是一段角色介绍，背后往往对应着一段高质量 Prompt，甚至有其他工程、模型层面的优化措施。 梦境是用户分享的与 AI 角色聊天的片段，其他用户可以基于此对话片段继续参与聊天。 小剧场是【人设+场景】的对话聊天模式，同样的角色处于不同的场景背景，会展开不同的故事。 3. 创建：创建梦中人即捏崽，需要用户提供各类信息，其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息；创建梦屋即拉群，用户可以添加多个 AI 角色创建一个群聊。 三、其他相关 1. 游戏方面：游戏是满足我们原始需求的模拟，游戏引擎发展了模拟方式，但无法有效模拟人类思想等的复杂性和突发性，直到 LLM 和 Agent 框架的突破，使得在游戏中拥有“具有真实目标、行动和对话的现实角色“成为可能。预计 2024 年游戏能模拟现实生活中的多种社交动态，每一个原始需求都可以获得模拟满足。 2. 从聊天机器人到拟人形象：如果 2023 年是我们与 AI 伴侣发短信的一年，那么 2024 年将可以直接跟 3D 拟人形象实时交谈，与 AI 同伴的对话将变得越来越具有洞察力、呈现力和个性化，娱乐将从被动体验转向主动体验，有线电视和互动游戏之间的界限将变得模糊。 3. GPTs、中间层、Chatbot 虚拟社交、AI Agent 方面：Replika 做重虚拟角色定制过程，强调角色唯一性；Cai、Talike、星野、筑梦岛等一众产品提供众多 Bot 供用户选择，并支持 UGC 创建 Bot 并分发；Aura 进入后虽然只有单个角色，但支持开启多个剧本的角色扮演，并且剧本由 AI 生成（降低了重复性）可以体验和较长文本的对话，但在整体体验上存在不足。

以下是一些在语音对话方面表现较强的 AI 模型： 1. 智谱·AI 的 ChatGLM26B：这是第二代 ChatGLM 对话模型，相比一代模型性能更强，基座模型的上下文长度从 2k 扩展到 32k，在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，推理速度相比初代提升 42%。此外还有 ChatGLM26Bint4 这一 int4 量化版本，具备最小 5.1GB 显存即可运行，在 INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 2. Hertzdev 开源会话音频模型：具有实时对话、双向交流无需等待对方讲完，超低延迟（120 毫秒），高效压缩（占用带宽少、音质优秀、支持长对话生成）等特点。 在游戏中的语音对话方面，生成式 AI 对话使得角色可以说任何话，完全响应玩家正在做的事情。结合更智能的 NPC AI 模型，完全对玩家作出反应的游戏将很快成为现实。例如，使用与玩家的虚拟形象匹配的生成声音可以维持角色扮演的幻觉，还可以控制声音的细微差别，以及实现对话的本地化。像 Deepdub 这样的公司专注于这个特定的领域。

AI 能够实现长期记住对话内容。在智能体中，长期记忆主要有长文本（持久化）、总结、RAG 这三种实现方式。长文本（KV Cache）是 Transformer 架构中的一个功能，能通过缓存历史计算的 Key（K）和 Value（V）来减少冗余计算，加速模型的推理过程，但需要额外的存储空间，可能导致显存占用增加，为此有研究者提出多种优化技术。如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术，控制成本，就有可能打造出记忆力超越人类的智能体，能回忆更多详细信息，并在服务中展现更高级别的个性化和情感连贯性。 当下比较推荐将临时记忆转换为长期记忆的方式是定期总结+RAG，即定期对上下文对话内容进行总结，然后对总结后的文本进行索引，并将索引后的内容存储到数据库中。整个过程和人记忆内容的过程相似，但要注意避免在归纳和记忆时产生偏见，比如在归纳信息时回顾并整合已有记忆，在推理中加入反思环节，对于同一事物的记忆详细记录每次情况等。

以下是一些可能满足您需求的 App 选项： 1. WaytoAGI 网站： 提供和 AI 知识库对话的功能，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型：可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时，需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人，提示词能设定其角色和专注技能，知识库则如同工作手册，为其提供特定项目的详细信息。

设计一个对话式的 AI 用户界面，以下要点需要注意： 1. 语言使用： 使用用户熟悉的词语、短语和概念，避免内部术语。 遵循现实世界的惯例，使信息呈现自然和逻辑的顺序。 确保用户能够理解单词的含义，无需查阅字典。 永远不要假设自己对单词或概念的理解与用户匹配，通过用户研究揭示用户熟悉的术语和他们对重要概念的心智模型。 2. 行为引导： 明确告诉 API 意图以及如何行事，避免其偏离轨道。 给 API 赋予一个身份，有助于其以接近真相的方式进行回答。 提供问题和答案示例，让 API 掌握回复模式。 3. 编程方式： 从命令式编程转变为对话式编程，与 AI 进行深度互动，讨论需求而非直接命令。 利用 AI 从想法到实现的全程协助，但初学者需谨慎使用，避免过度依赖导致基础知识缺失，应将其作为学习工具。

在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

以下是一些关于健身的人工智能产品和案例，可为您提供适合自己的锻炼计划： 1. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理。它能根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好，提供定制化的训练计划和建议。 2. 健身的 AI 工具： Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案。网址：https://keep.com/ Fiture：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/ 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/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 3. 案例： 马多克斯先生利用 ChatGPT 制定锻炼计划，例如让其总结锻炼笔记并提出建议。 森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。 此外，还有一些其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具，如可提升沟通能力。

以下为您推荐一些好用的手机翻译 AI 应用： 1. Hand Talk：能自动将文本或语音转换成美国手语。被联合国评为“世界上最佳的社交应用”，已翻译近 20 亿个单词，既是翻译工具，也是学习平台。相关链接：https://xiaohu.ai/p/5688 、https://x.com/imxiaohu/status/1777201503142601143

以下是一些与生成式人工智能相关的 URL： 生成式人工智能简介的视频学习地址： https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐： 生成式人工智能如何改变创意工作相关的框架：NVIDIA 的 2024 年人工智能现状报告链接： 英文解读链接：

目前有利用 AI 总结本地视频的方法。对于 B 站视频，如果视频有字幕，可以通过以下步骤进行总结： 1. 确认视频栏下方有字幕按钮，表明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”，刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮。 3. 选择多种字幕格式（带时间或不带时间）进行下载。 4. 将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 总结完视频内容后，还可以继续向 AI 提问更多细节内容或与之探讨。此外，对于除聊天内容之外的各种文章（不超过 2 万字），也可以复制全文发送给 GPTs 进行总结，GPT4 能识别重点内容。

以下是一些常见的提示词技巧，可用于写施工方案： 类比：要求 AI 用类比或示例阐明概念，例如“请用一个类比解释施工中的关键技术”。 引述：要求包含专家的相关引言或陈述，比如“在施工方案中引用著名建筑专家的观点来支持关键施工步骤”。 幽默：表明是否应融入幽默，例如“在施工方案的安全注意事项部分加入一些幽默元素，以增强记忆”。 轶事：要求包含相关轶事，比如“在关于大型建筑施工的方案中，分享一则有趣的施工过程中的轶事”。 隐喻：鼓励使用隐喻使复杂观点更具亲和力，例如“在描述施工流程的复杂性时，用‘施工像搭积木一样需要有序进行’这样的隐喻”。 趣闻：鼓励包含有趣或令人惊讶的事实，比如“在谈论新型建筑材料时，分享一些有趣的材料特性的事实”。 关键词：列出需要包含的重要关键词或短语，例如“请在施工方案中包含‘施工进度’‘质量控制’和‘安全保障’”。 小贴士：鼓励 AI 分享与主题相关的小窍门和技巧，比如“分享几个关于提高施工效率的小贴士”。 保密性：说明保密要求或限制，比如“在施工方案涉及商业机密的部分，不要泄露相关信息”。 格式化：指定所需的格式元素（如标题、副标题、列表），例如“在写施工方案时，使用列表来呈现施工步骤”。 概括：要求对较长内容进行简要概括，比如“请为这个复杂的施工方案提供一个简短的概要”。 讲故事：要求使用讲故事或叙事技巧，例如“请用一个成功的施工案例故事来展示优秀的施工管理”。 优缺点：要求 AI 评估主题的优缺点，比如“分析这种新型施工方法的优缺点”。 利弊分析：要求对主题的利弊进行分析，例如“分析使用预制构件施工的利与弊”。 问题解决：要求针对特定问题提供解决方案或建议，比如“请提供几个有效的解决施工中遇到的技术难题的方法”。 最佳实践：要求 AI 提供关于某主题的最佳实践或指南，比如“请提供一份关于如何确保施工质量的最佳实践指南”。 时间线：要求 AI 提供事件或发展的时间线，比如“请为这个建筑项目的施工进程提供一个简要的时间线”。 行动呼吁：要求明确的行动呼吁或后续步骤，比如“在施工方案结尾提出具体的施工推进行动建议”。 分步指南：要求提供过程的分步指南或说明，比如“提供一个关于如何进行基础施工的分步指南”。 历史背景：要求考虑历史背景或背景，比如“在写关于高层建筑施工的方案时，谈论高层建筑施工的历史发展”。 对比：要求 AI 比较和对照不同的观点或概念，比如“请比较传统施工方法和现代施工方法的优缺点”。 敏感性：提及需要谨慎处理或避免的敏感主题或问题，比如“请谨慎讨论施工中的环保敏感问题”。 伦理考虑：提及要遵循的道德准则，比如“在施工方案中探讨施工过程中的伦理和道德问题”。 修订要求：提及修订或编辑指南，比如“请根据行业标准对施工方案进行编辑和修订”。 未来影响：鼓励讨论潜在的未来影响或趋势，比如“在谈论建筑施工技术的发展时，探讨其未来在城市建设中的应用前景”。 视觉元素：询问是否包括图表、图形或图像，比如“请在施工方案中包含相关的施工图纸和进度图表”。 截止日期：提及时间敏感回应的截止日期或时间范围，比如“请在一周内给我一份完整的施工方案”。 文化参考：鼓励包含相关的文化参考，比如“在关于古建筑修复的施工方案中谈论当地的建筑文化特色”。