现在市面上有ai刷牙智能设备吗

以下是关于 PPT 智能生成 AI 的相关内容： AI 生成 PPT 带来了课件制作与微课生成的颠覆性变革，几分钟就能搞定 60 分初稿。其原理和作用包括减轻排版工作压力、生成打底内容以减轻人工撰写的工作量。例如文章生成 PPT 时，让 AI 帮忙摘要内容并生成大纲列表；主题生成 PPT 时，让 AI 根据主题扩充成大纲列表乃至具体内容。在特定场景下可直接使用，如学生快速为小组展示配 PPT。 AI 辅助 PPT 的流程通常为：用户输入→AI 输出→通过排版网站选择适合的组件。有的网站配图也由 GenAI 根据页面内容生成。用户对生成的 PPT 结果不满意可自行选择模板。 以下为几款 PPT 生成工具（网站）： https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文 http://Mindshow.fun 支持 Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好 此外，制作 PPT 的流程还可以是先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT，再让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 相似问题包括：有没有生成 PPT 的应用推荐，不用翻墙的；免费生成 PPT 的网站有哪些；推荐一款文字生成 ppt 的工具；免费 ai 制作 ppt 软件；推荐 3 款好用的 AI 制作 ppt 工具。请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐几部与 AI 相关的电影： 1. 《模仿游戏》：讲述了计算机科学和人工智能之父图灵的故事，他在二战期间构建的机器破译了德军密码，并提出了“图灵测试”的方法来判断机器是否具有智能。 如果您想获取更多关于 AI 的内容，比如 AI 的技术原理、工具案例、未来发展及影响等，还可以参考以下资料： 1. 一个希望有点意思的 AI 分享（一）：通过具体例子让大家对 AI 是什么有印象，介绍 AI 技术原理，解释如何理解“AI 能做什么”，介绍具体工具案例和资料，以及简单聊 AI 的未来发展和影响。 2. 爱奇艺智能推荐：利用 AI 算法分析用户的观看历史、评分等数据，为用户推荐符合其口味的电影。

Google 最新推出的图文 AI 为 Gemini 文生图 AI，它正在重塑设计行业，展现出强大的创作能力。以下是关于 Gemini 的一些特点和相关评测： 总体评价： 是当下最值得全设计行业甚至全碳基社会使用的文生图 AI。 在自然语言的修改指令理解、材质质感复现、局部细节微调方面，达到部分生产创作环节完全可用的水准。 几乎可算 AI 许愿机、超级嘴炮魔法。 能力表现： 在自然语言理解与材质质感复现方面表现出色。 在设计细节调整和多样化风格生成上表现出色。 语意遵循和画面控制力足够听话，风格化足够灵活，质感足够有 B 格。 应用潜力： 具有广泛的应用潜力，特别适合设计与内容创作领域的专业人士探索。 文中提到的 4 项能力测试和 5 个应用案例揭示了其能力边界。 如果您想了解更多关于 Gemini 的详细内容，可参考相关文章。

以下是一些常见的 AI 知识库搭建工具： 数据工具 多维表格：适用于 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者，可用表格+AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求。 编程工具 Cursor：适用于 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白，通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒。 音乐工具 Suno：适用于 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白，AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作。 提示词工具 现成好用的 Prompt：适用于完全没有 AI 使用经验，只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白，可直接拿好用的提示词拿来用用，有很多完整结构的优秀 prompt 案例。 智能体工具 Coze：适用于完全没有编程基础，但对 AI 已有一点概念的小白，为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台，30 分钟就能开始使用。 绘图工具 现在主流的 AI 绘图工具网站：适用于完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴，为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲。 此外，还有像大圣讲解的 Coze 等工具也可用于搭建 AI 知识库。

以下是关于如何用 AI 画图的相关内容： 参加比赛的作图要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。 构图相关： 1. 构图概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 构图分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 构图要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 构图方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 AI 绘图工具： 1. Creately：是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能，可自动连接和排列图形，有丰富的模板库和预定义形状，支持实时协作。官网：https://creately.com/ 2. Whimsical：是一个专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面，易于上手，支持拖放操作，快速绘制和修改图表，提供多种协作功能。官网：https://whimsical.com/ 3. Miro：是一个在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作，支持远程团队实时编辑，丰富的图表模板和工具，支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。官网：https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 AI 作图的创作方法与实操演示： 1. 趣味性与美感概念：趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作要点：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 魔法少女示例：以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 4. 提示词编写方法：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 5. 实操演示准备：以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 6. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 7. 关于中式风格图像生成的讨论：包括人物图像生成（描述生成穿蓝色汉服女孩的半身像，包括发型、妆容、服饰、配饰等特征，以及光线、环境等元素，探讨画面分辨率、风格控制等）、动物图像生成（尝试生成蛇、孔雀等动物的图像，涉及颜色、姿态、所处环境等描述，分析生成效果未达预期的原因）、景观图像生成（简要描述生成中式宫殿、桃花树等室外景观的尝试，展示相关测试图）。

以下是关于如何使用 AI 的一些建议： 1. 写东西： 可以让 AI 草拟任何东西的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。 提高提示质量，通过与系统互动，让写作更出色。 将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子，以激发自己做得更好。 把 AI 当作实习生，让它帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等，完成没时间做的任务。 利用 AI 解锁自己，当在任务中遇到困难挑战而分心时，它能提供动力。 2. 给 AI 提供信息： 尽可能地给它背景信息。 尽可能地让它自己去反思。 3. 中学生学习 AI： 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 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的教育平台，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（机器学习、深度学习等）以及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 总之，无论是一般使用者还是中学生，都可以通过多种方式来学习和使用 AI，不断探索和实践，以更好地发挥其作用。

AI 数字人是通过人工智能技术创建的虚拟人物形象。 目前市面上常见的生成数字人的 AI 工具及相关信息如下： 1. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 网址： 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 网址： 使用方法： 点击上面的网址，点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象，可以点击 ADD 添加自己的照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很 AI。 网址： 使用方法： 点击上面的网址，注册后获得 120 免费 k 币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作，选择自定义照片。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 最后，点击生成视频。 此外，还有开源且适合小白用户的数字人工具，如： 特点：一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 网址： GitHub： 官网： 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。

市面上主流的大模型主要有以下区别： 1. 架构类型： Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 Encoderdecoder：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是 Google 的 T5。 Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构，如 ChatGPT。 2. 处理信息类型： 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 3. 应用场景： 大型语言模型：主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。 大型多模态模型：可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 4. 数据需求： 大型语言模型：主要依赖大量的文本数据进行训练。 大型多模态模型：需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等。 5. 规模： 大模型的预训练数据非常大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练，参数也非常多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 6. 优秀模型： GPT4（网页版）、GPT4（API）、智谱清言、通义千问 2.0、AndesGPT（OPPO）、文心一言 4.0（API）、MoonShot（KimiChat）、Claude2、360 智脑、Qwen72BChat、文心一言 4.0（网页版）等。 7. 性能表现：国内外大模型存在差距，如 GPT4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，国内最好模型文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，与 GPT4 Turbo 有一定差距。

以下是市面上一些常见的 AI 硬件： 1. RayBan Meta 智能眼镜：由 meta 与雷朋合作推出，Tiktok 作品数约 180000 个，价格为 299 美元。 2. Vision Pro 眼镜：来自苹果公司，Tiktok 作品数约 38600 个，价格为 3999 美元。 3. cozmo 玩具机器人：由 Digital Dream Labs 制造，Tiktok 作品数约 10500 个，价格为 399 美元。 4. Lovot 玩具机器人：由 GROOVE X 生产，Tiktok 作品数约 5931 个，价格为 9000 美元。 5. Optimus 等身机器人：由特斯拉推出。 6. AI pin 挂件：由 Humane 制造，Tiktok 作品数约 1200 个，价格为 699 美元。 7. PLAUD 录音机：由机智连接生产，Tiktok 作品数约 1072 个，价格为 159 美元。 8. RabbitR1 挂件：由 Rabbit Inc 推出，Tiktok 作品数约 1048 个，价格为 199 美元。 9. Loona 玩具机器人：由可以科技制造，Tiktok 作品数约 753 个，价格为 449 美元。 10. Timekettle WT2 耳机：由 Timekettle 生产，Tiktok 作品数约 751 个，价格为 299 美元。 11. OrCam MYEYE 眼镜：由 OrCam 推出，Tiktok 作品数约 532 个，价格为 4250 美元。 这些数据来源于 google、tiktok、twitter、亚马逊等。更多榜单信息您可以访问：https://zw73xyquvv.feishu.cn/wiki/IqcqwTDiYiKttNktBg3cg8HgnLh 。对于榜单内容有疑问想交流的 GenAI 硬件创始人，或者想合作转载内容的公众号博主，请加微信，或者在本文末留言。

目前市面上的 AI 工具主要有以下几类： 1. 聊天工具：方便人们进行交流和获取信息。 2. 绘画工具：能够创作出各种风格的绘画作品。 3. 视频工具：用于视频的制作和处理。 4. 音乐工具：辅助音乐的创作和编辑。 此外，AI 工具还分为线上和线下本地部署两种： 线上 AI 工具的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能查看其他创作者的作品，但出图分辨率通常有限，制作高清横板图片可能受限。 线下部署的 AI 工具可以添加插件，出图质量较高，但使用时可能导致电脑宕机，配置不高时可能出现显存不足导致出图失败的情况。 线上平台适合找参考、测试模型，线下平台则是主要的出图工具。例如，可以在在线上绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作会自动匹配模型和标签，截取游戏人物底图将算力集中在人物身上，多批次尝试不同画风以找到最符合需求的模型和组合，最后在相关网站下载对应模型到本地加载部署后正式生图。

对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。

搭建智能体的步骤如下： 1. 创建智能体，输入人设等信息，并放上相关工作流。配置完成后进行测试。但需注意，工作流中如涉及插件 api_token，不能直接发布，可将其作为工作流的输入，让用户购买后自行输入再发布。 2. 确定智能体的结构： 按照市场营销逻辑组织，如在品牌卖点提炼中，以品牌卖点提炼六步法为核心流程，加入其他分析助手，包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等，同时还可包括用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等工具。 明确 AI 的能力边界，如 AI 不了解公司的主要产品、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等。 确定智能体为引导型助手，如在寻找卖点时作为灵感提问助手，提供更多思考维度。

对于法学本科生且人工智能小白的您，想要达到可以参加人工智能开发的地步，可以从以下角度深入学习人工智能： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 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。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，由于库和框架的支持不断增加，机器学习开始变得越来越流行。但要实现落地 AI 行业，我们必须了解这些代码背后的逻辑。一旦取消了现有框架的支持，了解这些框架背后的数学细节，编写这些算法中包含的复杂模式就会显得非常重要。至少需要了解概率、统计、线性代数、微积分和图论方面的知识。有了具体的数学知识，我们就可以充分利用机器学习的潜力，比如： 1. 凭借算法背后的内联数学知识，为数据集选择最佳算法。 2. 利用正则化器背后的数学知识帮助解决模型过拟合或高方差问题。 3. 利用图论的知识来分析数据特征之间更复杂的关系。 4. 利用优化器背后的数学知识来设计适当的成本函数。 机器学习需要的数学知识水平相对比较主观，取决于每个人的具体需求。比如正在进行机器学习的底层研究，可能需要具有深厚的数学知识，因为研究要求彻底深入。但对单纯的应用者来说，可能不需要任何高等数学的相关知识，掌握 prompt 的基础框架就可以很好的应用。

以下是关于小红书爬虫智能体的相关内容： 创建智能体： 1. 输入人设等信息，放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。 工作流配置及注意事项： 1. 工作流 2 中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，可将 api_token 作为工作流 2 最开始的输入，用户购买后输入 token 再发布。 2. 对于 Coze 智能体，使用单 Agent 对话流模式，编排对话流时注意配置 cookie 等，使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。测试时找到一篇小红书笔记，试运行对话流，确保成功。发布时选择多维表格，注意输出和输入类型等配置。 智能体示例： 小众打卡地智能体，输入旅游目的地城市可推荐 3 个小众打卡地的小红书类文案及精美配图。其核心价值包括发掘特色景点、提供个性化建议、帮助获取高质量旅行参考信息及提供小红书文案。搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库、通过文本模型组成搜索词搜索并提取相关 url、滤除需安全认证网站等、提取小众地点输出及进行图片搜索等。

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

以下是关于智能座舱的相关信息： 火山引擎 AI 创造者大赛设置了“AI 座舱”赛道。该大赛由火山引擎携手领克汽车与英特尔联合主办，鼓励开发者及技术爱好者利用豆包大模型和扣子专业版，针对领克汽车的真实业务场景开发具有实际应用价值的智能体解决方案。 在“AI 座舱”赛道中，赛题说明为利用豆包大模型、扣子专业版以及吉利原子化能力，探索 AI 在智能座舱中的多样化应用，通过智能座舱内的智能体开发，满足车主定制化的需求。核心目标是通过扣子专业版的插件调用吉利座舱原子化能力自建车载智能体，利用豆包大模型提升智能体的交互能力和智能水平，开发的解决方案应具备实际应用价值，并能够显著提升用户体验。 2023 年度中文大模型基准测评报告显示，在智能座舱与交互这一维度上，仅有一个中文模型达到了良好表现，说明中文大模型在智能座舱与交互还有不少的进步空间。在汽车场景中，部分中小模型在满足用户需求方面具备良好能力，端侧模型有非常大的潜力。