你在设计大模型语音座舱功能，怎么设计上下文多轮对话的场景，比如否定、指代、延展等

指代消解是在多轮对话中需要解决的问题。在自然的人类语言交流中，多轮对话常出现使用代词如“它”“他们”“我们”等的指代情况。若仅依据用户原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息，且对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词来解决此问题，确保模型在连续交流中提供准确连贯回答。 由于指代消解需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决指代消解问题再进行下一轮答复。首先准备所需提示词，这里的提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型推理出需消解的代词并重新组织问题。 接着复现代指消解步骤： 1. 进行第一轮对话，如提出“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复。 2. 开始指代消解。 3. 使用指代消解后的问题进行提问，如“尼罗河对埃及的贡献是什么？”，系统准确召回知识片段并答复。 客观来说，指代消解是利用 RAG 架构构建智能问答系统的关键挑战之一，尤其在多轮对话场景中突出。目前用 Prompt 方法解决，要求模型先解析推理问题再回复，增加了计算资源消耗和系统响应延迟，处理时需权衡推理负荷、Token 消耗和问答准确性等因素，根据应用环境和需求做出合理选择和策略。

以下是一些让 AI 生成教学设计的方法： 1. 对于教师，可以利用如沃顿商学院提供的提示词库。首先，AI 作为教学助理向老师介绍自己并询问教学科目及学生层次，等待回复。然后请老师上传教学大纲（若有）或详细描述课程内容，再根据老师的反馈提供针对性帮助。 2. 对于教育工作者，可尝试以下方式： AI 辅助教案设计：使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料的想法。 个性化学习路径：利用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及对社会的影响。 3. 教师可根据不同教学场景设计恰当的提示词，用生成式人工智能辅助教学，例如收集整理语料，不断迭代和更新提示词以提升效果。还可以利用 AI 进行搜索总结、制作思维导图、PPT 制作、论文润色、专业翻译、摘要重点提取、会议纪要撰写、公文撰写等。

目前，AIGC 尚不能完全代替设计师。在 AIGC 1.0 时代，其主要起到产生参考图像的作用，存在一定局限性，如无法精确控制某些特征材质。到了 AIGC 2.0 时代，基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练能直出较高质量形象，但对于要求较高的场景仍有问题，如四肢比例失调、手指数量错误等，仍需要专业设计师大量介入与修复。 但这并不意味着我们应放弃 AIGC，它为设计师提供了强大的辅助工具，帮助他们更高效地实现创意和思路，将更多时间和精力投入到真正的创意创新中，而非重复性的基础设计工作。

以下是一些常见的生成 logo 的 AI 产品： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器利用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户能通过拖放和利用 AI 建议设计。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 使用这些工具时，用户通常可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得一系列设计方案，并进一步定制和优化，直到满意为止。另外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具： 。 此外，还有一些与 logo 设计相关的 GPTs 工具，如： 1. 超强 LOGO 生成器：设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，通过提示询问用户是否使用这些图片创建新 logo 设计，可自定义提示词风格和设定图片参考权重，利用 GPT4 Vision 识图能力生成新 logo 设计，若用户不满意可重新生成，创作完提示用户是否满意，满意则提供转 LOGO 矢量图操作的链接 。 2. LogoGPT：帮助用户从草图设计个性化的标志，用户上传草图、选择风格和是否包含名称，生成符合要求的标志设计。

以下是一些用于设计邀请函海报的 AI 产品： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适的颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术，能自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面： 开发大模型应用复杂，涉及众多步骤和环节，包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要，直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点，如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面： 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户，但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争，大模型可作为差异化优势之一，但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念： 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识，它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准，如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等，但这仍是复杂且持续的挑战。

以下是为您提供的在工作场合中结合 AI 设计有趣过年游戏的一些建议： 1. 借鉴“决战拜年之巅”：这是一款基于 GLM 大模型开发的微信小程序游戏，玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里，面对“七大姑八大姨”的连环拷问，自由对话打出属于自己的结局。 2. 参考“新启元 2077”：将公司团建游戏中的亮点进行改编，定制赛博朋克风格的游戏，让参与者体验科技魅力。 3. 学习 1001 nights 游戏：玩家扮演特定角色，通过与国王对话获取武器名称，抽到由 AI 生成在故事语义情境图片的卡牌，攒够 4 张就能达成目标。此游戏做到了用文字 AI 推动情节，有一定自由度和创意。 在设计游戏时，要明确以下三个点： 1. 明确游戏的目标和主题，例如以拜年、团聚等为主题。 2. 考虑玩家的参与度和积极性，保证有任务穿插的剧情主线引导，同时给予一定的自由开放度让玩家自由发挥。 3. 注重游戏的趣味性和创新性，结合 AI 技术创造独特的游戏体验。

聊天模型的会话补全： 聊天模型以一串聊天对话作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。API 调用中，messages 参数是主要输入，须为消息对象数组，包含角色（“system”“user”“assistant”）和内容。会话通常先有系统消息设定助手行为，然后交替使用用户和助手消息。用户消息指示助手，助手消息存储之前响应。当用户指令涉前消息时，包含聊天历史有帮助，若会话 token 超模型限制需缩减。 RAG 提示工程中的多轮对话与指代消解： 先前讨论多关注单轮问答，现实中常需处理多轮对话，其中常产生指代问题，如用“它”“他们”等，仅依原始提问检索知识片段可能致结果不精确或无法检索，且对模型回复内容限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。因此需开发提示词解决指代消解问题，确保模型连续交流中回答准确连贯。由于指代消解需多轮对话完成，单次交互不行，需转换测试形式，先解决指代消解再进行下一轮答复。首先准备所需提示词，其是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景让模型推理并消解代词，再依结果重新组织问题。然后复现指代消解步骤，包括进行第一轮对话（如提问“尼罗河是什么”并获回复）和开始指代消解。

设计一个多轮对话的 AI 命题 Agent 可以从以下几个方面考虑： 1. 自然语言交互： 多轮对话能力：LLM 应能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复，以帮助 Agent 进行有效交流。 生成能力：LLM 要展示卓越的自然语言生成能力，生成高质量文本。 意图理解：LLMs 能够理解人类意图，但需注意模糊指令可能带来挑战。 2. 知识： 语言知识：包括词法、句法、语义学和语用学，使 Agent 能理解句子和进行对话。 常识知识：如药和伞的用途等世界常识，帮助 Agent 做出正确决策。 专业领域知识：特定领域如编程、医学等知识，对解决领域内问题至关重要。但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 3. 记忆： 记忆机制：存储过去的观察、思考和行动，帮助 Agent 处理连续任务。 记忆提升策略：包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。 记忆检索：Agent 检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。 4. 推理和规划： 推理：基于证据和逻辑，对解决问题、决策至关重要。 规划：组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。 计划制定：分解任务、制定计划，包括一次性全面分解和自适应策略。 以国内版 Coze 为例，在实际操作中： 1. 对话引擎：目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为 3 轮，可修改区间是 0 到 30，具体轮数根据业务需求决定。 2. 为 Bot 添加技能： 在 Bot 编排页面的“技能”区域，为 Bot 配置所需的技能。 若不懂插件，可选择区域右上角的“优化”按钮，让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。 也可自定义添加所需插件，点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。 如 Bot 需要获取 AI 新闻，可添加新闻搜索接口。 3. 测试 Bot：在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域，测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录以开始新的测试，确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。

Coze 是字节跳动旗下的智能对话机器人服务平台，你可以使用 Coze 实现多轮对话。以下是一些步骤： 1. 创建一个 Coze 应用并配置你的模型：首先，你需要在 Coze 平台上创建一个应用，并选择一个适合你需求的模型。你可以选择使用预训练的模型，也可以上传自己的模型进行训练。 2. 配置对话流程：在 Coze 中，你可以配置对话流程，包括设置对话轮数、添加对话节点等。你可以根据你的需求配置不同的对话流程。 3. 训练你的模型：在配置完对话流程后，你需要训练你的模型。你可以使用 Coze 提供的训练数据进行训练，也可以上传自己的训练数据进行训练。 4. 部署你的模型：在训练完你的模型后，你可以将其部署到 Coze 平台上，并开始使用它进行多轮对话。 需要注意的是，Coze 是一个智能对话机器人服务平台，它提供了一些工具和功能来帮助你实现多轮对话。但是，你需要根据你的需求和场景进行配置和调整，以确保它能够满足你的需求。

高质量的SFT（Supervised FineTuning）多轮对话数据集在训练对话系统时至关重要。以下是一些公认的高质量多轮对话数据集： 1. ConvAI2 Dataset ConvAI2数据集是基于PersonaChat数据集构建的，用于ConvAI2挑战赛。它包含了多轮对话，且每个对话都有明确的角色和背景信息，有助于训练更具个性化的对话系统。 链接: 2. DSTC系列数据集 DSTC（Dialogue State Tracking Challenge）系列数据集是多轮对话系统研究中的经典数据集，涵盖了多种任务和领域，如任务导向对话、对话状态跟踪等。 DSTC2: 专注于餐馆预订任务。 DSTC3: 扩展了DSTC2，增加了更多的任务和对话状态。 DSTC6: 涉及对话行为理解和对话状态跟踪。 链接: 3. MultiWOZ Dataset MultiWOZ（MultiDomain Wizard of Oz）是一个大规模、多领域任务导向对话数据集，涵盖了多个对话场景，如餐馆预订、酒店预订、出租车预订等。数据集中的对话是由实际用户和客服人员通过WizardofOz方法生成的，质量较高。 链接: 4. Ubuntu Dialogue Corpus Ubuntu Dialogue Corpus是一个大规模、多轮对话数据集，基于Ubuntu的IRC日志。数据集包含技术支持对话，适用于训练技术支持和问答系统。 链接: 5. CoQA Dataset CoQA（Conversational Question Answering）数据集用于对话式问答系统的训练。数据集中每个对话包含一个给定的文本和相关的问题回答对。 链接: 6. TopicalChat Dataset TopicalChat数据集是微软创建的，用于开发和评估开放领域对话系统。数据集包括不同主题的多轮对话，涉及科技、娱乐、体育等多个领域。 链接: 7. PersonaChat Dataset PersonaChat数据集包含多轮对话，每个对话参与者都有预定义的个人信息或“persona”，旨在开发更具个性化和情感的对话系统。 链接: 总结 这些数据集覆盖了多种对话场景和任务类型，是开发高质量对话系统的重要资源。在使用这些数据集进行训练时，可以结合具体的应用场景和需求，选择合适的数据集进行SFT。

多轮会话是指在一个对话中进行多次交互的过程。这种对话形式通常在聊天机器人、客服机器人等场景中使用。在多轮会话中，用户可以在一个对话中提出多个问题或请求，机器人会根据用户的输入进行相应的回答或操作。 多轮会话的实现需要依赖于自然语言处理技术和对话管理机制。在自然语言处理方面，需要对用户输入的文本进行理解和分析，包括词法分析、句法分析、语义理解等。在对话管理方面，需要对对话过程进行跟踪和管理，包括对话状态的维护、对话历史的记录、对话策略的制定等。 为了实现多轮会话，通常需要使用到一些对话管理机制，例如对话状态跟踪、对话历史记录、对话策略制定等。这些机制可以帮助机器人更好地理解用户的意图和需求，从而提供更加准确和有效的回答和操作。 此外，多轮会话还需要考虑到一些其他的因素，例如对话的轮次限制、对话的时长限制、对话的中断和恢复等。这些因素需要在对话管理机制中进行考虑和处理，以确保对话的顺利进行和用户体验的良好。 总的来说，多轮会话是一种自然、灵活的对话形式，可以为用户提供更加便捷和高效的服务。

上下文指对话聊天内容前、后的内容信息。在 AI 领域，其英文通常翻译为 context。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。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，而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。 从算法视角看，更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息，从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力有着发展历程：从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型（5 个上下文 token），2010 年代的循环神经网络（RNN）达到数百个 token（Jozefowicz 等），到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token。 从产品视角看，长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG，都是为了增加给模型的上下文，进而让需求更明确，让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调，到提示词和 RAG，到大模型的超长下文，机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化，但出于工程和商业考量，目前在很多领域还是主流，未来依然可能是一个混合状态。 模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度，应该会引发相关链路上产品交互层的变化，这一点值得观察。 在提示词中，上下文包含外部信息或额外的上下文信息，能够引导语言模型更好地响应。

目前的大模型应用本质上通常没有直接的记忆功能。以 ChatGPT 为例，它能理解用户的交流内容并非因为自身具备记忆能力，而是每次将之前的对话内容作为新的输入重新处理。这种记忆功能实际上是通过在别处进行存储来实现的。 对于大模型的工作原理，在回复时是一个字一个字地推理生成内容，会根据输入的上下文来推测下一个字。但大模型的学习数据规模庞大，若每次计算都带入全量数据，算力难以承受，且仅算字的概率容易受不相干信息干扰，词向量机制和 transformer 模型中的 attention 自注意力机制解决了这些难题。 另外，系统的内存是大模型的上下文窗口，如 Google Gemini 1.5 Pro 实验版已将其提升到一千万。但窗口越大推理越慢，且模型可能失焦降低准确度，研发团队需平衡吞吐量、速度和准确度。在模型外，操作系统的其他部件如文件系统能让模型具备无限记忆的能力，而大模型应用领域常用的方法如 RAG 能让模型用自定义数据生成结果，处理无尽的私有数据。

以下是关于微信机器人回答问题联系上下文的相关信息： 对于纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建，有以下疑问解答方式： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可联系其技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关技术社群，向有经验的用户请教，获取问题解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 若担心运维时间长会忘记操作步骤，可采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步操作记录下来，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：录制自己的操作视频，日后查看更直观。 4. 自动化脚本：对于常见运维任务，编写自动化脚本简化操作步骤。 DIN 提供的全程白嫖的 AI 大模型微信助手，能解答任何问题，可接入微信或群聊为用户提供自动答疑服务，还能投喂特定知识，成为客服、专业老师或知识备忘录。无需技术知识，小白也能轻松搭建，全程只需复制粘贴，可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，如客服、教育、个人知识管理等，全程免费。 张梦飞的超级微信机器人当前能力已接入，但仍有优化点需要调整，比如分段发送、收图发图、无需@等，后续会更新。若遇到问题，可添加其微信获得帮助。

Cocos Creator 是一个跨平台的游戏开发工具，它支持开发者使用JavaScript和TypeScript来创建2D和3D游戏。以下是一些学习 Cocos Creator 的基本步骤： 1. 了解基础知识： 学习基本的游戏开发概念，如游戏循环、物理引擎和用户输入。 了解JavaScript或TypeScript的基础知识，因为Cocos Creator主要使用这两种语言。 2. 下载并安装 Cocos Creator： 访问 Cocos Creator 的官方网站并下载最新版本。 安装软件，并确保你的计算机满足所有系统要求。 3. 阅读官方文档： Cocos Creator 官方文档是学习的最佳资源，它详细介绍了如何使用编辑器、创建游戏、编写代码等。 4. 观看教程： 网络上有许多视频教程，这些教程可以帮助你快速入门。 官方也提供了一些入门教程，适合初学者。 5. 创建第一个项目： 按照教程或文档中的指导，创建并运行你的第一个项目。 熟悉项目结构、编辑器界面和基本操作。 6. 学习编辑器功能： 学习如何使用场景编辑器、动画编辑器、粒子系统等。 理解资源管理器、组件系统和脚本编写。 7. 编写代码： 学习如何编写脚本来控制游戏对象的行为。 熟悉Cocos Creator的API和框架。 8. 实践： 通过创建小项目来实践所学知识。 尝试实现不同的游戏机制和功能。 9. 加入社区： 加入Cocos Creator社区，如论坛、QQ群、微信群等。 与其他开发者交流，获取帮助和灵感。 10. 阅读源码： 研究官方示例项目的源代码，了解如何实现特定功能。 11. 持续学习： 游戏开发是一个不断变化的领域，持续学习新技术和最佳实践。 12. 构建项目： 学习如何构建项目，以便在不同的平台上运行，如iOS、Android、Web等。 13. 调试和优化： 学习如何调试代码和优化游戏性能。 14. 发布游戏： 了解如何将游戏发布到不同的平台。 通过这些步骤，你可以逐步建立起对 Cocos Creator 的深入理解，并开始创建自己的游戏项目。记得实践是学习的关键，不断尝试和犯错将帮助你更快地成长。

多模态上下文语义识别是指通过理解和分析多种不同模态的信息（如文本、图像、声音等）来识别和解释其背后的含义和上下文关系的技术。这种技术在人工智能和机器学习领域正变得越来越重要，因为它可以帮助机器更好地理解和模拟人类的多感官体验。 例如，在处理一段包含文本和图像的新闻报道时，多模态上下文语义识别技术可以同时分析文本内容、图像中的物体和场景，以及可能的语音信息，从而更准确地理解整个报道的主题和情感倾向。 这项技术涉及的几个关键点包括： 1. 数据融合：如何有效地结合来自不同模态的信息，以便进行统一的语义理解。 2. 跨模态学习：通过训练模型来识别和关联不同模态之间的潜在联系。 3. 上下文理解：不仅理解单个模态的局部信息，而且理解多个模态组合在一起时的整体上下文。 4. 语义表示：如何将不同模态的信息转换为统一的语义表示形式，以便进行进一步的分析和处理。 在应用层面，多模态上下文语义识别技术已经在诸如情感分析、信息检索、智能问答、内容审核等多个领域展现出其潜力。随着技术的不断进步，未来这一领域有望实现更多突破性的应用。