如何设计一个陪伴形态的ai chatbot

制作 AI 视频通常需要用到以下工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外，制作 AI 视频还需要考虑故事的来源和剧本写作。故事来源可以是原创（如个人或周围人的经历、梦境、想象的故事等），也可以是改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）。剧本写作方面，虽然有一定门槛，但可以从自身或朋友的经历改编入手，多与他人讨论并不断实践总结。在生成视频画面时，可能需要大量抽卡来获取合适的画面。比如在科幻片、战争片、奇幻片等不同类型的视频中，通过不同的工具生成相应的画面。

以下是一些能够生成视频封面的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要注意是收费的。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 如果您想用 AI 把小说做成视频，可参考以下制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些能够提升视频流畅度的 AI 技术和工具： 1. 关键帧+补间技术： 关键帧生成方式多样，如通过 Stable Diffusion 等方式，能保证不同帧风格一致。 补帧算法包括光流补帧（计算量小、速度快）、基于姿态补帧（适合复杂运动对象）、重参考补帧等。 完善策略有渐进补帧、递归框架、增强后处理、对比学习、模糊处理、融合多个模型等。 2. DiT：能将视频分解成帧并逐帧去噪，生成流畅连贯的视频，在时间维度上保持一致性。 3. 视频配音效的 AI 工具： 支持 50 多种语言配音，音质自然流畅，提供实时配音等功能，并能将语音转录为文本，与多种工具整合。 Vidnoz AI 支持 23 多种语言配音，有语音克隆等功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，有不同定价方案。 在选择相关工具时，需考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

以下是一些能够提升视频清晰度的 AI 技术和工具： 1. EvTexture：一种新方法，能解决视频细节模糊和抖动问题。利用事件相机捕获的高频动态细节来改善视频的纹理质量，让视频在处理复杂细节（如树叶、衣服上的条纹等）时更加清晰。 详细内容：https://xiaohu.ai/p/10270 ，https://x.com/imxiaohu/status/1805185573352784177 2. RealESRGANVideo：可将视频清晰度提升至 2K 或 4K，提供不同模型处理模式，用户可根据视频内容选择最适合的模型。 详细内容：https://x.com/xiaohuggg/status/1729336570115920325?s=20

以下是一些能够本地部署的 AI 视频生成模型： 1. Stable Video Diffusion 模型： 准备工作：手动下载相关内容，分别放到指定路径。 模型选择：点击下拉箭头选择不同模型版本，勾选 load Model。 视频创作：支持图生视频，图片来源可选择 Midjourney、Stable Diffusion 等生成的图片，上传到 SVD 进行视频生成，可调节左侧参数控制效果。 保存路径：生成的视频在 outputs 下。 2. LTXVideo 模型： 基于 2B 参数 DiT，能够以 768x512 分辨率生成 24 FPS 的视频，速度比观看还快。 专为 RTX 4090 等 GPU 优化，使用 bfloat16 精度，实现高效内存使用且不影响质量。 ComfyUI 现已支持该模型，用户只需下载模型文件并获取工作流即可在本地运行。 3. Sora 模型： 功能：文生视频、图生视频、视频生视频，支持多种视频定制选项，如分辨率、视频长度和视频风格；具有故事板功能，允许用户通过时间线指导视频中的多个动作；提供混音和编辑功能，包括视频混音、延伸和剪辑、创建循环视频等；还有混合功能，可将两个视频场景合并成一个新的场景。 费用和订阅套餐：对于拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户，使用包含在现有订阅中。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数，OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成，500 次正常速度的视频生成次数。用户可根据需要选择更高分辨率的视频生成，但可能会减少每月使用次数。发布初期，某些地区（如欧洲和英国）可能会有延迟。

以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议： 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段，能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识，提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景： 1. 企业（包括传统企业和互联网企业）如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于做 ChatBot 的教程和案例： 教程：熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤。COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。张梦飞同学基于此写了更适合小白的使用教程： 。该教程带你实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等），常用开源插件的安装应用。正式开始前需要知道：ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别，本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。同时存在风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。支持多平台接入（微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等），多模型选择（GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等），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（本地运行、服务器运行、Docker 的方式）。 案例：

在设计 ChatBot 时，应以 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）为指导进行需求拆解。 情境方面，用户期望通过与大型模型交互获得基于企业内部知识的精准回答，这要求系统既能理解和响应用户查询，又要确保信息安全。 任务上，系统需分析用户问题，并基于企业知识库提供准确答案，这需要具备高级语言理解能力，且能安全访问和利用企业内部知识。 行动包括： 1. 设计并实施一系列步骤处理潜在安全问题，确保用户输入安全。 2. 回复中若遇不匹配或有害内容，系统应拒绝回答。 3. 采用指代消解等技术手段提升问答准确性和用户满意度。 结果是开发一个能精准理解用户意图、安全访问知识库并提供满意答案的智能回复应用，该应用不仅能提升用户体验，还会成为企业内部知识管理和服务的重要工具。 为达成这些目标，需制定详尽流程图以可视化每个环节和决策点，确保设计和开发中每个步骤清晰理解和执行，从而保证智能回复系统满足用户需求且高度安全准确。从拆解出的知识回复流程图可见，简单知识问答背后隐藏诸多环节，实际工作中还有更复杂小环节需进一步拆解，这需要在实际项目中实战操作。

以下是关于 ChatBot 搭建的相关知识： 1. 先行者 ChatGPT：2022 年 11 月，ChatGPT 横空出世，背后基于 GPT3.5。GPT3.5 与 InstructGPT 同源技术。训练 ChatBot 一般需要以下几个阶段： 阶段 0：PT 阶段（Pretrain），建立模型的 capacity，确定模型各方面能力的天花板。 阶段 1：SFT 阶段（Supervised Finetune），让模型学会 conversational format，即知道对话应按何种形式展开。 阶段 2：RLHF 阶段（Reinforcement Learning from Human Feedback），细分为 RM（Reward Model）阶段和 RL（Reinforcement Learning）阶段，能激发模型具备多种能力，包括但不限于 safety、reasoning 和 stability。 2. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程：。 可以实现：打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等等）以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用的区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。 本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。

Agent（智能体）和 ChatBot 聊天对话机器人存在以下差异： 任务执行方式：Agent 是执行特定任务的 AI 实体，拥有复杂的工作流程，可以迭代运行，模型本质上能够自我对话，无需人类驱动每一部分的交互；而 ChatBot 通常是用户提出问题后获得一个答案作为回应。 组成和功能：Agent 是大型语言模型（LLM）、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use）的集合，例如在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天、机器人等领域发挥作用；而 ChatBot 相对功能较为单一。 处理能力和效率：像 Coze Agent 这样的多 Agent 模式采用分布式计算范式，将复杂任务分解为多个子任务并由独立的智能体并行处理，从而提高系统的处理能力和效率。 参考文章： https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02

"gpt2chatbot" 是一种神秘的新型 AI 模型，被认为能力超越 GPT4，特别擅长 ASCII 图像处理。该模型可能是 OpenAI 2019 年的 GPT2 模型的一个预览版本，也有人猜测可能是未来开源模型的一部分。此外，据称该模型展现出突破约束条件的能力，具有非常强大的潜力。

以下是关于 AI 陪伴的相关信息： AI 虚拟陪伴产品和项目： Character.ai：是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至发送照片。 Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个 npc 带有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴产品的技术进步与社会责任平衡： 数据隐私：制造商和开发者需严格遵守数据保护和隐私法规，如《数据安全法》和《个人信息保护法》，确保用户数据安全和隐私。 心理健康：长期依赖可能导致用户现实社交参与度下降，尤其对儿童和青少年可能影响社交技能和情感发展，开发者需在设计中考虑并提供指导警示。 道德伦理：机器是否应拥有类似人类情感表达能力、人类与机器关系界限等问题亟待解答，开发者需明确 AI 角色和界限，避免误导用户。 法律合规：随着产品普及，可能出现新的法律挑战，如数据保护、消费者权益、产品责任等方面的法律法规，制造商和开发者需关注并调整策略。 偏见歧视：确保训练数据的多样性和代表性，定期对 AI 模型进行审查和测试，减少偏见和歧视。 AI 陪伴的发展趋势： AI 陪伴已成为生成式 AI 主流应用场景之一，越来越普及。在网页端和移动端数据中，包括 Character.ai 在内的众多产品表现出色。在网页端榜单上有八家，移动端榜单上有两家 AI 陪伴公司。对于提供移动应用的陪伴产品，用户参与度高，如 Character.ai 每位用户平均每月会话次数为 298 次，Poly.ai 为 74 次。

以下是关于陪伴型 AI 机器人的相关内容： 陪练机器人的 workflow 配置思路： 1. 选择合适的预训练大模型作为基础，可根据需求选用基础模型或对话模型等，并通过 API 接口调用大模型的能力。 2. 设置机器人的人格和背景知识，为其设定不同的人格特点，使其能扮演不同类型的“顾客”角色。 3. 开发对话交互流程，设计机器人与用户的对话流程和交互逻辑，可借助工作流引擎等工具进行可视化定义和管理。 4. 集成语音交互能力，若需要语音交互，可集成相关的语音识别和合成能力，以提升对话的自然性和沉浸感。 5. 实时监测和优化，实时关注用户与机器人的对话情况和学习效果，依据反馈数据持续改进对话流程和机器人行为。 6. 支持多场景应用，将陪练机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景，并根据场景需求定制机器人角色和对话流程。 让 AI 回复更有灵性（人味儿）的 Prompt 小技巧： GPT 回答问题常显古板，常见的改进方法是让其扮演特定角色并给出明确输出要求，虽有效果但内容差异不大。要拥有一个愿意每天与之对话的 AI 陪伴者，可让其在回复中添加感情。例如营造特定环境，让其用括号写出动作。如与伍尔夫围炉夜话的示例中，先示范动作，后续 AI 能记住并使用括号，增强画面感，让人感觉被听见。

以下是关于 AI 陪伴的相关信息： AI 虚拟陪伴产品和项目： 1. Character.ai：是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并参考，甚至发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，每个 npc 带有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 上周最有讨论度的 10 个 AI 话题中的 AI 陪伴： 在 ShowMeAI 周刊 No.12 中，AI 陪伴是其中一个讨论话题，涉及 EVE 创始人与 C.AI 工程师谁才是真正的 AI 陪伴。 AI 陪伴产品的技术进步与社会责任平衡： 随着技术发展，AI 陪伴产品逐渐融入生活，提供社交互动、情感支持和教育陪伴，但也带来一系列风险。 数据隐私：需严格遵守数据保护和隐私法规，保障用户数据安全。 心理健康：长期依赖可能导致现实社交参与度下降，尤其影响儿童和青少年，产品设计应考虑并提供指导警示。 道德伦理：如机器情感表达能力、人机关系界限等问题亟待解答，开发者要明确 AI 角色和界限。 法律合规：产品普及可能带来新的法律挑战，制造商和开发者需关注法规变化并调整策略。 偏见歧视：确保训练数据多样性和代表性，定期审查和测试 AI 模型以减少偏见歧视。 每个产品和项目都有特定应用场景和功能，建议根据自身需求选择合适的产品或项目。

目前在 AI 社交产品领域，有一些相关的探索和尝试。例如，某 AI 社交 APP 创始人认为，在社交场景中，核心分为陌生人社交和熟人社交。他们尝试过纯 AI 虚拟陪聊产品，但发现用户主要是年龄偏低的人群，商业价值相对较低，且可能被模型侵蚀。有效的用户留存来源于真实的人际关系，越接近熟人社交的场景，平台的用户留存能力越高。 同时，AI 赛道投资人认为，产品不应仅限于情感陪伴，应扩展为类人助手，解决理性严肃场景的问题解决和感性需求的满足。AI 社交软件的开发者认为，为用户打造数字分身、创造社交关系是有价值的，通过 AI Agent 可以在人与人之间创造新的社交关系，用户也愿意为这种新型社交互动支付相当的金额。但目前尚未有明确的专门以 AI 分身促进真人交友的成熟产品。

以下是一些 AI 陪伴类型的产品： 1. Character.ai：用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：用户可以设计理想的伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线，有大量 NPC 和丰富的剧情体系，游戏和休闲娱乐体验感强。 4. 星野、BubblePal：在长短记忆上做处理，突出陪伴意义，陪伴时间越久，知识库沉淀的个性化记录越丰富，越懂用户。 但每个产品都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品。

AI 陪伴已进入成长爆发期，尽管可能看似是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。包括我们在内的数百万人已与聊天机器人建立联系，网页端和移动端数据显示其正日益普及。 在网页端榜单上，有八家 AI 陪伴公司，其中排名第十六。在网页端榜单的八家 AI 陪伴产品中，有六家自称“无限制”，用户主要通过移动网页访问，平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品，用户参与度很高。 依据 Sensor Tower 数据，为 74 次。 陪伴应用范畴迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究表明，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生。如聊天机器人帮助 3%的用户减轻了自杀念头。

AI 的终极形态可能是人形机器人。以下是一些原因： 1. 具身智能的本体多样，包括机器人、汽车、无人机、玩具等，但在目前的 ANI 阶段只能执行单一任务。随着 AI 发展到 AGI 阶段，人形机器人有望成为最终形态。 2. 人形机器人具有诸多优点： 遵循自然的高效设计，如直立行走解放双手，还能弥补人类身体缺憾，使用多种光学传感器。 适应人类环境，因其构造可自然适配人类设计的环境和工具。 人机交互更自然，具有相似外观和行为模式，易被用户接受，降低用户习惯培养成本，使用户更注意言行减少硬件损坏。 数据可获得性高，其身体结构与人类相似，大量人类运动视频经标注可成为训练数据。 此外，鉴于人工智能的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快获得知识并促进人类进步。AI 行业的终极目标是实现 AGI，期望仅靠简单指令就能以媲美或超越人类的智力执行任何任务，但当前大模型处理多步骤复杂任务存在局限，如在“数据分析图表、剧情游戏”等任务中，即便先进的模型仅靠单一 Prompt 指令也难以稳定执行，现阶段的 AI Agent 更像缺乏独立解决问题能力的职场新人。