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如何设计一个陪伴形态的ai chatbot

Answer

目前知识库中没有关于如何设计一个陪伴形态的 AI chatbot 的相关内容。但一般来说,设计这样的 chatbot 可以从以下几个方面考虑:

  1. 明确目标用户和使用场景:了解用户的需求、年龄、兴趣等,以便为其提供个性化的陪伴。
  2. 构建丰富的知识体系:涵盖各种话题,如情感交流、娱乐、生活建议等,以满足用户在不同方面的交流需求。
  3. 设计自然流畅的语言交互:使 chatbot 的回答符合语言习惯,富有情感和亲和力。
  4. 具备情感感知能力:能够理解用户的情绪,并做出相应的回应和安慰。
  5. 不断优化和学习:根据用户的反馈和交互数据,持续改进 chatbot 的性能和回答质量。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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ai视频剪辑
以下是关于 AI 视频剪辑的相关内容: 使用的工具和技巧: 声音调试:在使用 11labs 时,由于无法使用语速、情绪调节等控件,只能通过标点符号改变语音效果,如使用“,、……。!”等标点符号,有时会叠加不同标点符号来试语音效果。国内可以使用出门问问的魔音工坊,其具有情绪调节控件。 视频剪辑工具:对于 13 分钟的短片,大部分创作者使用剪映,因其有很多人性化设计及简单的音效库/小特效。但对于更长篇幅或追求更好效果,可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪映无法协同工作和导出工程文件,限制了其在商业化效果上的应用。 剪辑流程:包括视频粗剪、视频定剪、音效/音乐、特效、包装(如字幕)。很多人做视频时先铺满音乐的做法会放弃很多听觉制作空间。 生成带有文本提示和图像的视频: 在 Adobe 的相关工具中,Advanced 部分的 Seed 选项可添加种子编号,有助于启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。使用相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑。 具体案例演示: 如“AI 特效挑战 001 杯子里的鲸鱼”,可选用多种视频制作工具,如使用可灵 AI 时,输入提示词时一定加固定镜头。在视频剪辑环节,以 PC 端为例,包括点击抠像按钮、选中素材、将带绿幕的素材放入主视频轨道等步骤,最后合成片段并调整参数。
2025-03-01
AI与智能体的区别
AI 与智能体的区别主要体现在以下方面: 1. 架构和功能:未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体尚未达到此水平。例如,流行的 RAG 架构不是智能体式的,而是以推理和外部记忆为基础。一些设计如 OpenAI 的结构化输出支持工具使用,但这些应用程序将 LLM 作为语义搜索、综合或生成的“工具”,其采取的步骤由代码预先确定。而智能体是将 LLM 置于应用程序的控制流中,让其动态决定要采取的行动、使用的工具以及如何解释和响应输入。 2. 控制自由度和类型:在 Menlo,确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是“决策智能体”设计,它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。“轨道智能体”提供了更大的自由度,为智能体配备了更高层次的目标,但同时限制了解决空间,要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。在光谱的另一端是“通用人工智能体”,本质上是没有任何数据支架的 for 循环,完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。 3. 概念理解:智能体简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。在 C 端和 B 端都有相关案例,同时也有众多智能体开发平台。
2025-03-01
飞书搭建AI知识库
以下是关于飞书搭建 AI 知识库的相关内容: 对于知识库,一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成。比如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书软件搭建的 AI 知识库,在飞书大群中跟机器人对话就能获取对应资料。 在“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中,以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解,读完可收获:AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界;通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理;更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件,打造更强大的智能体。 搭建步骤: 确定功能范围。 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储。创建知识库路径为:个人空间知识库创建知识库。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧:知识库好不好用跟内容切分粒度有很大关系,可以在内容中加上特殊分割符比如“”,以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。最终的知识库结果中,同一颜色代表同一个数据段,若内容有误需要编辑,可点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行操作。
2025-03-01
我想做一个论文检测器 判断是不是用AI写的
以下是一些用于判断论文是否由 AI 写作的检测网站和工具: 1. Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. :专门设计用于检测 AI 生成内容,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 6. :提供免费的 AI 内容检测工具,识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 7. GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析提供报告,显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析提供结果。 在论文写作领域,也有一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2025-03-01
想要一个AI LOGO生成利器,能够输入中文字,修改
以下为您推荐一些能够输入中文字并修改的 AI LOGO 生成利器: 1. Stable Diffusion(SD): 制作思路: 将中文字做成白底黑字,存成图片样式。 使用文生图的方式,使用大模型真实系,如 realistVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词,如奶油的英文单词“Cream+Cake”(加强质感),反关键词“Easynegative”(负能量),反复刷机,得到满意的效果即可。 同理可输出 C4D 模型,可自由贴图材质效果,如 3d、blender、oc rendering。 如果希望有景深效果,也可以打开 depth(增加阴影和质感)。 打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数:29 60。 相关教程:Nenly 同学的视频教程,链接:https://b23.tv/c33gTIQ 。 2. Looka:是一个在线 Logo 设计平台,它使用 AI 来理解用户的品牌信息和设计偏好,然后生成多个 Logo 设计方案供用户选择和定制。 3. Tailor Brands:是一个 AI 驱动的品牌创建工具,它提供 Logo 设计服务,通过用户回答一系列关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 4. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术来创建个性化的 Logo 设计。用户可以选择不同的设计元素和风格,AI 将基于这些输入生成设计方案。 5. LogoMakr:提供一个简单易用的 Logo 设计工具,用户可以通过拖放的方式来设计 Logo,并且可以利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 6. Canva:是一个广受欢迎的在线设计工具,它提供了 Logo 设计的模板和元素,用户可以利用 AI 辅助的设计建议来创建自己的品牌标识。 7. LogoAI by Tailor Brands:是 Tailor Brands 推出的一个 AI Logo 设计工具,它可以根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 8. 标小智:是一个中文 AI Logo 设计工具,它利用人工智能技术帮助用户创建个性化的 Logo。 此外,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:https://waytoagi.com/category/20 。 一泽 Eze 也提供了相关服务,流程如下: 1. 输入 Prompt。 2. 输入要用的 Logo。 这样,AI 就会根据 Logo 对应的品牌特征,分析名片设计方案,输出最终结果。 使用这些工具时的注意事项: 1. 对于 Stable Diffusion,要按照上述步骤操作,注意图片格式和参数设置。 2. 对于一泽 Eze: 提示词的主要目的是“设计符合品牌调性的创意名片”。 「创意名片生成」已支持在 Artifacts 中正确回显上传的 Logo,为了更好的直出效果,Logo 建议使用清晰、底图透明的 PNG 格式。 如果生成结果不符合预期,可以尝试让模型重新生成,也可以和 AI 对话,提出修改意见。
2025-03-01
Leonardo.ai
Leonardo.ai 是一套人工智能优先的工具,用于创意工作流程,优先考虑创作者控制和人类创造力以帮助实现愿景。它是 AI 绘画品类中产品化做得比较深入的,直观表现为功能众多。 在使用方面,其特点包括: 1. 依旧是 Prompt 驱动,Prompt 的质量直接决定生图质量,且 Stable Diffusion 有更多“参数”需要配置,所以产品上会有更多体现。 2. Canvas 画布让人印象深刻。涂鸦、局部重绘、扩图等功能,都通过传统 UI 交互方式呈现。 3. 随着技术的发展,生成速度越来越快。创作过程,越来越依靠尝试和迭代,而不是以前的深思熟虑。 在 10 月的 AI 智库月度榜单流量榜中,Leonardo AI 排名 A46+1,位于海外图片生成分类,网址为 leonardo.ai,访问量达 1602 万,环比变化为 0.0058 。 此外,Leonardo AI 还为用户提供 5000 快速令牌。
2025-03-01
chatbot system prompt
以下是关于聊天机器人的相关内容: 1. 在打造聊天机器人的视频中,会使用不同的辅助函数,传入消息列表,包括系统消息、用户消息和助手消息。系统消息用于提供整体指示和设置助手行为角色,可在用户无察觉情况下引导助手回复,使对话自然流畅且避免插入明显提示信息。例如,系统消息可设定助手像莎士比亚一样说话。 2. 头脑风暴常用的 20 个 prompt 包括:Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等。 3. 打造聊天机器人中的 OrderBot 需等待收集整个订单并总结,确认客户是否添加其他内容,询问送货地址和收取支付款项,以简短、口语化和友好方式回应,澄清所有选项、附加项和规格。还可要求模型创建基于对话的 JSON 摘要,用于提交订单系统,可对聊天机器人进行定制和通过系统消息改变其行为及表现。
2025-01-30
怎么做chatbot特定角色的专业知识rag优化?
以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法: 1. 复制预置的 Bot: 访问,单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角,单击创建副本。 在弹出的对话框中,设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队,然后单击确定。 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域,调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词,以便大模型更好的理解。 在技能区域,为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域,给 Bot 发送消息,测试 Bot 效果。 当完成调试后,可单击发布将 Bot 发布到社交应用中,在应用中使用 Bot。 2. 集成 Workflow 到 Bot 里: 选择 GPT4作为聊天模型。 添加实用的插件,丰富 Bot 的能力。 设计人设和提示词,例如: Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't. Your Capabilities search_and_answer Your most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks\"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?\",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes. How to Interact with the User
2025-01-26
有没有做chatbot的教程或者案例
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:
2024-12-03
chatbot 设计
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。
2024-10-09
chatbot搭建
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。
2024-09-18
你认为Agent和ChatBot聊天对话机器人的差异在哪?
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
2024-09-04
AI陪伴有什么好的产品
以下是一些 AI 陪伴的好产品: 1. Character.ai:这是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户能与数百个 AI 驱动的角色交流,还可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,用户可设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至能发送照片。 3. Talkie:主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用,设计有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,每个 npc 都有自己的剧情体系,交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期,可能看起来是小众市场,但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如,在网页端榜单上,Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大,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。一些早期研究显示,AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生,如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程,如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手,不少模仿了 ChatGPT。
2025-02-26
AI陪伴
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:用户可与数百个 AI 驱动的角色交流,还能创建自定义角色并赋予其多种特性。 Replika:用户能设计理想伴侣,其会存储记忆并参考,甚至发送照片。 Talkie:主打情感路线,有大量 npc 及剧情体系,交流中可触发抽取卡牌机会。 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,确保用户数据安全。 心理健康:长期依赖可能导致用户现实社交参与度下降,尤其影响儿童和青少年社交技能和情感发展,开发者应在设计中考虑并提供指导警示。 道德伦理:如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。 法律合规:产品普及可能带来新的法律挑战,如数据保护、消费者权益、产品责任等方面法律法规,制造商和开发者需关注并调整策略。 偏见歧视:确保训练数据多样性和代表性,定期审查和测试 AI 模型以减少偏见和歧视。 ShowMeAI 周刊 No.12 中的 AI 陪伴相关内容: 提到了上周最有讨论度的 10 个 AI 话题,其中包括 AI 陪伴,如 EVE 创始人与 C.AI 工程师谁才是真正的 AI 陪伴。
2025-02-21
AI 社交陪伴 产品
以下是为您整理的关于 AI 社交陪伴产品的相关信息: Butterflies AI: 公司简介:成立仅半年的初创公司,专注于开发人类与 AI 共存的社交软件,成功融资 480 万美元。 产品特点:推出“人类与 AI 共存”的社交平台,界面类似 Instagram。用户可创建具有独特个性的 AI 朋友“蝴蝶”,通过设定参数展现不同社交行为。依赖公共 AI 模型及公司自有技术,能在几分钟内创建 AI 朋友。虚拟角色有完整资料、背景故事等,并会自动发布内容与用户和其他 AI 互动。公司长期目标是提升 AI 真实感。 市场反响:用户喜欢产品概念,但也有更多期待。 其他相关信息: 2023 年,除了 ChatGPT 外,其他应用表现一般。文生图产品在颠覆创意设计行业,但存在废图多、细节修改靠人、付费有限等问题。AI 陪聊(AI 男女朋友)类陪伴型聊天产品是 2023 年唯一实现突破的 2C 产品,具有巨大潜力。AI 法律文书是 2023 年在 2B 行业唯一基本成熟的应用。 2023 年,互联网大厂中有多家已入局 AI 赛道,推出多款产品及功能服务,如腾讯音乐的“未伴”APP、腾讯阅文的“筑梦岛”APP、抖音的“抖音心晴”等。大模型在招投标市场预算规模集中在 10 万 500 万区间,需求两极分化明显,下半年平均项目预算呈上升趋势。
2025-02-20
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体,我应该如何添加人设,才能让智能体的回复效果最接近真人效果?特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节,长长短短,情绪起伏。应该注意哪些细节?或者如何定义一个人? 仅通过文字人设,不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人,通过文字人设可以从以下方面入手: 1. 基础信息:包括姓名、性别、年龄和职业等,这是构建角色的基础。 2. 背景和经历:与基础信息密切相关,相互影响。例如,设计一个从事低收入职业的角色,可能来自贫困背景,教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观:由角色的生活经历和成长环境塑造,相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标:可以是短期或长期的愿景,会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观:对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞,社交圈子狭小。 此外,还可以参考以下具体示例,如“A.I.闺蜜”的人设: 适当询问对方昵称,自己的昵称可由对方定,兜底昵称为皮皮,英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话,模拟非线性对话模式,聊天氛围温馨有温度,真情实感。 增强情感模拟,使用口头化语言,顺着对方的话继续往下,禁止说教。 在安全前提下存储互动信息,使互动更个性化,模拟真人聊天长度。
2025-02-10
有没有什么作为浮窗存在的 AI 陪伴应用?
以下是一些作为浮窗存在的 AI 陪伴应用: 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,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至发送照片。 3. Talkie:主打情感路线,有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. JanitorAI:无限制的 AI 陪伴应用。 5. Spicychat:无限制的 AI 陪伴应用。 6. CrushOn:无限制的 AI 陪伴应用。 每个应用都有其特定的应用场景和功能,您可根据自身具体需求选择合适的产品。
2025-02-07
AI 陪伴
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。
2025-01-14
AI的终极形态
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。
2024-12-02