如何设计一个陪伴形态的ai chatbot

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。

以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？

以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。

2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。

以下是一些常见的 AI 工具类应用： 1. AI 菜谱口味调整工具：如“下厨房”的口味调整功能，使用自然语言处理和数据分析技术，根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台：像“英语流利说”的纠错功能，运用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统：例如“豆瓣电影”的剧情分析工具，通过数据分析和自然语言处理技术，为用户提供深度解读，市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统：如“腾讯文档”的分类功能，借助数据分析和机器学习技术，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台：“美丽修行”的定制方案功能，利用图像识别和数据分析技术，根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台：“豆果美食 APP”，采用自然语言处理和数据分析技术，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手：“沪江开心词场”，通过自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统：“爱奇艺”的智能推荐功能，运用数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具：“WPS Office”，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统：在一些游戏中的推荐功能，使用数据分析和机器学习技术，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务：“彩云天气”的分时预报，利用数据分析和机器学习技术，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台：“医渡云”的病历分析系统，通过数据分析和自然语言处理技术，分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具：“讯飞听见”的会议总结功能，运用自然语言处理和机器学习技术，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具：书法临摹软件，借助图像识别和数据分析技术，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。

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。

以下是利用 AI 做一个可以做心理陪伴的智能体的相关信息： Character.ai 是每个人都可定制自己的个性化 AI，能提供情感陪伴服务。当代小朋友习惯和智能音箱交流，老年人也需要及时回应，小冰公司将为日本老年家庭提供虚拟人陪伴服务。Replika 是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序，能提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。 随着 AI 技术发展，AI 陪伴产品逐渐进入生活，但也带来隐私、心理健康、道德伦理等风险。制造商和开发者需遵守数据保护和隐私法规，关注心理健康影响，在产品设计中考虑潜在问题并提供指导和警示。 有创业公司将 AI 引入毛绒玩具，认为其更具情感陪伴属性，能带来更强的情绪陪伴价值，满足孩子把非生命体赋予生命的幻想，实现自然的多轮对话和交流。

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。