AI电话最大的技术瓶颈是什么

以下是借鉴“决战拜年之巅”实现一个工作场合游戏的相关要点： 1. 开发背景：“决战拜年之巅”是参加 Globalgamejam 游戏比赛时，在 48 小时内开发的，主题源于“make me laugh”，产品负责人谐音想到江浙沪孝子排行榜的“孝”，结合春节想到做类似拜年的东西。 2. 火爆情况：在参赛群发布半成品后，在 QQ、微信迅速火爆，两天内有 200 万用户，最高峰同时在线 6 万人，服务器一度支持不了，凌晨才做好调整，后续有厂商赞助服务器，上线约一周。 3. 游戏特点：基于 GLM 大模型开发，又称过年模拟器，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结局。 4. 借鉴要点： 明确创新主题和玩法，结合特定场景和需求。 注重用户体验，及时应对服务器等技术支持问题。 利用 AI 技术实现角色互动和自由对话。 需要注意的是，“决战拜年之巅”被认为可能是一个 chatbot 而非严格意义上的游戏。在设计工作场合的游戏时，要明确以下三个点：（具体要点未在提供的内容中明确）

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。

以下是为您提供的结合 AI 设计有趣过年游戏的相关建议： 1. 参考“决战拜年之巅”的成功经验：这是基于 GLM 大模型开发的游戏，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。您可以通过微信小程序搜索“决战拜年之巅”获取更多参考。 2. 降低玩家创作门槛：选择现实的题材，具有天然多样性，让 AI 能够扩写片段文本形成有趣故事，并转化为社交货币传播。例如像“中国式家长”，通过题材设定引导玩家逐渐熟悉并自由创作，以问答和图文生成多模态形式帮助玩家写出故事。 3. 考虑社交传播：让玩家的创作内容能够被分发和传播，形成社区文化，增加游戏的趣味性和吸引力。 4. 借鉴哄哄模拟器：预设特定场景，如情侣矛盾时需要“哄哄”的场景，以大模型作为底层技术开发简易对话版小游戏。

AI 对企业具有多方面的重要价值： 1. 在生物科技领域，AI 有助于将过去昂贵、人力密集、效率较低且难以获得的事物转变为更低成本、更高效、甚至更有效的“计算”，从而将服务转化为“计算”资源，使技术渗透到以前未受 IT 革命影响的行业。 2. 许多公司正将 AI 融入其工作流程，以此来快速达成 KPI、扩张规模和降低成本。例如，工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist，实现了近 20%的事件避免率；Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本；Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模；瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。 3. 对于中小企业，利用 AI 工具进行数据分析和洞察，能够分析大量的客户和市场数据，为企业的决策提供有力的数据支持。例如，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，将数据洞察转化为实际的业务策略，形成闭环，不断优化数据分析和业务决策，从而在竞争中获得优势，更精确地定位市场和客户，优化产品和服务。 不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计，开发全新的用户界面，以提供有价值的新体验。

利用 AI 工具对视频进行解说，您可以考虑以下工具和流程： 1. 分析视频内容：使用 AI 工具（如 ChatGPT）对视频内容进行分析，提取关键信息。 2. 生成角色与场景描述：借助工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将解说文本转换为语音，并添加背景音乐和音效。 4. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将生成的音频与视频进行合成。 5. 拆解视频：可以使用 Gemini 1.5 Pro 对视频进行分析和拆解。 6. 制作 AI 短片：如使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等工具来生成视频内容。 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。

生成式 AI 在多个领域都有应用，包括游戏、艺术创作、写作、视频、设计和音频等。 在游戏中，生成式 AI 并非新鲜事物，但如今凭借更快的微处理器和云技术，拥有更多计算能力，能构建大型神经网络，在高度复杂领域识别模式和表示。 艺术创作方面，如 Midjourney、Stable Diffusion 可根据用户提示和风格生成独特艺术作品；写作领域，ChatGPT 领先，Sudowrite、Verb.ai 用于更专业化写作；视频方面，Descript、RunwayML 从编辑扩展到创作，Linum、QuickVid、Synthesia 生成新视频内容；设计领域，Canva 已集成 AI，Microsoft 正在测试自己的平台，与 PhotoRoom、Magician 等竞争；音频方面，Boomy、Riffusion 能创作音乐，Murf.ai、Resemble 提供录音室级旁白。 在设计剧本方面，以“AI 拍电影”为例，ChatGPT 可生成视频脚本，如主角形象设计、给出其他建议，包括视觉风格、音效配乐、叙事节奏、角色设计、文化元素融合、观众参与和后期制作等方面。影片还会有名字和上映时间等详情。

销售用 AI 打电话相关的产品和服务包括： MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能有 AI 驱动的笔记记录，能自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，生成会议纪要和行动项；个性化辅导计划，生成个性化辅导计划并模仿优秀销售人员，实施自动呼叫评分系统；交易智能和推荐，提供多种交易相关功能；CRM 自动化，生成自动通话和交易摘要等；支持多语言和多种集成。适用于需要高效管理和分析会议内容的企业，特别是在大型会议、项目管理和团队协作中。体验链接：https://www.meetrecord.com 。 此外，在飞书知识库中还提到了一些与销售相关的 AI 应用场景，如销售话术总结优缺点、定制销售解决方案等。

对于“AI 技术在课程设计中应用于‘现金箱管理’，课程对象是银行柜员，时长 2 小时”的需求，目前暂时没有相关的具体内容。但可以考虑以下课程设计思路： 首先，在课程开始的前 30 分钟，介绍 AI 技术的基本概念和在金融领域的应用概况，引出其在现金箱管理中的潜在作用。 接下来的 40 分钟，详细讲解 AI 技术如何优化现金箱管理的流程，例如通过智能监控系统实现对现金箱的实时监控和风险预警。 然后用 30 分钟进行案例分析，展示实际应用中 AI 技术成功提升现金箱管理效率和安全性的案例。 最后 20 分钟，组织学员进行小组讨论和交流，让他们分享自己对 AI 技术应用于现金箱管理的理解和想法，并进行总结和答疑。

LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。 其技术方案具有以下特点： 提供模块化的工具和库，便于开发者集成和操作多种大模型。 注重简化开发流程，让开发者能将更多精力投入到应用的核心价值创造上。 支持广泛的模型，具有良好的可扩展性，能适应业务需求的变化。 在应用方面： 作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新。 提供全面的文档和示例代码，有助于新用户快速掌握。 充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护。 是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

以下是最新的 AI 动态和新闻，以及新技术和新的应用方向： 技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：涵盖数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：涉及模型优化、模型服务等。 行业实践：包含项目实战、案例分析等。 AIGC 周刊动态： 2024 年 7 月第二周：快手发布可灵网页版及大量模型更新；阶跃星辰发布多款模型；商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示；GraphRAG：微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 7 月第三周：Anthropic 新增分享和后台功能；LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo；Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周：Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型，还有其他一堆小模型等。 2024 年 7 月第五周：Meta 发布的 Llama3.1 405B 模型，具备 128K token 上下文窗口及对 8 种语言的改进，能与领先闭源模型竞争。评估显示其在指令遵循、代码和数学能力上表现优异。同时，还提到 AI 音乐工具 Udio 的大规模更新，以及 OpenAI 推出的 SearchGPT 搜索功能。 新手学习 AI 的方法： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习：如图像、音乐、视频等，掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，分享实践成果。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。

以下是为您提供的售后技术支持的 AI 解决方案： 在汽车售后场景中，主要存在以下问题： 1. 服务顾问缺少专业知识，无法提前协助车主评估车辆问题，并反馈标准化解决方案。 2. 维修技师在车辆检查和车辆故障分析方面依赖经验水平，缺少辅助分析的工具和直观的辅助指引。 3. 维修方案由技术支持人工编写，输出标准无法保障。 针对这些问题，AI 解决方案具有以下功能： 1. 解答问题：当用户提出问题，它像专业的售后顾问，通过询问细节给出初步判断，涵盖问题原因、维修方向、价格与时间预估。然后转变为技术维护人员角色，分析问题原因，列出具体检查步骤，等待工程师反馈结果后，给出精准解决方案及操作视频。 2. 文档输出：问题解决后，生成维修报告给用户，以及案例归档文档，并将其存入 AI 知识库，丰富知识库内容，方便后续查询和提供更专业的回答。 3. 智能录入：AI 知识库功能强大，不仅支持单独文本录入还支持链接录入。通过识别一篇文章，能智能解析分解出多个知识点并录入知识库，对归档文档的解析录入进一步丰富了知识库。 此外，还有以下 AI 产品案例和投稿与工作场景相关： 1. 销售：定制销售解决方案，涉及企业产品和服务内容、客户需求和参数、营销方案和推广策略、数据处理和模型训练、客户满意度和营销效率、往期营销方案。 2. 客服：定制客服话术，包含产品知识、使用方法、售后服务、售后维修、支付方式、支付流程、产品购买、产品配送、客户投诉、客户建议、政策法规、使用注意事项、客服身份等关键词库。 3. HR：团队绩效管理，根据团队和个人的绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 4. HR：面试工具，开发了一个使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美的回答。 5. 科学：研制采摘机器人，荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）科学家借助 ChatGPT 设计并研制出了一款番茄收割机器人。

人工智能的核心技术主要包括以下几个方面： 1. 架构：当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的基石。 2. 算力：自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发，为 AI 技术的进步提供了强大的支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到了不可忽视的作用，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及其收购的英国公司 DeepMind 培养了一批杰出的领军人物，这些人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 此外，人工智能的“智能”特质体现在以下几个方面： 1. 定义和特点：涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力，表现为能从经验中学习、理解复杂概念、处理和分析大量数据以及执行复杂任务，具有算法驱动的决策过程、对大数据的处理能力以及在特定任务中的高效性和准确性等关键特点。 2. 行为模式： 信息处理：通过先进的算法和计算模型处理信息，从大量数据输入中学习规律、做出预测并决策。 环境互动：能够适应操作环境，在特定环境中高效工作并对新情况做出适应。 能量聚焦：执行设计任务时展现出极高效率，持续工作不受疲劳影响。 深度与专注：采用深度学习技术的 AI 系统能对特定领域数据进行深入分析，识别复杂模式和关系。

以下是关于 AI 行业前沿技术突破的相关内容： 2024 年，AI 模型在生物医学、气象预测等领域取得了重要突破。诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给了 AI，这不仅推动了机器学习的理论创新，还揭示了蛋白质折叠问题，标志着人工智能已成为一门科学学科和加速科学的工具。 在具体的技术应用方面： 基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型 AlphaFold 3 能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用，将为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。 DeepMind 展示的新的实验生物学能力 AlphaProteo 是一种能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。 生物学前沿模型的扩展方面，Meta 发布的 ESM3 是一种前沿多模态生成模型，它在蛋白质序列、结构和功能上进行训练，能够学习预测任何模态组合的完成情况。 此外，在学习路径方面，偏向技术研究方向需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、优化理论等）、机器学习基础（监督学习、无监督学习、强化学习等）、深度学习（神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等）、自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等，还包括前沿领域如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等以及科研实践。 偏向应用方向则需要具备编程基础（Python、C++等）、机器学习基础（监督学习、无监督学习等）、深度学习框架（TensorFlow、PyTorch 等），了解应用领域（自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等）、数据处理（数据采集、清洗、特征工程等）、模型部署（模型优化、模型服务等），并进行行业实践。 AI 技术的发展历程大致为：早期阶段有专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期有专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期有机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）；深度学习时期有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括： 大模型，如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI，如视觉语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学，涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI，包含量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。