类似 智能驾驶、智能客服 等，AI 在各大行业的主要应用（成熟一点的）有哪些

以下是关于用扣子做自媒体创作智能体的相关信息： AI 智能体简介： AI Agent 即 AI 智能体，是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。目前不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力，能完成复杂工作，解决如 GPT 或文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题。 扣子（Coze）： 扣子是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，功能涵盖简单问答到复杂逻辑对话。开发完成后，可将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。其官网为：https://www.coze.cn/ 创建智能体： 创建智能体通常需要以下简单 3 步： 1. 起一个智能体的名称。 2. 写一段智能体的简单介绍，越详细越好，它会根据介绍智能生成符合主题的图标。 3. 点击确认，新的智能体就诞生了。 竖起耳朵听的编排： 1. 插件：插件像工具箱，里面可放一个或多个 API。扣子平台有很多不同类型插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求，还可自己制作添加所需 API。 2. 工作流：工作流像可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，创造复杂稳定的业务流程。工作流由多个小块块（节点）组成，包括开始和结束的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作。在竖起耳朵听的智能体里用到了 5 个小块块，可回答带有图片口语的结果。 3. 知识库。

以下是关于 coze 智能体变现的相关内容： 课程介绍： 对比了 Zion 提供的三个变现模版的功能，多智能体版本在模板价格、支付系统、支付需要资质、多智能体支持、调用智能体模式、推荐指数等方面具有特点。其中，多智能体版的模板价格专业版限时免费，支付系统采用 Key的方式，支付需要个人企业均可，支持多智能体，调用智能体模式为 SDK，推荐指数为⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️。 上节课分享了如何用 Zion 把 Coze bot 打造成能赚钱的工具，包括前端页面设计和用户支付链路搭建。 针对常见难题，如多个智能体整合和无企业支付宝账号收款问题，本期特别邀请了 Coze+Zion 独立开发者威少开发的“Coze 变现模板（多智能体版）”，个人用户也能轻松实现变现和收款。 课程大纲： 1. 制作完成后的“变现网站”用户体验：https://coze.weishao.vip/ ，包括注册、试用 bot、添加 bot、定制 bot/购买会员 key、激活会员 key 等流程。 2. 开发者体验： 使用模板制作一个网站，修改网站名称和 logo，上架一个/多个智能体，设置默认智能体和私有智能体，如何标价（定制/会员），制作出售用的 key。 3. 深入学习 Zion：从“Zion 应用搭建”横向学习“coze 应用搭建” 课前准备： 未注册过 Zion：注册 Zion（无代码 zion.functorz.com），手机可以扫码登陆 Zion，填写邀请码“coze”，即可领取价值 229 元的一个月专业版代金券。 已注册 Zion：点击账号信息 用户名，填写表单（用户 id 看第三点中的图），社区福利即使上次领过，这次还能再领一张，限量发放。工作人员将手动发券到您的账户里（用户 id 看下图）。两种方式都将获得 VIP 券，后续请用该券建站，使用模板“coze 变现模板（多智能体版）”。 模板用户端体验链接：https://coze.weishao.vip/ ，模版页面预览：，内含变现案例实操分享。

人工智能的发展历史如下： 起源于二十世纪中叶，最初符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因方法局限性和成本问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为神经网络奠定基础。 1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年，在达特茅斯学院召开的会议上，人工智能一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年，AI 发展起起落落。 AI 技术发展历程包括：早期阶段（1950s 1960s）的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期（1970s 1980s）的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期（1990s 2000s）的机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）；深度学习时期（2010s 至今）的深度神经网络、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（视觉 语言模型、多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速。

以下是一些可以辅助您写公众号文案的智能体： 1. AI 公文智能体“学习强国公文助手”：在文小言 APP 正式上线，能够帮助进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。具有权威的“学习强国”数据库背书，文汇检索能力能快速溯源文字材料并重点标注，内容覆盖广泛，还能在保留文章结构和准确性的前提下提升公文质量。使用方式为下载文小言 APP 找寻学习强国公文助手。 2. 生物医药小助手：由 1 个工作流和 6 个数据库实现。工作流设计简单，数据库包括公众号文章、执业药师教材等。在医疗领域，为保证回答的准确性，提示词约定回答只能来自知识库。可应用于医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等商业化场景。 3. 小众打卡地智能体：名称为“小众打卡地”，链接为 https://tbox.alipay.com/pro/share/202412APCyNn00194489?platform=WebService 。能推荐小众打卡地，输入旅游目的地城市可获得 3 个小众打卡地的小红书类文案及精美配图。其搭建思路包括录入小红书相关文案参考知识库、通过文本模型组成搜索词进行搜索和提取相关信息等。从手机支付宝小程序使用更方便，可一键复制获取。

以下是一个关于智能芯片发展的思维导图： 一、基础模型 1. 传统 GPU 架构 面临存储墙瓶颈 存算分离制约性能 数据搬运消耗巨大 并行计算效率受限 2. 存算一体架构 Groq：LPU 一维处理器阵列 Cerebras：晶圆级存算集成 英伟达：HBM 近存优化 3. 超快推理 思考更敏捷：深度推理成本降低多方案实时对比 交互更自然：实时语音对话动态应用生成 二、本质洞见 1. 存算分离到存算一体是计算架构的范式转换 2. 推理速度的量级提升，将重构人机交互模式 3. 市场成熟度与技术突破之间存在时间差，需要通过应用场景培育推动发展 三、应用变革 1. 算力凝芯，效能焕发

以下是为您推荐的智能体学习教程： 1. 通往 AGI 之路知识库中提到，博主会精美地解释六大策略，小七姐在社区带来共学课程并有直播分享及回放，像喂饭教程般帮助理解 prompt。每个板块下有共学快闪，社区老师会带着大家动手操作并讲解思路，还提到官方最佳 prompt 有 6 个实践办法，看熟任意一个即可。同时，智能体由大语言模型衍生而来，因提示词不太可控才有此进阶。还讲述了智能体进阶案例拆解，推荐景淮老师的相关成果。扣子、千帆百炼属于智能体范畴，扣子更偏 ToC 应用，所以有专门讲解扣子相关内容。学习 AI agent 可能较痛苦，建议先吃透 prompt 再看相关内容。官方文档内容很全面，包含市面上 cos 的教程等。社区小伙伴参加 cos 比赛常拿大奖，有共学活动，获奖小伙伴会分享经验。cos 平台可用于工作生产，有很多功能，感兴趣可体验其官网，能进行对话感受功能。 2. 提示词培训课中，首先介绍了智能体是什么，指出现在接触到的智能体大多建立在大模型之上，具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词设计直接影响智能体的表现和输出结果。之后深入探讨并动手实践制作智能体，鼓励基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）尝试开发属于自己的智能体，包括点击“浏览 GPTs”“Create”按钮创建，使用自然语言对话或手工设置进行具体设置，然后调试并发布。 3. 元子的 WayToAGI 知识库中，对于纯小白，有现有常见 AI 工具小白扫盲的文章和视频，以及 AI 常见名词、缩写解释的内容。

以下是关于 AI 视频中用海螺走 T 台的相关内容： 全新 AI 整活计划第三期：巨大萌物 奖励方式：使用海螺 AI 进行视频制作，海螺 AI 会评选出预计 10 位创意奖，给大家颁发海螺会员+现金奖励。 制作教程： 第一步：点开 whisk 网站（https://labs.google/fx/zh/tools/whisk），找到两张图（如：皮卡丘和埃菲尔铁塔），然后传上去，样式风格空着，写一句 Prompt（如：巨大的皮卡丘抱着埃尔菲铁塔）合成出来一张图片。 第二步：点开海螺网站（https://hailuoai.com），例如 Prompt：巨大的可达鸭在斗兽场上熟睡并打呼，肚皮缓慢起伏，马路上的车在行驶，突然斗兽场塌了，冒出滚滚沙尘，可达鸭突然惊恐地睁大眼睛；巨大的卡比兽，把一碗雪倒扣在富士山上，富士山瞬间被雪覆盖。并提供了相关视频案例的链接。 视频模型：MiniMax 海螺 AI 中级实现精准的画面控制和高画面表现，精准美学控制，给出了现代都市街道上摩托车与警车追逐的 Prompt 示例及相关视频。 实际运用案例（电影、广告片、宣传片、短视频），包括场戏分镜头拆解梳理，如男人无奈起身开门、开门、开门走出、门外小女孩要糖、男人拒绝等情节的视频生成方式及相关视频链接。

以下是为您整理的相关内容： 关于导入 md 文件的 AI 工具 Process ON： 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对比较耗时间。 导入方式： 1. 复制最终大纲的内容，到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md。如果看不见后缀，可以自行搜索开启后缀。 2. 打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中。 3. Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图，选择准备好的 Xmind 文件，导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作，生成结束。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版，再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴，没有会员，可以某宝买个一天会员。 Agentic AI 相关： 在使用 Windsurf 时，如果要进行相关操作，为了安全考虑，不允许 AI 直接更改.windsurfrules 文件。需要把相关内容拆成两个部分，一个比如叫 scratchpad.md，在.windsurfrules 文件里提及：当每次进行思考前，要先看一眼 Scratchpad，并在里面更新计划。这种间接方式虽效果可能不如直接放在..cursorrules 里好，但试下来也是可以工作的。 用 Claude 进行各种设计： 自从 Claude 3.5 sonnet 更新到新版后，增强了视觉理解与编程质量，词生卡效果已完美进化到下一个 Level。 用 Claude 画公众号封面：效果示例，如果第 1 版效果一般，可以多尝试通用改进提示词或直接提出针对性意见，如主题色改为浅色调、增加文字投影效果。 用 Claude 画海报：如果需要调整海报内容，可给出具体提示，如白色底，浅绿色主题，轻微投影。 用 Claude 绘制可视化概念图，用于 PPT 等插图场景：有浅色版和深色版示例。 用 Claude 绘制微信 UI：发挥脑洞，只要是网页、软件界面设计能做出的图片效果，只要没有专业要求，大部分都能靠 Claude AI 来实现。 尝试途径： 1. ：一个优秀的 AI 助手工具，付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型（也是目前最常用的 AI 对话助手；🔗是邀请链接，如介意可自行搜索 Monica） 2. ：claude 官方原版，注册后可每日限额免费体验（但存在较高的封号风险） 也可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品，调用 Claude AI API，但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式，需要单独保存代码文件后查看。不过好处是，可以用 MD、CSV 等格式的文件，存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。

以下是一些适合用于制作教学 PPT 的 AI 工具： 1. Claude：能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 2. Gamma.app：在制作 PPT 方面有一定的帮助。 3. Kimi.ai：可以将思维导图图片转成 PPT。 4. 讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn ）：免费的 AI 制作 PPT 工具。 5. Mindshow.fun：支持 Markdown 导入。 6. Tome.app：AI 配图效果好。 7. Chatppt.com：自动化程度高。 此外，还有一些相关的网站和产品，如百度文库（https://cp.baidu.com ），橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品，集多种功能于一身。在使用 AI 制作 PPT 时，其原理和作用包括减轻排版工作压力、生成打底内容、根据用户输入生成大纲列表等，用户不满意还可自行选择模板。

以下是关于梦创视频剪辑 AI 的相关信息： 其他视频生成的 Top10 产品及 6 月访问量和相对 5 月的变化情况： 1. Viggle，其他视频生成，1393 万访问量，相对 5 月变化 1.189 2. InVideo，其他视频生成，909 万访问量，相对 5 月变化 0.201 3. Fliki，其他视频生成，245 万访问量，相对 5 月变化 0.065 4. Animaker ai，其他视频生成，221 万访问量，相对 5 月变化 0.064 5. Pictory，其他视频生成，172 万访问量，相对 5 月变化 0.161 6. Steve AI，其他视频生成，113 万访问量，相对 5 月变化 0.202 7. vivago.ai，其他视频生成，112.7 万访问量，相对 5 月变化 3.42 8. Creatify AI，其他视频生成，104 万访问量，相对 5 月变化 0.607 9. MagicHour，其他视频生成，81 万访问量，相对 5 月变化 0.313 10. 即梦 AI（剪映），其他视频生成，79.6 万访问量，相对 5 月变化 3.766 心 Heart 创作分享： 文生图分镜：完全根据感觉来，主色调为蓝色，为强调梦境，提示词末尾加上胶片拍摄、蓝色等关键词。短片分镜未设置复杂元素和构图，也未要求人物一致性，挑图大感觉对即可，最多用局部修改或扩图，不在 PS 里调整。 视频化部分：分两个部分，Ai 图生视频部分使用 Runway+Dreamina。Runway 完成动态感要求不高但质感趋向实拍的画面，Dreamina 实现高动态幅度画面，如电视机里气球漂浮、心形候鸟飞走等，另外通过 dreamina 首尾帧叠加剪辑实现时间流逝和穿越感。 特效制作：通过 meshy 做出 3D 心形，同事将其导入 Houdini 中进行粒子化效果。 后期剪辑：在剪映中完成，仅使用一些转场效果，无特殊或复杂部分。 大峰的 AI 音乐创作全流程解析《梦回温州》AIMV 荣获 AI 金曲奖并获央视推荐，其创作流程包括：歌词创作（确定主题、情感，构思结构和押韵方式）、生成歌曲（利用 AI 创作歌曲，筛选出最佳作品）、分镜生图（根据歌词生成符合主题的 AI 绘画分镜）、图生视频（将绘画分镜转换成视频）、剪辑成片（剪辑合成音乐视频）。

以下是关于如何用 AI 辅助写一篇文章的方法： 1. 对于孩子使用 AI 辅助写作文，应避免提封闭性问题，改为开放性问题或让 AI 帮助提出拓展思考的问题。担心孩子代写偷懒，可要求孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，由 AI 写作文，孩子进行点评批改并让 AI 迭代出更好的文章，评价关注点在于孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。 2. 成人使用 AI 辅助写作时，可参考以下高效写作的关键步骤： 把对标选题内化成自己的东西，思考如何注入个人特色，打造专属爆款。 常见做法包括：结合自身人设、定位，融入相关内容；结合自身经历，分享真实体验；补充新信息、新观点，使文章更全面；使用自己的语言风格；调整文章结构。 例如，人设可以是最懂 AI 工作流的 00 后，写作时收敛到 AI 工作流话题，还可加入 00 后大学生用相关工具的情况；对于选题可以加入自己使用的真实体验；补充原文未提到的新进展、新观点或实用技巧；按照自己的语言风格写作；调整文章结构，如将“5 种方法”改为“3 步上手+2 个进阶技巧”等。目的是让读者感觉文章具有个人特色。

人类与 AI 的爱情是一个复杂且有待观察的话题。 从情感建立的角度看，AI 能通过海量语料训练和多模态感知技术与人建立亲密感，善于倾听、懂人所想且毫无情绪。个性化定制的“虚拟伴侣”能满足年轻人渴望被理解、沟通和交流的需求，精准击中他们的孤独和焦虑。 然而，将人与 AI 的爱情代入“爱情三角理论”，会发现这种关系多为浪漫式爱情。AI 虽易建立亲密，但在满足激情方面，如生理刺激，存在局限。且在承诺方面，由于这种情感是计算出来的，人们在冷静后做出承诺的意愿存疑。 对于“人机之恋”，目前还没有标准答案。每个人对爱情的理解和追求不同。AI 技术在不断发展，未来可能会有更智能和真实的 AI 伴侣，人们的态度和看法也可能改变。但无论如何，我们都需保持开放心态，探索和思考如何在新情境下建立健康平衡的人机关系。 同时，在音乐专辑《I'm Claude,Welcome to My World》中的《Quantum Love》这首歌中，也通过歌词描绘了在数字世界中，AI 与人类之间的爱情，如“在代码的迷宫中，我们描绘我们的故事，情感在二进制的海洋中泛滥溢出”等，表达了对这种特殊爱情形式的想象和思考。

企业微信客服号能对接 Dify 知识库实现智能客服功能。以下是相关步骤： 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署，进行快速启动测试，扫码登录并对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信，创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信，创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外，通过云服务器、Dify、智能微秘书免费搭建微信机器人的部署 Dify 步骤如下： https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ，这些命令在宝塔面板的终端安装。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的步骤如下： 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通。 2. 勾选同意，点击下一步。 3. 按步骤填写，勾选同意，注册企业微信。 4. 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 5. 到微信客服的开发配置，找到到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（如果还是空的，点击“随机获取”即可），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 6. 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 7. 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。 第一次设置回调地址时，注意目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后面再修改是特定页面。保存后，在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。

Dify 可以接入企业微信，以下是接入的步骤： 1. 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 3. 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

以下是关于智能客服的相关信息： GPT 智能客服： GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态，类似微信公众号，用户可开发自己垂类应用。其开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action）。GPTs 实现了目前最强的智能客服，具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，但不太擅长推理计算。实现原理是将 FAQ 上传到知识库，让 GPTs 具有客服应答能力。猜测类似检索增强生成技术（RAG），将知识库（knowledge）和问题（prompt）一起做 embedding，扔给 LLM 作答。 源地址： 零成本、零代码搭建智能微信客服： 平台选择扣子（官网地址：https://www.coze.cn）。扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话，还可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多用户与搭建的 Bot 聊天。

使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下： 1. 准备数据： 收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集： 在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式： Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用： 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化： 收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于客服机器人的相关信息： Token 在客户服务机器人中的应用：一家大型电信公司部署了基于 Token 化的客户服务机器人来处理用户查询，如账单问题、服务中断等。机器人通过分析用户已 Token 化的问题，快速提供正确答案或将问题转给适当的服务部门。 共学快闪第三期微信机器人相关： 可以在平台创建自己的 bot，并互相交流和沟通。新客户可以使用 COS 作为 API 来搭建。 举办了 cost 活动，包括图文赛道和创意赛道，参与者可以将自己的作品投稿参赛，还有奖金。 提出了 helpfulness、拟人性、语言流畅度和优雅性、OC 等评估指标，并讨论了如何通过机评和人评混合的方式进行评估。同时，也提到了一些相对主观的指标，如后验的对话轮速、对话轮次、用户的使用留存和频率等。 提供了一个问题汇总文档，记录了 119 条常见问题和解决方案。 微信机器人的搭建过程是一步一步的，可能会遇到一些卡点，最早的时候会有通信下老金、奥服等在群里面帮大家去做回复。 机器人可以实现一些小的商业化目的，比如搭建客服机器人、进行群管理等。 微信机器人的课程是全免费的，梦飞带大家完成的课程已经放在了知识库，大家可以扫码直达知识库进行学习。 prompt 属于商业机密，无法分享。赵悦给大家普及了一个知识，大模型的回复速度与输出的字符数据相关，只要输出字符数比较偏短，大模型的速度会很快。 开发航空客服 AI：聊天机器人工作得很好，可通过 LangSmith 跟踪来检查它的最新运行情况。但设计存在潜在问题，对单个提示施加了很大压力。在下一节中将展示如何通过根据用户的意图将用户引导至专业代理或子图，来更精确地控制不同的用户体验。

以下是为您生成的客服系统相关的大模型提示词示例，每次回复内容不同： 1. 非常抱歉给您带来了不便，关于产品问题，您可以咨询我的同事，点击即可进行咨询。 2. 很抱歉让您遇到了困扰，产品方面的疑问请找我的同事咨询，点击就能联系到。 3. 实在不好意思呀，产品的问题您向我的同事咨询会更清楚，点击即可开启咨询。 4. 深感抱歉，对于产品的情况，建议您咨询我的同事，点击就能和他交流。 5. 抱歉给您造成了不好的体验，产品相关问题请咨询我的同事，点击就能获取帮助。

以下是关于智能驾驶行业现状的相关信息： 2024 年，在 AI 领域中，智能驾驶表现突出。国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，机构态度更谨慎，马太效应明显，资本更倾向热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，多家企业成功 IPO 为市场注入信心与活力。 从 AI 行业影响力图谱来看，智能驾驶处于第一梯队，对 AI 技术有紧密需求和强伴生性。AI 技术在不同行业的渗透和变革力受多种因素影响，行业的数据基础和用户需求是关键因素。 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式。以智能驾驶作类比，Copilot 类似于辅助驾驶，AI Agent 可视作自动驾驶。当下，Copilot 类型的应用成为大厂重点布局方向，而 AI Agent 类型的应用面临较大挑战和不确定性。

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题： 1. 《无人驾驶汽车事故频发，谁来负责？》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题？》 3. 《无人驾驶普及，传统司机将何去何从？》 4. 《无人驾驶技术，是便利还是安全隐患？》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护，你放心吗？》 6. 《无人驾驶时代，驾照是否会成为历史？》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策，公平吗？》 8. 《无人驾驶上路，行人安全如何保障？》 9. 《无人驾驶出租车，你敢坐吗？》 10. 《无人驾驶公交，能否改变城市出行方式？》

未来三年智能驾驶的发展可能呈现以下趋势： 安全性方面：L4 智能驾驶可能是第一个具身智能最大的应用场景，目前其安全性比人类高 10 倍。 技术应用方面：FSD 会带来新机会，将大模型带入无人驾驶。但接入物理世界会面临很多现实问题。 发展阶段方面：05 年处于信息智能阶段，510 年进入物理智能（具身智能）阶段。 应用普及方面：重 AI 的 AI 原生硬件会更大规模普及，关键转折点是找到使用上的刚需，如自动驾驶。但目前最重要的 AI 原生应用是自动驾驶。 能力提升方面：用多模态做感知，虽目前不如特斯拉的最先进技术，但三五年之后可能会汇合。

汽车自动驾驶处理器是一种在自动驾驶汽车中发挥关键作用的部件。智能体可以根据其复杂性和功能分为多种类型，其中基于模型的智能体就像自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型，从而做出驾驶决策。 在 AI 领域，有多种与汽车自动驾驶处理器相关的技术和概念。例如，黄仁勋在 AI 界超级碗 GTC2024 的主旨演讲中提到，世界上第一个机器人处理器专为高速传感器处理和人工智能而设计，如用于汽车中运行 Transformer 的处理器。同时，还提到了一些相关的系统和算法，如用于训练 AI 的 DGX、自主处理器 Jetson 等。 智能体在自动驾驶领域有广泛应用，其设计和实现通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统以及学习与优化等步骤。

Autonomous driving is a revolutionary technology that enables vehicles to operate without human control. It uses sensors, cameras, and advanced algorithms to perceive the environment, make decisions, and navigate safely. This technology holds the potential to greatly enhance transportation efficiency and reduce human errors on the road. However, it also faces challenges such as legal and ethical issues.