AI是什么，怎么形成的？

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：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；只探讨操作步骤，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，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 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，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。

以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。

以下是为您提供的让 AI 根据论文框架写论文的相关指导： 1. 提供详细的背景信息：如您的个人经历、研究主题等，类似于“我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年……”这样具体且全面的描述。 2. 结构化组织内容：使用编号、子标题和列表来使论文条理清晰，例如规定概述内容解读结语的结构，或者分标题阐述不同部分。 3. 明确文章结构：包括开门见山且能引起目标群体悬念的标题，说清楚要解决的问题及背景、可能导致的损失的第一部分，以案例引入的第二部分，对案例进一步分析的第三部分，以及给出具体操作建议的第四部分。 4. 丰富细化内容：先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，然后一段一段进行细节描写，可采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，确保内容具体且前后一致。 5. 注意语言风格：可以自己定义，也可以根据文章生成对应语言风格关键词让 AI 遵循。 6. 遵循相关要求：比如某些比赛对作品的字数、修改限制等。 需要注意的是，虽然可以利用 AI 辅助写作，但并非提倡这是道德的使用方式。同时，如果是接收方，最好为组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。

要将飞书多维表格关联 AI 形成工作流，可以参考以下步骤： 前期准备： 1. 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”、自动化“整理入库”和智能“选择”推荐等方面。 简化“收集”：实现跨平台收集功能，支持多端操作，理想方式是输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入。 自动化“整理入库”：入库时自动整理关键信息，支持跨平台查看。 智能“选择”推荐：根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划。 逐步搭建 AI 智能体： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”。 4. 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据。 此外，还有一些关于工作流的分享心得，如起床让 AI 排 TODO 优先级、工作中有傲娇 AI 小助理加油、重点事项拆成 bot 团队组、优化 bot 包括内容选题、短视频脚本、数据分析等，并将相关资产放入飞书的知识库和多维表单中维护，未来还可能将整个公司业务搬入飞书等。

可以通过图片形成视频，以下是几种常见的方法： 1. 使用 Camera Motion： 点击“AddImage”上传图片。 在“Prompt”中输入提示词。 选择想要的运镜方向，输入运镜值（https://waytoagi.feishu.cn/docx/Ci9yd5xu2o46rXxNofdcnqH9nXbdoxcniTMBNtWHj6MSpXvB2DTyUh）。 设置运动幅度，运动幅度和画面主体运动幅度有关，与运镜大小无关，可以设置成想要的任意值。 选择好种子（seed）、是否高清（HD Quality）、是否去除水印（Remove Watermark）。 点击“create”，生成视频。 2. 使用 Runway： 图片搞定之后，拖到 Runway 里面去图生 4s 视频。（Runway 是收费的，也可以找免费的，或在闲鱼、淘宝买号） 进入 Runway 官网首页，点击 start with image，然后直接将图片拖进来。 动画幅度尽量用 3，5 有时候会乱跑。 啥都不用改，直接点击生成即可。 注意：不需要等进度条转完，可以直接继续往里放图片，可以同步执行。 直接点删除，然后重新上传下面的图即可（最多可以放几个可自行测试）。 重复步骤即可生成所有视频。 3. 使用 MorphStudio（网页 UI 版本）： 在“Shot”卡中，输入提示并点击蓝色星号图标生成视频，也可以上传图片或视频，并以其他方式生成视频。 根据提示以及视频长度和分辨率等因素，各代的等待时间可能从 20 30 秒到几分钟不等。随时生成更多的视频，因为你等待现有的完成。 生成完成后，点击卡片右下角的展开图标来查看生成的照片的信息，包括提示、模型和用于该照片的参数。 对于生成的视频，可以以各种方式重新生成视频。点击生成的视频，会弹出三个图标：重新提示、重新生成和样式转换。 重新提示：可以编辑本视频输入的提示，同时保持使用的所有模型和参数相同。 重试：保留原有的提示和设置，重新生成视频。 风格转换：保留原始视频的构图和动画，同时使用预设来更改视频的风格。目前有现实、动画 2D、动画 3D、幻想、像素风格可用，将很快增加更多预设。 添加/编辑镜头： 添加一个新镜头：当需要添加更多的镜头时，可以点击屏幕左上角的按钮，在时间轴上添加一个镜头。新生成的抽牌将作为导出抽牌前的最后一张抽牌，您可以随意与其他抽牌切换抽牌的位置。 编辑快照：当单击快照卡右上角的“…”图标时，可以编辑卡的名称、添加说明，或者保存和删除快照。

要将大量记录的文本内容输入知识库并形成有效问答，可参考以下方法： 1. 使用 embeddings 技术： 将文本转换成向量（一串数字），可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块（chunk），通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关。 在向量储存库中保存 embeddings 向量和文本块。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库的向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 创建知识库并上传文本内容： 在线数据： 自动采集：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL，输入网站地址，选择是否定期同步及周期，单击确认。 上传完成后单击下一步，系统自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。 安装扩展程序，参考。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 点击手动采集，完成授权。 输入采集内容网址，标注提取内容，查看数据确认后完成采集。 本地文档： 在文本格式页签选择本地文档，单击下一步。 拖拽或选择要上传的文档，支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件。 上传完成后单击下一步，选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统自动处理）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则）。

以下是一些可以帮助您将知识点形成思维导图的 AI 工具和方法： 1. 6 月 11 日 AI 秒学团队的方法： 思维导图模块的应用缘由：从新闻到旧闻，拒绝缪闻，追本溯源；由点及面，广度与深度兼顾，培养小朋友的探究意识与能力；凝练提升，形成强大的知识网络，助力小朋友研究性思维、统合型能力的培养。 具体操作：通过新闻涉及的主题词/关键词，或是小朋友对新闻中的感兴趣点，提取背后的知识点；调用“generateTreeMind”插件，创建一个思维导图，清晰展示知识点的起源、发展和相互关系，凝练知识网络；通过“快捷指令”提醒小朋友，可以使用此功能。 初步尝试放在聊天机器人的工作流里，存在调用比较慢且不能顾到全局的问题。后期调整为直接调用插件+提示词直接 cue 到，Precess on 与树状图相比，后者可以直接出图，点击后可以直达网站，进行二次修改。 实操展示包括新闻激发、提炼关键词/主题词/兴趣点，并发出指令“思维导图”。 2. kimi： kimi 是月之暗面公司推出的类似 ChatGPT 的大模型聊天机器人，支持超长的上下文，能输入长达 20 万字。 可以让 kimi 梳理全书，但目前 kimi 还不能直接生成思维导图，需要借助 MarkMap 来得到这本书内容的思维导图。 对于具体的章节或者知识点，可以让 kimi 展开讲解。 3. 危柯宇的方法： 日常活动文案输出（读书社活动，AI 复核型玩法“高阶”，依托传音智库+飞书妙记+在线思维导图 Markmap）。 方法一：一键知识图谱。用 kimi chat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 markdown 产出内容，然后复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可以自定义微调内容，并免费导出图片。 方法二：推导知识图谱（可以参考下面 prompt 自己构建）。

以下是 Deepseek 结合其他 AI 软件形成工作流的相关内容： 工作流程详解： 1. 内容获取： 输入新闻链接，系统自动提取核心内容。 开始节点，入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key 。 添加网页图片链接提取插件，承接新闻链接。 获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例。 利用大模型节点提取图片链接，只拿提取的链接集合的第一条，搞定新闻主要图片。 调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 使用链接读取节点，提取文字内容。 在提取链接后面接上大模型节点，用 DeepseekR1 模型重写新闻成为口播稿子。 可在提示词里添加个性化台词防伪。 手动接入推理模型，DeepseekR1 基础版本限额使用。 效果展示： 提供了相关视频示例。 灵感来源： 观察到 Coze 平台上多种视频自动化玩法，介绍如何通过 DeepSeek+Coze 实现新闻播报的自动化生成工作流。 核心功能： 一键提取新闻内容。 智能生成播报文案。 AI 语音合成播报。 自动化视频制作。 全流程无人工干预。 韦恩的相关工作流： 创建名为 r1_with_net 的对话流。 开始节点直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型为豆包通用模型lite，输入为开始节点的 USER_INPUT，系统提示词为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件为 BingWebSearch，参数为上一个节点大模型分析输出的关键词，结果为 data 下的 webPages。 大模型R1 参考搜索结果回答：在输入区域开启“对话历史”，模型为韦恩 AI 专用 DeepSeek，输入包括搜索结果和开始节点的 USER_INPUT，开启 10 轮对话历史。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}} 。 测试并发布工作流：输入测试问题，测试完成后直接发布工作流。