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如何利用AI做一个可以做心理陪伴的智能体

Answer

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。
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References

Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI

当代小朋友已经很习惯于和小爱同学这样的智能音箱去说话,比如当妈妈不在的时候,让小爱同学播放睡眠故事。老年人的年纪越大,越怕孤独,特别是独身老人有非常强的不安全感,需要人们及时的回应。AI可以保持24小时的运行,得到安全及时的反馈。小冰公司会在2025年日本大阪世博会期间,为当地的60万个老年家庭提供一批虚拟人,让这些虚拟人为老人们提供陪伴服务。[Replika](https://replika.com/)是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序,由Eugenia Kuyda于2017年创立。它能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。通过与用户交流,Replika可以深入了解你的情感需求,帮助你探索自己的情感世界,并提供有关心理健康和幸福的建议。它是一款非常实用的工具,能够帮助你更好地了解自己,提升自我意识和情感健康。

AI陪伴产品:技术进步与社会责任的平衡

随着人工智能技术的飞速发展,AI陪伴产品正逐渐渗透到我们的日常生活中,从智能聊天机器人到伴侣机器人,再到虚拟伴侣应用,这些产品以其独特的交互方式,为人们提供了前所未有的社交互动、情感支持和教育陪伴。然而,这些便利的背后,也伴随着一系列隐私、心理健康、道德伦理等风险,如何在享受技术红利的同时,确保这些产品的合规性和社会责任,成为了一个亟待解决的问题。首先,AI陪伴产品在提供个性化服务的同时,不可避免地需要收集和处理用户的个人数据。这就要求制造商和开发者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》。用户数据的安全和隐私是AI产品的基石,任何侵犯用户隐私的行为都可能导致信任危机,甚至法律责任。其次,心理健康影响是AI陪伴产品需要特别关注的问题。长期依赖这些产品可能导致用户在现实社交中的参与度下降,尤其是对于儿童和青少年,可能影响他们的社交技能和情感发展。因此,开发者需要在产品设计中考虑到这些潜在影响,并提供相应的指导和警示。

当AI走进毛绒玩具,这个创业公司要为孩子做一个AI friend

“情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词。他认为,AI毛绒玩具是更具情感陪伴属性的产品,而音箱、故事机、家庭机器人形态则是更偏功能型的产品。“我们想给孩子带来更强的情绪陪伴的价值。自古以来,写在人类基因里让人最有安全感的东西,首先就是毛绒玩具。人就喜欢和柔软的东西对话,并在这个过程中获得安全感。相较于音箱、故事机、机器人、平板等形态,都不如柔软的玩具更能带给孩子安全感。”高峰解释,从用户需求来看,对毛绒玩具的喜欢是人类基因自带的一种需求。另外,毛绒玩具能说话,也是戳中孩子的真正需求。学龄前的孩子会把非生命体赋予生命,对非生命体带有生命幻想,例如认为小猪佩奇这些IP形象本身就会讲话、有生命。比如当一个毛绒玩具掉落地上,孩子会问玩具疼不疼。随着年龄和学识的增长,孩子才逐渐克制了这种幻想。大模型出现后,AI毛绒玩具与孩子多轮对话、用IP角色的音色交流,非常自然。李勇回忆起用户调研时的一个故事:

Others are asking
写标书的 ai
以下是关于写标书的 AI 的相关信息: 胡凯翔的经验:用 prompt 写标书可分为提取提纲、拆解指南、prompt 成稿三大类。提取提纲要根据招标文件评分标准列出初步提纲,目前人工提取,有 prompt 化可能。拆解指南是将项目背景、工作内容等拆解归纳到 x—mind 中,为 GPT 提供足够上下文语境。prompt 成稿采取简提示详资料的方式与 GPT 对话,遵循先提纲后文章、逐节逐章输出的方式,先提纲后文章分为让 GPT 生成提纲、为提纲写摘要、根据内容逐节输出文章。 AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,可帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。该公司获 Blossom Capital 2230 万美元投资,用于招聘、扩展平台和增加客户群。能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。
2025-04-08
如何使用AI给测试进行提效
以下是关于如何使用 AI 给测试提效的详细内容: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结:AI 在生成测试用例方面具有显著的优势,可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-08
投标书编写的免费AI工具
以下是一些与投标书编写相关的免费 AI 工具: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,可帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。自成立不到一年已获 28 个客户,能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。网址:https://autogenai.com 。 此外,还有一些用于 AIGC 相关检测的网站: 1. :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。使用方法为将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero:专门用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告显示是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中获取分析结果。
2025-04-08
我已经有了论文大纲,需要生成技术路线图,哪个AI可以实现
以下是一些可以帮助您生成技术路线图的 AI 工具和方法: 1. 利用 AI 写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 2. 使用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 3. 对于生成“延伸思考”的问题,可以让 AI 根据特定的参照(比如之前的产出或是新增的参考文案)输出具备更高关联度的内容。 4. 可以用同一段提示词对比不同模型的输出,择优深挖。 5. 在满意的内容节点上添加“文本编辑器显示”,对文本进行精加工。 6. 先确定整个调研报告的大纲目录,例如通过手机识别示例报告的目录截图。 7. 让 AI 总结语言风格,如将范文交给 Claude 2 总结语言风格。 8. 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,设置循环结构,根据情况决定是否调用 webpolit 插件查询相关信息。 9. 在需要搜索网络信息的章节处打上标签,让 GPT4 自主搜索信息再来生成内容。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行相关工作时,应保持批判性思维,并确保成果的质量和学术诚信。
2025-04-08
体验最好用的AI+脑图软件是哪个?请按好评度推荐前3个。
目前在 AI 和脑图结合的软件领域,好评度较高的前 3 个软件可能因用户需求和使用场景的不同而有所差异。但常见的有: 1. MindManager:功能强大,界面友好,支持多种格式的导入和导出。 2. XMind:操作简单,模板丰富,具有良好的兼容性。 3. FreeMind:开源免费,适合个人和小型团队使用。 需要注意的是,对于哪款软件最好用,还需根据您的具体需求和使用习惯来决定。
2025-04-08
ai制作ppt
以下是关于 AI 制作 PPT 的相关内容: 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路: AI 生成 PPT 大纲。 手动优化大纲。 导入工具生成 PPT。 优化整体结构。 推荐的工具和文章: 工具:WPS AI。 文章:《AI 生成 PPT 工具红黑榜,这三款千万别用》《AI+PPT 等效率工具的研报》 模型选择:目前只推荐 Claude 3.7 Sonnet,可通过 POE 调用 Claude。 与 AI 交互流程大致有 4 个阶段,但未详细说明。 需要注意的是,使用 AI 生成“PPT”实际上是基于模型的 HTML 输出能力,并非真的 PPT 格式,目前无法在 PPT 里进行二次深度编辑。用户可以根据自己的需求和喜好选择合适的 AI PPT 工具,以提高工作效率和演示效果。
2025-04-08
感情陪伴类AI有哪些?
以下是一些常见的感情陪伴类 AI: MyShell:网址为 myshell.ai。 Talkie:网址为 talkieai.com。 SpicyChat.AI:网址为 spicychat.ai。 此外,Replika 也是一款感情陪伴类 AI 应用程序,网址为 https://replika.com/ ,它能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。
2025-03-22
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
智能客服
以下是关于智能客服的相关内容: 在开源 AI 社区中,通过 Coze 开发了社群运营机器人作为智能客服。 知识库问答方面:将社区长期积累的文章和资料喂给机器人学习,它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定答案。解决了如“AGI 是什么”“什么是 ChatGPT”等基础问题,提高了效率,保证了答案的准确性和一致性。此外,机器人还会基于问题给出相关延伸阅读链接,鼓励用户主动学习,影响用户学习方式。 定时推送方面:能将活动信息和社区动态定时推送给用户,避免用户因不在电脑前错过重要活动。提前设置好推送任务,就能精准送达。 关于 GPT 智能客服部署: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。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)。其实现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,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),将知识库和问题一起做 embedding,扔给 LLM 作答。
2025-04-08
你好,你是基于哪个大语言模型的人工智能?
我并非基于某个特定的大语言模型。AI 领域中的语言模型众多,例如 GPT3 等。大语言模型通常是使用深度学习和神经网络创建的,基于人类训练数据来理解单词、代码语法等。像生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式,其中包括大语言模型。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-08
有没有职业经理人智能体
在 AI 领域,存在决策智能体。例如,Anterior 公司开发的临床决策引擎用于自动化理赔提交审核,其智能体遍历决策树并利用语言模型评估相关文件。此外,Norm AI 为监管合规打造智能体,Parcha 为 KYC 建立智能体。 在传统职业领域,“Agent”一词涵盖多种职业角色。在商业领域,随着大航海时代及全球贸易兴起,“Agent”的角色变得重要,如贸易代理和公司代理商。工业革命期间,其职能拓展到保险、房地产等新兴行业。19 世纪,政府及情报领域也广泛使用,如情报特工和便衣警察。 在现代(20 世纪至 21 世纪),“Agent”在娱乐和体育行业指艺人经纪人和运动员经理等,负责安排试镜、合同谈判和规划职业生涯。还包括劳务代理和招聘代理(猎头),劳务代理提供劳动力匹配服务,猎头为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士。从词源和历史变迁看,“Agent”具有行动和替身的含义,多数情况下是替代他人做事。但目前尚未有明确指向“职业经理人智能体”的特定概念。
2025-04-08
小白不懂MCP,请搜索waytoAGI中与智能体相关的内容(特别是视频形式的)让我来学习
以下是为您整理的关于 MCP 的相关内容: 一、什么是 MCP MCP(Model Context Protocol)是一种通用的方式,向各类大语言模型提供数据源和工具。它是一个开放协议,用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USBC 接口,为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。 二、相关文章的写作目的和探讨内容 1. 作者因在 WaytoAGI 社区阅读了他人优秀文章,决定逼自己做输出,对自我学习进行总结。 2. 文章从作者自身疑问出发,通过动手实践的方式探索:利用自然语言交互,大模型为什么会调用 MCP 工具;大模型调用 MCP 工具,从客户端到服务端发生了什么;安装了类似 MCP 工具,大模型如何选择用哪一个。 三、MCP 和 AI 工具的未来 自 OpenAI 发布函数调用以来,思考解锁智能体和工具使用生态系统所需条件。MCP 于 2024 年 11 月推出,在开发者和 AI 社区中已获广泛关注,被视为潜在解决方案。探讨了其如何改变 AI 与工具的交互方式、开发人员的使用情况及仍需解决的挑战。 四、MCP 小白图文使用教程 MCP 服务器有三大核心功能: 1. 资源:是服务器提供给 AI 的数据内容,如文件、数据库结构或特定信息,每个资源通过唯一 URI 标识。 2. 工具:允许 AI 模型执行特定操作,如查询数据库、调用 API 或执行计算,每个工具由名称和描述其模式的元数据唯一标识。 3. 提示:提供结构化消息和指令,用于与语言模型交互,客户端可以发现可用提示、检索其内容并提供参数进行自定义。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-08
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是自主系统,通过感知环境(通常借助传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用等。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前感知输入直接采取行动,不维护内部状态,不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入建模,能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):具有明确目标,能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能通过与环境交互不断改进性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 关于智能体的使用,以 DeepSeek V3 为例: 智能体地址:https://www.coze.cn/s/VM9pUn9HdmA/ 初级使用方法:最简单的是输入公众号文章标题或内容,让其直接给出图。智能体会自动提取标题、副标题、分享文案、风格等信息,默认风格是“炫彩”。 高级使用方法:按照要求输入几个要素,如标题、副标题、分享封面、标签、风格等。分享封面限制、标签限制四个字,风格可随意填写,前提是大模型能理解。
2025-04-08
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文,学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉,目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲,以帮助您组织思路和开展研究: 标题:人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要:简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 (一)研究背景:介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 (二)研究目的与意义:阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的,以及对行业发展的重要意义。 (三)研究方法与结构:说明采用的研究方法,如文献综述、案例分析等,并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 (一)人工智能技术的定义与分类:解释人工智能的概念,分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 (二)关键技术原理:详细介绍相关技术的原理,如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 (三)技术发展历程与现状:回顾人工智能技术的发展历程,分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 (一)智能化零售的概念与特点:定义智能化零售,阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 (二)行业发展现状与趋势:分析智能化零售行业的现状,包括市场规模、竞争格局等,预测未来的发展趋势。 (三)面临的挑战与机遇:探讨行业发展中面临的问题,以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 (一)客户画像与精准营销:如何利用人工智能技术分析客户数据,实现精准营销。 (二)库存管理与供应链优化:通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 (三)智能推荐与个性化服务:介绍基于人工智能的推荐系统,为客户提供个性化的购物体验。 (四)无人零售与智能支付:探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 (五)店铺布局与商品陈列优化:利用人工智能进行数据分析,优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 (一)新的零售模式:如线上线下融合的智能零售模式。 (二)数据驱动的商业决策:依靠人工智能分析数据,制定更科学的商业决策。 (三)合作与共享经济模式:探讨与技术供应商、其他企业的合作模式,以及共享数据和资源的可能性。 (四)增值服务与收费模式创新:基于人工智能技术提供的新服务,创新收费模式。 六、案例分析 (一)选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 (二)详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 (三)总结经验教训,为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 (一)对消费者行为和市场竞争的影响:分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 (二)技术与数据安全问题:探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 (三)法律法规与伦理道德问题:研究相关法律法规的缺失,以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 (一)研究成果总结:概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 (二)未来研究方向与建议:提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-07
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
怎么通过AI来获取网上数据,对目标群体进行情绪分析心理分析
要通过 AI 对目标群体进行情绪分析和心理分析,可以利用生成式 AI Studio 来创建提示。具体步骤如下: 1. 为模型提供一些您正在寻找的示例来改进分析效果。例如: 输入“一部制作精良且有趣的电影”,输出“积极的”。 输入“10 分钟后我睡着了”,输出“消极的”。 输入“电影还行”,输出“中性的”。 2. 单击页面右侧的提交按钮。 3. 该模型现在可为输入文本提供情绪分析。对于类似“这是一个很好的时间!”的文本,情绪会被标记为积极的。 4. 您还可以保存新设计的提示。要保存提示,请单击“保存”按钮并随意命名,例如“sentiment analysis test”。保存的提示将出现在“我的提示”选项卡中。 另外,在 AGI 实现后的未来 20 年,医疗保健领域会因 AGI 而发生大变样。例如,医疗诊断会更精准快速,AGI 能综合海量医学文献、患者症状和检查结果给出诊断和治疗方案。在医学成像诊断上,AGI 能发现早期病变或罕见病的蛛丝马迹。治疗方面,AGI 可定制优化治疗方案,甚至参与手术规划和操作。远程医疗会更实用,精神健康领域 AGI 可能充当心理疗愈师的角色,但也存在对其治疗效果和隐私的顾虑,需要医疗监管机构制定标准确保其在可控范围内,并与人类医护良好配合。
2025-03-13
如何用coze实现一个心理学调研的智能体?最好能够支持音频调用
要使用 Coze 实现一个支持音频调用的心理学调研智能体,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 3. 点击确认后完成工作流的新建,左侧「选择节点」模块中,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 在配置子任务节点时: 1. 关于模型选择,没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用,进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型,对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长;MiniMax 处理文字速度很快;GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点,而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用,需要根据实测情况综合调整。 2. 一般选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力,“32k”代表模型的上下文窗口大小,即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时,比如是 array、object 结构,请根据实测情况,考虑替换上豆包 function call 版本,其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。
2025-03-12
心理学专业能对从事 AI行业提供哪些帮助?
心理学专业对从事 AI 行业有以下几方面的帮助: 1. 跨学科背景优势:多样化的学科背景,如心理学,能使从业者在 AI 与行业应用的结合上更具多样性。 2. 知识调用:在 AI 时代,需要了解各个领域的知识并在恰当的时候调用,心理学知识看似现在用不到,但很可能在未来某个时刻发挥巨大作用。 3. 拓展知识边界:对心理学等人文科学的广泛兴趣,展示出开放与包容的学习态度,有助于从多个角度拓展知识边界。 4. 学习机制研究:鉴于 AI 依赖的神经网络基础,心理学知识有助于研究 AI 的学习机制,如元学习,推动其更快地获得知识并进步。 5. 教育与指导:专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家(包括人类和 AI)的教师,心理学知识在教育和指导方面能发挥作用。
2024-12-01
我是一个有着20年logo设计经验的资深设计师,我想为一个心理精神科诊所设计一套VI,请推荐一个AI软件
目前在 VI 设计方面,有一些常用的 AI 软件,比如 Adobe Illustrator ,它具有强大的绘图和编辑功能,能够满足您对高质量图形设计的需求;还有 Sketch ,其界面简洁,操作相对便捷。不过,具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。
2024-11-18
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15