多个AI同时测试平台

目前国内具备 AI 能力、有助于提升阅读和听力的应用和工具相对较多。例如，流利说英语在听力和口语训练方面表现出色，它能通过 AI 技术为用户提供个性化的学习方案和精准的发音纠正。还有百词斩，其在单词记忆和阅读拓展方面有独特的功能，利用 AI 算法推荐适合用户水平的阅读材料。此外，网易有道词典也具备一定的 AI 辅助功能，能帮助用户提升听力理解和阅读能力。

以下是一些有助于提升阅读和听力的 AI 学习应用或工具： 英语学习方面： 1. 智能辅助工具：如 Grammarly，可进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：例如 Call Annie，用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：像 Duolingo，利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：比如 ChatGPT，可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习方面： 1. 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术提供个性化数学学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：例如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 此外，在教育领域，还有一些其他的应用： 1. 语言学习：Speak、Quazel、Lingostar 等，提供实时交流和发音反馈。 2. 数学指导：Photomath、Mathly 帮助学生解决数学问题。 3. 历史学习：PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 4. 写作辅助：Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 5. 内容处理：Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些与 Excel 相关的 AI 应用软件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还有以下相关的 AI 应用： 1. WPS 文档翻译功能：可快速翻译办公文档，如 Word、Excel、PPT 等，提高工作效率。 2. 在表格类的 AI 产品中，6 月访问量排名靠前的有 Highcharts、Fillout.com、Coefficient 等。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息： 美国独立站搭建工作流中，有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如，七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材；在 UI 设计场景中，利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等；通过对 AI 大模型的训练和应用，提升合成模特的真实性和美感，提供定制化线上真人模特体验，如 AI 试衣间、AI 写真等；还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。

AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题，不能简单地一概而论。 从某些方面来看，AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力，能够快速准确地完成特定任务。例如，在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而，人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统，具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的，但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如，大模型内部也是混沌系统，即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面，人类的绘画创作通常是线性发展的过程，先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之，AI 和人的大脑各有优势和局限性，不能简单地判定谁更聪明。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 从历史角度看，最初计算机是按照明确定义的程序来运算的，但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，就需要人工智能来解决。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题，以下是相关的信息和可能的解决办法： 图片生成方面：理想生成图片只实现了一次，其他几次生成文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，无互动趣味性，增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式，微信不支持 markdown 格式，可在 github 上搜索 nicecoze 插件，基于 cow，把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面：Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式，所以采用 3.5 的，但依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面：Coze 加入了插件 Data Analysia（数据分析）、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣，和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面：在外层 bot 进行运行时容易出现报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因，不要急着怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队，希望能加紧优化。

以下是关于 Coze Web SDK 具体测试的案例： 1. 提示词母体测试： 测试平台包括海外版 Coze 和国内版 Coze。 目的是测试提示词母体模板是否能按规定指令进行生成。 测试模型有 Claude3.5 Sonnet等。 进行了现实主义人物角色、虚幻主义人物角色等方面的测试。 测试感受是基线达到，国内外模型都能按要求生成拟人化提示词，但效果不一，Claude 生成质量最好。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 进入 Coze 后，点击「个人空间工作流创建工作流」打开弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，确认后完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要实际用到插件、大模型、代码等。 编辑面板中的开始节点和结束节点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。 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搭建。

图灵测试的内容如下： 1950 年，计算机科学先驱艾伦·图灵提出图灵测试。测试设置为一名人类评判者与两个参与者进行对话，其中一个参与者是人类，另一个是计算机程序。如果评判者无法准确分辨出哪个是计算机，那么这个程序就通过了测试。图灵认为，如果计算机能够在这种测试中成功“欺骗”评判者，就可以说它具有智能。这个测试涉及语言理解、知识表达、推理和学习等多个方面，为后来的 AI 研究指明了方向。 同时，图灵测试的核心理念是让计算机能够与人类进行自然、流畅的对话，以至于人类无法分辨对方是机器还是真人。这个看似简单的概念涵盖了自然语言处理的两大核心领域：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。前者要求机器能够准确理解人类语言的复杂性和微妙之处，而后者则需要机器能够生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 此外，还有基于图灵测试开发的游戏，如《完蛋，我被 AI 包围了！》。在这个游戏设定中，未来社会面临 AI 物种的威胁，人类为了确保新家园“Oasis”不被渗透，每个希望加入的人类都必须通过一系列精心设计的图灵测试游戏，参与者要通过智慧和策略揭露潜在的 AI 身份，并动用人类特质来证明自己。

以下是一些可以实现测试用例设计、测试脚本、测试执行和测试报告的 AI 工具和方法： 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。 相关工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 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。 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。

以下是为您推荐的一些 AI prompts 测试工具： 1. Langfuse：网站为 ，是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台，允许用户设计和测试 Prompts，比较不同 Prompts 的效果，并评估 AI 模型的性能。 2. Langsmith：网站为 ，也是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台。允许用户设计和测试 Prompts，比较和评估不同 Prompts 的效果，还能将 Prompts 测试集成到开发流程中实现自动化测试。 3. PromptPal：开发指向为 ，是专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，作为集中化平台，能让开发者在 AI 项目中轻松管理提示，实现无缝协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。 4. ChainForge：开发指向为 ，是一个开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。 5. Promptknit：网站为 ，是一个为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化他们的 AI 模型的提示。 此外，您还可以参考以下资源： 最流行的“AI 提示生成器”的比较分析： 。 选择合适的 AI Prompts 测试框架可以显著提升开发效率和 AI 模型的质量。开发者可以根据自己的具体需求和偏好来选择最合适的工具。

目前知识库中暂时没有关于 AI 和软件测试行业实践想法的相关内容。但一般来说，在软件测试行业中应用 AI 可以考虑以下几个方面： 1. 利用机器学习算法进行测试用例的自动生成和优化，提高测试覆盖度和效率。 2. 运用自然语言处理技术对测试需求和文档进行分析，提取关键信息，辅助测试计划的制定。 3. 通过 AI 模型对软件的历史缺陷数据进行学习，预测可能出现的新缺陷类型和位置。 4. 借助图像识别和语音识别等技术，实现对软件界面和交互的自动化测试。 您可以根据实际情况和具体需求，进一步探索和创新 AI 在软件测试行业中的应用。

以下为您介绍一些 AI 教育软件或者平台： 对于中学生学习 AI： 建议从编程语言入手，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，也可以探索面向中学生的平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等）以及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考其对未来社会的影响。 100 个 AI 应用中的相关平台： 500px 摄影社区：AI 摄影比赛平台，利用图像识别、数据分析技术，举办摄影比赛，展示优秀作品。 Logic Pro X 教学软件：AI 音乐制作教学平台，运用机器学习、音频处理技术，为用户提供个性化教学服务。 鲁班到家 APP：AI 家居维修服务平台，通过数据分析、自然语言处理技术，为用户推荐附近维修人员。 雪球财经 APP：AI 金融投资教育平台，借助数据分析、自然语言处理技术，为用户提供个性化金融投资教育服务。 AI 在教育领域的应用： 个性化学习平台，如 Knewton 平台，利用算法和大数据分析跟踪学生学习进度，诊断难点，提供个性化建议和资源。 自动评估领域，如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，通过自然语言处理技术批改作文和开放性答案题。 智能辅助教学工具，如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）方面，如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并获得反馈。

目前文字生图较好的平台有以下几种： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要注意其是收费的。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 另外，更多的相关网站可以查看： 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以用于 AI 画卡通画的平台： MewXAI：这是一款强大专业且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址：https://www.mewxai.cn/ Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可自动化绘制多种示意图，如流程图、思维导图、网络拓扑图等。拖放界面易于使用，支持团队协作和实时编辑，有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware Diagrams.net：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/

以下是为您介绍的一些类似语聚 AI、扣子、Dify.AI、腾讯元器、客悦等的智能体创建平台： 智能体是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词，简单理解就是 AI 机器人小助手，类似移动互联网中的 APP 应用。目前有很多公司关注智能体在 AI 应用层的产品机会，比如在 C 端有社交方向的应用，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入；在 B 端，有帮助商家搭建智能体的机会。 国内有不少智能体开发平台，如字节的扣子，2 月 1 日字节正式推出其国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外，还有 Dify.AI 等平台。像阿里的魔搭社区也属于此类平台。 扣子（Coze）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，完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。

以下为您介绍一些类似扣子、Dify.AI 的智能体创建平台： 腾讯元器：是一个智能体开发平台。 kimi：在智能体领域有所涉及。 需要注意的是，目前提示词攻击在业内是一个公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免，其系统提示存在泄露的风险。

以下是一些类似扣子的智能体创建平台： 1. 海外版 Coze（coze.com） 2. 百度 AppBuilder 3. 阿里通义千问 4. 智谱 AI 此外，还有 Dify.AI 等平台。字节的扣子（Coze）作为新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论用户是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。腾讯元器也是智能体开发平台之一。

以下是为您整合的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会，能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时，商务部将制定内容认证和水印的指导，以明确标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险，包括：AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任；AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展，在经济和社会领域有诸多应用，例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等，但也存在隐私风险等问题。

以下是一些与利用 AI 诈骗相关的案例： 在网络诈骗案件中，犯罪分子可能利用 AI 模拟不同辩护策略下的量刑结果，包括认罪协商和无罪辩护的可能性，以此误导受害者。 有虚构的公司利用 AI 驱动的算法设置保险费价格，可能存在违反相关法律法规和最佳实践的风险，如数据保护、平等和一般消费者保护法等。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受利用 AI 进行的欺诈和欺骗，例如建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。

以下是根据您的需求为您推荐的不同类型的 AI 工具： 对于需要修改医学课题的情况，您可以考虑： Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 对于内容仿写，推荐以下中文工具： 秘塔写作猫：是 AI 写作伴侣，支持全文改写等功能。 笔灵 AI 写作：是智能写作助手，支持多种写作需求。 腾讯 Effidit 写作：由腾讯 AI Lab 开发的创作助手。 对于文字生成视频，以下产品可供选择： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：可在 Stable Diffusion 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，能转换视频风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关工具和信息您可以通过以下链接查看： 更多医学课题修改工具相关：无 更多内容仿写工具相关：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 更多文字生成视频工具相关： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于能够调用国外多个 LLM 的相关信息： 开源项目作者 ailm 提出一种仅使用提示词工程和精巧的代码设计，让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力，使用多个不具备该功能的 LLM 进行实验，成功率达 100%，工作基于 comfyui 开发，适合无代码基础的人员复现和修改。 在高级提示词工程领域，工具、连接器和技能的整合能显著增强 LLM 的能力。工具是指 LLM 可利用的外部功能或服务，扩展任务范围；连接器是 LLM 与外部工具或服务的接口，管理数据交换和通信；技能是 LLM 可执行的专门功能。 目前开源模型与专有产品存在差距但在缩小，如 Meta 的 LLaMa 模型引发一系列变体。当开源 LLM 达到一定准确度水平时，预计会有大量实验等。开发人员对 LLM 操作工具的研究尚不深入，一些工具如缓存（基于 Redis）、Weights & Biases、MLflow、PromptLayer、Helicone 等得到较广泛使用，还有新工具用于验证 LLM 输出或检测攻击。多数操作工具鼓励使用自身的 Python 客户端进行 LLM 调用。

目前有一些 AI 工具可以实现把一个物体生成多个角度。例如，在图像生成方面，像 OpenAI 等机构的相关模型能够生成同一场景的多个角度，包括具有物理上准确的光线，甚至在某些情况下还能生成物理上准确的流体和雨水。 在生成 AI 人物形象时，也可以通过选择不同的拍摄角度来实现。常用的角度包括高角度、低角度和平视角度。 高角度：位于被拍摄对象的上方，适合拍摄俯视角度的场景，可以突出被拍摄对象的大小和高度。 低角度：位于被拍摄对象的下方，适合拍摄仰视角度的场景，可以突出被拍摄对象的高度和威严感。 平视角度：与被拍摄对象在同一高度，适合拍摄平面场景，可以突出被拍摄对象的水平线和平衡感。 此外，人物构图的视角还可以按照相机相对于被拍摄对象的位置，分为正面、背面和侧面等不同方向。 正视角：拍摄对象正对着相机的姿态，使人像呈现出正面的视角。 后视角：从被摄对象的背后拍摄的视角，能营造出神秘或者引人遐想的氛围。

以下是关于您提到的向多个大模型发送消息的相关信息： 在认识大模型 Embedding 技术加实战方面： Embedding 在大模型中的价值体现在增强 GPT 的能力，其过程包括搜索内部知识库、检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并提问。 具体操作步骤包括准备搜索数据（仅一次），如搜集数据、切块、嵌入、存储；以及搜索（每次查询一次）和提问（每次查询一次）。 Embedding 共有搜索（结果按相关性排名）、聚类（文本字符串按相似性分组）、建议（包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别离群值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（按标签分类）等作用。 在熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤方面： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 有更适合小白的使用教程，可实现打造自己的 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）和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道，此实现思路需接入大模型 API（单独付费），且微信端使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 要依法合规使用，注意甄别大模型生成的内容，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 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；多消息类型，如文本、语音、图片，以及基于自有知识库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 方式。