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具身智能机器人

回答

具身智能是人工智能领域的一个子领域。它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。

具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态（如机器人的机械结构）或虚拟形态（如模拟环境中的虚拟角色）。这些身体不仅是与环境互动的手段，也影响智能体的学习和发展。例如，机器人通过机械臂与物体互动学习抓取和操纵技能，虚拟代理在游戏环境中探索学习解决问题策略。

具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法，以进行有效空间导航和物体识别。

具身智能在机器人领域有重要应用，如服务机器人、工业自动化和辅助技术等，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。此外，在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验。

尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。

以下为具身智能相关的 GenAI 玩具机器人社媒热度榜： |序号|Name|分类|公司|官网|Twitter|Twitter 粉丝数 k|销量（万）|销量更新时间|价格|一句话介绍|融资情况|售价原始数据|创始人|介绍文章|4 月流量（万）|产品销售链接|公司分类| |-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-| |13|LOOI|玩具机器人|TangibleFuture|https://looirobot.com/|https://x.com/looi_web3|1.8|||129|当你把智能手机放上一个类似于手机支架的可移动设备之后，你就将唤醒一个名为 Looi 的 AI 机器人，它会在你的手机屏幕上睁开双眼，正式变身你的智能伙伴。||||https://mp.weixin.qq.com/s/bECZMJUHz9cxJlfb6z2k5Q|||初创公司| |14|WeHead|玩具机器人|Wehead|https://wehead.com/|||||4950|台式数字人显示设备||||https://mp.weixin.qq.com/s/5H5HT4U-BRa3vg14kTKBsw||https://wehead.com/|初创公司|

作为一个系统性的工程，具身智能机器人被认为是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠。它涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向前进。但也存在一些矛盾，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以何种形式进入模型等问题，有待更多学者和从业者讨论交流。同时，[Z 计划]一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型会有更多发展。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：具身智能是什么？

[title]问：具身智能是什么？具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能领域的一个子领域，它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）需要通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。这一概念认为，智能不仅仅是处理信息的能力，还包括能够感知环境、进行自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。这些身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响了智能体的学习和发展。例如，一个机器人通过其机械臂与物体的互动，学习抓取和操纵技能；一个虚拟代理通过在游戏环境中的探索，学习解决问题的策略。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，具身智能关注的是如何设计能够自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，研究者探索大脑如何处理与身体相关的信息，以及这些机制如何应用于人造智能系统；在计算机视觉中，研究者致力于开发算法，使智能体能够理解和解释视觉信息，从而进行有效的空间导航和物体识别。具身智能的一个重要应用是在机器人领域，特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。通过具身智能，机器人可以更好地理解和适应人类的生活环境，提供更加自然和有效的人机交互。此外，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛的应用，通过创造更具沉浸感和交互性的体验，丰富了人们的数字生活。尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但它仍面临许多挑战。例如，如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。

GenAI玩具机器人 社媒热度榜

|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_序号|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_Name|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_分类|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_公司|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_官网1|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_Twitter|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_Twitter粉丝数k|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_销量（万）|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_销量更新时间|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_价格|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_一句话介绍|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_融资情况|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_售价原始数据|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_创始人|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_介绍文章|AI硬件榜单分类榜-智能玩具（完整）_4月流量（万）|扫码访问本表_产品销售链接|公司分类|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|13|LOOI|玩具机器人|TangibleFuture|https://looirobot.com/|https://x.com/looi_web3|1.8|||129|当你把智能手机放上一个类似于手机支架的可移动设备之后，你就将唤醒一个名为Looi的AI机器人，它会在你的手机屏幕上睁开双眼，正式变身你的智能伙伴。||||https://mp.weixin.qq.com/s/bECZMJUHz9cxJlfb6z2k5Q|||初创公司|<br>|14|WeHead|玩具机器人|Wehead|https://wehead.com/|||||4950|台式数字人显示设备||||https://mp.weixin.qq.com/s/5H5HT4U-BRa3vg14kTKBsw||https://wehead.com/|初创公司|

具身智能赛道爆发的前夕，我们应该了解些什么？（上）｜Z研究第 5 期

[title]具身智能赛道爆发的前夕，我们应该了解些什么？（上）｜Z研究第5期作为一个系统性的工程，相比原来人们常说的“汽车制造，是现代工业皇冠上的明珠”我们更愿意称“具身智能机器人是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠”。由于涉及算法层，不同技术流派，数据，模拟器，传感器，视觉方案，力学结构等多个维度。并整体向着更鲁棒性，各层级之间过渡更加平滑的方向前进。因此我们做了一些梳理，包括过往的工作，和一些基础知识。希望可以抛砖引玉让大家对这个复杂的系统工程多一些了解。我们也注意到许多矛盾，比如力矩控制、电流控制，究竟做到哪一步才算端到端？机器人的foundation model或者GPT时刻会是什么样的？触觉等感知信号究竟以什么样的形式进入模型当中。这些问题我们愿意与更多学者和从业者讨论交流。同样，[Z计划](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMDU5NzQ2Mg==&mid=2247483667&idx=1&sn=b0bf8af76ea56c21ec294ed2a9d316a5&chksm=c19127aaf6e6aebc1d23d1c8f9092818d99ea422c25e1a2eb6d18f4afc1283f7bae40750090d&scene=21#wechat_redirect)一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型不仅仅像现在这样执行语言交互和上层推理，以及VLM能力，而是Transformer架构在内存等前提下可以跑更多的上层推理，从而趋近图灵完备。希望我们可以与更多优秀的具身创业团队同行。了解

其他人在问
具身智能在制造行业的应用场景有哪些？
具身智能在制造行业有以下应用场景： 1. 预测性维护：利用具身智能预测机器故障，避免工厂停机，提高生产效率。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，增强效率并降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它认为智能不仅是处理信息的能力，还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。其核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态如在模拟环境中的虚拟角色。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 在机器人发展历程中，第一代机器人是技术探索阶段的示教再现型机器人，没有感知和思考能力，按预设程序重复动作，目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。1970 年至 1997 年出现了有感觉的机器人，能获取周围环境和相关对象的信息。例如日本早稻田大学研发的 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统，后续还有更新版本。本田公司也开发了多种行走机器人。
2024-10-15
具身智能在医疗行业的应用场景有哪些？
具身智能在医疗行业有以下应用场景： 1. 推出了全球首创的“领视智选”智能心脏超声机器人，探索了“医疗+AI+机器人”的新模式，实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查，并通过了临床验证。 2. Coze bot 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果，实时获取医学研究和政策变化，自动整理医学报告，提升工作效率，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，方便医疗团队交流。
2024-09-07
具身智能在制造行业的应用
具身智能在制造行业有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用如 Adobe Firefly、Midjourney 等 AI 生成工具，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：通过 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 具身智能是指通过让机器人更好地理解和适应人类的生活环境，提供更加自然和有效的人机交互。其一个重要应用是在机器人领域，特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。此外，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛应用。 具身智能发展的核心问题在于在现实物理世界构建数据闭环，实现方式包括数据获取成本足够低以及在具体化场景中能够持续不断收集数据。具身智能的发展历史中，第一代机器人是示教再现型，没有感知和思考能力，按事先设定程序重复动作，目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍常见。1970 年至 1997 年出现了有感觉的机器人，拥有一定感觉系统，可获取周围环境和相关对象的信息。之前做机器人的厂商有转方向的情况，如波士顿动力从液压转向电动。
2024-08-21
具身智能在制造业的应用场景
具身智能在制造业的应用场景包括： 1. 机器人自动化：通过具身智能控制工业机器人，提高生产效率。 2. 预测性维护：利用具身智能预测机器故障，帮助工厂避免停机。 3. 质量控制：借助具身智能检测产品缺陷，提升产品质量。 4. 供应链管理：运用具身智能优化供应链，提高效率并降低成本。 此外，在制造业领域，AIGC（AI Generated Content）也有广泛应用： 1. 产品设计和开发：使用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，增强设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可依据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提升供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能够自动生成个性化的客户回复，改善客户体验。 尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。
2024-08-17
具身智能在医疗行业的应用场景
具身智能在医疗行业有以下应用场景： 1. 推出了名为“领视智选”的智能超声机器人： 创新点：全球首创的智能心脏超声机器人，探索了“医疗+AI+机器人”的新模式。 技术成就：实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查。 临床验证：该技术已通过医学界的初步测试和评估。 2. Coze bot 智能体： 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果。 能够实时获取医学研究和政策变化，自动整理医学报告，提升工作效率。 通过多模态形式推送到常用平台，方便医疗团队交流。 需要注意的是，尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但仍面临许多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习、与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能在医疗行业的发展和应用。
2024-08-17
具身智能在制造车间的应用
具身智能在制造车间有以下应用相关的信息： 空间智能将推动 AI 系统获得具身智能，能够像生物一样与环境互动。例如，特斯拉正通过其改进版本来驱动 Optimus 机器人，并计划在今年底让 Optimus 能够在 Gigafactory 代替人类干活。 大模型可以在多个方面为智能硬件增加功能，其中具身智能指硬件能否动起来，但相关研究不多。 此外，李飞飞教授正在打造一家与“空间智能”有关的初创公司，并在 2024 年最新的 TED 演讲中解释了相关概念。
2024-08-17
微信机器人
以下是关于微信机器人的搭建和使用的相关内容： 入门级搭建方式（Stuart）： 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。若未成功，可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 2. 为机器人设置不一样的提示词，可返回“第三章，第 7 步”更改双引号内的 value 部分。 3. 此后进行任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。熟悉 linux 操作的话，也可通过重启进程的方式来重启服务。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录即可。 5. 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 保姆级基于 Hook 机制的搭建方式（张梦飞）： 1. 修改后，点击保存。 2. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件，双击开始运行。 3. 双击后会弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，跳转到最下边看解决方法）。 4. 进入微信之后，系统会自动初始化必备文件，等待初始化完成。 5. 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到您的 wxid 返回到 13.1 步，config 让您替换的地方，替换掉。 6. 添加完之后，建议使用小号进行登录，然后就可以使用大号作为管理员，对小号发号施令。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人特点（张梦飞）： 1. 本教程是基于 Hook 机制的机器人教程，与之前的 COW 机器人采用完全不同的方式。 2. 优势：Hook 有相对更高的稳定性和安全性，更简单，易上手。 3. 劣势：目前插件相对较少，且仅支持 Windows 系统。 4. 此项目在 Windows 系统上运行，可以不用服务器，对小白更加友好。 5. 此项目能结合 FastGPT 进行使用，且在@zyh 的帮助下，对群发功能进行了进一步的优化和二开，使其可用性和可玩性更强。 6. 目前，此机器人可以：基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发。还有一些有趣的小功能：安全新闻定时推送，Kfc 文案，星座查询，天气查询等。 最后，如果您仍旧遇到问题，可以先查询社区知识库，或者加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们（比如梦飞大佬，熊猫大侠）会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。
2024-10-18
现在运用机器人做手术最多的病
目前在医疗领域，运用机器人做手术较多的病症包括但不限于以下几种： 1. 心脏手术：如心脏搭桥手术等。 2. 泌尿外科手术：例如前列腺手术。 3. 妇科手术：像子宫切除手术等。 需要注意的是，机器人辅助手术的应用范围在不断扩大，具体情况会因医疗技术的发展和不同地区的医疗实践而有所差异。
2024-10-11
cow微信机器人
以下是关于基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤的详细介绍： 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等平台。 实现内容包括： 打造属于自己的 ChatBot，具备文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能。 常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知： ChatBot 与在各大模型网页端使用的区别在于本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用，包括对大模型生成内容的甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 特点： 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，包括本地运行、服务器运行、Docker 方式。 部署项目的具体步骤： 1. 下载 COW 机器人项目（chatgptonwechatmaster.zip）并解压缩。 2. 解压后打开 COW 文件夹，在空白处 shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 3. 在 Powershell 窗口中，粘贴“pip install r requirements.txt”，等待执行完成后，继续粘贴“pip install r requirementsoptional.txt”。 4. 执行完成后关闭窗口，在当前目录下找到 configtemplate.json 文件。新生成的是配置文件，右键使用记事本打开，修改画红框的地方。小白建议直接复制给定的配置，删除新文件里的所有代码，复制给定代码粘贴到文件里，找到第 4 行，把注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里，修改完保存并关闭文件。 5. 保存上述文件，然后在当前文件下，找到 plugins/godcmd 文件夹，复制 config.json.template 重命名为 config.json，双击进入后设置 password 和 admin_users，可先设置为和示例一样，之后再改，保存后关闭。 6. 重新回到 chatgptonwechat/文件路径下，空白处右键，打开 Powershell 里复制粘贴“python app.py”。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：
2024-10-10
微信机器人分段回复
以下是关于微信机器人的相关信息： 「第一天」参赛 Bot 配置要求： 1. 关闭进群欢迎语： 管理员认证：auth【你的密码】密码请查看 Plugins/godcmd/config.json disablep hello，关闭 hello 插件。 enablep hello，赛后如需重启，使用该指令。 2. 在群里回答时不能@对方：私聊微信机器人认证成功后，在对话框中输入第一行代码。出现安装成功后，输入第二行。如果出现安装失败，则在插件目录下，右键删除 ipartment 文件夹后，重新安装即可。安装完成后，去服务器的插件目录中，修改配置文件：plugins/ipartment/config.json，可以自行修改，按照如下示例配置。 3. 统一修改 config.py 中的触发词为{问题}：找到配置文件，路径如下，修改"group_chat_prefix":,注意符号均为英文符号。 4. 回答不能分好几条：之前的跟学活动中，使用分段能力的用户，在提示词中，去掉提示词中带有的//n 的示例即可取消分段。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 疑问解答： 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，您可以一键部署复杂的应用环境，而不需要手动配置每个容器的细节。本文中，我们通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能够与微信和极简未来平台进行交互。 为什么需要使用 Docker 部署 COW 组件？Docker 提供了一种隔离的运行环境，可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可以简化安装和配置过程，确保每次部署的环境一致，并且容易管理和维护。 为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保只有在特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。 如果遇到扫码登录失败，可以尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保您的服务器和微信客户端都能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 使用这个 AI 微信聊天机器人会不会很贵？实际上不会。极简未来平台的收费是按使用量计算的，对于一般用户来说，费用相对低廉。充值一次少量费用，通常可以使用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低了使用成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用是多少？ 开始搭建： 配置腾讯云轻量应用服务器。 配置部署 COW 组件：重点来了，在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中，我们需要修改一下里面的具体配置来串联我们的微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。这个配置的参考官方来源是这里：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config，当然我把主要的配置解释先给大家看一下。从配置参数解释可以看到，其实配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL，以此类推我们就可以在编排模板去配置具体的配置参数了。所以以下是我们最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请大家替换为前面让大家预留好的对应值）。这里要留意下，在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如我这里配置的是，即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。
2024-10-10
飞书群机器人
在飞书 5000 人大群里，内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它是基于飞书 aily 搭建的。（） 使用方法：在飞书群里发起话题时，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 它可以做以下事情： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 2024 年 2 月 22 日，在「WaytoAGI」飞书千人大群里新增了。 AGI 大群的机器人原理：飞书的官方技术同学使用 RAG 技术将的内容进行处理，然后在飞书大群中接入一个智能机器人，当机器人被艾特回答问题的时候，其背后就是针对这个 AI 知识库进行的提问。RAG 技术会将知识库中最符合的相关文档回复给用户。
2024-10-10
聊天机器人
以下是关于聊天机器人的相关内容： COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 作者为熊猫大侠，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里。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A9w1wUcXSihF6XkeKVic8CXxnHb 。 可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）和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知：相较于在各大模型网页端使用，本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容要注意甄别，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。 有多模型选择，如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 等。 支持多消息类型，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。 有多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 另外，还有关于打造订餐机器人的内容： 建立自己的聊天机器人，称为“订餐机器人”，使用自动化方式收集用户提示和助手反馈。 定义“帮助函数”收集用户消息，避免手动输入。 模型和用户的反馈信息都会添加到上下文中，使上下文越来越完整。 执行时，用户说“嗨，我想要订一份比萨饼”，助手会回应并继续对话，系统信息中包含菜单等内容。
2024-10-09
人工智能导论思维导图
以下是为您提供的人工智能导论思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具有： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-18
目前最好用的机关公文写作大模型或智能体
目前在机关公文写作方面表现较好的大模型或智能体有： 智谱清言：由智谱 AI 和清华大学推出，基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力，但在代码能力上还有优化空间，知识百科方面稍显不足。可应用场景广泛，在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景表现出色，在较复杂推理应用上效果不错，也适用于广告文案、文学写作等。 此外，在大模型中，智能体是大模型的一个重要发展方向。智能体可以理解为在大模型（如 LLM）基础上增加了工具、记忆、行动、规划等能力。目前行业里主要用到的如 langchain 框架，能通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。
2024-10-18
生成关于“人工智能导论”的思维导图
以下是为您生成的关于“人工智能导论”的思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”工具，输入需求可自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供 AI 工具，包括头脑风暴功能，提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术提高思维导图制作效率，为知识工作者带来便利。
2024-10-18
如何推广智能体
推广智能体可以考虑以下方式： 1. 商业化方面： 除了设计一整套商业化产品，可寻找最小化的商业模式，例如采用卡密验证的方式，让用户输入卡密来使用智能体或核心插件。 2. 创新应用： 将提示词与语音技术相结合，创造出有趣有效的销售助手，应用于宣传推广产品，以新颖方式吸引顾客注意。 3. 社交平台与渠道： 可以通过微信公众号、微信交流群等渠道进行推广。 发布相关内容到微信中，例如将智能体作为专职客服技能。
2024-10-17
智能体和工作流的关系是什么
智能体和工作流密切相关。工作流就像是一个可视化的拼图游戏，由多个小块块（节点）组成，如大语言模型 LLM、用户自己写的代码、做判断的逻辑等，这些小块块可以是工作流的基本单元。工作流有开始和结束的小块块，开始的小块块包含输入的信息，结束的小块块展示运行结果。不同小块块可能需要不同信息才能工作，包括引用前面小块块给出的信息和用户自己设定的信息。 在具体应用中，技能设定分为“智能体分析”和“智能体模板构建”等核心部分。依据这些技能点审视工作流程，流程前半部分用于执行智能体分析，后半部分用于实现智能体模板构建。示例与工作流程相呼应，具象了流程中的每一步工作内容，且能灵活适配和生成结构化提示词模板。 对于 Bot 智能体，其由不同的工作流组成，在不同情况下会根据用户输入调用不同工作流完成自动化任务。例如，用户在 Bot 中直接输入查询需求去抓取热点时，采用 hotspot_direct_output 工具；在特定复杂需求下，会调用相应的工具实现从简单到复杂的不同流程的自动化，以及多平台获取用户需求和发送结果。 总之，智能体的实现离不开工作流的合理编排和有效执行，工作流的设计要与智能体所需的技能相匹配，以确保任务的顺利完成。
2024-10-16
智能体如何嵌入课件
以下是关于智能体嵌入课件的相关内容： 在提示词培训课中： 点击“创建智能体”按钮。 输入对智能体的描述，如有准备好的提示词模板可直接粘贴。 ChatGLM 的智能体配置可自动生成，默认勾选增强能力，可根据实际需求调整，也可上传本地文件作为知识原料形成智能体的知识库。 在基础通识课中： 以可视化方式讲解 Transformer 架构，单词先拆分再嵌入（embedding），为保证语序不乱会做位置编码标记，嵌入后进入自助运力机制模型。 在 AI 智能体：企业自动化的新架构 Menlo Ventures 中： 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度选择实现方法和工具，受程序性知识指导，拥有预定义工具并受保护栏和审查措施约束。 运行时会产生规划智能体评估应用程序当前状态、选择并执行最佳链条、进行审查和确保一致性等模式。 请注意，由于最近盗版事件频发，需要课件的扫群主二维码获取。
2024-10-16