货代能用AI做什么？

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。

党媒平台在以下方面可以利用 AI ： 1. 生成广告语：输入品牌信息，即可一键生成广告语及进行 AI 评分，生成质量高，内置联网搜索和 RAG 检索增强，生成符合分众的高质量广告语。 2. 创意设计： 基于分众广告海报和视频案例，利用 AIGC 的多模态能力进行批量高效的广告图生成、设计、编辑。 包含 AI 设计，通过对话方式表达设计需求，一键生成可编辑的图文音视频的多模态创意。 具备 AI 生图能力，利用文生图/图生图能力，并集成了 AI 抠图、扩图、改图、商品图等能力，解决各类营销场景素材生成需求。 拥有模板中心，基于广告营销的各类场景，内置数十万精选模板并支持强大易用的在线拖拽模式，极大降低了创意制作门槛。

Grok API 可以用在以下软件上： 1. 扣子工作流：可以用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，还能参考相关教程将扣子接入微信机器人，但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译：由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容，可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景，比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP：比如通过快捷方式接入 Siri。 此外，xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本，如 grok3beta、mini、fast 等，满足不同场景需求，上下文窗口达 131K，支持图像输入输出，但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。

以下是您可以利用 AI 使自己更强大的一些方面： 1. 学习：通过全面系统、易于理解的 AI 学习路径，了解 AI 从概念到应用等各方面知识。 2. 实践：例如尝试撰写结构化 prompt，进行 AI 绘画，实操相关案例等。 3. 关注动态：阅读通往 AGI 之路知识库，获取每日小互的推特阅读最新动态。 4. 探索创新：欣赏生成式视频案例，有机会自己动手制作视频。 您可以通过《通往 AGI 之路》知识库获取更详细的内容和指导，其涵盖了知识库及社群介绍、直播回放、课后作业等丰富资源。同时，您还可以关注相关的社交媒体账号，如 Twitter、小红书等，获取最新的信息和案例。

Trae 是一款与 AI 深度集成，提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力的 IDE 工具，对中文用户更加友好。其特点和用途包括： 1. Trae Windows 版本已于 2 月 17 日 9:00 全量上线，即日起全系统可用。 2. 标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量，而竞品工具同一模型每月 140 大洋且限量使用 500 次。 3. 编辑器所有功能原生支持中文，上手门槛大大降低。 4. 相比 IDE 插件类的 AI 代码助手，Trae 这样 AI 原生的 IDE 有两个跨越式的突破： 补全不局限于向后追加，而是可以删除代码，多行全方位的自动补全。 具备 Agent 的能力，无须人工干预的情况下，可以完成代码生成、代码调试、程序运行等一系列的工作。 使用方面，例如： 1. 生成一个任务清单应用，在输入框中输入相关描述即可。 2. 根据 UI 设计图自动生成项目代码，可对生成效果进行调整。 从实际体验来看，Trae 高效的代码生成能力，对多技术栈的支持以及动态调整的潜力表现可圈可点。

以下是关于如何用好 AI 的一些建议： 1. 认识 AI ：将 AI 视为一个黑箱，只需要知道它是能理解自然语言并输出自然语言的东西，其生态位是似人而非人的存在。当想让其实现愿望时，基于其“非人”一面，要尽可能通过语言文字压缩其自由度，清晰告知任务、边界、目标、实现路径方法和所需的正确知识。 2. 针对不同场景的处理 ： 数据分析 ：将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 复杂问题 ：采用逐步深化和细化的方式提问，先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化或深化。 3. 提供参考和学习内容 ：为 AI 系统提供大量数据和示例，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，同时编写详细的流程和知识。 4. 利用专业术语引导 ：在 Prompt 中使用专业领域术语，如法律术语，引导 AI 的回答方向。 5. 验证与反馈 ：对 AI 的回答进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确，符合相关要求。 6. 写作相关技巧 ： 显式归纳与列出想要的文本特征 ：在调试过程中逐步增加对文本特征的条件或描述，把握增加与删除的度。 通过描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本 ：直接点出所需文本类型常常出现的地方和类别。

大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下，APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计，以满足特定的用户需求；传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域，技术的突破和创新是关键，需要投入大量资源进行研发，并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之，不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。