AI 赋能传统应用时，针对后端开发来对接 AI 时，功能和流程设计上需要主页些什么

以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。

以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

AI 的英文全称是 Artificial Intelligence，意思是人工智能。它是指让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。在不同的应用场景中，AI 有着丰富的表现形式，比如聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织等。同时，在 AI 领域还有众多的术语，如 BlackBox Attack（黑盒攻击）、Bonding Environments（成键环境）、Bonferroni Correction（邦弗朗尼校正）等。

AI 音乐创作管线包括以下几个方面： 1. ByteComposer：由字节跳动人工智能实验室开发，利用大型语言模型（LLM），通过概念分析、草稿创作、自我评估与修改、审美选择四个关键步骤生成旋律。其核心模块包括专家模块、生成器模块、投票器模块以及记忆模块，通过精心设计的提示激发 LLM 的音乐理论知识，并通过交叉验证优化提示设计。在实验中证明了其在音乐创作方面的有效性，达到了初级作曲家的水平，为用户提供了直观、可控且富有创造性的音乐创作平台。 2. 《We Are The One》的融合工作流：呼应了 AI 技术在音乐创作中不可或缺的愿景，核心是介绍使用 AI 音乐平台 UDIO.com 进行音乐创作的技术分享，以歌曲《We Are the One》的制作过程为例，展示如何结合 AI 与传统音频处理手段，打造以 AI 为主导的音乐制作工作流。 3. 自定义前奏的工作流：Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能，可精确控制速度、旋律、配器、合成等。节省的点数可用于多 Roll 与流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材，也可用于 roll 更多细节调整部分以提升作品品质。通过简单例子演示工作流。

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。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身 Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动，并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而，关于 AI 客服适合使用哪个智能体，需要根据具体的需求和场景来确定。例如，如果需要处理大量复杂的任务分解和协调，可能需要具备强大规划和推理能力的智能体；如果需要与用户进行频繁的互动和反馈，可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。

目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。

对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。

AI 可以从以下几个方面赋能大学辅导员的学生工作： 1. 个性化教育：凭借其卓越的数据处理能力和广泛的应用潜力，为学生量身打造学习方案，精确洞察每个学生的独特需求，保障学生在教育中顺利启航。 2. 教学辅助：如基于 GLM 模型，让教师和学生接触高效的数据分析及智能化评价系统，有助于学生获得量身定制的反馈，增强教师的工作效率和数据整合能力。 3. 创新教学方式：学校可以探索新的教学方式和教育工具，例如跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型用以识别植物等。 4. 提供个性化学习计划：大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供一个“口袋里的老师”，理解他们独特的需求，并可以回答问题或测试他们的技能。 5. 作业辅助：像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具帮助学生克服写作难题，并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在协助学生完成相关任务，如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。

以下是一份以“AI 赋能 工作效率提升”为主题的 5 分钟课程 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：AI 赋能 工作效率提升 幻灯片 2：引言 介绍 AI 在提高工作效率方面的重要性 幻灯片 3：AI 提高工作效率的潜力 实验展示 AI 在短时间内完成多项任务，如推出新产品、撰写报告等 举例说明高质量初稿的快速生成 幻灯片 4：AI 工具的普及 提及 Microsoft 的 Copilot for Office 和 OpenAI 的 GPTs 等工具 强调其使 AI 使用更便捷、平常 幻灯片 5：潜在风险 分析 AI 可能削弱人类文字工作的价值 引发关于工作本质意义的危机思考 幻灯片 6：机遇 AI 接管人们不愿做的工作，让人有更多时间做喜欢的事 帮助人类扩展能力，激发探索新兴趣 幻灯片 7：选择合适的 AI PPT 工具 介绍 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等工具 说明根据需求选择工具的重要性 幻灯片 8：总结 强调 AI 赋能办公的必然性 鼓励试用和体验合适的工具 幻灯片 9：感谢语 感谢观看 您可以根据以上大纲内容进行 PPT 的制作，同时在每个幻灯片中添加相关的图片、图表和具体案例以丰富内容。

目前知识库中暂时没有关于如何在企业共创工作坊中使用 AI 赋能研讨共创的相关内容。但一般来说，可以考虑以下几个方面： 1. 利用自然语言处理技术对研讨内容进行实时分析和总结，帮助快速梳理关键观点和共识。 2. 借助 AI 智能助手提供相关的案例、数据和参考资料，丰富研讨的素材和视角。 3. 运用 AI 预测模型，对研讨中提出的方案进行初步的效果预测和风险评估。 4. 利用 AI 驱动的可视化工具，将复杂的研讨内容以更直观清晰的方式呈现。 您可以根据企业共创工作坊的具体需求和场景，有针对性地选择和应用合适的 AI 技术和工具。

AI 在装修行业的赋能主要体现在以下方面： AI 房地产装修设计平台：例如酷家乐装修设计软件，利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据自身喜好进行选择和调整。 目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在装修等行业还存在一些问题，很多还在走“数字化转型”的老路，把 AI 往现有流程上套用，讲“固化流程”“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的当下，这样做可能导致“做出来就是过时的”，限制企业的主动进化能力。我们应从“AI 能创造和满足装修行业的什么新需求”出发，重新定义未来业务模式。

以下是关于 AI 赋能传统应用时的一些要点： 在 UI 设计方面，使用 Midjourney 生成特定页面（如首页、登录页等）时，可添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等关键词，分别用于生成社交平台的登录页和人力资源类产品的个人资料页。Midjourney 产出的设计图视觉效果佳，适合 APP 设计初始阶段的头脑风暴和风格探索，为设计师提供灵感和创意，但直接用于落地开发仍有距离。 在合规方面，政府通过发布相关内容支持相关工具的发展。AI 监管框架适用于整个英国，涵盖多个领域和政策区域，会考虑权力下放的影响，将依靠现有立法实施框架，并继续与各方互动确保各地受益。 在进一步的发展中，将分析研究成果，改善对相关问题的理解，确定合作安排，鼓励发布指导，提出中央监测和评估框架的设计提案等。

以下是基于您的项目“基于 chatGPT 的剧本杀微信小程序开发”进行大数据平台后端开发与搭建的入手步骤： 1. 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），其作用是汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告知您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。您将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信，仅自己使用，搭建到此即可，它本身也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）以接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号以防封禁风险。搭建完成后若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成上述 3 步即可。

以下是基于您的需求，对于大数据平台后端开发与搭建的建议： 1. 首先搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），它能够汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，同时还会为您介绍如何白嫖大模型接口。 2. 接着搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。您可以将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信使用，搭建到这里就可以，因为它本身也有问答界面。 3. 然后搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号，以防有封禁风险。搭建完成后若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成以上 3 步，整个项目就算基本完成。

如果要创建一个类似我的 AI ，以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈： 前端：推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架，它们适合构建动态的用户界面，且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：采用 Node.js 加上 Express.js ，能使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：选择 MongoDB ，对于可能需要存储的文档形式数据（如离谱生物档案和相关事件），它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理：可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换，以支持语音对话。

AI 后端代码生成可以通过以下步骤实现： 1. 配置工作流：在 IDE 底部单击“尝试 AI”，并输入自然语言设定代码逻辑，AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段，通过快捷键唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 2. 补全代码：如果已经为 Code 节点配置好了输入参数，则编辑时支持自动补全参数。 3. 调试代码：单击“测试代码”，在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试。支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。 4. 运行代码：设置输入参数后，单击“运行”，可以在输出区域查看运行结果。在页面底部单击“更新 Schema”，可将结果同步到 Code 节点的输出值。