有什么着重于「交互」的人机交互的作品设计方案可以参考

人机交互方面的知识如下： 具身智能：是人工智能的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来展现智能。其核心在于智能体的“身体”或“形态”，涉及多个学科，在机器人、虚拟现实等领域有广泛应用，但仍面临诸多挑战。 AI 与人的协同关系：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，在不同模式下，人与 AI 的协作流程有所差异。 大模型在 B 端场景的交互模式：包括以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段）；人和大模型协同工作（embedding 阶段）；人指挥大模型工作（数字员工阶段）。当下应努力让大模型深度融入工作流，数字员工阶段尚不成熟。

人机交互方面的知识如下： 具身智能：是人工智能的一个子领域，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。其核心在于智能体的“身体”或“形态”，涉及多个学科，在机器人、虚拟现实等领域有广泛应用，但仍面临诸多挑战。 AI 与人的协同关系：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 大模型在 B 端场景的交互模式：包括以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段）；人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding 阶段）；人指挥大模型工作（数字员工阶段）。当下应努力让大模型深度融入工作流，数字员工阶段尚不成熟。

以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路： 1. 构建像人一样的 Agent：实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块，这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分的接口，躯壳部分通过 API 调用，如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能单机部署，特别是大模型部分，会涉及网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态：不仅要有语音交互，还可根据实际需求加入其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景：正常与人交流时会有插话、转移话题等情况，需要通过工程手段丝滑处理。 此外，像 AutoGLM 这样的产品，通过模拟人类操作来实现跨应用的控制，展现出了一定的智能理解能力，如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题，未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高，发展空间较大。

以下是为您整理的关于手机上可以语音交互的 AI 的相关信息： 在 AR 交互方面，面向现实是 AR 眼镜跟手机的最大差异点。手机在视频娱乐、语音社交方面表现出色，操作简单，较少的现实应用如拍照翻译。现实物体繁多，难以预测下一步的指令操作，语音交互更适合长尾指令。当在现实中选定手机时，AI 会给出如手机型号、新旧程度、维修售后、购买价格、启动自拍、查看信息等下一步提示。语音交互虽操作成本高，但能对现实物体进行细颗粒的指令交互，可作为手机应用场景的补充，如车载交互、智能音箱那样限定特定应用场景。 此外，有由前苹果团队开发的可穿戴 AI 智能硬件，获得知名企业投资。其无需唤醒词，通过语音控制，内置投影仪和深度传感器投影交互界面，功能类似智能手机，完全由 AI 驱动。 希望以上信息对您有所帮助。

目前有一些基于人工智能生成内容的工具（AIGC）可以用于产品经理设计产品原型和交互，以下是相关介绍： 1. UIzard：是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，可根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 以下是一些适用于产品经理的 AI 工具集： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 6. 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

OpenAI 于 10 月 4 日发布了新交互界面 Canvas。该界面旨在提升用户在写作和编码方面的协作体验，允许用户实时编辑和反馈，提供自动化建议、代码审查和错误修复等功能，并且能根据任务复杂性自动启用，以提升交互质量与工作效率。 此外，OpenAI 于 10 月 2 日宣布完成 66 亿美元融资，估值达 1570 亿美元。此资金将加速其 AI 研究和计算能力的发展，服务超过 2.5 亿用户。近期，核心技术人员变动，研究副总裁 Barret Zoph 离职并计划创业，Mark Chen 接任首席研究官。 在技术方面，OpenAI 发布的 GPT4o 是之前所有技术的集大成者，是新的全模态模型。该模型通过端到端的神经网络，把视觉、语音和文本数据混合训练，对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒，与人类对话的反应时间相似，能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等，甚至能还原训练时的环境声音。但 OpenAI 并未公开 GPT4o 的技术细节，唯一线索来自其内部模型炼丹师的一篇博客，项目名是 AudioLM，于 2023 年中启动，目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。