有什么着重于「交互」的人机交互的作品设计方案可以参考

目前大模型在人机交互方面可能存在以下三种模式： 1. 以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段）：如同副驾驶，在人做决策时提供建议，决定权在人手中。 2. 人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding 阶段）：在实际工作场景中，部分小环节可由大模型完成，能提高工作效率。 3. 人指挥大模型工作（数字员工阶段）：此阶段较为少见，大模型目前还不能完全独立完成具体工作，可能是工程问题或自身能力欠缺所致。 个人观点认为，当下应努力将大模型从简单提供建议转变为深度融入工作流，而数字员工阶段尚不成熟，可由其他大厂和学界先行尝试。 此外，每一次平台型技术的出现都会催生新的人机交互方式。如在智能时代，我们曾认为 ChatGPT 的 LUI（自然语言对话式界面）是交互终点，但并非如此。知名科幻电影 HER 中人类与 AI 全感知无障碍的对话形式才是我们所期望的。 OpenAI 发布的 GPT4o 是其之前所有技术的集大成者，采用新的全模态模型Omnimoda Model。通过端到端的神经网络，将视觉、语音和文本数据混合训练，而非常见的先转换为文本再处理的工程手段。GPT4o 对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒，与人类相似，且能从音频数据中感悟人类的情绪、语调、风格等，甚至还原训练时的环境声音。但 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节，唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客，项目名是 AudioLM，2023 年中启动，目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。

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。

构建路由分类器 AI 的工作流设计方案如下： 1. 内容编排：在第四步中，将指令分为扩写、缩写、总结以及其他四类，设定最终的分类条件。分类器匹配到特定分支后执行相应操作，这种编排方式可过滤并避免处理不明确的指令，确保智能体准确响应用户指令。 2. 编写具体指令：为每个指令编写具体内容，如缩写、扩写和总结三个分支，创建包含变量（即用户初始输入的原始文本）的简单指令，用花括号引用变量，系统将值赋给变量并传递给模型推理形成提示词。 3. 最终输出：对各分支结果进行输出，输出内容相对简洁。 4. 测试流程：首先准备用于扩写、缩写和总结三项测试的文本素材，然后逐一进行各项测试，包括扩写测试、缩写测试、总结测试和错误处理测试，以验证每个分支能否顺利执行。 要保证分类器分类准确，可以从以下方面入手： 1. 清晰明确地设定分类条件，避免模糊和歧义。 2. 对输入的指令进行充分的预处理和规范化，使其符合分类器的预期格式。 3. 不断优化和调整分类器的参数和算法，以适应不同类型和复杂程度的指令。 4. 进行大量的测试和验证，收集错误案例并进行分析改进。

以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：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。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 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。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

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。