国内大语言模型的应用，比如像豆包，这种，都有哪些

以下是关于如何运用豆包解决实际问题的相关内容： 一、运用分治法解决复杂任务 1. 确定问题的整体目标：比如写一篇长篇科幻小说。 2. 将问题分解为子问题：如创造角色、设计情节、编写对话等。 3. 逐个解决子问题：使用豆包分别解决各个子问题，可能需要为每个子问题设计不同的提示。 4. 合并子问题的解：对豆包生成的内容进行编辑和整理，确保整体连贯一致。 二、与 AI 对话的要点 1. 清晰表达与指挥权：在与豆包交流时，清晰表达想法，不放弃指挥权，不能完全依赖随机生成，要评判和指挥。 2. 框架的作用：框架有助于拆分复杂场景，但不能被束缚，应灵活调整。 3. 对话前的准备：通过主题阅读进入相关氛围，探索约束和泛化的平衡，适当让渡权利获取新内容。 三、Prompt 相关技巧 1. 分配角色：分为不分配角色和分配角色，分配角色时要考虑角色的行为模式。 2. 给出示例：包括使用和不使用 Fewshots 的情况，分别对应线性学习和类比学习。 3. 思维链：分为使用和不使用思维链，对应逻辑推理和直觉思维。 四、豆包划词的应用场景 1. 翻译场景：如测试“cognitive distinguish”的翻译。 2. 汉语新解场景：如测试“奢华游戏”的新解。

豆包是由字节跳动开发的。 功能特点包括： 作为聊天工具，无需科学上网，无收费，不需要登录可以直接使用，有案例，点击预设问题即可开始尝试，注册可用微信或手机号，5 分钟即可完成。 能够精准理解复杂指令，不仅看得懂中英文提示词，还对成语和专有名词“门儿清”。 无需描边涂抹，仅使用简单的自然语言，就能换背景、转风格，或者在指定区域进行元素的增删和替换，支持多轮操作，能够让用户对同一图像进行连续的创意编辑。 豆包是免费使用的。

豆包是抖音旗下基于云雀大模型开发的 AI 智能助手，具有以下功能特点： 1. 创作绘本： 基于关键词创作绘本。 基于故事二创绘本。 支持指定风格创作绘本，但该功能仅在手机浏览器或 PC Web 上可以体验。 读图创作绘本，该功能仅在手机浏览器或 PC Web 上可以体验。 绘制成功的绘本支持导出为飞书文档或图片海报。 2. 提供多种助手功能：如聊天机器人、写作助手、英语学习助手等。 3. 回答各种问题并进行对话，帮助人们获取信息、答疑解惑、提供灵感、辅助创作，也可以畅聊任何感兴趣的话题。 其相关链接如下： Bot：https://doubao.com/bot/iXNDPtOU PC 版 Bot：https://www.coze.cn/s/ijgra73M/ 产品说明书：https://sourl.cn/QjGgFU 访问网址为：https://www.doubao.com/ ，iOS 端需要通过 TestFlight 安装，直接用 iOS 打开上面链接就行。

以下是关于豆包使用技巧的相关内容： Prompt 之术： 三板斧中的分配角色：“你是一个哲学家。” 不分配角色时，⇒角色模式，行为模式包括知识域、语言风格、决策倾向等。 给出示例：给我讲个笑话，如“小时候我家特别穷。有多穷呢？不管每次我生什么病，我妈都从抽屉里拿出风油精。” 不使用 Fewshots 时，⇒类比学习。 思维链⇒逻辑推理。 Prompt 之用： 豆包划词：包括场景一的翻译，如测试“cognitive distinguish”；场景二的汉语新解，如测试“奢华游戏”。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》： 扣子使用链接：https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ 批量生产图片：有相关视频演示

要使用豆包读取微信里的内容，可参考以下步骤： 1. 抓取公众号内容： 先在平台搜索现成的插件，如 Coze 平台，但部分插件已荒废无法使用。 可考虑自己写爬虫抓取，或者寻找现成的服务通过 API 方式调用。例如“瓦斯阅读”可以抓取部分公众号内容，但存在公众号不全的问题。还可以尝试 GitHub 上的 WeWe RSS 工具，通过微信读书的方式订阅公众号。 2. 公众号内容总结： 主要依靠大模型的能力，如字节的豆包大模型可以胜任。涉及批量对抓取到的公众号内容进行总结，可使用“批处理”功能。 3. 定时推送到微信： 定时方面，Coze 平台的触发器可以实现。 推送到微信方面，Coze 平台没有这类插件，可寻找第三方 API 的方案，如“server 酱”，通过服务号的模板消息将自定义内容推送到微信。 另外，关于将 AI 接入微信，还可参考以下步骤： 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。 2. 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 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”。 4. 然后，重新在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录。 5. 关于添加插件，可参考。 6. 接入机器人的步骤： 回到宝塔，选择 Docker（若未安装则进行安装，安装完成后刷新页面确认安装成功）。 回到宝塔终端，粘贴代码并回车。 去文件列表，到根目录/data/cozediscordproxy 新建文件并命名为 dockercompose.yml，粘贴代码并替换相关 ID 和 token 后保存。 在文件位置的上方点击终端，粘贴相关代码。若启动失败，可能是 docker 拒绝代理访问问题，可先关掉 clash 再执行代码。 进入相关文件夹和文件进行替换和修改，最后在文件顶部的“终端”内粘贴执行。 使用微信扫码（建议使用小号）完成。

以下是豆包和文心一言的一些比较信息： 豆包： 是字节跳动官方网页版产品。 在中文大模型基准测评 2023 年度报告的 SuperCLUE 基准传统安全能力专项中表现优秀。 文心一言： 由百度全新一代知识增强大语言模型，于 2023 年 3 月 16 日正式发布，10 月 17 日发布 V4.0 版本。 目前已有 7000 万用户。 在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高水平，综合来看是国内非常有竞争力的大模型。 能力栈较为广泛，可应用的场景较多。重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。由于在逻辑推理方面的不俗表现，可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 此外，文心一言和豆包在国内都有一定的知名度，且文心一言与 Kimi 智能助手、通义千问等都是国内免费的 APP。

以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流： 1. PandaGPT：能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT：端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。

Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好，但由于技术限制，其表现未达到人工智能的水平，常被称为“人工智障”。不过，随着技术发展，未来可能会用大模型重新改造 Siri，将手机上的所有功能控制起来，使其成为真正的智能助理。例如，苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下，可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时，苹果公司若 All in 手机，其大模型可能会是本地化的，以重视个人数据保护和隐私。

Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频，大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解，学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略，避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外，Sora 还采用了一些数据预处理技术，如将视觉图块压缩成低维潜在表示，并将其排列成序列，注入噪声后输入扩散变换器的输入层，同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。

在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。

企业做自己的小模型，可能会用到以下工具及背后的公司： 1. 在编排（Orchestration）方面，涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等，其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务，确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability, & PreTraining）类别中，像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具，有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入（Context & Embeddings）的工具，相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等，能帮助模型处理和理解语言上下文，并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）方面，例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具，可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外，还有以下工具和相关公司： 1. 图片生成 3D 建模工具，如 Tripo AI（由 VAST 发布）、Meshy、CSM AI（Common Sense Machines）、Sudo AI、VoxCraft（由生数科技推出）等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型（通义、智谱、kimi、deepseek 等）、编程辅助、文生图（可灵、即梦等）等方面，可能需要相应资质。

目前最好用的大模型包括： 1. OpenAI 的 GPT4：是最先进和广泛使用的大型语言模型之一，在多种任务上表现卓越，如文本生成、理解、翻译及各种专业和创意写作任务，能通过大量数据学习理解和生成人类语言，处理复杂问题和理解上下文能力出色。 2. Anthropic 公司的 Claude 3。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 大型模型主要分为两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点： 1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本，大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同：大型语言模型依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 此外，如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐一些免费的语言 AI 学习工具： LingoDeer：https://www.lingodeer.com/ 这是一款使用游戏和互动活动来教孩子英语的应用程序。它提供各种课程，涵盖从字母和数字到更高级的语法和词汇。还具有家长仪表板，方便跟踪孩子的进度并设置学习目标。 Busuu：https://www.busuu.com/ 是另一个流行的语言学习应用程序，提供英语和其他多种语言的课程。使用各种教学方法，包括音频课程、视频课程和互动练习，还有社区功能，可让孩子与来自世界各地的其他孩子练习英语口语。 Memrise：https://www.memrise.com/ 一款使用抽认卡和游戏来教孩子英语的应用程序。提供各种课程，涵盖从基本词汇到更高级的会话技巧，具有社交功能，可与朋友和家人一起学习。 Rosetta Stone：https://www.rosettastone.com/ 语言学习程序，使用沉浸式方法教孩子英语，让孩子在自然环境中使用英语，具有语音识别功能，帮助练习发音。 Duolingo：https://www.duolingo.com/ 免费的语言学习应用程序，提供英语和其他多种语言的课程，使用游戏化方法让学习有趣。 在为孩子选择 AI 工具时，要考虑他们的年龄、兴趣和学习风格，还需考虑应用程序的功能和成本。 另外，使用 AI 学习一门外语还可以通过以下方式和工具： 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 AI 对话助手： ChatGPT：可用来模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习。可询问语法、词汇等问题，甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手进行互动，练习日常用语。

以下是关于使用 AI 学习语言的相关内容： Claude3 在语言学习方面的表现： Claude3 在语言学习方面展现出了出色的能力。对于复杂的语言任务，如翻译和分析不寻常的句子、处理复杂的文学段落、新闻文章以及不同语法和书写系统的文本，Claude3 都表现出了对语言结构的深刻理解，能够智能推断未知词汇、恰当使用借词、给出可信的词源分析，并保持原文风格进行翻译。在与 GPT4 的对比测试中，Claude3 表现出色，而 GPT4 则完全失败。 使用 AI 学习一门外语的方法和工具： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 4. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，并按照课程指引进行学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化的课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）进行学习。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题，甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手进行互动，练习日常用语。

以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。

知识库可以用比较通俗的方式来理解： 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人，但对于一些特定的工作场景中的细节，比如见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折，它可能并不清楚。这时候，知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说，知识库的运作原理通常包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从各种不同的来源，比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割：把加载的文档分割成指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：这包括两个环节，一是将分割好的文档块进行嵌入，转换成向量的形式；二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索：当需要使用数据时，通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型，大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例，每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时，就能匹配到对应车型的分段，然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge

目前国内在做语言生成式 AI 的有不少，例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外，还有一些在特定时间上线的大模型，如 8 月正式上线的包括北京的百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型），上海的商汤（日日新大模型）、MiniMax（ABAB 大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）。 需要注意的是，不同的大模型具有各自的特点和功能，在使用和应用场景上可能存在差异。

以下是一些大语言模型的综述论文： 参考文献： B.Wang, W.Chen, H.Pei, C.Xie, M.Kang, C.Zhang, C.Xu, Z.Xiong, R.Dutta, R.Schaeffer 等，“Decodingtrust：GPT 模型中信任度的全面评估”，arXiv 预印本 arXiv:2306.11698，2023。 Z.Zhang, L.Lei, L.Wu, R.Sun, Y.Huang, C.Long, X.Liu, X.Lei, J.Tang, 和 M.Huang, “Safetybench：使用多项选择题评估大型语言模型的安全性”，2023。 X.Shen, Z.Chen, M.Backes, Y.Shen, 和 Y.Zhang, “现在就做任何事：在大型语言模型上表征和评估野外越狱提示”，arXiv 预印本 arXiv:2308.03825，2023。 X.Liu, N.Xu, M.Chen, 和 C.Xiao, “Autodan：在对齐的大型语言模型上生成隐蔽的越狱提示”，arXiv 预印本 arXiv:2310.04451，2023。 S.Zhu, R.Zhang, B.An, G.Wu, J.Barrow, Z.Wang, F.Huang, A.Nenkova, 和 T.Sun, “Autodan：对大型语言模型的可解释梯度基对抗攻击”，2023。 A.Zhou, B.Li, 和 H.Wang, “针对越狱攻击保护语言模型的强健提示优化”，arXiv 预印本 arXiv:2401.17263，2024。 X.Guo, F.Yu, H.Zhang, L.Qin, 和 B.Hu, “Coldattack：用隐蔽性和可控性越狱 LLMs”，2024。 T.Shen, R.Jin, Y.Huang, C.Liu, W.Dong, Z.Guo, X.Wu, Y.Liu, 和 D.Xiong, “大型语言模型对齐：一项调查”，arXiv 预印本 arXiv:2309.15025，2023 年。 X.Liu, X.Lei, S.Wang, Y.Huang, Z.Feng, B.Wen, J.Cheng, P.Ke, Y.Xu, W.L.Tam, X.Zhang, L.Sun, H.Wang, J.Zhang, M.Huang, Y.Dong, 和 J.Tang, “Alignbench：大型语言模型中文对齐的基准测试”，2023 年。 P.Christiano, J.Leike, T.B.Brown, M.Martic, S.Legg, 和 D.Amodei, “基于人类偏好的深度强化学习”，2023 年。 T.Yu, Y.Yao, H.Zhang, T.He, Y.Han, G.Cui, J.Hu, Z.Liu, H.T.Zheng, M.Sun, 和 T.S.Chua, “RLHFV：通过细粒度校正人类反馈实现可信赖的 MLLMs 行为对齐”，2023 年。 M.S.Jahan 和 M.Oussalah, “使用自然语言处理进行仇恨言论自动检测的系统综述。”，《神经计算》，第 126232 页，2023 年。 OpenAI, “Sora 安全。”https://openai.com/sorasafety，2024 年。 Z.Fei, X.Shen, D.Zhu, F.Zhou, Z.Han, S.Zhang, K.Chen, Z.Shen, 和 J.Ge, “Lawbench：大型语言模型的法律知识基准测试”，arXiv 预印本 arXiv:2309.16289，2023 年。 市场分析 其他观点 相关论文： ：斯坦福大学对基础模型的概述论文。 ：年度回顾，涵盖 AI 领域的所有事物。 ：对大型语言模型（LLMs）在劳动力市场潜在影响的早期研究。 ：Eric Topol 医生揭示了人工智能如何有可能将医生从耗费大量时间的任务中解放出来，从而不会干扰到人与人之间的连接。

以下为您推荐一些常用的 AI 画图应用： 1. Creately 简介：是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 2. Whimsical 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 3. Miro 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 4. Lucidchart 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容：根据您的需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

以下为您推荐几款 AI 制图应用： 1. Lucidchart：这是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。其具有拖放界面，易于使用，支持团队协作和实时编辑，还有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/ 此外，在 AI 绘图领域，国外的 Midjourney 也较为知名。它的模型强大，能生成高质量图像，且支持充分的个性化设置，但使用过程不太便捷，需要通过 Discord 应用加入 Midjourney 的频道或创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人才能生成图片。

以下是 AI 在办公领域的一些常见应用： 1. 腾讯文档分类功能：利用数据分析和机器学习，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 2. WPS Office 中的智能排版、语法检查等功能：借助自然语言处理和机器学习，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 3. 联想设备管理平台：通过数据分析和物联网技术，对企业办公设备进行管理，包括设备状态监测、故障预警、软件更新等，提高设备利用率，市场规模达数亿美元。

以下是为您推荐的知识库应用： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。其中提到大模型存在不准确和数据限制的问题，知识库可解决这些问题，典型应用如客服系统，公司可将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型，使大模型更准确回复用户。 01通往 AGI 之路知识库使用指南。涵盖智能纪要、总结等内容，包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 张梦飞：【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。包括创建知识库应用的步骤，如地址输入、模型选择、创建和上传文件等，以及安装并接入 cow 的操作流程。

在制造业领域，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可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，大幅提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，能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，可预测设备故障，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，能自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，AI 在制造业还包括以下方面的应用： 1. 预测性维护：可预测机器故障，帮助工厂避免停机。 2. 质量控制：能够检测产品缺陷，提高产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 4. 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。

以下为一些 AI 的趣味应用： 智联招聘 APP：作为 AI 招聘筛选工具，运用自然语言处理和机器学习技术，能帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率。例如企业招聘程序员，APP 会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 贝壳找房 APP：其 AI 房地产评估系统通过数据分析和机器学习，可准确评估房地产价值，为买卖双方提供参考。比如用户想出售房屋，APP 可以给出一个合理的价格区间。 腾讯游戏助手：拥有 AI 游戏角色生成器，借助图像生成和机器学习技术，为游戏开发者生成独特的游戏角色，丰富游戏内容。例如在一款角色扮演游戏中，生成不同外貌、性格和技能的角色，增加游戏的趣味性。 墨迹天气 APP：利用数据分析和机器学习的 AI 天气预报助手，能提供精准的天气预报和气象预警，包括温度、湿度、风力等信息，同时还能提供气象预警，如暴雨、台风等，帮助用户合理安排出行和生活。 宝宝树安全座椅推荐：其 AI 儿童安全座椅推荐系统通过数据分析和机器学习，能根据儿童年龄、体重等信息，为家长推荐合适的儿童安全座椅。 途虎养车保养推荐：AI 汽车保养套餐推荐系统运用数据分析和机器学习，根据车辆型号、行驶里程等，为用户推荐合适的保养套餐，如更换机油、滤清器等。 丰巢快递柜管理系统：利用数据分析、物联网技术的 AI 物流快递柜管理系统，能优化快递柜使用效率，如分配柜子、通知取件等，提高快递配送效率。 智联招聘面试模拟功能：其 AI 招聘面试模拟平台通过自然语言处理和机器学习，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 酷家乐装修设计软件：AI 房地产装修设计平台借助图像生成和机器学习，为用户提供装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。