如何运用豆包解决实际问题

以下是一些关于智能体提示词模板的相关信息： 相关网站： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru标签超市： 魔咒百科词典： AI词汇加速器： NovelAI魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 实际测试： 完成了对词模板生成效果的初步测试后，进一步评估利用生成的提示词模板。目标是检验模型对这些提示词的遵循程度以及生成输出结果的质量。 测试平台包括 GPT4o等。 经过测试，生成的提示词模板在 Claude 模型上展现出最佳输出效果，国内的豆包角色扮演模型表现也不错。 整个活儿： 设计了一套模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，并在国内的豆包角色扮演模型上使用，生成了吸引人的广告词。 将这样的提示词与语音技术结合应用于宣传，能创造出有趣有效的销售助手，吸引顾客注意。 写在最后： 感谢阅读文章，希望提供了有价值的见解和实用技巧。 按照惯例，拟人化提示词母体可通过关注微信领取。

要实现定时通过指定的智能体给微信好友发送自定义语音消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到相关设置中的高级下开场白，点击展开，填写开场白文案和开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议，在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择，让智能体不仅会写，还能通过语音交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，如微信客服。 5. 提前准备一个闲置的微信，因为这种方法是非官方接口，有可能微信号会受到官方限制。 6. 点击容器，查看运行的服务，接口文档中可能启动了两个服务。 7. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用提前预备好的微信进行扫码。 8. 手动刷新界面验证是否成功，点击“刷新日志”，若显示“WeChat login success”，则微信登录成功。 9. 为确保微信实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”，若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 10. 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话进行效果测试，训练的数据越好，对话效果越好。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，有以下主要异同点： 开源性： Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码以定制，由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务和产品。 功能和定制能力： Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 有丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持： Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建。 Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 豆包和 Coze 的区别在于： 豆包主要是大模型交互，功能相对默认。 Coze 不用魔法，上手简单，更新快，插件多。在模型选择方面，GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好，适合处理精确输入输出任务；豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面有优势，能识别用户意图并选择合适工具或服务。将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。

搭建豆包模型时，关于模型选择： 1. 没有强制必须用某个模型的说法，而是要根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用进行综合选择。例如，Doubao Function Call 模型对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长；MiniMax 处理文字速度很快；GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点，并且各家模型都在不断迭代，所以模型的选用需要根据实测情况综合调整。 2. 一般可以选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力，“32k”代表模型的上下文窗口大小，即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本，比如是 array、object 结构，请根据实测情况，考虑替换上豆包 function call 版本，其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。 此外，在飞书多维表格 AI 共学中，有王大仙演示中药材识别视频搭建过程，包括新建数据表、设置日期及附件字段，新建 AI 识别中药材列，自定义指令让 AI 识别中药材照片并按要求输出相关信息，最后强调要打开自动更新按钮实现工作效果。王大仙还测试了中药材照片识别结果及探讨产品打造配置，查看生成结果，以当归等中药材照片为例进行探讨，提到当归不太好识别，还谈及当归的使用方法、注意事项等，对结果表示满意，之后提到要用多维表格进一步配置打造产品，介绍豆包大模型能力已接入多维表格封装成 AI 字段，最后询问信息提取字段。同时，还有关于中药材信息提取及结构化标签生成的讨论，包括提取中药材名字，新建字段提取使用方法，提取价值和功效，提取使用注意事项等，还提到表结构需自己定义，可让豆包帮忙完成提取动作，还涉及用 AI 图片识别及提取字段拆解信息形成结构化标签。

要通过 API 调用豆包大模型，以下是一些相关步骤和信息： 1. 直接调用大模型（之前完成过 coze 对接的同学，直接去二、百炼应用的调用）： 百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/ 以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。 获取 key 的视频教程： 获取 key 的图文教程：以下是参考配置。 注意：需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明您没有实名认证，点击去，或查看自己是否已认证。 2. 创建大模型问答应用： 首先可以通过创建一个百炼应用，来获取大模型的推理 API 服务，用于实现 AI 助手。 创建应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布，我们将在后面的步骤中去解决这一问题。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 3. 配置 FastGpt、OneAPI： 首先配置 OneAPI，还记得刚刚让您白嫖的大模型 API 吗？阿里的接口，这时要派上用场了，去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。然后在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道。添加时，类型选择阿里通义千问，名称自己取个，类型选择好后模型是会默认加进去，您不用删减，还有就把刚刚阿里那复制的 ApiKey 粘贴到秘钥里去。这样就 OK 了。后续有其他的大模型也是一样的添加方式。

要将智能硬件接入豆包，您可以参考以下步骤和相关信息： 1. 了解智能体的交互能力：包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性以及 workflow 的妙用，通过引导用户输入相关信息，便于大模型理解和分析，同时注意上下文说明。 2. 构建智能体的知识体量：利用豆包大模型本身的行业数据和语料库，创建知识库（结构化数据），包括步骤一至步骤五的处理过程。您可以参考。同时，了解参赛用知识库，包括大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法，可参考https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/model?projectName=undefined&vendor=Bytedance&view=LIST_VIEW 。 3. 关注智能体的记忆能力：涉及变量和数据库等方面的信息记录。 在具体的应用场景中，如火山引擎 AI 创造者大赛中，不同赛道有不同的要求和核心目标。例如，在汽车品牌相关的赛道中： AI 座舱赛道：利用豆包大模型、扣子专业版以及吉利原子化能力，探索 AI 在智能座舱中的多样化应用，通过智能座舱内的智能体开发，满足车主定制化的需求。 AI 营销赛道：利用豆包大模型和扣子专业版，开发出能高效投放广告、精准用户画像、提升销售能力、优化线索转化智能体方案，助力汽车行业实现高效营销。 AI 售后赛道：利用豆包大模型和扣子专业版，提供创新且实际可行的智能体应用，提升汽车售后服务效率与用户体验，优化汽车售后服务体系，助力汽车行业智能化升级。 此外，在飞书多维表格 AI 共学中，也有基于豆包大模型的能力升级与产品化探索，包括大模型在综合能力、推理能力、指令遵循、代码数学专业知识和图片理解等方面的升级，以及将其能力接入多维表格的字段捷径等尝试。在使用相关功能前，可能需要注册豆包大模型账号并进行关联。

AI 智能体是一种能够自主感知和行动的系统，类似于 AI 机器人小助手。 其作用在于能够弥补大模型的不足，例如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。 主要运用场景包括： 1. 私有领域知识问答：准备好相关知识库文件，创建私有领域知识问答应用，如公司制度、人员信息等方面。 2. 个性化聊天机器人：提供长期记忆功能，保存关键历史对话信息，集成夸克搜索和图像生成等插件，提供个性化聊天体验。 3. 智能助手：引入 RAG（检索增强生成）能力、长期记忆和自定义插件等功能，帮助提升工作效率，如处理邮件、撰写周报等。 在其他领域也有重要应用，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节智能家居设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 6. 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及定义目标、设计感知系统、定义决策机制、设计行动系统以及学习与优化等步骤。智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念，其技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。

以下是关于法律方面在 AI 领域的运用： 开源中文法律大语言模型： LaWGPT：基于中文法律知识的大语言模型。地址： 。该模型在通用中文基座模型基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练，并通过构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调，增强了在法律领域的基础语义理解和执行能力。 LexiLaw：中文法律大模型。地址： 。它是基于 ChatGLM6B 微调的，旨在为法律从业者、学生和普通用户提供准确、可靠的法律咨询服务，包括具体法律问题的咨询，以及对法律条款、案例解析、法规解读等方面的查询。 Lawyer LLaMA：中文法律 LLaMA。地址： 。开源了一系列法律领域的指令微调数据和基于 LLaMA 训练的中文法律大模型的参数，首先在大规模法律语料上进行了 continual pretraining，借助 ChatGPT 收集数据进行指令微调，让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。 律师常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品。Prompt 指令词示例：“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。”预计效果是 AI 系统将检索相关数据库，找出符合要求的判例，并提炼出关键判决理由和结果，形成摘要报告。Prompt 结构提示：【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】 类案检索：同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 相关法律规定： 《生成式人工智能服务管理暂行办法》： 第一条：为促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，根据相关法律、行政法规制定本办法。 第二条：利用生成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务适用本办法。国家对利用生成式人工智能服务从事特定活动另有规定的，从其规定。未向境内公众提供生成式人工智能服务的某些情况不适用本办法。 第三条：国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。 第四条：提供和使用生成式人工智能服务，应当遵守法律、行政法规，尊重社会公德和伦理道德，并遵守多项规定，包括不得生成法律、行政法规禁止的内容，防止产生各种歧视，不得实施垄断和不正当竞争行为，尊重他人合法权益，提升服务的透明度，提高生成内容的准确性和可靠性。

Figma 在 AI 方面有以下运用： 1. 作为基于云的设计工具，Figma 提供了自动布局和组件库，有助于团队快速协作并迭代产品设计。 2. Figma 的社区开发了一些 AI 插件，用于增强设计流程，例如 Ando Your design copilot、Magician for Figma 等。 3. 行业专家认为在设计工作中，AI 可以提高设计师的能力，使设计更易接触，例如在 Figma 中，AI 可能取代基于组件的设计工作，让设计师专注于端到端流程。 4. 随着 AI 技术的发展，未来可能会有更多与 Figma 相关的 AI 功能和应用出现。

以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念，了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。特别建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作：如利用 AE 软件，通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 需要注意的是，AI 出现后，AE 的使用有所减少，有些动效可用 AI 完成。

对于零基础学习和运用 AI，以下是一个系统性的教程： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、深入学习 Python 编程（如果希望继续精进） 至少熟悉以下内容： 1. Python 基础 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。

在面对众多的 AI 站点和 AI 智能体时，您可以从以下几个方面进行选择： 1. 明确自身需求：确定您希望解决的具体问题和期望达到的目标，以便找到与之匹配的 AI 工具。 2. 了解功能特点：不同的 AI 智能体具有不同的功能和优势。例如，有些擅长自然语言处理和回答各种问题，有些则在特定领域如编程、设计等有出色表现。 3. 考虑技术能力：包括模型的性能、上下文窗口长度、响应速度和并发支持等。响应速度快、并发支持高的工具能在多人使用时保持良好性能。 4. 成本因素：关注免费或低价的选项，以降低使用成本。 5. 个性化需求满足：选择能够根据您的业务场景和个性化需求进行定制的 AI 智能体。 例如，字节的扣子（Coze）是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础都能构建各类问答 Bot，并可发布到多种社交平台和通讯软件上。而在开发 AI 插件时，像 AI Share Card 插件会根据需求选择合适的模型，如选用了具有较长上下文窗口、免费且并发支持高的 GLM4flash 模型。 总之，要综合考虑自身需求、功能特点、技术能力、成本和个性化等因素，选择最适合您的 AI 站点和智能体。

要精准提问解决问题，可以参考以下几点： 1. 在使用类似 Cursor 等工具时，如果在提示栏中按 Option/Alt Enter，它将回答您关于选择和附加上下文的任何问题。此对话内容可在后续生成中进一步使用，在其提出响应后键入“do it”即可在快速提问后生成代码。 2. 相信类似 GPT 等工具的能力，大胆提要求让其帮忙完成。 3. 明确自己的需求，向 GPT 提的要求尽量准确，如同给员工安排工作。 4. 不断追问，只要不明白，就目标明确、表达精确地追问。 5. 对于 GPT 不了解您工作环境和个性需求的情况，提供准确信息，如直接贴出文件目录地址，请其直接处理。 6. 锻炼语言表述能力，更精准地用语言描述问题。因为在语言模型时代，一个好的问题某些时候比答案更重要，语言本身也代表着人类思维的外放，与文明诞生有关联。 7. 具备业务理解和 AI 嵌入能力，找到业务中应用大模型的场景，将业务和大模型算法结合，理解模型在业务中的边界。 8. 培养维度转换能力，将各种问题转化为语言问题，将业务中的数据转化为语言描述，将通用模块问题转化为通用问题模块，把所有信息都转化为语言信息后再交流。 9. 在业务助手中，可采用助手方式，主要进行工作辅助，不在主业务流程内，大模型负责优化、检索、启发、提供思路等，帮助人提高效率、多维度思考；也可采用业务环方式，大模型经过调整和 prompt 工程后，作为接口服务，进入到主业务流程中，自动处理内容并生成结果。

在大型语言模型（LLM）中，幻觉通常指模型生成不忠实、捏造、不一致或无意义的内容。幻觉主要分为两种类型： 1. 上下文内幻觉：模型输出应与上下文中的源内容一致。 2. 外部幻觉：模型输出应基于预训练数据集，与预训练数据中的知识相符。由于预训练数据集规模庞大，每次生成都去检索和识别冲突成本太高。若将预训练数据语料库视为世界知识的代表，应努力确保模型输出是事实的，且在不知答案时明确表示。 为避免幻觉，LLM 需做到： 1. 输出符合事实的内容。 2. 适用时承认不知道答案。 在 LLM 驱动的自主 Agents 中，启发式函数可决定轨迹是否低效或包含幻觉。低效规划指花费过长时间未成功的轨迹，幻觉指遇到一系列连续相同动作导致环境中出现相同观察。自我反思可通过向 LLM 展示示例创建，并添加到 Agents 的工作记忆中。在 AlfWorld 中，幻觉比低效规划更常见。 对于处理 ChatGPT 的“幻觉”，有以下经验： 1. 明确告诉它想要准确答案，无幻觉。 2. 改变 temperature 参数（如改到 0）或控制创造力水平。 3. 得到答案后，要求它为每个引用产生精确的引用和页面，以便交叉检查。

在中国国内，以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案： 1. 字节发布的全新 AI IDE：Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点，但目前存在一些小问题，如无法及时调整 Prompt 模块等，不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为：https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念：工具应适应 AI 的认知方式，让 AI 理解要做的事，然后自主寻找合适的工具和方法，而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异，如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型，在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问限制，并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，改进 MoE 架构；零一万物更关注数据集建设。

以下是关于大模型应用解决方案的相关内容： 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱 客户介绍：零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日，是一家创新型的智能电动汽车品牌，拥有智能电动汽车完整自主研发能力，2023 年已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起，零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日，零跑汽车已对 OTA 功能完成大规模升级，携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能，用于聊天、基础知识问答、文生图等场景，提升用户驾驶体验。 阿里云的解决方案： 接入通义大模型实现开放式语音交互：改变了传统的固定形式的问答模式，支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互（闲聊场景），进行自然、连贯的多轮对话，可秒级响应，同时结合企业知识库和互联网知识库，满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图：零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型，帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸，实现秒级作图，提升娱乐互动；支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能，丰富用户操作体验；知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构：基于百炼平台，零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构，基于统一的大模型底座，实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代，降低大模型应用的创新门槛与成本。 RAG 提示工程（一）：基础概念 大语言模型应用于实际业务场景存在的问题： 知识的局限性：模型自身的知识完全源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时或通用信息等问题。 数据安全性：企业担心数据泄露，不愿将私域数据上传第三方平台训练。 RAG 的优势：可以让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户可深入了解 LLM 生成结果的过程。并且，RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。 七大行业的商业化应用 企业解决大模型落地难问题： 算力方面：国产芯片在软件适配度、稳定性方面不足，与英伟达显卡解耦能力弱。可以从协同化、模型小型化、再训练、融合计算四方面来解决算力矛盾问题。 价格方面：训练成本高、数据筛选难度大，千亿参数模型报价高昂，让很多客户望而却步。垂直大模型的数据生成规模小、场景易用、Chat 思维能力高。

很抱歉，目前知识库中没有关于“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库初始化例程失败”这个错误的具体解决方法。但您可以尝试以下常见的解决步骤： 1. 检查相关依赖库的安装是否完整和正确，确保没有遗漏或损坏的部分。 2. 确认您的系统环境是否满足该库的要求，包括操作系统版本、硬件架构等。 3. 尝试重新安装相关库，确保安装过程中没有出现错误。 4. 查看是否存在其他软件或进程与该库的使用产生冲突，如有，尝试关闭或卸载冲突的软件。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关技术文档或向更专业的技术社区寻求帮助。

以下是一些 AI 在视频生成方面的实际案例： 在 T2V01Director 模型使用教程中，有多种运镜示例，如镜头左摇并上摇，从一只小兔子抬头向左开始，慢慢移向天空；镜头从暗色调房屋屋顶开始，上升并左摇拍摄城市天际线等。 为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板中，包括史诗灾难场景、赛博朋克未来都市、奇幻神话场景等。例如史诗灾难场景中，提示词为燃烧的陨石群穿透血红色云层，主体是残破的自由女神像半埋于熔岩中等。 在视频模型 MiniMax 海螺 AI 的实际运用案例中，如在一场戏的分镜头拆解梳理中，有男人无奈起身开门、开门、开门走出等情节的视频生成方式和结果。还有门外两个万圣节扮相的小女孩向男人要糖、男人嫌弃地拒绝女孩要糖请求等情节的视频生成处理。

以下是为您提供的创建属于自己的 AI 智能体的相关教程： 1. 扣子 Coze： 扣子官网： 可以通过简单 3 步创建智能体：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。开发完成后，还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。 2. 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）： 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 开始调试您的智能体并发布。 此外，智能体具有以下特点： 1. 强大的学习能力：能够通过大量的数据进行学习，从而获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。 2. 灵活性：可以适应不同的任务和环境，表现出较高的灵活性和适应性。 3. 泛化能力：能够将学到的知识泛化到新的情境中，解决之前未见过的类似问题。 智能体应用类型包括： 1. 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。示例场景如客户服务、个人助理、技术支持等。 2. 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。 3. 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，能够编排多个智能体的执行逻辑，也可以使多个智能体自动规划和执行任务。

大模型的实际应用包括以下方面： 1. 在影刀 RPA+AI Power 中的应用： 集成丰富的 AI 组件及各种技能组件，拓展 AI 服务的能力边界，打造 AI Agent。例如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现 AI 自动化操作。 提供网页分享、对话助理、API 集成等无缝多样的使用方式，方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式，让内部员工、外部客户便捷地与 AI 交互。 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身的服务支持，帮助企业把产品用起来，把 AI 落地下去。 2. 在 Ranger 相关介绍中的应用： Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”就是大模型，通过为其增加工具、记忆、行动、规划四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，在 prompt 层和工具层完成相关设计。 3. 在大圣的相关介绍中的应用： 大模型的产品类型主要有 Copilot 和 Agent 两种。 Copilot 是辅助驾驶员，在帮助用户解决问题时起辅助作用，更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能局限于给定框架内，处理流程依赖于人类确定的静态流程，主要用于处理简单、特定的任务，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 是主驾驶，智能体，可以根据任务目标进行自主思考和行动，具有更高的自主性和决策能力，解决问题的流程是由 AI 自主确定的动态流程，能够处理复杂、大型的任务，在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强，开发重点在于 Flow Engineering。

以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告： 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程：用户上传简历，工具分析内容并提供优化建议。 个人感受：对于求职者来说，能够针对性地提升简历质量，提高求职成功率，操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程：用户上传户型图，软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受：为室内设计提供了便捷和丰富的创意，节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程：用户提出需求，工具生成旋律和编曲。 个人感受：对音乐创作者有很大的辅助作用，激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程：通过文字或语音与用户交流，提供情感咨询。 个人感受：在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程：实时监测宠物的活动、饮食等状况，提供健康预警。 个人感受：让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程：根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受：为旅行规划提供了个性化的方案，节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程：根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受：有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程：在游戏中分析玩家风格和进度，推荐合适道具。 个人感受：提升了游戏体验，使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程：利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受：为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程：分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 个人感受：有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程：在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受：方便会议记录和回顾，提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程：识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。 个人感受：对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用，数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则，确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少，但同时也会创造新的就业机会，如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训，提升劳动者的技能，以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案，帮助用户实现健身目标。 2. Fiture：沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。

国产 AI 与国外 AI 存在一定的差距，但情况较为复杂，且在不同方面表现有所不同。 在 2023 年之前，国内 AI 行业曾自认为与美国差距不大，但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知，OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。当时国内出现了从追求创造国产 AGI 到转向做“垂直应用”“商业化”的转变。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 仍有差距。大厂在人才、GPU、数据和资金储备上有冲击 AGI 的能力，但实际效果尚不明确，且受内部短期考核压力等因素影响。 然而到了 2024 年，竞争达到白热化阶段。在文本到视频扩散模型方面，Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的成果，但中国的相关情况在报告中未详细说明，不过国内也涌现出了一系列表现出色的 AI 生成视频工具，生成结果甚至远超国外。Llama 3.1 在某些任务中能与 GPT4 相抗衡，而中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色，且在某些子任务上挑战了前沿水平。中国模型在计算效率、数据集建设等方面各有优势，能弥补 GPU 访问的限制等不足。

以下是一些 AI 在理财咨询方面的实际应用案例： 在金融/保险领域，AI 可充当个人金融理财顾问，为用户提供理财建议。 能够进行贷款信息摘要及初始批复。 具备识别并检测欺诈活动风险的能力。 可以对客服中心进行分析及内容洞察。 处理及分析保险理赔。 分析投资者报。 例如，有产品使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升了 520 倍，复杂度降低了 6 倍，同时还能保存所有的历史数据，报表可以秒开。