老年人健康护理机器人

waytoagi 的飞书知识库智能问答机器人是基于飞书 aily 搭建的。在飞书 5000 人大群里内置了名为「waytoAGI 知识库智能问答」的智能机器人，它会根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。 其具有以下功能和特点： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 使用方法： 1. 在飞书群里发起话题时即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 2. 可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码需在获取），然后点击加入，直接@机器人即可。 3. 也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 搭建问答机器人的相关情况： 1. 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。 2. 讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。 3. 介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。 4. 讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。 5. 飞书智能伙伴创建平台（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。

以下是关于微信机器人的相关内容： 测试和重新配置 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，此时表示已通。若未通过，可检查 config.json 文件中的配置，或直接跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 2. 为机器人设置不同的提示词，可返回“第三章，第 7 步”或“目录 4 里的第 17 步”，对双引号内的 value 部分进行更改。 3. 此后任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”，或者如果熟悉 linux 操作，也可通过重启进程的方式来重启服务。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录即可。 5. 若想退出机器人，在手机微信上找到桌面版已登录的信息，点击退出桌面版即可。 帮助 如果遇到问题，可以先查询社区知识库，或者加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴们（比如梦飞大佬，熊猫大侠）会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。 第一天教程：COW 部署 完成 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，此时表示已通。 2. 若想设置提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 3. 此后任何更改，都需要重新打印登陆二维码才会生效。建议在多次重新登录后，在宝塔“首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”清理进程。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录即可。 5. 如果没有手机登录，可以使用夜神模拟器模拟手机登录。 6. 一个月内，不要上来就加好友、最好不要私聊聊天！ 7. 报错"wxsid"是因为微信未实名，实名即可。 8. Link AI 提供 100 个，合计 3500 万 GPT3.5 Token 的礼品码，可用于实现画图、搜索、识图等功能，COW 插件几乎都支持使用 LinkAI 平台。完成机器人搭建，机器人拉群里，可领兑换码。 9. 添加微信，拉您进机器人群，先行体验。 第四天教程：FastGPT 教学 功能使用教程 1. 积分系统：此项目因加入积分系统，只有积分用户才可发起 AI 对话，主管理员大号可对别人进行加减积分操作，使用方式：@用户 加 100，加字后边有空格。 2. 群聊推送：原版本只支持公众号信息推送，二开版本在内测中。大号在群里发送：开启推送，即可在此群开启推送服务。然后，大号在与小号的私聊中发送任意公众号卡片，小号可把信息转发到群聊中（目前仅支持公众号卡片）。 3. 小工具使用示例（部分）：其他功能，可发送 Help 查看使用方式。 登录失败 如果登录失败提示版本不对，执行以下步骤： 1. 下载文件，放到 NGCbot 文件夹里。 2. 打开微信，先不要登录，保持在扫码/登录页面。 3. 在文件夹空白处，shift + 鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”，然后输入相关命令，点击回车。 4. 然后，回到文件夹下，双击 main.py 。 5. 登录微信即可。 如果群满，加我，回复“机器人”拉您进机器人群，回复“人类群”拉您进人类群。

要做一个知识库智能问答机器人，主要基于大模型的 RAG 机制，具体步骤如下： 1. 理解 RAG 机制：RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍，再基于书籍信息给出详细回答，这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库：创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot：在设计中添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外，在飞书中，还可以利用飞书智能伙伴创建平台（Aily）来搭建 FAQ 机器人，它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能为企业提供简单、安全且高效的环境，帮助轻松构建和发布 AI 应用。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐，具体步骤如下： 1. 前期准备： 设计 AI 稍后读助手的方案思路，包括简化“收集”（实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作，输入 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入）、自动化“整理入库”（自动整理每条内容的关键信息，支持跨平台查看）、智能“选择”推荐（根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划）。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 经过配置得到两个可用工作流（整理入库、选择内容），将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词，完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是为您提供的关于老年人健康护理机器人的相关信息： 在 AI 应用领域，除了医疗保健，还出现了许多协助特定任务的工具和教练。比如，InterAlia 能帮您搭配服装，Prodigy AI 能提供职业建议，Poised 能提升沟通能力。未来，每个人可能拥有理解自身生活背景的个性化聊天机器人，在生活变化时获得建议，如离婚、上大学或生孩子，还能在锻炼、财务等方面得到支持和指导。 在一些具体的项目中，也有相关的成果。例如： 1. AI 塔罗机器人：结合现代科技与古老智慧，提供精准个性化占卜体验，能深入解析牌的象征意义，结合具体问题提供即时反馈，具有陪伴功能，涵盖情感、事业等多方面定制化服务。 2. 奶奶去哪——赛博孙子，住进拐杖：这是一款专为老年人设计的智能语音拐杖，不只是辅助行走工具，还能模拟子孙声音进行问候、导航、聊天等交互，实现双模式切换，具有摔倒检测、步数统计等功能，全方位守护老年人安全与健康。

以下为您介绍与老年人健康护理相关的机器人： “奶奶去哪——赛博孙子，住进拐杖”：这是一款专为老年人设计的智能语音拐杖。它不仅是辅助行走的工具，更是关爱的使者。通过科技模拟子孙的声音，让问候、导航、聊天变得亲切，仿佛家人就在身边。它使用智能 AI 进行交互，可实现双模式切换，满足多样化需求。还具备摔倒检测、步数统计等贴心功能，全方位守护老年人的安全与健康。选择它，让爱无处不在，让陪伴温暖人心！

很抱歉，目前知识库中没有关于老人健康护理机器人创新创业策划书的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和思路供您参考： 一、项目概述 1. 项目名称 2. 项目背景 老龄化社会现状 老人健康护理的需求 3. 项目目标 短期目标 长期目标 二、市场分析 1. 目标市场 老年人群体的规模和特点 市场需求和痛点 2. 竞争对手分析 现有护理机器人产品 竞争优势和劣势 3. 市场趋势 三、产品与服务 1. 机器人功能 健康监测 康复辅助 生活照料 紧急救援 2. 技术方案 传感器技术 人工智能算法 机械设计 3. 服务体系 售后维护 培训指导 四、商业模式 1. 盈利模式 产品销售 服务收费 数据销售 2. 营销策略 线上推广 线下合作 客户关系管理 五、团队组建 1. 核心成员 技术专家 市场营销人员 运营管理人员 2. 团队分工 六、财务预算 1. 初始投资 研发费用 生产设备 市场推广 2. 收入预测 不同阶段的销售额 3. 成本分析 生产成本 运营成本 七、风险评估与应对 1. 技术风险 解决方案 2. 市场风险 应对策略 3. 法律法规风险 八、发展规划 1. 短期规划 产品研发和测试 2. 中期规划 市场推广和销售 3. 长期规划 产品升级和拓展 以上内容仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。

很抱歉，目前知识库中没有关于老年人健康护理机器人创业策划书项目背景的相关内容。但一般来说，您可以从以下几个方面来考虑构建项目背景： 随着人口老龄化趋势的加剧，老年人的健康护理需求日益增长。传统的护理方式面临着人力不足、服务质量参差不齐等问题，无法满足老年人日益多样化和个性化的健康护理需求。 科技的不断发展为解决这些问题提供了新的可能，机器人技术在医疗领域的应用逐渐成熟。 社会对老年人的关爱和关注程度不断提高，人们期望为老年人提供更优质、便捷和高效的健康护理服务。 您可以结合市场调研和相关数据，对这些方面进行更深入的阐述和分析，以形成完整且有说服力的项目背景。

以下是 AI 在护理中的应用场景： 1. 医学影像分析：AI 可用于分析护理中涉及的医学图像，如 X 射线、CT 扫描和 MRI，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：有助于加速药物研发进程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的护理和治疗方案。 4. 机器人辅助手术：能够用于控制手术机器人，提升手术的精度和安全性。 此外，AI 在其他领域也有广泛应用，如： 1. 金融服务：包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等方面。 2. 零售和电子商务：涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 3. 制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 相关案例包括： 1. 医学：中医应用，将人工智能与中医结合，辅助看诊，提高诊疗效率，未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 2. 数据：数据分析 prompt，整理了适合数据团队日常使用的 prompt 案例。 3. 工作流：介绍如何用 ChatGPT 成为生产力工具。 4. 金融：摩根大通用 AI 创建金融模型，完善经济和货币预测，为政策选择提供信息。

AI 在临床护理中的应用主要包括以下几个方面： 1. 医学影像分析：AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 文档工作：医生可将文档工作交给 AI 书记员。 6. 分诊工作：初级医疗服务提供者能依赖聊天机器人进行分诊。 此外，未来还可能会有更多的应用，如为患者提供个性化的护理建议等。但需要注意的是，尽管 AI 在医疗保健领域展现出了巨大潜力，但仍存在一些不足，为了真正实现变革，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。

以下是为您整理的关于面向老年人的 AI agent 的相关信息： Meta 发布了可以利用 AI 自动剪辑视频的 Agents LAVE，结合 Sora 这样的视频生成模型，一些简单的短视频及广告视频可能无需人工介入。 人工智能可以赋予计算机个性，相关配套产品范围广泛，有些用于娱乐，有些专注于提供特定价值，比如帮助孩子浏览互联网或对抗老年人的孤独感。51%的成年人表示感到孤独，像 MyReplika 这样的应用程序可以减少自杀意念。 在基于 LLM 的 AI Agent 方面： 理解工具：AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。可利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或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。面对复杂任务，AI Agent 应将其分解为子任务并有效组织协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 使用工具：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（清华有一篇从训练数据中学习的文章），包括模仿人类专家行为，了解行为后果，并根据环境和人类反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果反馈和行动引起的环境状态变化中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 在具身智能方面：具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合，其设计灵感来自人类智能发展，认为智能更多来自与环境的持续互动和反馈。与传统深度学习模型相比，LLMbased Agent 能够主动感知和理解所在物理环境并与其互动，利用内部丰富知识库进行决策和产生具体行动改变环境，这一系列行为被称为“具身行动”。

以下为适合中老年人学习的 AI 课程推荐： 课程名称：野菩萨的 AIGC 资深课 课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是全网技术更新较快的课程之一。 课程内容丰富，涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果您想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份 亚军奖励：3980 课程一份 季军奖励：1980 课程一份 入围奖励：598 野神殿门票一张 您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。希望这门课程能满足您的学习需求，助您在 AI 学习的道路上不断提升自己。

以下是关于用于老年人的 AI 的相关信息： 情感陪伴： 小冰公司会在 2025 年日本大阪世博会期间，为当地 60 万个老年家庭提供虚拟人，提供陪伴服务。 Replika 是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序，能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务，一些用户将其视为树洞、日记本、情感羁绊等。 医疗保健：当人工智能在某些领域表现超过人类时，有望在医疗保健领域发挥更大作用，例如为老年人提供更多医生的照顾。 个性化用户体验：AI 能使产品个性化用户体验，这在教育科技和搜索中已有早期应用。

以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案： 首先，需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能，机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律，例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。深度学习参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式，LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面，2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警，可利用传感器收集老人的生理数据，如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器，利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如，使用基于 Transformer 模型的大模型，对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析，建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比，及时发现异常情况，并结合无监督学习中的聚类算法，对不同健康状况的老人进行分类，以便提供个性化的预警和建议。同时，利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之，通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节，借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。

以下是关于 AI 和大健康结合的一些内容： 在宠物方面： 1. AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，能帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况。 2. AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发的智能玩具，增强宠物娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动。 3. AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 4. AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 在医疗保健方面： 鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并带着人类一同进步。AI 的性质让我们可以将其一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统深入探索专家 AI 的内部工作机制，将创造一个学习的飞轮。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家（无论是人类还是 AI）的教师。 相关案例： 1. 医学：DoctorGPT：不仅是一个 AI 模型，集成了医学专家的知识，能准确回答各种医学问题。 2. 医学：中医应用：将人工智能与中医结合，通过观察口腔、舌苔和抓脉，生成选择题让患者作答，最后 AI 生成药方，目前用于辅助看诊，提高诊疗效率，愿景是未来实现 24 小时独立问诊开药。

以下是 AI 与大健康结合的一些方式： 1. 医疗保健中的专家 AI ：鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识，并成为下一代专家的教师。AI 的性质允许将其一部分一部分地拆解研究，构建系统深入探索其内部工作机制，创造学习的飞轮。 2. AI 宠物助手 ：基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手，可帮助主人更好地照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 3. AI 宠物互动玩具 ：利用 AI 技术开发的智能互动玩具，能增强宠物的娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 4. AI 宠物图像生成 ：使用生成式 AI 模型，可根据文字描述生成各种宠物形象的图像，帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 5. AI 宠物医疗诊断 ：利用计算机视觉和机器学习技术，开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统，通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议。 6. AI 宠物行为分析 ：基于传感器数据和计算机视觉，利用 AI 技术分析宠物的行为模式，帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 7. 医疗保健领域 ：人工智能正处于生命科学和医疗保健转变的时期，两个行业都受工程技术推动。在生命科学领域，基因编辑、细胞生物学等方面的进展使科学家能以前所未有的方式操纵生物学，且存在实验与人工智能的强大反馈循环。医疗保健正在利用技术复兴，巨大的成本压力促使创新者寻求改善结果并降低成本的技术，价值导向的付费模式转变为人工智能创造了深层次效用。 总的来说，AI 与大健康的结合充满想象空间，结合 AI 技术和大健康领域需求，可以开发出各种有趣有用的应用。

DeepSeek 与大健康的落地可以从以下几个方面考虑： 1. 提示词应用： 可以通过搜索 www.deepseek.com 并点击“开始对话”来使用 DeepSeek。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek，认真阅读开场白后正式开始对话。 提示词的设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并存储在文件中，以实现同时使用联网和深度思考功能，优化输出质量等。 2. 联网版实现： 通过工作流 + DeepSeek R1 大模型，实现联网版的 R1 大模型。 拥有扣子专业版账号，开通 DeepSeek R1 大模型，包括访问特定地址、在火山方舟中进行开通管理等操作，添加在线推理模型。 创建智能体，点击创建完成智能体的创建。 3. 开源策略： DeepSeek 选择走全球开源社区路线，分享模型、研究方法和成果，吸引反馈并迭代优化。开源包括模型权重、数据集、预训练方法和高质量论文等。 需要注意的是，目前提供的内容中未直接提及 DeepSeek 与大健康落地的具体关联，您可以根据以上 DeepSeek 的相关特点和技术，结合大健康领域的需求和场景，进一步探索落地的可能性。

以下是为从事 20 年健康管理教练的您提供的从 0 到 1 学习 AI 的建议： 1. 像优秀的医生和药物开发者那样学习：成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，面对面地向最出色的实践者学习。 2. 构建模型生态系统：通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI，而不是仅依赖大量数据和生成模型解决所有问题。例如，先训练生物学模型，再训练化学模型，然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 3. 参考他人的学习经验： 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其学习模式是输入→模仿→自发创造。您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 二师兄的经历也有一定参考价值，比如从获取安装包和教学视频迈出第一步，参与社群学习等。 4. 注重基础：预医学生从化学和生物学基础课程开始，设计新疗法的科学家也需经历多年相关学习。对于学习 AI 同样，要打好基础。 5. 保持良好的学习状态：有意愿和动力，能清醒地学进去东西。不必给自己太大压力，能学多少算多少。 6. 利用免费开源资源：很多学习资源是免费开源的，充分利用这些资源进行学习。