coze如何接入大模型

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

要加入 Coze 通往 AGI 之路团队，您可以按照以下步骤进行： 1. 5 月 7 号： 创建 https://www.coze.com 账号。 创建 https://www.coze.cn 账号。 加入共学的 team（看第三列备注）。 有精力的话，可以提前阅读：。 尝试创建自己的第一个 Bot，用来免费使用 GPT4（海外版本）。 Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P（海外版本）。 coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY（国内版本）。 2. 5 月 10 号：罗文认领一个插件制作插件说明，可参考。 PS：上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了，5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿，然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。 此外，共学已结束，您也可以自行查看教程学习，比如课程表。欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot：coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 第一期：COZE 的搭建，活动起源是之前在社区里搞了一期，大家反馈都不错，希望有更多一起学习的机会。最近对于 agent 搭建的呼声很大，刚好有几个对 coze 很熟悉的小伙伴出了一些教程，于是有了这一期的主题共学快闪。大家可以先进群，邀请您加入我的 Coze 扣子团 AI Bot：通往 AGI 之路。coze.com 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P ，coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。活动的方式包括自学（这个活动希望通过文字资料+直播分享的方式带领大家了解 Coze 这款工具，但是主要还是要靠自学）、写作业（会留一些作业，帮助大家更好复盘看看有没有吸收知识点。看十遍不如实践一遍）、互助（在飞书群大家有问题可以互助）、交流（找一些 Coze 的玩家跟大家视频会议交流自己的入门和进阶心得）。

要加入 Coze 团队，您可以按照以下步骤进行： 1. 5 月 7 号： 创建 https://www.coze.com 账号。 创建 https://www.coze.cn 账号。 加入共学的 team（看第三列备注）。 有精力的话，可以提前阅读：。 尝试创建自己的第一个 Bot，用来免费使用 GPT4（海外版本），Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P ；国内版本，coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 2. 5 月 10 号，罗文认领一个插件制作插件说明，可参考。 PS：上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了，5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿，然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。 使用 Coze IDE 创建插件的操作步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入插件页面，或者在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标。 4. 单击创建插件。 5. 在新建插件对话框，根据以下信息完成配置并单击确认： 插件图标：（可选）单击默认图标后，您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称：自定义插件名称，用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称，便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述：插件的描述信息，一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式：选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时：选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具。 7. 在弹出的创建工具对话框，设置工具名称和介绍，以明确工具的用途，并单击确定。工具名称和介绍越清晰，大语言模型就越能理解并使用它。创建后，您将跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 8. （可选）在 IDE 左上角工具列表区域，单击+图标，向插件添加更多工具。您还可以通过单击列表内某一工具的设置图标，来编辑、删除或重置代码。 9. （可选）在 IDE 左下角依赖包区域，管理依赖包，所有工具共用该依赖列表。 【共学最全版本】微信机器人共学教程第二天教程内容： 1. 二、修改配置：主要更改的是标黄的四行，可以直接清空原文件配置，把以下配置粘贴进您的 config.json 文件中。 2. 三、获取 key 和 id： 进入官网：https://www.coze.cn/home 。 欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot，coze.cn:👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 获取 key：获取到的这个令牌，就是"coze_api_key"，像下方一样填入即可。"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas" 。 获取 bot id：把 bot_id 填入："coze_bot_id":"86787989080" 。 大家可以一起分享提示词： 。 提示词案例一、苏苏；案例二、老王 。 历史资料参考： 。 。

Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，具有以下用途和特点： 1. 专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计，旨在简化 AI 机器人的开发过程，使开发者和非技术用户都能快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 2. 多语言模型支持：使用了大型语言模型如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供云雀语言模型等，支持不同场景下的对话和交互。 3. 插件系统：集成超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件以扩展 Bot 能力。 4. 知识库功能：允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可上传 TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV 格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 5. 数据库和记忆能力：提供数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 6. 工作流设计：用户可通过拖拉拽方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供大量灵活可组合的节点，如大型语言模型（LLM）、自定义代码、判断逻辑等。 7. 多代理模式：在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。 8. 免费使用：目前对用户完全免费，用户可利用其强大功能而无需支付费用。 9. 易于发布和分享：用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多用户与之互动。 此外，Coze 记账管家是基于 Coze 平台的能力搭建的一个记账应用，用户可以直接和 Coze 说明收入或支出情况，Coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失，下次仍记得历史记账记录。其 bot 基于提示词、数据库和工作流三部分构成，数据库用于长久存放用户自己生成的数据，在记账功能中定义了记账事项（字段类型为 string）、记账发生时间（字段类型为 string）、变得的金额（字段类型为 integer，单位是分）等字段。

Coze 的工作流具有以下特点和步骤： 特点： 是一种可视化的方式，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，实现复杂和稳定的业务流程编排。 由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点，用户可在节点间添加各种功能模块构建业务流程。 支持丰富的功能模块，可根据需求灵活组合，如调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。 工作流的创建和编辑通过可视化拖拽界面完成，无需编写代码，降低了搭建门槛。 创建好的工作流可直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂业务逻辑。 为用户提供了可视化、低代码的方式，快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务，降低开发门槛，提升工作效率。 步骤： 梳理清楚工作流，例如对于复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目，先新建工作流，逐步导入核心流程，工作流分为若干节点，每个节点完成特定任务，组合形成完整翻译流程。 查看导入后的整体工作流及测试效果，工作流分为初始翻译、反思优化、结果输出等主要部分，运行测试时可看到每个节点的执行过程和结果。 对每个节点的配置进行核心讲解，如开始节点需选择翻译的源语言和目标语言，还可设置其他参数；初步的翻译大模型节点需选择大模型进行初始翻译。

要将 Coze 的智能体自动存储在飞书智能表格里，可参考以下步骤： 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”，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，且支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户阅读兴趣生成阅读计划。 发现同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可构建完整的 AI 工作流，通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口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，理论上无需开发插件、APP 就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 2. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流，设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以解析长内容网页。 进行日期转时间戳，使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，因后续的飞书多维表格插件节点入库日期字段只支持 13 位时间戳。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，需将元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 结束节点返回入库结果，「飞书多维表格add_records」插件返回入库结果，用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功，别忘了对整个工作流进行测试。

以下是 chatgptonwechat 接入 coze 的相关教程： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 现实运行成功。 点击容器后，可以看到运行的是两个服务，因为接口文档中启动了两个服务。 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。这个界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到 WeChat login success，就成功将 Bot 接入微信中了。 2. 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版。 无备注干净版。 将上面编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”。 选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。 3. 注意事项： 该教程默认您已经掌握通过 COW 接入微信机器人的方式了。如需补课请先前往：【共学最全版本】微信机器人跟学教程。 在 chatgptonwechat 中 config.json 中配置您自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID。 coze_api_key:“您创建的 Coze API Key”。 coze_bot_id:“您对应微信 Bot 的 Coze Bot 的 id”。

您好，在将 AI 助手接入您的 OJ 系统以帮助用户分析问题和输出正确代码方面，这是一个很有前景的想法。首先，您需要明确您希望 AI 助手具备的具体功能和性能要求，例如能够处理的编程语言种类、问题分析的深度和准确性等。 接下来，您可以考虑选择适合的 AI 技术和框架。目前常见的有自然语言处理（NLP）技术，用于理解用户的问题描述；机器学习算法，用于预测和生成代码。 在数据准备方面，您需要收集大量的编程相关数据，包括问题描述、正确的代码示例等，以训练您的 AI 模型。 同时，要注意确保 AI 助手的输出符合编程规范和最佳实践，并且能够与您的 OJ 系统进行有效的集成和交互。 您还需要考虑如何对 AI 助手的性能进行评估和优化，以不断提升其服务质量。 希望以上建议对您有所帮助，如果您能提供更多关于您的 OJ 系统和需求的详细信息，我可以为您提供更具针对性的指导。

以下是关于飞书接入 GPT 以及相关操作的内容： 产品经理使用 ChatGPT 优化代码的案例：一位产品经理对新技术感兴趣且为了提升自身能力，选择让 GPT 介入实际工作中的代码优化。选取的是一段 SQL 查询代码，旧代码存在性能差和历史数据存档问题。最终优化效果显著，SQL 执行时间大幅缩短，效率提升 520 倍，复杂度降低 6 倍，还能保存所有历史数据。 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 登录成功后，找他人私聊或在群中@自己，可看到机器人正常回复。 若想更改提示词，返回“目录 4 里的第 17 步”进行设置，更改后需返回首页右上角点击重启服务器，然后在“文件”的【终端】里输入相应指令重新扫码登录。 插件添加可参考相关文章。 Yaki 关于 GPT /MJ 接入微信中接入 Midjourney 的部分：若在/root/chatgptonwechat 中的 config.json 中更改了触发条件，需按条件编写第一个字，私聊中无需@机器人即可使用，群聊中需要@机器人触发。

目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。

企业微信个人账户接入大模型可以参考以下内容： 基于 COW 框架的实现步骤： 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。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程： 。 可以实现：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 画图等等）；常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：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：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；本文只探讨操作操作步骤，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的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 有多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等。 支持多消息类型：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。 有多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的实现步骤： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便更换使用各种大模型，下面会告知如何白嫖大模型接口。 搭建，这是个知识库问答系统，把知识文件放进去，再把上面的大模型接进来，作为分析知识库的大脑，最后回答问题，如果不想接到微信去，自己用用，搭建完就可以，它也有问答界面。 搭建，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画的能力。

以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库： 1. 您可以搭建 ，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ，这是一个知识库问答系统，您可以将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它也有问答界面。 3. 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外，基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型，也能完成任意模型接口的封装。LLM（语言逻辑模型）是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个抽象概念，可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题，输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务，具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中，还提到了一些相关内容，如流式训练方式提升训练速度和质量，多种 AI 生成工具（如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN），端侧大模型的特点，AI 工程平台（如 define、coach 等），模型社区（如魔搭社区）等。

以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型，并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求： 1. AI 拍立得（Pailido）： 特点：即拍即得，简化流程，操作直观高效。 体验方式：微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑：用户选择拍摄场景类型并拍照，AI 自动识别和分析照片内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景： 图片转成文本：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本，可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片：用户上传图片后，大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

利用 AGI 创建 3D 打印模型的方法如下： 1. 将孩子的画转换为 3D 模型： 使用 AutoDL 部署 Wonder3D：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Pzwvwibcpiki2YkXepaco8Tinzg （较难） 使用 AutoDL 部署 TripoSR：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ax1IwzWG6iDNMEkkaW3cAFzInWe （小白一学就会） 具体实物（如鸟/玩偶/汽车）的 3D 转换效果最佳，wonder3D 能智能去除背景（若效果不佳，需手动扣除背景） 对于一些非现实类玩偶类作品，wonder3D 识别效果不佳时，可先使用 StableDiffusion 将平面图转换为伪 3D 效果图再生成模型。以 usagi 为例，先通过 SD 生成 3D 的 usagi，再将 usagi 输入 wonder3D。 2. 生成特定模型，如创建一个乐高 logo 的 STL 文件： 设计乐高 logo：使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 logo，确保符合标准。 导入 3D 建模软件：将矢量 logo 导入到 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad）中。 创建 3D 模型：在 3D 建模软件中根据矢量图形创建 3D 模型，调整尺寸和厚度以适合打印。 导出 STL 文件：将完成的 3D 模型导出为 STL 文件格式。 以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建简单 3D 文本作为乐高 logo 并导出为 STL 文件的步骤： 打开 Blender，切换到“脚本编辑器”界面。 输入脚本，点击“运行脚本”按钮，Blender 将创建 3D 文本对象并导出为 STL 文件。 检查生成的 STL 文件，可根据需要调整脚本中的参数（如字体、位置、挤压深度等）以获得满意的乐高 logo 3D 模型。 此外，还有一些其他动态： 阿里妈妈发布了：https://huggingface.co/alimamacreative/FLUX.1TurboAlpha ，演示图片质量损失小，比 FLUX schell 本身好很多。 拓竹旗下 3D 打印社区 Make World 发布 AI：https://bambulab.com/zh/signin ，3D 生成模型找到落地和变现路径。 上海国投公司搞了一个：https://www.ithome.com/0/801/764.htm ，基金规模 100 亿元，首期 30 亿元，并与稀宇科技（MiniMax）、阶跃星辰签署战略合作协议。 智谱的：https://kimi.moonshot.cn/ 都推出基于深度思考 COT 的 AI 搜索。 字节跳动发布：https://mp.weixin.qq.com/s/GwhoQ2JCMQwtLN6rsrJQw ，支持随时唤起豆包交流和辅助。 ：https://x.com/krea_ai/status/1844369566237184198 ，集成了海螺、Luma、Runway 和可灵四家最好的视频生成模型。 ：https://klingai.kuaishou.com/ ，现在可以直接输入文本指定对应声音朗读，然后再对口型。

以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。

通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。

以下是一些对中文支持较好的开源大语言模型： 1. OpenChineseLLaMA： 地址： 简介：基于 LLaMA7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版 LLaMA，该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升，在众多下游任务中均取得了突出的成绩。 2. BELLE： 地址： 简介：开源了基于 BLOOMZ 和 LLaMA 优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。 3. Panda： 地址： 简介：开源了基于 LLaMA7B,13B,33B,65B 进行中文领域上的持续预训练的语言模型,使用了接近 15M 条数据进行二次预训练。 4. Llama2Chinese13bChat： 地址： 5. Gemma7bit： 地址： 此外，AndesGPT 在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡，聚焦在移动设备端的应用。Baichuan213BChat 是百川智能自主训练的开源大语言模型，是中文开源模型的主导力量。

目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说，Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型，如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型，还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。