我想实现定时通过用我的声音生成的智能体给微信好友 发送自定义语音消息，，如何实现， 并且帮我做出能实现这个功能的工具

目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径： 1. 免费云服务器： 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器，如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口： 阿里的接口，创建 API key 即可。 也有免费接口，但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外，关于大模型的相关知识： 1. 架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点： 预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。

以下是关于“AI+教育”如何实现的一些观点和实践： 1. 学习的功利导向：在真实的 K12 买课场景中，家长更在乎孩子能否通过学习多拿分数，而不是能力的提升。这表明在“AI+教育”中，需要关注能直接带来功利性成果的应用。 2. 新技术与行业知识结合：“突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高的投入产出比。在 AI 领域，要让 AI 工程师懂行业，让行业专家懂 AI，同时找到 AI 在教育行业的高价值应用场景。 3. 教师的教：借助大模型，除排版外，作业单的生成 AI 率可达 100%。AI 善于模仿测试题，为教师提供源源不断的真题库，为学生提供错题练习库。 4. 相关活动：清华游戏专业的同业们展示了“AI+游戏+教育”的作品，体现了 AI 在教育与游戏结合方面的可能性。 总之，实现“AI+教育”需要关注学习的功利需求，促进技术与行业知识融合，充分利用大模型为教学提供支持，并从相关活动中汲取灵感。

目前知识库中没有关于“RPA 机器人提醒每日计划如何实现”的相关内容。但一般来说，要实现 RPA 机器人提醒每日计划，可以考虑以下步骤：首先，明确每日计划的具体内容和格式，例如任务清单、时间安排等。然后，选择适合的 RPA 工具和技术，根据工具的特点和功能进行相应的配置和编程。在编程过程中，设置触发条件，如特定的时间点，以启动提醒功能。同时，确保 RPA 机器人能够与相关的应用程序或系统进行交互，获取和更新计划信息。还需要对提醒的方式进行设定，如弹窗、邮件、短信等，以满足用户的需求。最后，进行充分的测试和优化，确保提醒功能的准确性和稳定性。

以下是关于 AI 实现测试的相关内容： AI 生成测试用例的方法和工具： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 关于 AI 的一些分享： 通过具体例子让大家对 AI 有印象，介绍 AI 技术原理，解释“AI 能做什么”，介绍工具案例和资料，聊 AI 的未来发展及影响。从图灵说起，他在二战期间构建的机器破译德军密码，并提出“图灵测试”来判断机器是否具有智能。2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人（GPT4o），其交流体验接近正常人类交流，引发关于其是否能通过图灵测试及是否拥有自主意识等新问题的讨论。 在编程中利用 AI 进行测试的案例： 在卡密系统的开发中，为确保功能准确性，可请 AI 帮忙设计测试用例。Mac 用户可通过 Command + K 唤醒 AI 生成测试用例，然后逐个验证，检查功能是否遗漏、是否存在 Bug。同时要注意问题一个一个修复，先完成核心功能再追求完美。

目前，AI 在农业领域已经有了一定的应用，例如提高农业生产效率的 AI 机器人。但要设计一款自动采摘农业机器人的图是可以实现的。AI 技术能够为机器人的设计提供很多帮助，比如通过计算机视觉模型来识别农作物的成熟度和位置，通过深度学习算法来规划机器人的采摘路径等。不过，要成功实现这样的设计，还需要考虑许多因素，如机器人的机械结构、动力系统、传感器精度、环境适应性等。同时，还需要相关的技术团队具备跨学科的知识和丰富的经验。

要利用 AI 对数学题目进行知识点提炼分类，可以参考以下方法： 1. 题目内容识别：通过适当的方式将数学题目输入给 AI，让其理解题目内容。 2. 利用经过训练的 AI 模型：这些模型可能能够对题目中的数学概念、公式、定理等进行初步的分析和提取。 3. 人工校对与验证：AI 给出的结果需要人工进行校对，确保知识点提炼分类的准确性。 4. 清晰完整的指令输入：向 AI 提供清晰、准确且完整的指令，以提高其处理效果。 需要注意的是，AI 目前仍存在一定的局限性，不能完全替代人的思考和判断，在使用其结果时要谨慎验证。

以下是关于“自定义采样器（高级）”中“Expected all tensors to be on the same device，but found at least two devices，cuda：0 and cpu！（when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm）”错误的解决办法： 错误原因：Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址：https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档：https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接： ComfyUI_PuLID_Flux_ll ：https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型：https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main

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。

您可以自定义 PPT 模板。以下为您推荐几个合适的 AI 工具： 免费工具：讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn） 付费工具：百度文库、Gamma.app 有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，若用户不满意可以自行选择模板。 此外，对于 AI 文章排版工具，以下是一些流行的选择： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的 AI 排版工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎，因其提供强大排版功能和广泛学术支持。对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您梳理的 AGI 学习路线： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 学习路径方面： 关键词：少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径如同主线+支线的游戏通关。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 4. 分类学习方面： 对 AI 学习路径进行了重构，分为了初学者、面向开发应用者、面向使用模型者三个部分。 将课程目录从文章中单独独立出来，并按照初学者、进阶者进行分类。 同时，还可以参考以下个人心得： YoYo 作为文科生，在学习前不理解 AI 和提示词工程，通过不断尝试各种 AI 工具，走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体，进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用，创建多个智能体，并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。 希望以上内容对您有所帮助。

目前暂时没有特定的 AI 工具专门用于自定义单词记忆。但您可以考虑使用一些具有学习和记忆功能的综合性 AI 应用，如豆包，通过与它的交互来制定适合您的单词记忆策略和方法。

以下是一些可以自定义电商主图背景的工具和使用指南： 1. 安装相关插件，在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 2. 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式，如“Only Generate Transparent Image”。 3. 在提示中输入透明物体的描述，例如“玻璃杯”，点击生成后可得到透明背景的玻璃杯图像。 4. 还可以上传背景图像，在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”，然后生成透明图像。 5. 反之，也可以先生成透明的前景，然后选择“From Foreground to Blending”模式，生成背景。 特定模型：

以下是关于微信机器人的相关内容： 测试和重新配置： 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，此时已通。若不通，可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章，第 3 步”重启服务。 可为 AI 赋予不一样的提示词，返回“第三章，第 7 步”更改设置。 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”，熟悉 Linux 操作也可通过重启进程的方式重启服务。 然后在“文件”的【终端】里，输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录。 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：若遇到问题，可先查询社区知识库，或加“通往 AGI 之路”群，社区小伙伴会尽力帮助。也可加 Stuart 个人微信询问。 第一天教程：COW 部署 完成： 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，此时已通。 若想为 AI 赋予提示词，返回“目录 4 里的第 17 步”更改设置。 此后任何更改，都需要重新打印登陆二维码才会生效，建议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。 然后在“文件”的【终端】里，输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录。 若没有手机登录，可使用夜神模拟器模拟手机登录。 一个月内，不要上来就加好友、最好不要私聊聊天。 报错“wxsid”是因为微信未实名，实名即可。 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。 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： 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）。 群聊推送：原版本只支持公众号信息推送，二开在内测中。大号在群里发送“开启推送”即可在此群开启推送服务，然后大号在与小号私聊中发送任意公众号卡片，小号可转发到群聊中（目前仅支持公众号卡片）。 小工具使用示例（部分）：发送 Help 查看使用方式。 登录失败： 若登录失败提示版本不对，执行以下步骤： 下载文件，放到 NGCbot 文件夹里（）。 打开微信，先不要登录，保持在扫码/登录页面。 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。 然后，回到文件夹下，双击 main.py 。 登录微信即可。 若群满，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。

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”，修改其中双引号内的 value 部分。 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”，或者若熟悉 linux 操作，可通过重启进程的方式来重启服务。然后，重新在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录即可。 4. 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”修改。 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，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 插件里几乎都支持使用 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，小号就可以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。 若群满，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。

要将智能体接入微信，可参考以下步骤： 1. 利用 Coze API 接入微信群 Bot： 登录宝塔面板，在其中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信关联。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 按示例提供项目模板代码，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 运行成功后，点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用微信扫码。手动刷新查看“WeChat login success”表示接入成功。 2. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”，设置名称、选择过期时间（如永久有效）、指定团队空间、勾选所有权限。保存好令牌的 Token，切勿泄露。 3. Coze 设置： 获取机器人 ID，在个人空间中找到要接入微信的机器人，如“画小二智能小助手”，点击进入编辑界面，浏览器地址栏“bot/”之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 进行 API 授权，点击右上角发布，勾选“Bot as API”，确定应用已成功授权。 4. 通过微信公众号访问应用： 创建微信公众号，并将其与百炼应用相关联。 在对话框中输入开发者 ID（AppID）并授权，其获取方法为访问微信公众号后台，在左侧菜单选择设置与开发>开发接口管理，选择基本配置页签获取。 点击“前往创建”凭证后，填写 AppID，返回后获得当前微信公众号的凭据。 在应用的发布渠道页签下，将鼠标悬停在微信公众号右侧的二维码图标上，显示公众号二维码，用户通过微信扫一扫关注公众号进而访问集成的百炼应用。

以下是关于 AI 微信客服的相关信息： Coze AI 平台是一个 AI 智能体创作平台，可构建多个 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信作为多功能社交平台，其不同功能存在差异： 个人微信/微信群：是日常聊天工具，但 Coze AI 平台此前不支持直接对接。不过，最近 Coze 国内版发布 API 接口功能，对接个人微信和微信群已成为可能。 微信公众号：是信息发布和用户管理平台，Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能自动回复消息。 微信服务号：提供更丰富服务功能，Coze AI 平台也支持对接以提升服务效率。 微信客服：是企业与用户实时沟通渠道，Coze AI 平台支持对接，让 AI 机器人自动回答咨询，提高客服响应速度。 此外，还有以下搭建 AI 微信助手的方法： 搭建 OneAPI，用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt，作为知识库问答系统，接入大模型。若不接入微信，搭建到此即可使用。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入。建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程。

以下是 chatgptonwechat 接入企业微信应用的具体操作： 1. 登录宝塔面板，在其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。 2. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 3. 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 4. 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 5. 运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务。 6. 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。 7. 手动刷新界面，点击“刷新日志”，若看到“WeChat login success”，则成功将 Bot 接入微信中。 此外，还需注意： 1. chatgptonwechat 项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择多种模型，能处理多种形式的内容，并通过插件访问外部资源，支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 2. 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮，可参考相关代码示例进行操作。若无法正常启动，可查看文档后面的“常见问题”。

以下是关于 AI 智能体接入个人微信的应用的相关信息： 国内版的扣子是一款在 AI 应用领域知名度高的产品，功能丰富，支持知识库、工作流和插件等，其社区市场完善，用户可选择官方或其他用户创建的插件和 AI Agent，且支持多种接入方式，包括接入个人微信公众号，还支持接入企业服务号和企业微信。但普通版本和专业版主要接入国内模型，可能存在性能和稳定性问题。 Coze 可以实现多模态资讯的跨平台推送，通过登录宝塔面板，在上面部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。具体步骤包括在宝塔面板中进行可视化控制云服务器，添加 Docker 项目模板，创建容器并编排，扫码等操作。 熊猫大侠介绍了基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤，可实现多种功能，支持多平台、多模型、多消息类型和多部署方法。但需要注意接入大模型 API 需单独付费，微信端接入有封号风险，操作需依法合规，注意数据处理和遵守法律法规。 此外，张梦飞同学写了更适合小白的使用教程：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信副本