ai在hr上有哪些应用，分成国外和国内来介绍一下

个人微信接入 AI 存在一定风险和合规问题。微信端的这种接入属于非常规使用，可能会有封号危险，不建议使用主力微信号接入。 在操作过程中，需要注意以下几点： 1. 接入大模型 API 实现时需要单独付费。 2. 对大模型生成的内容要注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求。 3. 禁止将此操作用于任何非法目的。 4. 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。 此外，关于将 AI 接入微信的实现步骤，可参考以下内容： 1. 注册 AI 模型： 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，点击控制台，查看 API key，添加新的 API key 并复制保存。 2. 注册云服务器： 新用户点击去注册腾讯云： 。 微信扫码注册，首次注册选择第一个。 选择地域和镜像（宝塔 8.1.0），点击立即试用。 进入腾讯云服务台，登录（可微信扫码登录）。 复制 sudo/etc/init.d/bt default 并粘贴回车，保存输出内容。 返回服务器控制台，在防火墙菜单栏添加规则，手动输入相关内容并确定。

以下是关于 AI 写作的相关内容： 一、如何用 AI 写出比人更好的文字 作者陈财猫从自身经历出发，分享了以下观点： 1. AI+内容创作是现阶段最好的赛道：基于对大模型发展现状的观察和对“开车”“写作”两类任务的对比，认为该赛道有完美的产品模型匹配和产品市场匹配，且天花板高。 2. AI 写作的实践成果：业务包含营销和小说、短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版 agent。 3. 定义好文字：好文字能引起人的生理共鸣与情绪，AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣，从而写出好文字。 4. 用 AI 写出好文字的方法：选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 5. 对 AI 创作的看法：AI 创作的内容有灵魂，只要读者有灵魂，文本就有灵魂；有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活，或自身是受害者。作者期望 AI 能力进一步提升，改变每个人的生活。 二、AI 写作变现指南 1. 项目启动： 确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等。 选择合适的 AI 写作工具，以满足不同客户的需求。 2. 准备阶段： 学习并实践 AI 写作技术，通过书籍、在线课程等资源提升写作技能。 构建团队，培养和扩充团队成员，以提高运营效率。 3. 商业模式构建： 确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务。 制定质量控制标准，确保写作内容满足客户要求。 4. 运营与推广： 在淘宝等电商平台上开设店铺，展示并销售写作服务。 建立写作培训社群，分享写作技巧和 AI 应用经验，提升品牌影响力。 通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设。 与绘画团队、其他写作工作室等合作，共同开发新项目。 5. 项目优化与发展： 持续关注 AI 技术进展，提升服务质量和效率。 根据市场需求，拓展新的服务和产品。 收集客户反馈，不断优化和改进服务。 三、内容仿写 AI 工具 以下是几款中文的内容仿写 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 写作猫是 AI 写作伴侣，帮你推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错的同时一并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，用人工智能为你的文章正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 笔灵 AI 写作是得力的智能写作助手，心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文十八般武艺样样精通，算是一本适合打工人和学生党的武林秘籍啦！支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字，使之更加符合你的需求，让创作更上一层楼。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit（Efficient and Intelligent Editing）是由腾讯 AI Lab 开发的一个创作助手，探索用 AI 技术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这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）

以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容： 在与 AI 对话获取高质量信息方面： 作为普通用户，语言在大模型中不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 相关书籍和文章推荐： 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章，如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道： 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容，该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目，如人工智能简史、AI 会话简史等，还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月的切磋大会等活动，以及新活动 AIPO，与他人交流获取更多信息。同时，鼓励整理学习笔记并分享交流，以促进对知识的吸收和理解。

李继刚的提示词使用方法如下： 从最佳实践中的收录内容开始学习，其结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。 操作时可点开并复制相关提示词，将复制内容丢进大语言模型对话，会有不同效果。 近期提示词有升级，李继刚老师将提示词玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。 输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 李继刚老师会在 13 号讲创作思路。 从工程视角看，一个提示词就能用于写游戏，如现在的 AI 编程（如 CURSOR）能做出开源小游戏，可拿来使用、交流并研究内容、优化改造。

以下是一些常见 AI 的优势： Notion AI（免费可用）：可在笔记和文档中直接接入 AI 能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 Guidde AI（免费可用）：作为生成式 AI 平台，使团队能够以 11 倍的速度传递专业知识，与客户或员工共享。 Arc Max：能在任何网页寻求 AI 辅助，具备智能标签页、下载重命名、集成 ChatGPT 等功能，可优化浏览体验，是一个节省时间的 AI 功能套件。 Trickle（免费可用）：可以帮助总结和整理截图，提取洞察以便于搜索和查询，将视觉混乱的图片转化为智能档案，允许用户截取任何内容，并在以后轻松地检索和使用其内容。 此外，像 GPT4 功能全面，还具备代码解释器等特色功能；Claude 在写作和深度洞察方面备受好评；Gemini 则擅长提供清晰的解释。Claude 3 的上下文窗口超过 150,000 字，而 GPT4 的上下文窗口能够处理 8,000 至 32,000 字的内容。 在科学领域，AI 也展现出诸多优势，例如： 计算机视觉模型可用于拼凑出 5500 万光年外的首个黑洞图像。 英国的一家 AI 公司训练的神经网络能预测蛋白质结构，解决了长期困扰科学家的难题，并推进了结构生物学领域的发展。 深度学习 AI 有望改善乳腺癌筛查，提高检测效率。 AI 机器人能提高农业生产效率。

以下是一些可以帮助您构建技术中心知识库的 AI 工具及相关步骤： Dify 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写清晰的描述，说明其包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式三种索引方式，您可根据实际需求选择，如追求更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 其他相关场景和应用 1. 提示词帮您规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可通过分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助您将信息和知识分类到 PARA 的相应部分，简化分类过程，更快组织和检索信息。 2. 提示词帮您设计笔记标签系统：AI 能通过分析您的笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高笔记管理和检索效率。 3. 知识助手 Bot 帮您渐进式积累领域知识：例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成一个知识库，根据不同的对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成一个智能分析的 Bot，能根据您的学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，持续扩展知识边界并确保知识及时更新。

以下是使用 Trae 进行建模的相关内容： 1. 进入 Trae 客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型可供选择：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o。Trae 提供了两种模式，Chat 模式可根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题；Builder 模式能帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 2. 使用案例： 生成一个贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式，直接输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后，Trae 开始思考和代码编写过程，期间需要手动接入进行文件审查，在提示中点击“全部接受”。代码生成完成后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 克隆 next.js 网站：先明确目的，如做出完整效果但暂不处理细节样式问题。然后逐步实现文章列表部分和底部导航栏，通过提示词让 Trae 生成相应效果。注意不要直接点击全部接受，先检查效果是否符合需求，可让 AI 解释新增代码作用或添加注释以精准修改。 制作消消乐游戏：在 Trae 中输入相关提示词生成初步效果，然后增加关卡、更换元素、添加音效等完善游戏。 希望以上内容对您有所帮助。

目前将传统公司的 HR 部门进行 AI 赋能存在一定的挑战。大多数“AI 应用/AI 转型”仍在走“数字化转型”的老路，把 AI 套在现有流程上，强调“固化流程”“节约成本”，但在技术加速迭代的当下，这种做法可能导致成果过时，使企业业务模式凝固在当前，削弱其主动进化的能力。 然而，我们不能仅止于对 AI 的焦虑。AI 的力量不应只用于优化现有业务流程，而应着重于对未来业务的重新定义。对于 HR 部门的 AI 赋能，应从“AI 能创造和满足 HR 工作的哪些新需求”出发。例如，利用 AI 进行更精准的人才匹配和招聘预测，通过智能分析员工数据来优化培训和绩效管理等。 可执行的步骤可能包括： 1. 深入了解 HR 部门的业务流程和需求，明确哪些环节可以通过 AI 进行优化和创新。 2. 评估现有技术和资源，选择适合的 AI 工具和技术。 3. 进行小规模的试点项目，验证 AI 应用的效果和可行性。 4. 根据试点结果进行调整和优化，逐步推广应用。 5. 持续培训 HR 人员，使其能够熟练运用 AI 工具，并适应新的工作模式。

搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤： 1. 规划 总结任务目标与执行形式，明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务，例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等，并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法，比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台（如 Coze 等）上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化工作流，直至达到预期效果，例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外，在技术实现方面，例如实现无代码开发和工具调用，您可以参考以下操作： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的工作流，也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载，启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。

AI 对 HR 有以下帮助： 1. 在招聘方面： 处理大量候选人简历时，自动化工具可提升筛选工作的效率和准确性，减少人力资源部门的工作负担，提高招聘效率。 降低因人为错误导致的招聘成本浪费，节约企业成本。 AI 赋能的全链路招聘流程，通过大模型的深度参与，显著提升招聘效率和候选人体验，优化整体业务效能。 2. 存在潜在风险及应对策略： 公司需要采取战略性的应对措施，如更新人力资源程序以限制潜在的不同影响；对人力资源技术提供商进行尽职调查；修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规；对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差；告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障其信息透明度；提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外；定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 3. 具体工作场景案例： 团队绩效管理：根据团队和个人的绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 面试工具：开发使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美的回答。

以下是为您推荐的 GraphRAG 学习文档： 1. ，其中包含 GraphRAG 相关内容。 2. ，涉及 GraphRAG 内容。 3. ，有关于 GraphRAG 的介绍。 4. ，包含 GraphRAG 相关内容。 5. ，通俗易懂地介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。

以下是一些使用 AI Agent 搭建 HR 服务台或智能问答的成功方案： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具，能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 智能体（Agent）在各种应用中扮演重要角色，典型的应用领域包括： 1. 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法，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（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤： 1. 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 3. 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 5. 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。 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。它们通过自主感知和行动，在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统，智能体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。

很抱歉，目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习，比如使用智能语言学习软件，它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试，并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具，帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考： 月度计划： 第一个月：熟悉雅思考试的题型和要求，通过 AI 工具进行基础评估，制定整体学习策略。 第二个月：重点提升听力和阅读能力，利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月：加强写作和口语的训练，使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月：进行阶段性模拟测试，分析薄弱环节，利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月：继续巩固各项能力，增加练习难度和时长。 第六个月：参加真实的雅思模拟考试，根据结果调整学习计划。 第七个月：针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月：进行全面复习，通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月：保持练习状态，调整心态。 第十个月：再次进行模拟考试，评估学习效果。 第十一个月：做最后的强化复习和准备。 第十二个月：做好考试的各项准备，保持良好状态迎接考试。 周计划： 每周安排 5 天进行学习，每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试，评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据，调整下周学习重点。 日计划： 每天早上背诵单词和短语，可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意，这只是一个初步的框架，您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利，早日实现目标！

机器人组织可以分为以下类型： 1. 人形化机器人组织：外形向人类细部特征靠拢，功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 2. 成本下降显著的机器人组织：人形机器人成本及售价呈下降趋势，核心零部件成本降低以迎合市场应用及商业化需求。 3. 由大脑（意图理解、环境感知、规划决策）、小脑（运动控制、语义信息理解转化为动作）、整机硬件方案构成的机器人组织。 此外，在通用人工智能（AGI）的等级划分中，最高级别的组织（Organizations）能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

以下是对国内外大语言模型产品的整理及差异： 国内大语言模型： 通用模型：如文心一言、讯飞星火等，能够处理自然语言。 垂直模型：专注于特定领域，如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 具有代表性的项目：“悟道・天鹰”（北京智源人工智能研究院）是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型；文心一言（百度）可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 国外大语言模型： 具有代表性的项目：GPT4（OpenAI）是目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等；Gemini Ultra（Google）是多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等；Claude 3 Opus（Anthropic）是多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能，实现了接近完美的召回率。 时间轴方面： 国内：去年 7 月大模型百花齐放。 国外：相关模型也在不断发展和更新。 在工作原理上，大语言模型通常包括训练数据、算力、模型参数等要素。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。Transformer 架构是大语言模型训练的常见架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。同时，大模型可能存在幻觉，即因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。此外，Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 Prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。还可以基于通用大模型进行 Fine tuning 微调，以适应特定领域的需求。

很抱歉，目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找： 1. 学术数据库，如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。

目前国内网盘种类众多，常见的有百度网盘、阿里云盘、腾讯微云等。其自费方式和价格各有不同。百度网盘的收费套餐多样，根据存储空间和功能有所区别；阿里云盘也有相应的付费方案；腾讯微云同样提供多种付费选择。 关于哪款网盘性价比较高，这取决于您的具体需求。如果您对存储空间需求较大，阿里云盘可能是一个不错的选择；如果您更注重资源的丰富性和分享的便捷性，百度网盘可能更适合。 国外的网盘也有不少，如 Dropbox、Google Drive 等，但在国内使用可能存在网络限制等问题。

以下是利用 AI 学好英语以应对国外出差和商务谈判的一些建议： 1. 进行自然语言对话：让 AI 模拟真实的交流场景，与您进行英语对话，帮助您提高口语表达和听力理解能力。 2. 提供深入全面的解释：要求 AI 对您提出的问题和知识点提供深入的见解和全面的理解，可能的话还可以为您寻找并提供相关的网络图片来增强解释效果。 3. 构建复杂的句子：让 AI 巧妙地运用复杂的句子结构来模拟真实的人类对话，丰富语言的多样性和复杂性。 4. 创意和多样的语言运用：避免语言的重复，使用多样的短语和词汇，并适当加入幽默、讽刺等元素，展现个性化。 5. 基于事实和引用：让 AI 在回答中包含事实和著名的引语，增加回答的可信度。 6. 详细和个性化的回应：AI 的回答应包含具体而细致的内容，并根据您之前的交流历史进行个性化定制。 7. 模仿人类的不完美：偶尔让 AI 模仿人类的小拼写错误、语法错误和轻微的逻辑不一致。 8. 富有表现力和个性化的交流：让 AI 在交流中注入情感，使用随意的语言和各种语气词，展示其推理过程。 9. 多样的结构和语言格式：让 AI 采用多种句子结构和表达方式，使语言更丰富自然。 10. 分享个人故事和独特观点：让 AI 补充个人经历和独特的观点，使交流更丰富和个性化。

以下是国内外的大语言模型汇总： 国外大语言模型： GPT4（OpenAI）：目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra（Google）：多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus（Anthropic）：多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能；实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型： 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火：目前体验效果较好。 悟道・天鹰（北京智源人工智能研究院）：首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外，国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。

根据所提供的内容，国外访问量最大的 AI 工具中，ChatGPT 独占 140 亿流量，占总流量的 60%。Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具，选出访问量最大的 50 个工具，共产生超过 240 亿次访问量，且 AI 行业每月增长 2.363 亿访问量，这 50 个工具增长率达 10.7 倍。在分析的前 50 名 AI 工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。美国在顶级 AI 公司数量方面领先，欧洲以及澳大利亚和加拿大在 AI 投资和采用方面落后，所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。