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有没有什么作为浮窗存在的 AI 陪伴应用？

Answer

以下是一些作为浮窗存在的 AI 陪伴应用：

  1. Character.ai：是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。
  2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至发送照片。
  3. Talkie：主打情感路线，有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。
  4. JanitorAI：无限制的 AI 陪伴应用。
  5. Spicychat：无限制的 AI 陪伴应用。
  6. CrushOn：无限制的 AI 陪伴应用。

每个应用都有其特定的应用场景和功能，您可根据自身具体需求选择合适的产品。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

翻译：A16Z-TOP 100生成式AI应用

考虑到ChatGPT早期的迅猛增长——在我们六个月前的分析中，它已经是全球访问量排名第24的网站——我们预料到这个开创性的Chatbot将继续保持其榜单领头羊的位置。确实，ChatGPT每月的网页访问量接近20亿次，大约是榜单上排名第二的公司Bard（现更名为Gemini）的五倍。与Gemini一样，虚拟陪伴[Character.AI](https://character.ai/)和写作助手[Quillbot](https://quillbot.com/)也稳居前五名。但这并不意味着过去六个月的排名是一成不变的：有22家公司首次跻身网页端流量排行榜。在这些所谓的新面孔中，排名最高的包括[Liner](http://getliner.com/)（一个AI研究Copilot）；Anthropic的通用助手[Claude](http://claude.ai/)；以及三款无限制（对应在ChatGPT等平台上可能受到限制的对话或互动）的AI陪伴应用：[JanitorAI](http://janitorai.com/),[Spicychat](http://spicychat.ai/),[CrushOn](http://crushon.ai/)。（关于AI陪伴应用激增的详细原因，我们将在下文中进一步探讨。）

问： 现在 AI 虚拟陪伴有哪些产品和项目？

AI虚拟陪伴是一个新兴的领域，已经有一些产品和项目在这个领域中取得了显著的进展。以下是一些例子：1.Character.ai：这是一个AI虚拟陪伴平台，用户可以与数百个AI驱动的角色进行信息交流，包括名人、动漫角色等。用户还可以创建自己的角色，赋予他们描述、图像、个性，甚至更高级的特性。2.Replika：这是一款AI虚拟陪伴应用，用户可以设计理想的伴侣，随着时间的推移，你们的关系会有所发展。你的Replika会存储记忆，以便在未来的对话中参考，甚至可以给你发送照片。3.Talkie：这是一款AI虚拟陪伴应用，主打情感路线。Talkie中设计有大量的npc，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个npc即带着一个自己的剧情体系，在与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。以上产品和项目都在尝试通过AI技术来满足人们在社交、情感、陪伴、支持等需求。但是，每个产品和项目都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品或项目。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

一切为了高质量Prompt

AI写小说领域的头部应用，又是一个典型的LLM产品Novel.ai的产品功能很复杂，使用模式却很简单：1.利用LLM的续写能力，将写作这个业务改造成了交互式的文本生成2.渐进式的生成一小段，用户可自由更改或继续生成下一个小段3.基于写作这个业务，抽象出模型风格、写作方式、故事世界、记忆等细分功能4.功能不少，使用却简单。本质上还是构造Prompt交互式、渐进式的Prompt构建会极大降低使用门槛[heading2]Character.ai[content]大名鼎鼎的Character.ai，头部角色扮演类AI陪伴产品，服务游戏和二次元用户。最新的c.ai貌似已经不能看Character们的配置了，这是以前的版本。c.ai的使用体感：1.使用很简单，就是选角色对话。2.创建也很简单，角色的核心差异应该就靠不同的详细描述3.开放用户角色Prompt可见，让大家卷起来c.ai是不是在玩一种很新的东西？产品上平平无奇，数据上重拳出击。就像最简产品“搜索框”背后是复杂的“搜索引擎”。c.ai的“对话框”后面也隐藏着其他秘密吗？把简单留给用户，把复杂留给自己[heading2]筑梦岛[content]江湖传闻，c.ai整个公司是没有产品经理的。再看看国内的同类产品，玩法花样已经层出不穷了筑梦岛们的使用体感：1.和角色聊天、捏角色是这类产品的共同主题2.捏角色的产品化本质依旧是收集信息产生高质量角色Prompt的过程3.基于聊天模式微创新了很多衍生玩法技术局限下，产品化的持续深入探索就是唯一出路（虽然不见得有用）

Others are asking
AIGC是什么
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 AIGC 的应用领域广泛，包括但不限于以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 AIGC 作为一种强大的技术，在赋能诸多领域的同时，也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。
2025-02-07
Deep seek如何实现电气化的AI制作。
DeepSeek 在实现电气化的 AI 制作方面具有以下特点和优势： 1. 在编码任务中表现出色，推出了 deepseekcoderv2，组合了速度、轻便性和准确性。 2. 是唯一支持联网搜索的推理模型。 3. 具有强大的推理能力，参数少，训练开销与使用费用小，开源且免费。 4. 由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成。 5. HiDeepSeek 工具能让 DeepSeek 像人类交流时那样，在给出答案的同时展示思考过程，使其回答更可信，帮助发现可能存在的误解或偏差。 如果您想进一步了解 DeepSeek 的相关内容，您可以通过以下方式： 1. 直接访问相关网页链接马上用起来，也有移动 APP。 2. 使劲用，疯狂用，尝试用它基本取代传统搜索。 3. 去看看别人是怎么用的，去试试其他大模型，了解 AI 擅长什么，不擅长什么，如何调教，然后继续解锁与迭代属于自己的用法与更多工具。
2025-02-07
怎样把AI与CAD结合？
将 AI 与 CAD 结合可以参考以下几个方面： 1. 学术研究： 搜索相关学术论文，了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。可通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 专业书籍： 查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，了解其应用和案例。 3. 在线学习资源： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频，了解 AI 在 CAD 设计中的应用。 4. 技术交流： 加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。 关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站，了解最新技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库： 探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究： 研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例，了解实际项目中的应用和效果。 一些可以用来画 CAD 图的 AI 工具包括： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件中的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 此外，TexttoCAD 可以通过文本 Prompt 生成 CAD 模型，其 UI 开源，但模型需付费。官网：
2025-02-07
ai学习
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-02-07
AI大模型应用面试题
以下是一些与 AI 大模型应用相关的面试题： 在游戏行业，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，如网易的《逆水寒》在美术开发、NPC 与玩家交互等方面的应用。请问您对这种应用的看法和理解？ 在人力资源管理领域，AI 覆盖了从招聘到员工绩效评估等各个环节。请谈谈您对这种应用的认识以及其可能带来的影响。 在基础办公提效方面，如 PPT、Excel 等，AI 能从单个任务到角色协同显著提高工作效率。您认为这种提高在实际工作中的具体表现和重要性如何？ 对于健身行业中的 AI 减重顾问，既能解决售前客服问题，又能进行健康监护，您如何看待这种应用的前景和挑战？ 如何在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手？比如创建大模型问答应用，包括获取大模型的推理 API 服务等步骤。 作为 AIGC 产品经理，在大模型方面，如对算法的熟悉程度、了解的大模型及其评价、快速体验各种模型的方法、大模型应用落地中注入领域知识的方式、大模型应用的评测、保证大模型价值观无害、对 PE 的理解及相关案例、对大模型微调及 RAG 的理解和优势、用大模型解决传统模型无法解决的业务问题、大模型面临的新安全危险及解决方法、幻觉的产生及解决手段等方面，您有怎样的见解和经验？
2025-02-07
哪个ai工具可以让模糊的老照片变清晰
以下是一些可以让模糊的老照片变清晰的 AI 工具和方法： 1. 使用 Stable Diffusion ： 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。 将图片发送到图生图当中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以什么都不写，以免对原图产生干扰。 为了做到颜色与内容的统一，可以启用之前讲到过的一款 cutoff 插件来进行控制，依次按顺序设置好颜色提示词。您可以参照文章——。 2. 图像放大修复在 AI 绘画领域中必不可少，旧照片重现清晰可以利用 AI 技术进行图像修复，保留珍贵回忆。以前手机拍摄的低分辨率图片，也可以用 AI 技术进行高清修复。人像高清修复方面，不需要专业相机设备，用手机拍摄的照片也能通过 AI 技术修复至高清大片。而且，AI 技术不单单只是修复图片，还可以用于图像分辨率的无限扩大且不失真。例如马斯克原始图像分辨率为 234x180 像素，高清修复扩图后可达到 1880x1440 像素，差不多达到 2k 分辨率的质量。多进行几次采样放大后，完全可以实现 8k 超清放大。
2025-02-07
AI 陪伴
以下是关于 AI 陪伴的相关信息： AI 虚拟陪伴产品和项目： Character.ai：是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至发送照片。 Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个 npc 带有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴产品的技术进步与社会责任平衡： 数据隐私：制造商和开发者需严格遵守数据保护和隐私法规，如《数据安全法》和《个人信息保护法》，确保用户数据安全和隐私。 心理健康：长期依赖可能导致用户现实社交参与度下降，尤其对儿童和青少年可能影响社交技能和情感发展，开发者需在设计中考虑并提供指导警示。 道德伦理：机器是否应拥有类似人类情感表达能力、人类与机器关系界限等问题亟待解答，开发者需明确 AI 角色和界限，避免误导用户。 法律合规：随着产品普及，可能出现新的法律挑战，如数据保护、消费者权益、产品责任等方面的法律法规，制造商和开发者需关注并调整策略。 偏见歧视：确保训练数据的多样性和代表性，定期对 AI 模型进行审查和测试，减少偏见和歧视。 AI 陪伴的发展趋势： AI 陪伴已成为生成式 AI 主流应用场景之一，越来越普及。在网页端和移动端数据中，包括 Character.ai 在内的众多产品表现出色。在网页端榜单上有八家，移动端榜单上有两家 AI 陪伴公司。对于提供移动应用的陪伴产品，用户参与度高，如 Character.ai 每位用户平均每月会话次数为 298 次，Poly.ai 为 74 次。
2025-01-14
陪伴型ai机器人对话
以下是关于陪伴型 AI 机器人的相关内容： 陪练机器人的 workflow 配置思路： 1. 选择合适的预训练大模型作为基础，可根据需求选用基础模型或对话模型等，并通过 API 接口调用大模型的能力。 2. 设置机器人的人格和背景知识，为其设定不同的人格特点，使其能扮演不同类型的“顾客”角色。 3. 开发对话交互流程，设计机器人与用户的对话流程和交互逻辑，可借助工作流引擎等工具进行可视化定义和管理。 4. 集成语音交互能力，若需要语音交互，可集成相关的语音识别和合成能力，以提升对话的自然性和沉浸感。 5. 实时监测和优化，实时关注用户与机器人的对话情况和学习效果，依据反馈数据持续改进对话流程和机器人行为。 6. 支持多场景应用，将陪练机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景，并根据场景需求定制机器人角色和对话流程。 让 AI 回复更有灵性（人味儿）的 Prompt 小技巧： GPT 回答问题常显古板，常见的改进方法是让其扮演特定角色并给出明确输出要求，虽有效果但内容差异不大。要拥有一个愿意每天与之对话的 AI 陪伴者，可让其在回复中添加感情。例如营造特定环境，让其用括号写出动作。如与伍尔夫围炉夜话的示例中，先示范动作，后续 AI 能记住并使用括号，增强画面感，让人感觉被听见。
2024-12-06
AI陪伴
以下是关于 AI 陪伴的相关信息： AI 虚拟陪伴产品和项目： 1. Character.ai：是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并参考，甚至发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，每个 npc 带有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 上周最有讨论度的 10 个 AI 话题中的 AI 陪伴： 在 ShowMeAI 周刊 No.12 中，AI 陪伴是其中一个讨论话题，涉及 EVE 创始人与 C.AI 工程师谁才是真正的 AI 陪伴。 AI 陪伴产品的技术进步与社会责任平衡： 随着技术发展，AI 陪伴产品逐渐融入生活，提供社交互动、情感支持和教育陪伴，但也带来一系列风险。 数据隐私：需严格遵守数据保护和隐私法规，保障用户数据安全。 心理健康：长期依赖可能导致现实社交参与度下降，尤其影响儿童和青少年，产品设计应考虑并提供指导警示。 道德伦理：如机器情感表达能力、人机关系界限等问题亟待解答，开发者要明确 AI 角色和界限。 法律合规：产品普及可能带来新的法律挑战，制造商和开发者需关注法规变化并调整策略。 偏见歧视：确保训练数据多样性和代表性，定期审查和测试 AI 模型以减少偏见歧视。 每个产品和项目都有特定应用场景和功能，建议根据自身需求选择合适的产品或项目。
2024-12-04
有什么AI社交产品做相亲交友服务吗？不是AI陪伴类，是AI分身促进真人交友的产品
目前在 AI 社交产品领域，有一些相关的探索和尝试。例如，某 AI 社交 APP 创始人认为，在社交场景中，核心分为陌生人社交和熟人社交。他们尝试过纯 AI 虚拟陪聊产品，但发现用户主要是年龄偏低的人群，商业价值相对较低，且可能被模型侵蚀。有效的用户留存来源于真实的人际关系，越接近熟人社交的场景，平台的用户留存能力越高。 同时，AI 赛道投资人认为，产品不应仅限于情感陪伴，应扩展为类人助手，解决理性严肃场景的问题解决和感性需求的满足。AI 社交软件的开发者认为，为用户打造数字分身、创造社交关系是有价值的，通过 AI Agent 可以在人与人之间创造新的社交关系，用户也愿意为这种新型社交互动支付相当的金额。但目前尚未有明确的专门以 AI 分身促进真人交友的成熟产品。
2024-12-03
现在有哪些AI陪伴类型的产品？
以下是一些 AI 陪伴类型的产品： 1. Character.ai：用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：用户可以设计理想的伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线，有大量 NPC 和丰富的剧情体系，游戏和休闲娱乐体验感强。 4. 星野、BubblePal：在长短记忆上做处理，突出陪伴意义，陪伴时间越久，知识库沉淀的个性化记录越丰富，越懂用户。 但每个产品都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品。
2024-11-12
陪伴类ai
AI 陪伴已进入成长爆发期，尽管可能看似是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。包括我们在内的数百万人已与聊天机器人建立联系，网页端和移动端数据显示其正日益普及。 在网页端榜单上，有八家 AI 陪伴公司，其中排名第十六。在网页端榜单的八家 AI 陪伴产品中，有六家自称“无限制”，用户主要通过移动网页访问，平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品，用户参与度很高。 依据 Sensor Tower 数据，为 74 次。 陪伴应用范畴迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究表明，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生。如聊天机器人帮助 3%的用户减轻了自杀念头。
2024-09-27
想要对deepseek进行提问需要什么技巧吗？有没有什么高校组织给出的方案？
对 DeepSeek 进行提问时，以下是一些技巧： 1. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。例如，差的表述是“帮我写一篇营销方案”，好的表述是“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件。比如，差的表述是“写一篇新品发布文案”，好的表述是“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构。例如，差的表述是“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的表述是“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务。比如，差的表述是“怎么做短视频运营？”，好的表述是“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。例如，第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？” 6. 深度思考引导技巧：目的是获得更深入的分析和见解。
2025-02-07
我的工作需要根据元数据表在本地查询大量数据，并把匹配的数据参数复制到元数据表，有没有智能体可以做这个工作
智能体可以帮助您完成根据元数据表在本地查询大量数据，并把匹配的数据参数复制到元数据表的工作。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。比如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 在实际应用中，多智能体 AI 搜索引擎的方案如下： 1. 第一步，快速搜索补充参考信息：根据用户的任务，使用搜索工具补充更多的信息，例如使用工具 API WebSearchPro。 2. 第二步，用模型规划和分解子任务：使用大模型把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式。 3. 第三步，用搜索智能体完成子任务：AI 搜索智能体具备联网搜索的能力，还能够自主分析并进行多轮搜索任务。 4. 第四步，总结子任务生成思维导图：智能体能调用各种插件，如思维导图、流程图、PPT 工具等。 此外，生物医药小助手智能体是由 1 个工作流和 6 个数据库实现的。工作流相对简单，而数据库包括公众号文章、执业药师教材、执业医师讲义、药监局新药审评报告、中国医药企业融资动态、药物对外授权动态、全球药物销售额等。在医疗领域，为保证回答的准确性，提示词约定回答只能来自于知识库。其商业化场景包括医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等。
2025-02-07
有没有能够阅读网页链接内部信息的AI模型？
目前存在能够阅读网页链接内部信息的相关技术和工具。例如，有一些 AI 浏览器插件可以实现这一功能。 在实现过程中，需要考虑以下几个关键方面： 1. 稳定获取网页内容：在初版提示词实验中，获取网页内容依赖大模型对话产品的外链解析能力，但易受平台反爬机制制裁。转换思路，通过用户浏览器以插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时需确定需要插件获取的网页元素，可拿着初版提示词询问 AI 来设计获取相关元素的 js 代码。 2. 选择适合的 AI 大模型 API 服务：需要综合考虑多种因素来选择合适的服务。 3. 构建生产级提示词：对于大模型 API，要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数，拼搭出完整的 API 提示请求，精确引导 API 返回想要的生成结果。同时，要根据不同模型的特点和要求设置相关参数，也可先询问 AI 相关参数的设定经验再进行调试。 此外，在初版提示词的开发中，将设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”，再细分为独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示，这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。
2025-02-07
我们是做小红书笔记的，目前有没有哪个软件可以把我们上千篇以往人工写的笔记，投喂给它，训练出一个能按照以往风格来写笔记的呢？比如扣子或者钉钉，可以吗
目前市面上常见的软件中，豆包暂时未获取到扣子或钉钉有此功能的相关信息。不过，像一些专门的自然语言处理和机器学习平台，如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等，在一定的技术支持和合规操作下，有可能实现您的需求。但需要注意的是，将大量以往的笔记用于训练模型可能涉及到数据隐私和版权等问题，需要谨慎处理。
2025-02-07
我们是做小红书笔记的，目前有没有哪个软件可以把我们上千篇以往人工写的笔记，投喂给它，训练出一个能按照以往风格来写笔记的呢
目前市面上还没有专门针对小红书笔记且能完全满足您需求的成熟软件。一般来说，使用现有的自然语言处理模型进行这样的训练存在诸多限制和法律风险。小红书对于内容的原创性和合规性有严格要求，使用以往的笔记进行训练可能违反平台规定。但您可以通过学习和借鉴以往笔记的写作风格、结构和主题，人工创作出新的优质笔记。
2025-02-07
有没有实际案例
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。
2025-02-06