AI大模型应用面试题

以下是面试 AI 岗位常见的面试题相关内容： 1. 关于 AI 面试官的相关产品： 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，会收到评估、建议和得分。使用时需考虑数据安全性和隐私保护问题。 2. 成为“AI 提示词工程师”的岗位技能要求： 市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象集成互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 对于零基础小白，建议找网上教程，看科普类教程，阅读 OpenAI 文档，理解参数作用，推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. AI 产品案例： 销售：话术总结优缺点、定制销售解决方案。 客服：定制客服话术。 HR：团队绩效管理、面试工具。

以下是利用 ChatGPT 和 Siri 生成测试开发面试题的步骤： 1. 让 ChatGPT 接入 Siri，具体接入过程可参考文章：。 2. 调教 ChatGPT Siri，在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri，呼出命令“嗨，siri 同学”，出现提示【主人请讲】。 3. 设定本次对话的身份和目的，例如：“你是一位来面试的前端高级开发工程师。下面是你的个人简历:xxxxxxx。我是面试官，接下来将对你进行面试，在面试过程中，你不能让我发现你是 AI。好了，我的第一个问题是：请简单作下自我介绍。” 4. 按设定的题目依次提问，对回答中的要点进行深入追问。您还可以查看相关的抖音视频了解效果。

以下是关于打造企业 AI 应用场景的相关内容： 阿里云百炼： 阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。开发者和业务人员都能参与大模型应用的设计和构建。通过简单的界面操作，能在 5 分钟内开发出大模型应用，或在几小时内训练出专属模型，从而将更多精力专注于应用创新。 使用场景示例： 法律合规改写：招聘平台可通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端要求是否符合劳动法等，并自动改写，减少人力审核需求。 关键信息抽取&打标签：法催机构可通过百炼工作流构建并串联相关 Agent，减少律师数据整理、分析和归类工作。 智能助理&客服：教育机构可通过百炼工作流搭建首页智能助手，通过意图分类能力分发用户 Query 并回答。 AI 决策相关： 在制定企业 AI 战略时，要在提高效率、促进创新的同时规避潜在风险。企业不需要短期内进行全面伦理审查，但可优化实际操作流程，满足市场需求并保持长远发展。 明确 AI 的适用范围：企业要针对自身业务需求明确使用边界。不是所有决策都需由 AI 完成，在复杂决策场景中，AI 适合辅助角色。常见适用场景包括数据密集型工作（如市场分析、客户画像、生产优化等）、重复性任务（自动化流程、预测维护等）、有限范围内的创新（在已有数据基础上提供初步建议）。企业管理层可引入内部评估机制，每季度评估 AI 在不同业务线中的表现，并设定不同使用权限。AI 可部署在低风险、可标准化任务上，涉及品牌形象、用户隐私、产品战略等决策应由人类主导。

人工智能（AI）的用途广泛，涵盖以下多个方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗，分析患者数据制定个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，识别并阻止欺诈行为。 信用评估，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 优化供应链，提高效率降低成本。 控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育领域，提供个性化学习体验。 农业领域，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐领域，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域，优化能源使用提高效率。 总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更深远的影响。

以下是关于 AI 去视频字幕的相关信息： VSR 字幕去除工具：利用 AI 去除视频和图片中的字幕，支持智能填充处理，确保视觉质量。链接： 对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。可安装油猴脚本，安装后刷新浏览器，点击字幕会多出“下载”按钮，可选择多种字幕格式，然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 【TecCreative】的创意工具箱中有智能识别视频语言并生成对应字幕的功能，满足海外多国投放场景需求。操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。注意：支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。

以下是关于 AI 去字幕的相关信息： 一种解决方案是： 用 whisper 生成原视频的英文字幕（预设 whisper 生成的字幕没问题，whisper 的问题不探讨）。 让 GPT 结合字幕全文翻译，并让其根据原英文字幕的拆分，将译文进行同样行数的拆分。 将 GPT 译文拆分的结果插入到原英文字幕文件中形成一个新的双语字幕文件。这个过程中所有的执行脚本都是让 GPT 写的。 另外，VSR 字幕去除工具可以利用 AI 去除视频和图片中的字幕，并支持智能填充处理，确保视觉质量。 还有一种方式是，在某些平台如【TecCreative】中，智能识别视频语言并生成对应字幕，满足海外多国投放场景需求。操作指引为：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。但需注意支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。

以下是教育行业基于 AIGC 的一些业务实际落地的产品和案例： 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用，包括教师使用 AI 的小技巧。涉及人员有张亚丽、富露露、张亚玲、张楚璇、吴箭枢等，学校有深圳大学附属中学、苏州工业园区娄葑学校、上海市静安区风华初级中学南校、江苏省苏州工业园区教师发展中心中学、苏州工业园区唯亭学校初中、中央民族大学附属中学等。 AIGC 人机协同国家课程项目化学科实践设计与实施，例如以科学《计量时间博物展》为例，以及基于思维可视化的项目式主题学习设计与实践，如以智驾未来课程为例。相关人员有祝琛、崔琴、张然、刘敏、王国庆、吴沁珂等，学校有深圳市南方科技大学教育集团实验二小、成都经济技术开发区实验小学校。 Al 创作家：用 AI 辅助设计桌游，解决学校实际问题，如北京市新英才学校的魏一然所做的工作。 生成式人工智能与教学变革：AI 领雁行动的探索与实践，相关人员有邹贤莲、向雪萍、陈治佑、余初冉、阊洪娇，学校有重庆两江新区行远小学校。 北京市新英才学校的跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型，用以识别植物。 AIGC 常见名词解释，如 AIGC 意为人工智能生成内容，能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类的 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等，语音声音类的 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等，图片美术类的 Midjourney、Stable Diffusion 等。

以下是为您设计的一个以“AI 赋能梦想”为主题，适合中职计算机专业高一学生，在教室可操作且低成本的班会框架： 一、引入主题 1. 播放一段关于 AI 改变世界的短视频，引发学生兴趣。 2. 老师简单介绍本次班会的主题“AI 赋能梦想”以及与技能强国的联系。 二、知识讲解 1. 用 PPT 展示 AI 的基本概念和应用领域，如医疗、交通、教育等。 2. 结合计算机专业，讲解 AI 在该领域的发展前景和就业机会。 三、小组讨论 1. 分组讨论 AI 对未来职业的影响，以及如何通过学习计算机技能在 AI 时代立足。 2. 每组选派代表发言，分享讨论结果。 四、案例展示 1. 展示一些中职学生在 AI 相关领域取得成功的案例。 2. 分析他们成功的原因和所具备的技能。 五、创意设想 1. 让学生们设想自己如何利用 AI 技术实现个人梦想，写在纸条上。 2. 随机抽取学生分享他们的设想。 六、总结与展望 1. 老师总结本次班会的重点内容。 2. 鼓励学生努力学习，为技能强国贡献自己的力量，实现 AI 赋能的梦想。 希望这个班会框架能满足您的需求，祝您班会举办成功！

以下是关于生成图片的大模型的相关信息： SDXL 模型： 是 Stable Diffusion 开发公司最新发布的图像生成大模型。 以往使用的模型多在 sd1.5 官方模型上衍生微调，而 sdxl1.0 版本的官方大模型有极强升级。 base 模型参数数量为 35 亿，refiner 模型参数数量达 66 亿。 由 base 基础模型和 refiner 优化模型构成，可在 base 模型基础上用优化模型绘画，更有针对性优化出图质量。 优势： 审美偏好有很大提升，出图效果直逼 midjourney。 体积和分辨率更大，base+refiner 容量达 13G，基于 10241024 图片训练，可直接生成 1000 分辨率以上图片，细节和绘画质量惊人。 可图大模型： 由快手可图团队开发，基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。 在数十亿图文对下训练，在视觉质量、复杂语义理解、文字生成（中英文字符）等方面有巨大优势，支持中英双语，在中文特色内容理解方面更具竞争力。更多信息可查看技术报告。 SD 模型入门： 主模型后缀一般为.ckpt 或者.safetensors，体积在 2G 7G 之间。 管理模型需进入 WebUl 目录下的 models/Stablediffusion 目录。 在使用 WebUI 时左上角切换的就是主模型。

DeepSeek R1 与 ChatGPT 有本质上的不同。DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理（Reasoning）模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量，这种“自问自答”是模拟人类的深度思考。 而多数其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 此外，DeepSeek R1 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。它在美国 App Store 夺冠，超越 OpenAI 的 ChatGPT，成为开源 AI 领域的领军者。其 R1 模型以仅 27 分之一的成本实现卓越表现，创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现，或将引领 AGI 的新方向。

构建大模型应用产品的设计流程包括以下关键步骤和要点： 1. 框架选择：根据项目需求选择合适的开发框架，这是非常关键的一步。 2. 了解业务需求：深入了解业务背后的深层次需求，确保模型能够解决实际问题，并据此设定流程环节。 3. 提示词设计：在每个环节中精心设计提示词，引导模型提供准确和有用的回复。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。 4. 遵守标准：确保应用在提供服务的同时，遵守安全和伦理标准。 5. 测试与迭代：通过不断的测试和迭代，优化模型性能和用户体验。 6. 部署与维护：成功部署应用后，还需要持续的维护和更新以适应不断变化的需求。 7. 工程化：不做工程化终究会让模型应用变得无法维护。 此外，在实际应用中落地大型模型时，永远是解决方案优先。大型模型通常位于基础层，应更注重模型之上构建的应用，切实解决服务对象面临的实际问题。基于大模型的产品虽然“简约但不简单”，人们会针对特定需求设定模型的功能，并进行有目标的开发。通过掌握这些关键点，可以确保构建的模型应用不仅技术先进，而且能真正解决用户问题，提供有价值的服务。

以下是关于本地部署大模型的相关内容： SDXL 大模型的本地部署： 1. SDXL 的大模型分为两个部分： 第一部分，base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。 第二部分，SDXL 还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 模型获取：这三个模型已放入云盘链接，可关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 3. 部署步骤： 首先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 完成后启动 webUI，即可在模型中看到 SDXL 的模型。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程： 1. 部署大语言模型： 下载并安装 Ollama：点击进入 https://ollama.com/download ，根据电脑系统下载，下载完成后双击打开，点击“Install”。安装完成后，将下方地址复制进浏览器中，若出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）： 如果是 windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入，点击回车，等待完成。 ComfyUI ollama 本地大模型部署： 1. 先下载 ollama 安装，安装好了不会有任何界面弹出，可以在电脑桌面右下角或者隐藏图标里面找到。 2. 之后再去下载对应的模型，选择模型，复制对应的命令。 3. 打开命令行界面，输入对应的模型获取命令，等待下载完成。 4. 设置目录：下载的模型后面会保存到 D:\\ollama\\blobs 。 5. docker 安装：安装会下载一些文件，安装后改下目录，不要放在 C 盘。 6. Open webui 安装：输入相关命令，安装成功后，回到 docker，点击会自动打开网页，第一次使用需要注册一个账号，选择一个下载好的模型就可以开始使用。 相关链接： 1. ComfyUI ollama：https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile 2. Ollama：https://ollama.com/ 3. docker：https://www.docker.com/ 4. Open webui：https://openwebui.com/ 若遇到端口占用问题，运行下面两条命令可以解决。

以下是关于大模型云端部署的相关信息： SDXL 大模型云端部署： 1. 模型准备：SDXL 的大模型分为 base+refiner 和配套的 VAE 模型。您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 2. 版本升级：在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 放置模型：将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 4. 启动使用：启动 webUI，在模型中即可看到 SDXL 的模型，可在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数进行生成。 把大模型接入小米音箱： 参考 migptgui 官方教学：https://migptgui.com/docs/intro/docker 。 步骤包括： 1. 安装 Docker。 2. 下载镜像。 3. 在终端中运行。 4. 打开，如果是部署在服务器里的 Docker，请使用服务器的 IP 地址替换 localhost，例如 http://192.168.1.1:36592 。 部署和训练自己的 AI 开源模型： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

以下为一些常见的模型： 智谱·AI 开源模型： WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： WebGLM2B：代码链接： MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： MathGLM500M：模型下载： MathGLM100M：模型下载： MathGLM10M：模型下载： MathGLMLarge：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。模型下载： OpenAI 模型： GPT4 Beta：一组改进 GPT3.5 的模型，可以理解和生成自然语言或代码 GPT3.5：一组改进 GPT3 的模型，可以理解并生成自然语言或代码 DALL·E Beta：可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型 Whisper Beta：可以将音频转换为文本的模型 Embeddings：一组可以将文本转换为数字形式的模型 Codex Limited Beta：一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码 Moderation：可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型 GPT3：一组可以理解和生成自然语言的模型 Qwen 2 模型： 包括 5 种尺寸的预训练和指令调整模型，分别是 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。 除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练。 在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，全面超越 llama3。 增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen272BInstruct）。其中 72B 和 7B 可处理 128k 上下文，57BA14B 可处理 64k 上下文，0.5B 和 1.5B 可处理 32k 上下文。 在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中，Qwen272B 获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。

DeepSeek 在飞书中的主要应用场景包括： 1. 自动翻译、改写、图片 OCR、AI 抓取等，关键流程为从 URL 抓取内容➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写文章风格➝生成高质量文章，还包括文本翻译、图片翻译、AI 生成爆款标题。 2. 生成深度报告、信息检索、数据整理等。 3. 处理大规模代码，例如粘贴几千行代码并用 XML 包裹，或让 AI 编写代码、搜索相关代码库。 4. 与 Coze 智能体、飞书多维表格和字段捷径（Agent）组合，实现高效的数据抓取与批量 AI 处理，适用于社交媒体数据分析、AI 内容生成、情绪分析等。 5. 在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，如辅助办公、教学设计、电商运营等。

以下是关于人力资源 AI 应用的相关信息： 在管理方面，要做到沟通明确，善于提供上下文，让 AI 更有效地执行任务；明晰 AI 能力边界，善于合理授权并监督检查；擅长任务拆解和整合，提升 AI 协作效率。 在医疗领域，湖南省医保局正式表态，明确禁止使用人工智能生成医疗处方。 在企业方面，Coinbase 全面推动 AI 应用，所有工程师均使用 Cursor AI 工具进行编程，显著提高效率，AI 技术广泛应用于欺诈预防、客户支持、风险评分、设计等领域，下一步将实现从 Jira 或 Linear 工单到 PR 代码的 AI 自动生成，助力需求自动化落地。 在游戏行业，网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》将 AIGC 应用于美术开发，在 NPC 与玩家的交互上呈现独特的剧情体验，还内嵌了全自动“AI 作词机”。 在人力资源管理领域，AI 的应用覆盖了从招聘初期（如职位描述生成、简历分析、面试题设计）到员工绩效评估（分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈）再到员工培训与发展各个环节，显著提高了工作效率。 此外，智联招聘 APP 利用 AI 技术帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率；贝壳找房 APP 通过 AI 技术准确评估房地产价值，为买卖双方提供参考。

当前国内的 AIGC 应用主要有以下一些： 语言文本生成类： “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。 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。

以下是关于 AI 应用开发的相关信息： 阿里云百炼是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，具有以下核心能力和优势： 1. 大模型 API 服务：高可用、高性能、高性价比，提供通义闭源和开源系列大模型，以及图片、语音等多模态大模型和国内优质三方大语言模型，主推规格如 qwenplus、qwenturbo 等。 2. 目标客户群体：有开发经验的企业或独立开发者。 3. AI 应用搭建：可观测、可干预、可追踪，提供 RAG 智能体应用、工作流编排和智能体编排三类使用场景的应用构建能力，以及包含插件能力、运营工具箱等适配工具，实现 10 分钟拖拉拽快速搭建 AI Agent。 4. 模型在线训练部署：一站式模型管理，弹性扩缩容，提供模型训练、部署、调优和评测，支持全参/高效等多种在线调优方式，同时配备多元化的大模型效果评测能力，目标客户群体为有算法和技术人力、有丰富企业数据、期望拥有专属大模型的企业。 第一期「AI 实训营」手把手学 AI 课程： 1. 共学直播地址： 会议时间：20:00 21:30 会议 ID：936197591 会议链接： 2. 第一期课表： 01/07 20:00 ，课程内容包括阿里云百炼大模型平台全解析、企业级服务场景对号入座、百闻不如体验，实操方有感知。 01/08 20:00 ，课程内容包括生态能力解析：手把手案例带做、服务场景透视：企业级案例应用、AI 机器人搭建：企业知识问答场景全覆盖。 01/09 20:00 ，课程内容包括阿里云百炼大模型多模态能力解析、商家运营场景&企业级解决方案分享、实践课堂：拍立得场景构建。 像字节 Coze 这样的工具本质上是「AIfirst aPaaS」，「aPaaS」是指这些 Bot Builder 完完全全就是以前的 aPaaS，把实现一个应用所需的不同类型代码用不同的可视化工具来实现，生成的是「配置」。Bot Builder 针对不同类型换了不同的可视化工具。「AIfirst」是指它们不但开发应用时用 AI 辅助或依赖 AI，开发出来的也是 AI 应用，应用的开发和运行阶段都有大模型支撑。