Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

有什么适合亲子互动用的智能体吗

Answer

以下为您推荐两款适合亲子互动的智能体：

  1. 名字写对联智能体
    • 作者：韦恩
    • 体验链接：https://tbox.alipay.com/pro/share/202501APggwb00197427?platform=WebService
    • 智能体名称：名字写对联
    • 智能体简介：我是常师傅，别的不懂，春联咱在行，快过年了，用对联送祝福，今年可以不一样
    • 应用场景：
      • 目标人群：想了解对联，想写对联，给朋友送对联祝福的人
      • 解决的问题：想给朋友特殊祝福的人，送春联祝福显得尤为特别，是一份特别的礼物
    • 智能体主要功能：
      • 玩法一：发送朋友名字和祝福，获得一副特殊的对联。
      • 玩法二：发送您的幸运数字，获得您的幸运对联。
      • 玩法三：随便聊聊，对对联，聊聊对联历史。
    • 智能体设计思路：
      • 编排方式：工作流对话模式，可以多轮对话，获得上下文，体验更好。
      • 功能结构：根据用户意图进入不同的流程。
    • 智能体功能实现：
      • 幸运数字模块：发送您的幸运数字，获得您专属幸运对联。
      • 送祝福模块：发送朋友名字祝福，活动给朋友的定制对联。
      • 互动模块：用户可以随意聊，获得您想要的对联相关信息。
  2. 旅行青蛙智能体
    • 智能体设计思路：
      • 创意：来源于多年前的火爆 APP——旅行青蛙，采用旅行明信片的方式来与用户互动，一方面让青蛙远游时发回当地景点的明信片，激发用户想去旅游的念头，另一方面通过大模型进行诗歌和文案的创作，可作为自媒体的素材
      • 编排方式：采用单 Agent 的多分支模式，通过意图识别来确定用户的旅行意图，目前运行流畅稳定，有较高的趣味性，效果惊艳。
      • 功能结构：基础功能包括时间季节提取、目的地景点提取、旅行日记文案、景点诗句、文生图提示词编写、风格固定、自定义 FLUX 插件，这些功能相互关联，共同构成一个完整的旅行体验智能体。
    • 智能体功能实现：
      • 随机目的地的旅行模块：青蛙自主选择说走就走的目的地旅行，发回明信片。
      • 指定季节和目的地的旅行模块：青蛙会根据对应的时间和指定的地点，发回来自未来的旅行邮件。
      • 互动模块：用户可以投喂各种食物，与青蛙进行亲密互动。
      • 历史上的今天：当用户选择宅在家里时，青蛙会返回历史上的今天的新闻，并绘制相关的图片
    • 小细节：使用了获取用户 ID，坐标，避免出现推荐与用户同一地区的景点
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

名字写对联教学——优秀创作者奖，百宝箱智能体

作者：韦恩体验链接：https://tbox.alipay.com/pro/share/202501APggwb00197427?platform=WebService|智能体名称|名字写对联||-|-||智能体简介|我是常师傅，别的不懂，春联咱在行，快过年了，用对联送祝福，今年可以不一样||应用场景<br>目标人群、当前痛点、解决什么问题、应用价值|目标人群：想了解对联，想写对联，给朋友送对联祝福的人<br>解决的问题：想给朋友特殊祝福的人，送春联祝福显得尤为特别，是一份特别的礼物||智能体主要功能|🌍玩法一：发送朋友名字和祝福，获得一副特殊的对联。<br>📧玩法二：发送你的幸运数字，获得你的幸运对联。<br>🍔玩法三：随便聊聊，对对联，聊聊对联历史。|[heading2]一、智能体设计思路[content]描述智能体的设计思路。例如通过以下角度描述：智能体的编排方式：工作流对话模式，可以多轮对话，获得上下文，体验更好。功能结构：根据用户意图进入不同的流程。智能体编排的全景图：[heading2]二、智能体功能实现[content]1.幸运数字模块：发送你的幸运数字，获得你专属幸运对联。2.送祝福模块：发送朋友名字祝福，活动给朋友的定制对联。3.互动模块：用户可以随意聊，获得你想要的对联相关信息。[heading2]三、智能体效果展示[content]

全文约6000字，阅读此文大约需要⏰30分钟，但你将有以下收获：理清AI-Agent、GPT和Action之间的联系，打下坚实的认知基础；亲身实践配置不同的GPT Actions，直观感受其独特性；探索Action的实现机制，为后续提升指明方向。本文为直播回放的整理，视频版可以在B站搜索“LongTalk宇龙”找到1.智能体通过【传感器】感知环境判断【当前是什么状况】根据预设的【条件/行为规则】，发起行动（Action）调用【执行器】，完成任务，最终影响环境在这个框架下，Action泛指了所有基于行为规则下的行动，拿扫地机器人举个例子：2.扫地机器人通过红外感知器感知环境3.它发现了灰尘或者杂物4.它根据预设的清理规则，判定需要前往清理（Action）5.它驱动轮子和吸尘器以及扫把，前往并吸入灰尘，影响了环境（干净了）6.判断环境中是否还有灰尘/判断接下来要如何前进……（继续循环）《钢铁侠》里的人工智能助手Jarvis就在Agent的构想框架下，在设定里，Jarvis具有的能力包括：1.辅助托尼·斯塔克（钢铁侠）行日常工作和战斗2.管理、控制和运行斯塔克大厦和钢铁侠内部的系统3.复杂的数据处理、决策制定和问题解决能力4.快速的语音交互反应，高度的交互性看起来是不是很厉害？我们加粗一些关键词：1.辅助托尼·斯塔克（钢铁侠）进行日常工作和战斗2.管理、控制和运行斯塔克大厦和钢铁侠内部的系统

旅行青蛙——最佳创意奖，百宝箱智能体开源分享

创意：来源于多年前的火爆APP——旅行青蛙，采用旅行明信片的方式来与用户互动，一方面让青蛙远游时发回当地景点的明信片，激发用户想去旅游的念头，另一方面通过大模型进行诗歌和文案的创作，可作为自媒体的素材智能体的设计思路。例如通过以下角度描述：智能体的编排方式：采用单Agent的多分支模式，通过意图识别来确定用户的旅行意图，目前运行流畅稳定，有较高的趣味性，效果惊艳。功能结构：基础功能包括时间季节提取、目的地景点提取、旅行日记文案、景点诗句、文生图提示词编写、风格固定、自定义FLUX插件，这些功能相互关联，共同构成一个完整的旅行体验智能体。[heading2]智能体功能实现[content]1.随机目的地的旅行模块：青蛙自主选择说走就走的目的地旅行，发回明信片。2.指定季节和目的地的旅行模块：青蛙会根据对应的时间和指定的地点，发回来自未来的旅行邮件。3.互动模块：用户可以投喂各种食物，与青蛙进行亲密互动。4.历史上的今天：当用户选择宅在家里时，青蛙会返回历史上的今天的新闻，并绘制相关的图片[heading2]智能体效果展示[content][heading2]小细节：[content]使用了获取用户ID，坐标，避免出现推荐与用户同一地区的景点

Others are asking
六个子主题中：“不伤害”;比例;非歧视;可持续性;人类与人工智能互动中的人类决定;透明度和可解释性。
以下是关于欧洲议会和欧盟理事会对人工智能规定的相关内容： 1. 基于风险的方法是一套成比例和有效的约束性规则的基础，回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》很重要。其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则，有助于确保人工智能值得信赖且符合伦理道德。 人类主体和监督：人工智能系统的开发和使用应为人服务，尊重人的尊严和自主权，运行方式可由人类控制和监督。 技术稳健性和安全性：开发和使用方式应在出现问题时保持稳健，抵御试图改变系统使用或性能的行为，减少意外伤害。 隐私和数据治理：符合现有隐私和数据保护规则，处理的数据质量和完整性符合高标准。 透明度：开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性，让人类意识到交流或互动，并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平：开发和使用方式应包括不同参与者，促进平等获取、性别平等和文化多样性，避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉：未具体阐述。 问责制：未具体阐述。 2. 评估人工智能系统潜在风险时应考虑的因素包括： 人工智能系统的预期目的。 已使用或可能使用人工智能系统的程度。 人工智能系统处理和使用的数据的性质和数量，特别是是否处理特殊类别的个人数据。 人工智能系统自主性的程度，以及人类推翻可能导致潜在伤害的决定或建议的可能性。 人工智能系统的使用在多大程度上已经对健康和安全造成了损害，对基本权利产生了不利的影响，或在多大程度上引起了人们对这种损害或不利影响的可能性的严重关注，例如相关报告或指控所表明的情况。 这种损害或不利影响的潜在程度，特别是其严重程度及其影响多数人或不成比例地影响特定群体的能力。 可能受到伤害或不利影响的人在多大程度上依赖人工智能系统产生的结果，特别是由于实际或法律原因而无法合理地选择不接受该结果。 权力不平衡的程度，或可能受到伤害或不利影响的人相对于人工智能系统部署者而言处于弱势地位的程度，特别是由于地位、权力、知识、经济或社会环境或年龄等原因。 人工智能系统产生的结果在多大程度上易于纠正或逆转，同时考虑到现有的纠正或逆转的技术解决方案，其中对健康、安全、基本权利有不利影响的结果不应被视为易于纠正或逆转。 部署人工智能系统对个人、群体或整个社会的好处的程度和可能性，包括对产品安全的可能改进。 现有欧盟立法在多大程度上规定了相关内容。
2025-01-11
如何通过AI互动写小说或剧本
通过 AI 互动写小说或剧本可以参考以下步骤： 1. 草拟初稿：提示 AI 创作任何类型的初稿，如博客文章、论文、剧本、短篇小说等。但要注意基本提示可能导致写作较平淡，需通过与系统互动提高提示质量。 2. 优化内容：将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议，还可以要求它以不同风格创建多个草稿，使其更生动或添加例子，以激发自己写出更好的作品。 3. 确定主题：比如像南瓜博士那样，不写常见的科幻，用非常规视角，如以猫为第一人称写爱情小说。具体主题可与 AI 讨论，其如同百宝箱不断提供新想法，从中挑拣中意的来明确主题。 4. 构思情节：在 AI 给出的众多选项中选择喜欢的人物，如书店店员艾拉，先刻画人物使其更丰满，再设计故事线。整个交流过程中，AI 能提供很多意想不到的细节。
2025-01-04
如何利用AI互动式教学
利用 AI 进行互动式教学可以从以下方面入手： 英语学习： 1. 智能辅助工具：如 Grammarly 可进行英语写作和语法纠错，提升表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：像 Duolingo 能利用 AI 技术为您定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：借助 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，增强交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：例如 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用 Photomath 通过图像识别和数学推理技术解答数学问题、提供解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic 利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 在教育领域，AI 的应用带来了诸多改变： 1. 个性化学习平台：如 Knewton 利用算法和大数据分析跟踪学生学习进度，诊断难点，提供个性化建议和资源。 2. 自动评估：Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 借助自然语言处理技术批改作文和开放性答案题。 3. 智能辅助教学工具：Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：Labster 的虚拟实验室平台提供高科技实验场景，让学生安全操作并获得即时反馈。 此外，北京市新英才学校的师生也在积极探索利用生成式 AI 进行教学和项目实践，如制作学校地图桌游、辅助英语备课授课、训练生物模型等。但在探索过程中，学生对 AIGC 的认知和理解存在较大差异，目前学校仍处于探索的初级阶段。
2024-12-09
怎么利用AI做互动短剧
利用 AI 做互动短剧可以参考以下步骤： 1. 确定故事： 原创（直接经验）：基于您或您周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编（间接经验）：对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 2. 剧本写作： 编剧有一定门槛，不能仅套剧作理论和模板，要多写多实践，再结合看书总结经验，循环提升。 对于短片创作，因篇幅小、情节和角色相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，或对触动您的短篇故事进行改编。 多与他人讨论故事，听取感受，促进修改和进步。 3. AI 视频生成： 例如使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具，需注意 AI 视频可能需要大量抽卡才有合适画面。 如生成科幻片、战争片、奇幻片等不同类型的视频，可参考相关的画面描述示例。 4. 结合活动形式： 像“AI+即兴戏剧”这类活动，现场和陌生人组队，选题即兴创作短剧，同时利用 AI 制作剧情、海报甚至 BGM，充分发挥人与人的互动和 AI 的实时创作能力。
2024-10-22
语音实时互动教学
Inworld AI 具有以下特点和功能： 自我学习与适应：NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 长期记忆：角色以类似人类的记忆功能操作，能从闪存和长期记忆中检索信息，创造吸引玩家回归的体验。 个性塑造：通过自然语言创建不同个性，添加角色背景故事、动机和缺点等丰富细节，使角色生动。 情绪表达：角色能够对与用户的互动表达情绪，情绪可映射到动画、目标和触发器。 实时语音：内置语音设置可实现最小延迟，能配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，也可使用 Eleven Labs 的第三方服务创建自定义和克隆语音。 Contextual Mesh 功能：可定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：能配置 NPC 的对话方式，适应不同年龄分级的游戏，在亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定灵活性。 知识管理：可输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识，如共享的传说、世界背景等。
2024-09-20
AI 社交互动
以下是关于 AI 社交互动的相关信息： Intellecs.AI 提供多种客户支持方式，如文档、常见问题解答和支持中心，用户可通过电子邮件联系团队，还有社交媒体链接（Twitter 和 LinkedIn）以获取更多资源和互动。 Character.ai 更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与注重提高效率和解放生产力的 ChatGPT 侧重不同。面对 AI 技术，我们需保持开放心态思考如何建立健康关系，还探讨了 AI 能否与人产生真情感。 Anima 是一个旨在提升沟通和人际关系技巧的虚拟 AI 朋友，官网为 https://myanima.ai ，能为用户提供互动友好的聊天和角色扮演体验，帮助用户提升社交互动。
2024-08-16
用coze手捏智能体的意义是什么？
用 Coze 手捏智能体具有重要意义。AI Agent 是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。目前不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的 Coze、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道，现在能用自然语言编程，降低了编程门槛。但之前使用这些大模型时会出现胡编乱造、时效性和无法满足个性化需求等问题，而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含自己的知识库、工作流，还能调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力，可以完成复杂工作。所以，用 Coze 手捏智能体就是结合自身业务场景和需求，定制出能解决自身问题的智能体。在 Coze 平台上，通过简单 3 步即可创建智能体，包括起名称、写介绍和使用 AI 创建头像。另外，有人在 Coze 平台上成功创建过智能体，并认识到知识对于实践的重要性。现阶段的 AI Agent 还需要遵循指引和给定流程才能完成特定任务，相关文章能为后续手捏 Agent 提供思路指引。
2025-03-17
如何创设一个作业时间计划管理智能体
以下是创设一个作业时间计划管理智能体的步骤： 1. 创建智能体：使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：点击创建新的对话流并与智能体关联。在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 数据处理：使用代码节点对两个插件获取的结果进行处理，注意代码节点输出的配置格式。 2. 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。回到智能体的编排页面进行同样的测试，确保对话流执行成功。 3. 发布： 选择多维表格，点击配置。 输出类型选文本，输入类型选择字段选择器。 完善上架信息，填写表格，选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 提交上架信息，返回配置界面显示已完成，即可完成最终提交。 另外，在创建智能体时还需注意： 1. 像在“DeepSeek+扣子”的案例中，输入人设等信息，放上创建的工作流，但工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是个人 token 时，不能直接发布。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户自己购买后输入 api_token 再发布。 2. 如创建“画小二智能小助手”Coze 智能体，需打开扣子官网（https://www.coze.cn/），在 Coze 商店体验地址（https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00）点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”并命名。同时设置提示词。
2025-03-17
我是一个教育行业产品经理，我想要学习如何做一个产品经理智能体帮我做方案，告诉我我需要学习的知识
作为教育行业的产品经理，若要学习制作能为您做方案的产品经理智能体，您需要掌握以下知识： 智能体的应用： 自动驾驶：智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 家居自动化：智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 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。 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。 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 智能体的设计与实现： 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 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。 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 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。 智能体产品功能详解： 智能体广场： 上传文档至知识库：点击【上传知识】按钮，可上传文档文件或 URL 导入，支持多种文档类型，文档大小有限制，可配置知识的切片方式，完成后知识将进入数据处理状态。 多智能体 AI 搜索引擎方案： 第一步，快速搜索补充参考信息：根据用户任务使用搜索工具补充更多信息，如使用工具 API WebSearchPro。 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。 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和自主分析并进行多轮搜索任务的能力。 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。
2025-03-17
如何在coze创建智能体或工作流
在 Coze 创建智能体或工作流的步骤如下： 1. 创建 Bot： 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. 图像工作流： 创建图像工作流。 图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试效果。调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 3. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件、大模型、代码。 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，完成工作流框架的搭建。 4. Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 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：插件可扩展 Bot 的专业能力；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流处理和生成图像相关功能；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；照片是图像素材库。 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 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。
2025-03-17
电商智能体
电商智能体在品牌卖点提炼和搜索方面有以下应用： 在品牌卖点提炼中： 智能体的构建中，对结构的理解和控制至关重要。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 实际搭建要根据公司业态调整，如电商产品，线上触点有淘系、京东系电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台，线下触点包括产品包装、包裹、卡、说明书等，人员触点有销售人员、主播、售后、客服等。 遵循营销管理流程构建智能体结构，保证输出准确，通过调整提示词提升某部分信息准确度，但注意营销管理的结构化提示词中不要依赖举例，以免限制 AI 创造性思维。 在电商搜索中： 以“什么值得买”智能体为例，用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过 API 检索商品信息，与提示词组装成上下文请求大模型回答，成为电商导购类垂直搜索应用，提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作，通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题，如给新产品取名，涉及多个步骤和智能体，还需要调度中枢协调工作和做决策。 此外，还有“买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体，专注市场营销，能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点，生成小红书文案和抖音短视频脚本，并保存至飞书文档。
2025-03-17
tob 行业智能体的场景有哪些
TOB 行业智能体的场景包括以下方面： 1. 解决大模型的局限性： 无法回答私有领域问题，如公司制度、人员信息等。 无法及时获取最新信息，如实时天气、比赛结果等。 无法准确回答专业问题，如复杂数学计算、图像生成等。 2. 提升用户体验和增强业务竞争力： 适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务的场景。 适用于缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。 3. 典型场景： 私有领域知识问答：准备好相关知识库文件，创建私有领域知识问答应用，如公司制度、人员信息等。 个性化聊天机器人：提供长期记忆功能，集成夸克搜索和图像生成等插件，提供个性化聊天体验。 智能助手：引入 RAG 能力、长期记忆和自定义插件等功能，帮助提升工作效率，如处理邮件、撰写周报等。 4. 行业解决方案： 服务和业务助手：行业包括互联网、制造、游戏等，场景包括对客服务、对内助手、产品搜索和推荐，业务关注点包括回答准确率、数据覆盖范围，关键功能需求包括丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定。 个人助理：行业包括互联网、教育、游戏、社交等，场景包括闲聊助手、情感陪伴、学习助手，业务关注点包括回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，关键功能需求包括 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互。 多模态文件交互和数据处理：行业包括互联网、教育、安防等，场景包括视频理解和信息抽取、作业批改，业务关注点包括成本、延迟、多场景适配度，关键功能需求包括自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 5. 具体案例： 内部业务助手：使用企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，通过 RAG 智能体进行内部知识问答，数据多源、异构，复杂文档解析视觉增强，提供更好的文档理解。 医疗助手/法律助手/智能导购：构建领域内知识库，为普通用户提供基础的医疗/法律知识，给出准确的就医建议/法律援助建议，在相似度阈值判定的基础上，引入大模型的智能分析能力。 6. 商业化场景： 医疗健康行业：为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，帮助他们更好地了解行业趋势，提升医疗水平。 教育培训行业：为教育工作者和培训机构提供最新的教育资讯和课程动态，并自动生成教学报告和资料，推送到相关平台，帮助他们更好地规划教学内容和课程设计。 科技创业与孵化器：帮助科技创业公司和孵化器获取最新的科技新闻、创业报告和行业分析，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，帮助他们更好地了解市场需求，调整创业方向。
2025-03-17
有没有适合记录会议纪要的AI
以下是一些适合记录会议纪要的 AI 工具和方法： 1. 案例一：【普通人秒变效率王】AI 工作流秒记会议纪要 视频讲解：https://m.okjike.com/originalPosts/65fa9d1112ed2fda68e6215e?s=eyJ1IjoiNTlhZDcyZDUwYjAyYTEwMDEyMjc3YmZmIiwiZCI6MX0%3D 工作流概述： 文本导出：使用飞书妙记将会议对话导出为 txt 文件 纪要生成：启动 Kimichat 输入会议纪要 prompt 提示词并上传 txt 文件 内容完善：与 Kimichat 对话并补充会议中未记录或需强调的信息 纪要微调：审阅 Kimichat 生成的会议纪要草稿进行必要微调 成品输出：确认会议纪要内容无误后，输出最终版文档 和 Kimichat 的完整对话（点击可直接复用并接着聊）：https://kimi.moonshot.cn/share/cnsk08phmfr6s04umlrg 2. 总结类 AI 工具： 3. 免费的会议语音转文字工具： 飞书妙记：https://www.feishu.cn/product/minutes ，飞书的办公套件之一 通义听悟：https://tingwu.aliyun.com/home ，阿里推出的 AI 会议转录工具 讯飞听见：https://www.iflyrec.com/ ，讯飞旗下智慧办公服务平台 Otter AI：https://otter.ai/ ，转录采访和会议纪要 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-18
我自己想做一个英语背单词的游戏，让AI写出Markdown代码运行后，发现问题很大，但是我有不知如何修改这些代码。所以我觉得自己应该懂Markdown 代码语言。但是我不知道Markdown是最适合的编程语言吗？
Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用，常用于文档格式化，但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏，更适合使用编程语言，如 Python 等。在处理代码问题时，您可以参考以下方法： 1. 对于编程小白，向 AI 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例，减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式，对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚，多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意，可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI，并告知错误的结果或者报错信息，让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式： 以上是我目前的 python 代码，我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外，在游戏开发与修改过程中，还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如，三个重要文件需在一个文件夹，本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时，需注册、实名制，审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。
2025-03-18
什么样的数据集适合测试大语言模型？
以下是一些适合测试大语言模型的数据集： Guanaco：地址为，是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus：地址为，开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据，包括多个领域，可用于训练大模型。 SmileConv：地址为，数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话，含有 56k 个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。 用于评估大语言模型的框架和基准有： GAOKAOBench：地址为，是以中国高考题目为数据集，测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架，收集了 2010 2022 年全国高考卷的题目，包括 1781 道客观题和 1030 道主观题。 AGIEval：地址为，是由微软发布的新型基准测试，选取 20 种面向普通人类考生的官方、公开、高标准往常和资格考试，包括普通大学入学考试（中国高考和美国 SAT 考试）、法学入学考试、数学竞赛、律师资格考试、国家公务员考试等。 Xiezhi：地址为，是由复旦大学发布的一个综合的、多学科的、能够自动更新的领域知识评估 Benchmark，包含 13 个学科门类，24 万道学科题目，516 个具体学科，249587 道题目。 此外，在多语言能力评测方面，还使用了以下数据集： MMMLU：来自 Okapi 的多语言常识理解数据集，在阿、德、西、法、意、荷、俄、乌、越、中这几个子集进行测试。 MGSM：包含德、英、西、法、日、俄、泰、中和孟在内的数学评测。针对人工评测，使用内部评估集比较了 Qwen272BInstruct 与 GPT3.5、GPT4 和 Claude3Opus，该评测集包括 10 种语言：ar（阿拉伯语）、es（西班牙语）、fr（法语）、ko（韩语）、th（泰语）、vi（越南语）、pt（葡萄牙语）、id（印度尼西亚语）、ja（日语）和 ru（俄语）。
2025-03-17
什么样的数据集适合训练大语言模型？
以下是一些适合训练大语言模型的数据集： 1. Guanaco：这是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集，地址为：。 2. chatgptcorpus：开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据，包括多个领域，可用于训练大模型，地址为：。 3. SmileConv：数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话，含有 56k 个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更加符合在长程多轮对话的应用场景，地址为：。 虽然许多早期的大型语言模型主要使用英语语言数据进行训练，但该领域正在迅速发展。越来越多的新模型在多语言数据集上进行训练，并且越来越关注开发专门针对世界语言的模型。然而，在确保不同语言的公平代表性和性能方面仍然存在挑战，特别是那些可用数据和计算资源较少的语言。 大模型的预训练数据通常非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码以及可进行爬取的公开网页等等，一般来说，现在最先进的大模型一般都是用 TB 级别的数据进行预训练。
2025-03-17
适合客户端使用的 asr 模型有什么
以下是一些适合客户端使用的 ASR 模型： 1. Ollama： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 2. FishAudio 的 Fish Agent： 集成了自动语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）技术，无需传统的语义编码器/解码器，即可实现语音到语音的直接转换。 模型经过 700,000 小时的多语言音频内容训练，支持包括英语、中文在内的多种语言，能够精准捕捉和生成环境音频信息。文本方面由 Qwen2.53B 处理。 相关链接： https://huggingface.co/fishaudio/fishagentv0.13b https://github.com/fishaudio/fishspeech 3. Gemini： Gemini Nano1 和 Gemini Pro 模型在各种 Benchmark 上的自动语音识别（ASR）任务中表现出色，如在 FLEURS、多语言 Librispeech 以及语音翻译任务 CoVoST 2 等测试集中。 相关链接：未提及。
2025-03-17
适合客户端使用的 tts 模型有什么
以下是一些适合客户端使用的 TTS 模型： 1. Fish Speech：语音处理接近人类水平，约十五万小时三语数据，对中文支持完美。开发者为 fishaudio，具有亿级参数，高效轻量，可在个人设备上运行和微调，适合作为私人语音助手。详细介绍及更多演示：https://xiaohu.ai/p/10779 ，GitHub：https://github.com/fishaudio/fishspeech 。 2. GPTSoVITS：只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型，是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。5 秒数据就能模仿，1 分钟的声音数据就能训练出高质量的 TTS 模型，完美克隆声音。支持零样本 TTS、少量样本训练、跨语言支持、易于使用的界面等。GitHub： 。
2025-03-17