AI 城市游戏

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，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。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您介绍的一些 AI 游戏： 1. 《Suck Up!》：这是一款由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”。玩家在游戏中扮演吸血鬼，通过换装、与 LLM 驱动的 NPC 对话来使其放下警惕，最终成功吸血足够多的居民获得胜利。上线仅三周，在全网播放火速突破千万，在 youtube 上引起大量关注，评论区网友赞不绝口，主创对其未来很有信心。 2. 《PUBG:BATTLEGROUNDS》：其中的 AI 队友可帮助玩家寻找战利品、驾驶载具，并协作完成目标。能模拟真人队友行为，实时分析战场情况，互动分享战利品并提供战略建议，提升了游戏中的战术协作性和乐趣。 3. 采用 NVIDIA ACE 全新 AI 游戏角色引擎的游戏：让 NPC 拥有感知、思考、决策和行动能力，可与玩家互动、适应环境变化，并根据玩家行为进行调整，成为“活角色”。

以下是一些 AI+游戏的最新案例： 由 5 人独立游戏工作室 Proxima 开发的 AI 冒险独立游戏 Suck Up!上线三周油管播放超千万。这是一款沙盒社交冒险游戏，团队尝试加入了名为 Nemo 的 AI NPC，基于 LLM 驱动，Nemo 能在接收到用户命令或其他线索后，调动感知、记忆，并转化为可执行的游戏行动。去年上半年，该工作室因获得 160 万美元投资引起轰动，上线后也受到资本关注。玩家对其玩法和模式提出了很多创意想法，如设计成就系统、上线多人模式等。 开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》，是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游，最大突破是制作出了与游戏完美融合的 3D AIGC 技术，可在游戏中实时生成角色皮肤。 2024 年 Bitmagic 释出的《Roleverse》平台，可在平台内使用提示在游戏内定制角色，对角色进行缩放、挤压和拉伸，也能轻松对游戏世界进行编辑。 AI 技术在游戏行业的应用由来已久，且不断发展。从最初的简单内容和随机元素生成，到辅助游戏设计，再到如今能够生成更复杂的游戏内容，如动态场景、智能 NPC 行为等。AI 对游戏创作的影响包括美术与风格、剧情与叙事、关卡与玩法、音效与音乐、测试与优化等方面。同时，AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，动态调整游戏难度等，提升玩家体验。此外，游戏还能成为 AI 模型能力的最佳试验场。

对于小白想要通过学习 AI 跨行进入游戏行业，以下是一些建议： 1. 学习基础的 AI 知识：包括机器学习、深度学习的基本概念和算法，了解常见的模型如神经网络等。 2. 掌握相关编程语言：例如 Python，它在 AI 开发中广泛应用。 3. 研究游戏中的 AI 应用：了解游戏中的智能角色、路径规划、策略制定等方面是如何运用 AI 技术的。 4. 实践项目：通过参与开源项目或自己创建小型的游戏 AI 项目，积累实际经验。 5. 学习游戏开发知识：了解游戏引擎、游戏设计原则等，以便更好地将 AI 技术融入游戏开发中。 6. 参加相关培训课程或在线学习资源：获取系统的学习和指导。 7. 建立人脉：与游戏行业的专业人士交流，了解行业动态和需求。 8. 制作优秀的作品集：展示自己在游戏 AI 方面的成果和能力，增加求职竞争力。

以下是一些可以用于制作游戏的 AI 软件和工具： 1. Scenario 和 Iliad：可以创建游戏资源。 2. Promethean：能够构建整个虚拟世界的平台。 3. Inworld、Charisma 和 Convai：可用于生成非玩家角色（NPC）。 4. AI Dungeon 和 Hidden Door：基于文本的游戏。 5. 用于抠图的 remove，可以直接抠图或在 PS 里安装操作，用于制作素材。 6. Aive 可尝试制作背景音乐，但可能难以满足要求，可利用分离人声的 AI 软件处理音乐。 7. 微软 AI 语音：可制作旁白，语音库支持 147 种语言，还有定制声音。 8. Cursor：通过对话获得代码，使用的语言模型包括 Claude3.5sonnet、GPT4o 等，指令详细效果更好。 9. Deepseek（新手推荐）：方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 10. 通义灵码：在 Pytharm 中安装插件使用。 11. JetBrains 自身的助手插件：在 Pytharm 中安装，收费，有 7 天免费试用。 12. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 13. 无影的晓颖 AI 助手：内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，AI 不太可能完全取代人类艺术家在高质量 AAA 游戏中的工作和愿景，但会为其注入动力，提高效率和降低成本。同时，不同的 AI 工具在生成游戏的不同方面各有优势，具体使用效果可能因个人需求和实践而有所不同。

AI 可以做游戏。生成式 AI 有望在游戏中发挥重要作用，能使生产高质量游戏变得更简单、快速和低成本，让玩家定制游戏体验。 例如，像 Scenario、Iliad 这样的工具可以创建游戏资源，Promethean 这样的平台能构建虚拟世界，Inworld、Charisma、Convai 等产品能生成非玩家角色（NPC）。基于文本的游戏如 AI Dungeon 和 Hidden Door 也是早期例子。 在游戏制作方面，最受欢迎的游戏成本高昂，开发人员需生成大量媒体资源。但 AI 不会完全取代人类艺术家，而是为其注入动力，让他们更高效工作，更快更低成本发布游戏。 像 Microsoft Flight Simulator 这样的游戏通过与 blackshark.ai 合作，利用 AI 从 2D 卫星图像生成逼真的 3D 世界。未来，游戏制作中涉及的每个资产都可能有生成式 AI 模型，内容价格将大幅下降，生产时间和成本也会大幅降低。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展，它将重塑用户生成内容（UGC），使任何人都能创建游戏，游戏创作将变得民主化，创造出更多新的游戏制作者。

以下是一些使用 AI 驱动的游戏项目及热门情况： 1. 《Among Us》：由只有 5 名员工的工作室 Innersloth 制作。 2. 《微软模拟飞行》：有新的游戏类型和与新内容实时生成结合的特点。 3. 《AI Dungeon》和《Hidden Door》：基于文本的早期游戏例子。 4. 《Suck Up!》：2023 年 12 月由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”，玩家扮演吸血鬼与 LLM 驱动的 NPC 对话，上线仅两周全网播放火速突破千万。 此外，还有以下趋势和特点： 1. 由人工智能辅助的“微型游戏工作室”逐步崛起，小型工作室能创造的游戏规模将增长。 2. 每年发布的游戏数量会增加。 3. 新的游戏类型将会被创造出来，例如以人工智能创造的角色为特色的 Spellbrush 的 RPG 游戏 Arrowmancer。 4. 有的游戏开发商使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像。 生成式 AI 将使生产高质量游戏变得更加简单、更快和更便宜，同时使玩家能够真正定制他们的游戏体验。我们已经看到像 Scenario、Iliad 这样可以创建游戏资源的 AI 工具，以及像 Promethean 这样可以构建整个虚拟世界的平台。甚至可以用像 Inworld、Charisma 和 Convai 这样的产品生成非玩家角色（NPC）。

AI 在智慧城市中有以下应用： 1. 交通领域： 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提升交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 2. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 3. 教育：实现个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 4. 农业：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 5. 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 6. 能源：优化能源的使用，提高能源效率。 此外，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。在智慧城市中，AI 还可以用于城市规划、公共安全管理、环境监测等方面，以提升城市的运行效率和居民的生活质量。

以下是使用城市狂想制作图片的方法： 1. 图片提示词生成： 直接点击回车，耐心等待几十秒即可看到生成的图片，一次性会生成 4 张，可选择喜欢的图片点击进入进行对应操作。 常用的操作有变化、高清、重塑、扩图。变化会对选中图片进行整体变化；高清选择直接变化不明显，选择强烈会修改图片细节；重塑分为细微和强烈两种方式，会展现不同画面类型和内容。 为您提供了猫叔之前写的一段提示词的 prompt，生成了三条 prompt，如“远景，三分法构图，俯视视角，数字绘画，云雾缭绕的山谷，群山连绵起伏……”等。同时为您生成了 1 组共 12 段提示词，可直接使用。拿到提示词后进入喜欢的 AI 绘画工具界面，如以悠船为例，点击开始想象按钮，粘贴提示词。 2. 通过垫图生成符合要求的图片： 准备建筑或风景的图片，如十堰市著名景点武当山的图片。 将图片复制到悠船的提示词框，并填写对应的提示词描述。 3. 完成所有图片制作： 为您提供了根据上述提示词和垫图技巧生成的对应图片，也可以用以下几个 GPTs 直接生成对应的提示词： https://chatgpt.com/g/gtc0eHXdgbromidjourneyromjpromptgeneratorv6 https://chatgpt.com/g/g7MBjCOmzcmjpromtgeneratorv6

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

很抱歉，目前知识库中没有关于城市安装智能充电桩背景的相关内容。但一般来说，城市安装智能充电桩的背景可能包括以下几个方面： 1. 新能源汽车的快速发展和普及，对充电设施的需求日益增长。 2. 环保意识的增强，推动城市向更清洁、可持续的能源利用方式转变。 3. 城市交通拥堵问题的加剧，鼓励居民使用电动汽车以减少尾气排放和交通压力。 4. 政府对新能源产业的支持和政策引导，促进智能充电桩的建设。 5. 技术的进步使得智能充电桩的建设和运营成本逐渐降低，提高了其可行性和普及性。

很抱歉，目前知识库中没有关于城市智能充电服务系统建设方案的相关内容。但一般来说，建设城市智能充电服务系统可以从以下几个方面考虑： 1. 需求分析：了解城市中电动汽车的数量、分布以及用户的充电需求和习惯。 2. 站点规划：根据需求分析结果，合理规划充电站点的位置，考虑交通便利性、电力供应等因素。 3. 技术选型：选择适合的充电技术，如交流慢充、直流快充等，并确保设备的稳定性和安全性。 4. 电力供应：与电力部门合作，确保充电站点有稳定的电力供应，并优化电力分配。 5. 网络连接：实现充电站点的网络连接，便于远程监控、管理和支付。 6. 运营管理：建立有效的运营管理机制，包括设备维护、用户服务、费用结算等。 7. 安全保障：采取防火、防雷、防盗等安全措施，保障充电设施和用户的安全。 8. 数据分析：收集和分析充电数据，为优化服务和站点布局提供依据。 以上只是一个初步的框架，具体的建设方案还需要根据城市的实际情况进行详细的调研和规划。

以下是一段让 AI 生成未来绿色城市的描述词，图片采用 OC 渲染、超高品质、8K 渲染： 未来绿色城市，一片生机勃勃的景象。城市中摩天大楼与葱郁的森林相互交融，建筑表面覆盖着绿色的植被，仿佛是从大地中自然生长而出。街道宽敞整洁，由可再生材料铺就，太阳能路灯照亮着道路。空中花园遍布城市的各个角落，五彩斑斓的花朵争奇斗艳。清澈的河流穿城而过，河面上倒映着蓝天白云和两岸的绿树。城市的交通系统高效便捷，无人驾驶的电动汽车在智能轨道上有序行驶。公园中，人们在清新的空气中休闲娱乐，孩子们在绿色的草地上欢笑奔跑。整个城市被一层柔和的光芒笼罩，展现出和谐、美丽与可持续发展的魅力。