怎么在coze中给用户定义ID

以下是关于 Cursor IDE 的使用妙招： 1. 下载和安装： 打开 Cursor 的官网，点击 download 进行下载和安装，无需魔法上网即可访问。 2. 实现简单需求： 安装后打开，页面与其他编程 IDE 相似。可通过 commd+L 调起 AI 对话，输入需求或想实现的效果。 整体页面左侧是代码文件，右侧是提示对话框。提前创建文件，点击对话框代码块旁的“Apply”“Accept”将代码保存在左侧文件里。 若不知如何运行，对话框一般会告知使用方法，不清楚或报错可继续追问。 还可在基础上继续修改，如希望拖动、颜色更美观、显示分钟等，在对话框表达需求，点击“Apply”→“Accept”、保存文件、验证测试。 3. Tips 小结： 在对话框里不断追问，逐步完善需求。 对话时可@本地代码文件进行问答，获得更精准回答。 本地存一份需求说明文档（也可让其生成），迭代时随时让它查阅。 遇到报错或不理解的地方，截图或复制在对话框询问，要求对细节操作解答，直至验证成功。 不要恐惧代码，从简单小需求练手，熟悉后配合会更顺畅。 此外，Cursor 还能与 Obsidian 结合，主要有以下三类作用： 1. 帮助用模糊问题检索笔记库，而非关键字。 2. 帮助基于笔记库进行研究，结合多个笔记软件给出建议。 3. 帮助生成和修改笔记，如生成整个笔记文件或修改已写笔记文案。 Cursor 的本质： 1. 在传统 IDE 基础上，搭配良好的交互与足够好的 LLM，超越传统 IDE。 交互方面，补充提供了更适配 LLM 场景的上下文引用能力（即@codebase/@files 等 symbol 指令）。 有适合复杂编程的 Composer 面板，可在此与 LLM 保持较长时间回话，支持多文件编辑。 提供几乎毫无门槛的代码自动补全能力，支持多行编辑，修改变量名时好用。 支持在 Terminal 中唤醒 LLM 交互面板，实现命令生成、命令行错误处理等能力。 这些交互创新贴合开发者习惯，为 LLM 提供更多上下文信息，提升模型效果，专业程序员无需过多学习，能很快上手应用，几乎无缝接入。 2. 未过多投入精力开发自己的大模型，提供流畅的模型切换功能，用户可在配置面板按意愿在各种上下文中切换主流 LLM。这是聪明的产品决策，既规避投入大模型研发的风险，又给予用户自由度，容易获得种子用户信任。

编程插件和编程 IDE 主要有以下区别： 1. 代码补全方式：编程插件的补全通常局限于向后追加，而像 Trae 这样的 AI 原生 IDE 可以删除代码，进行多行全方位的自动补全。 2. 工作能力：AI 原生 IDE 如 Trae 具备 Agent 的能力，在无须人工干预的情况下，可以完成代码生成、调试、程序运行等一系列工作。而编程插件可能需要更多的人工参与。 3. 用户习惯改变难度：工程师往往有自己习惯使用的 IDE，新的编程 IDE 想迅速改变工程师的习惯较难，而插件的方式可以让工程师先低成本地用起来。 4. 功能集成度：编程 IDE 通常是一个完整的开发环境，提供了更全面的功能和优化，如 IntelliJ 为 Java 程序员做了很多细微的优化。而插件则是在原有 IDE 的基础上增加特定的功能。 例如，在 Coze IDE 中可以借助 AI 轻松创建插件，创建后需发布才能被 Bot 使用。在 Cursor 中，可通过官网下载安装，通过调起 AI 对话输入需求实现功能，在使用过程中不断追问完善需求，遇到问题可随时向其咨询。

很抱歉，目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说，“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方，就像每个房间都有一个独特的门牌号，“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号，通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中，它可能类似于一个唯一的编码，比如“MEID12345”，用于区分不同的模型服务端点，以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助，如果您还有其他疑问，请随时向我提问。

以下是一些可以在局域内网、没有网络、离线场景使用的 AI 编程工具： 1. PyCharm：是 JetBrains 推出的智能代码补全工具，支持 Java、Python 和 JavaScript 等多种语言。因其高准确性著称，帮助开发人员节省编程时间。价格：起价每月 24.90 美元。 2. AIXcoder：AI 驱动的编程助手，支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言。它提供了自动任务处理、智能代码补全、实时代码分析以及输入时的错误检查功能。价格：暂无信息。 3. Ponicode：AI 驱动的代码工具，旨在帮助开发人员优化编码流程。利用自然语言处理和机器学习，根据用户的描述生成代码。由 CircleCI 维护。 4. Jedi：开源的代码补全工具，主要作为 Python 静态分析工具的插件运行，适用于各种编辑器和 IDE。价格：免费。 此外，还有以下相关工具： 1. Cursor：网址：https://www.cursor.com/ ，通过对话获得代码。 2. Deepseek：网址：https://www.deepseek.com/zh ，方便国内访问，网页登录方便，目前完全免费。 3. 通义灵码：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 4. JetBrains 自身的助手插件：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 5. AskCodi：一款 AI 代码助手，提供各种应用程序用于代码生成、单元测试创建、文档化、代码转换等。由 OpenAI GPT 提供支持，可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用。 6. ODIN（Obsidian 驱动信息网络）：是一个插件，可以在 Obsidian 中使用。它提供了一些功能，包括通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用。

DID 是一家以色列 AI 创业公司推出的产品。该公司此前的“Deep Nostalgia”（将老照片中失散已久的亲人的脸动画化）和“LiveStory”（在动画照片中添加音频，让照片中的人讲述自己的生活史）等项目在 Tiktok 等社交媒体上疯传。DID 主打 AI Avatar 生成视频，推出了 Express 和 Premium+两款新数字人工具。Express 通过一分钟视频训练模型，支持同步头部动作；Premium+需要更长视频训练，可支持手部和躯干动作。DID 表示互动视频广告的点击率和转化率分别提升了 30%和 35%。DID 提供了更多 credits（20 个）让用户试用。除了 AI 视频生成器之外，该公司还提供与 Microsoft PowerPoint 兼容的 AI Presenters，允许用户将虚拟演示者添加到幻灯片中并创建更具吸引力和互动性的演示文稿。但实际测试效果远不如 HeyGen 自然，嘴部模糊较多。官网地址：https://app.heygen.com

以下是关于转 MIDI 的相关内容： MIDI 可以理解为给计算机看的乐谱，包含歌曲每个音的音高、节奏信息。 在 ACE Studio 中，将干声转 MIDI 的工作流如下： 1. 准备音频素材： 在软件中分别导入人声干声和伴奏，放在两个轨道上。 若男歌女唱或女歌男唱，需在导入前先进行变调。 常用工具：TME Studio（腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱，常用音频分离功能），地址：https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor；Vocalremover（包含音频分离、变调、BPM 查询等功能），地址：https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder。 2. 干声转换： 先将工程 BPM 设置为与歌曲一致。 将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道进行干声转换。 3. 选择歌手： 在软件左侧选择歌手，长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。 另外，对于钢琴曲音质修复，将音乐转成 MIDI 五线谱，然后通过成熟的合成器重新演奏是较稳定的合成方式。字节在 Github 发布了古典钢琴曲数据集 提取码:xubj ；另外的 wps 链接：https://kdocs.cn/join/gezxr3f 。注意里面包含了训练好的模型，ffmpeg 和 python 安装包，为避免多个 python 版本冲突，建议自行安装 python，用 pip 安装 ffmpeg 库。

以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 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。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。

以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。

以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。

如果您想要系统学习 Coze，可以参考以下安排： 第一期共学回放 5 月 7 号（） 大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号（） 大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号（） 艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号（） 罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号（） Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一，搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT：“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白，一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜

以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）

AI 视频是通过人工智能技术生成或处理的视频内容。从生成方式分类，包含文生视频、图生视频（如 Runway、Pika labs、SD+Deforum 等）、视频生视频（如逐帧生成、关键帧+补帧、动态捕捉、视频修复等）、AI Avatar+语音生成（如 Synthesia、HeyGen AI、DID）、长视频生短视频、脚本生成+视频匹配、剧情生成等。从产品阶段和可用维度分类，不同的产品具有各自的特点和优势。 例如，GoogleAI 视频 Veo2 能够生成具有高度真实感和物理规律的视频，对拍摄风格、角度、运动等的语义理解极佳，能够进行多轮材质变化和 4K 视频输出，具有高真实质感、遵循物理规律、稳定性强等优势，且无需长时间排队等待。 此外，还有以“AI 是谁”为主题的 Video Battle 视频挑战赛，对参赛作品有格式、时间、内容等方面的要求，并设置了相应的奖项。

以下是关于问题定义优化助手的相关内容： 市面上有很多 Prompt 框架，框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景（所需角色、具备的能力和资源）、问题目标（期望的输出结果和验收标准，如提供商务谈判的完整过程）、提供的资料信息、限制条件（如预算限制等）、角色技能（为目标服务所需调动的技能，如熟悉某个领域的商业案例）和工作流（解决问题时需完成的任务步骤，如信息收集、谈判策略设定等）。细致的内容可能得到更好的结果，但也可能限制可能性，这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面，体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践，写出自己的一条 prompt 及对话分享出来，提交格式为创作思路和目标｜prompt 展示｜输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化，其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，提到了在不同学段和学科的应用场景，以及向 AI 大模型提问的问题设计，还涉及教育提示词优化助手。

目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面，以下是一些常见且好用的工具和方案： 1. Microsoft Excel 本身：可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets：具有类似 Excel 的功能，且在线协作方便。 3. R 语言：通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库，如 Pandas：能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具，取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。

很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。

以下是为您提供的支持 Mac 且能支持自定义大模型和智能体的 AI 助手相关信息： 在网站上增加一个 AI 助手： 1. 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 2. 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG： 1. Ollama 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 2. 它提供了模型库，用户可从中下载不同模型，也支持自定义模型，例如修改模型的温度参数或设置特定系统消息，还提供了 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。 3. Ollama 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。安装时访问 https://ollama.com/download/ ，安装完后在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动，可通过 ollama list 确认。 智能体应用的相关介绍： 大模型存在无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等局限性，为提升用户体验和增强业务竞争力，越来越多的企业构建 AI 助手。智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力弥补不足，适用于有企业官网等渠道期望提供产品咨询服务、缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。其典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。

AI 是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。它可以被视为一个黑箱，其生态位是一种似人而非人的存在。 AGI 通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 从技术角度来看，GenAI 是一种基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。AIGC 则指利用 GenAI 创建的内容，包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。目前国内主要在相关法律法规框架下对 AIGC 行业进行监管。

目前以下 AI 可以支持对用户上传的视频进行理解分析： 1. Gemini 2.0 Flash Thinking：是解析视频的不错选择，可在 AIStudio（访问 aistudio.google.com，需海外 IP）上传视频进行解析。 2. MiniMax 视频模型：能准确识别用户上传的图片，生成的视频在形象保持、光影色调、指令响应、表情呈现等方面表现出色，还支持 2000 字提示词以更精准调控。 3. 百炼大模型平台：应用广场里的影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文，有清晰使用步骤，还能根据偏好调试提示词。

以下是为您提供的一些参考，帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目： 在您所做的 AI 深度解读功能项目中，可以从以下几个方面进行介绍： 项目背景：阐述开展该项目的原因和目标，例如为了提升医疗服务的效率和准确性，满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责：详细说明您在项目中的具体职责，如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现：描述项目中所运用的关键技术，如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化：提及为提升用户体验所采取的措施，比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益：展示项目取得的成果，如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外，您还可以参考以下其他相关人员的项目经验： 秦超作为 AI 2C 项目负责人，在产品落地服务方面具有丰富的经验，包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域，将宠物与 AI 结合，具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理，在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过多种 AI 创作工具，并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理，熟悉 prompt，部署过多种绘图项目，使用过多款 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助，祝您面试成功！

以下是按照您的需求梳理的内容： 时间线 早期： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来： OpenAI 发布 ChatGPT 模型，引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化，推理能力成为关键，倒逼计算和数据变革。AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面，AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色，能完成 80%到 90%的工作；对于工科白领，特别是程序员，能简化代码检索和调整；在蓝领领域，自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景，多领域竞速中运营大于技术，AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速，原生 AI 爆款难求。多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来： 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态，但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域，实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌，聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变： 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助，在多个领域帮助完成任务。

以下是关于 AI 技术发展的相关内容： AI 技术发展时间线： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品： ChatGPT 改变了用户习惯，从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点： 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化，推理能力成为皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 应用格局：第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 应用增长：AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 产品趋势：多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态。 行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变： ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面，AI 能完成 80%到 90%的工作，如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领，特别是程序员，AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域，AI 在自动驾驶方面取得显著进展。

要生成一个根据用户输入的需求推荐旅游地点的智能体，可以参考以下几种方式： 小众打卡地智能体： 基本信息：名称为“小众打卡地”，链接为 https://tbox.alipay.com/pro/share/202412APCyNn00194489?platform=WebService 。 核心价值：为用户发掘非大众化的特色景点，避开人流；提供个性化的旅行建议，并有目的地的图片参考；帮助用户快速获取高质量的旅行参考信息；提供小红书文案，也适合发小红书。 搭建思路重点：录入小红书的相关文案参考知识库；通过文本模型组成搜索词进行搜索，从搜索到的所有网页链接中，通过代码节点提取相关的 url，滤除需要安全认证的网站，挑选非周边城市攻略推荐，尽量检查“小众”或“冷门”；通过 url 网页正文提取相关的小众地点输出，同时通过代码进行打卡点的字符串输出用于后续节点运用；根据需要搜索的小众旅行地进行图片搜索，随机提取一条图片的 url，过滤部分失效的网站；最后的文案输出适合小红书文案和旅行发布参考。 旅行青蛙智能体： 搭建过程开源： 意图分支 1（随机旅行）：根据用户的坐标和触发事件，推荐当季适合的旅行景点。可以用大模型实现这一功能（小白适用），也可以用代码或者知识库的方式进行随机抽取。为了让大模型每次输出的地点尽量不同，可以拉高多样性的值。 大模型节点（旅行日记）：设定字数、风格，入参是触发事件和上一个大模型输出节点的结果。 大模型节点（为你写诗）：添加输入项。 大模型节点（文生图提示词）：这个节点是固定前缀提示词，再根据地点和季节进行其它信息的补充。添加输入项。 城市探险家智能体： 智能体功能实现： 基础功能模块： 城市信息库：包括城市基础信息（地理位置、人口、气候等）、文化特色（历史传统、本地习俗、节日活动）、旅游资源（景点、美食、住宿、交通）、实用信息（最佳旅行季节、注意事项、消费水平）。 积分系统：完成探索后获取探索点数，获取方式包括主要景点探索、美食品鉴、文化体验、历史探索、交通探索、隐藏景点发现。 称号系统：等级划分有旅途新手（0 点）、城市漫游者（20 点）、文化探索者（50 点）、环球冒险家（100 点）、旅行大师（200 点）。 推荐系统：基于用户历史分析用户已探索城市类型；根据当前季节推荐适合城市；根据用户兴趣推荐主题路线；结合用户偏好进行个性化定制推荐。 交互功能实现：对话流程包括用户输入城市名称、智能体分析城市类型、生成个性化城市介绍、计算并更新探索点数、检查称号解锁、推荐相关城市。 完整 prompt：先定义好各子系统的规则；在对话流程中调用子系统；测试 prompt 效果，迭代 prompt；调试到理想的输出效果后，开始固定输出模板（在 prompt 内加入输出模板示例）；继续测试，直至稳定。