最好用的聊天AI是哪个

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。

推理类模型如 DeepSeek 与聊天型 AI 如 ChatGPT3.5 存在以下差异： 1. 内部机制：对于大语言模型，输入的话会被表示为高维时间序列，模型根据输入求解并表示为回答。在大模型内部，是根据“最大化效用”或“最小化损失”计算，其回答具有逻辑性，像有自己的思考。 2. 多模态能力：ChatGPT3.5 是纯语言模型，新一代 GPT 将是多模态模型，能把感官数据与思维时间序列一起作为状态，并装载在人形机器人中，不仅能对话，还能根据看到、听到的事进行判断，甚至想象画面。 3. 超越人类的可能性：有人假设人按最大化“快乐函数”行动，只要“效用函数”足够复杂，AI 可完全定义人，甚至超越人类。如在“短期快乐”与“长期快乐”的取舍上，人类难以找到最优点，而 AI 可通过硬件算力和强化学习算法实现，像 AlphaGo 击败世界冠军，在复杂任务上超越人类。 4. 应用领域：文字类的总结、润色、创意是大语言模型 AI 的舒适区，如从 ChatGPT3.5 问世到 ChatGPT4 提升，再到 Claude 3.5 sonnet 在文学创作领域取得成绩，只要有足够信息输入和合理提示词引导，文案编写可水到渠成。

以下是一些可以同时接多个大模型 API 的聊天应用： 1. 熊猫大侠：基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤 能实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用等功能。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多模型，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，包括文本、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。 有多种部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；操作需依法合规，对大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 相关教程：张梦飞同学写的更适合小白的使用教程 2. DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手 搭建步骤： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并可白嫖大模型接口。 搭建，这是个知识库问答系统，可将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信，其自身有问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 拓展功能：搭建完后想拓展 Cow 的功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的外部挂件应用 wenda： 地址： 简介：一个 LLM 调用平台。为小模型外挂知识库查找和设计自动执行动作，实现不亚于大模型的生成能力。 JittorLLMs： 地址： 简介：计图大模型推理库：笔记本没有显卡也能跑大模型，具有成本低，支持广，可移植，速度快等优势。 WebCPM 地址： 简介：一个支持可交互网页搜索的中文大模型。 GPT Academic： 地址： 简介：为 GPT/GLM 提供图形交互界面，特别优化论文阅读润色体验，支持并行问询多种 LLM 模型，兼容复旦 MOSS, llama, rwkv, 盘古等。 ChatALL： 地址： 简介：ChatALL（中文名：齐叨）可以把一条指令同时发给多个 AI，可以帮助用户发现最好的回答。

以下是关于微信群聊总结 AI 助手（JS and Electron ver）的详细介绍： 脚本版本运行： 会弹出二维码，使用微信扫码登录，登录成功后程序持续抓取群聊记录，保存在本地文件中，位置在 data/日期文件夹/群名.txt，不会上传到第三方。 手动运行总结程序，在每天结束时对某个群的内容进行总结，命令为：npm run summarize./data/20230823/xxx.txt 总结语音生成的配置。 项目介绍： 这是基于微信机器人的微信群聊总结助手，能自动收集群聊记录并用 AI 总结发送到指定群聊。 是较简单能实现完整功能的项目，用 JS 简单封装。 每次执行 summarize 命令会生成三个总结文件。 提示：使用本项目登录微信可能存在封号风险，请慎重使用并遵守相关平台规则。 下载与支持： 本项目由免费白嫖 GPT 的智囊 AI技术支持。 自己跑不起来但需要群聊总结的同学，可加机器人微信号：aoao_eth，把机器人拉进群里。 新版本：桌面应用： 可使用桌面版，一键监控、总结、发送，也可用脚本版手动运行监控和总结。 下载后直接打开配置 app key 即可运行监控和总结，一键总结，一键发送到群内。 如需要 windows 版本，可自己构建或者直接代码运行，代码在 app 文件夹中，欢迎构建成功的同学提供 windows 安装包。 截图展示的功能： 每日群聊监控和数据统计（界面实时更新） 一键总结，一键查看总结结果，一键发送到群聊 聊天记录实时查看，直接发送内容到群聊 随时更新的配置，可配置截取的文本长度和结尾词等 机器人状态监控，账号切换 正常运行界面，点击对话可看到实时对话和记录，同时可直接输入内容对话 微信登录界面

以下是关于搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 开始搭建，配置腾讯云轻量应用服务器，配置部署 COW 组件。 在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参数参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。编排模板中，名称的全大写描述需对应，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY 。私聊或群聊时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的对应配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，群聊中对应参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 2. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： 微信有多种功能，个人微信/微信群目前 Coze AI 平台不支持直接对接，微信公众号、微信服务号、微信客服支持与 Coze AI 平台对接。 Coze 的国内版已正式发布 API 接口功能，可直接对接个人微信和微信群。 3. 熊猫大侠：基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进微信里的实现方案。 有更适合小白的使用教程：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信副本 。 实现内容包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据注意脱敏。 支持多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型：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。 支持多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是关于用 AI 帮助聊天的相关内容： Cursor 官方： Chat 聊天：允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标，您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中，也可以使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案：使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题，Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 引用您的代码：带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文，只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像：点击聊天下方的图片按钮，或将图片拖到输入框中，将视觉上下文包含在聊天中。 学习笔记：Generative AI for Everyone 吴恩达： 阅读方面：可以让 LLM 检查文本错误、总结长句。客服人员针对每一位用户传递大量信息时，可内置 LLM 快速总结信息提供给决策管理层，使用 LLM 进行语义分析，将邮箱、客户留言等外部信息传递给相关部门。构建处理信息的 LLM 模型时，要设置好提示词，持续优化。 聊天方面：聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等，不仅能生成文本，还能产生进一步行动，如处理文本后发送订单信息等。建立聊天机器人的流程为：开始于内部聊天机器人，确保良好表现并避免问题；设置人为参与链路；确保安全后，让机器人对接用户。 大语言模型行与不行：能做类似于应届生能做的事；不可做的包括时间限制（如 GPT3 只有 2022 年 1 月前的数据）、会出现幻觉、接受有限的 prompt、输出有限制、不可以很好处理结构化数据、可能输出有害的信息。 @Chat：此功能目前仅适用于 Cmd K。您可以在 Cmd K 中使用@Chat 将当前聊天消息添加为上下文，当您与希望应用于编辑或生成代码的 AI 进行对话时很有用。

以下是关于帮助聊天的 AI 的相关信息： Cursor： Chat 聊天：允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标，您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中，使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案：使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题，Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 Reference your Code 引用您的代码：带有@符号的参考代码，用作 AI 的上下文。只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像：点击聊天下方的图片按钮，或将图片拖到输入框中，将视觉上下文包含在聊天中。 Claude： Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手，是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。它能使用自然语言理解技术理解人类语言，并使用自然语言生成技术进行回答和梳理，以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名，利用最先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法，为各种应用提供支持，包括但不限于数据分析、自动化和个性化辅助。 注册步骤： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件，打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 若在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，可能的解决方案有： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 若有海外朋友，可请他们帮忙接收验证码，并将验证码告知您。 完成注册后，若希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大功能和更高的 API 调用限额，需填写支付信息并选择合适的订阅计划。需注意，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。若在注册过程中遇到问题，可参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。

目前在制作 PPT 方面，没有绝对的“最好”的大模型。例如，Claude 3.7 在将 PDF 转换为 HTML 方面效果较好，但国内用户使用不太方便，可改用 DeepSeekR1 实现。某上市公司使用某互联网大厂研发的千亿 AI 大模型产品声称能 3 分钟制作 PPT，但接入公司系统时出现“一连接就死机”的情况。同时需要注意的是，过去几个月内国内的 AI 大模型在某些方面大同小异，且大部分远未达到可商用化程度。

目前在 AI 绘画领域，没有绝对最好的工具，不同的工具各有其特点和优势。以下为您介绍一些常见的 AI 绘画工具： Stable Diffusion：有多种相关的插件，如脸部修复插件 After Detailer、UI 界面美化插件 Kitchen、高宽比锁定插件 Aspect Ratio、提示词自动翻译插件 promptallinone、最强控制插件 ControlNet 等，可满足不同的需求。 Photoshop 2023 Beta 爱国版：在某些方面表现出色。 即梦 3.0：在中文场景下有较好的表现，不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度，还大幅改善了小字的稳定性问题。相比即梦 2.1 和 GPT4o 在中文场景中的表现，即梦 3.0 更具优势。 您可以根据自己的具体需求和使用场景选择适合您的 AI 绘画工具。

以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》

垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。

以下是一些关于 0 1 学习 AI 绘画的建议和当前好用的工具： 您可以通过观看相关视频教程来入门，比如： “10 分钟教会你如何手把手撰写提示语，全网最细 ChatGPT 对话指南，保姆级教程！” ，视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语，平台链接： 。 “零基础 AI 绘画入门，Midjourney、Stable Diffusion，小白速成，一站式使用和最强入门教程” ，视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语，一个无需魔法上网的 AI 绘画工具，平台链接： 。 目前，Midjourney 和 Stable Diffusion 是比较受欢迎的 AI 绘画工具。

以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用： 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析：通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态，帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放：利用 AI 生成吸引人的营销文案，并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理：基于历史销售数据和其他相关因素，预测未来的库存需求，优化库存配置，降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配：提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察：深入了解消费者的购物偏好和趋势，为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外，在医疗药品零售领域，AI 也有广泛的应用： 1. 药品推荐系统：根据用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存策略。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，保障药品供应链的安全和可信度。 总之，AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本，并为企业创造更多的价值。