ai在hr上有哪些应用，分成国外和国内来介绍一下

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。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。

以下是关于 OpenAI Operator 和 Anthropic Claude Coder 的相关信息： 2025 年 Agent 领域的发展预测： 从对话助手到行动型智能体是 2025 年 Agent 技术的主流发展方向之一。计算机操作能力取得突破，传统大模型更多充当聊天助手，而 2025 年的突破在于让 Agent 直接“动手”操作电脑和网络环境。 Anthropic 在 2024 年底发布的 Claude 3.5 Sonnet 首次引入“Computer Use”能力，让 AI 像人一样通过视觉感知屏幕并操作鼠标键盘，实现了 AI 自主使用电脑的雏形。 OpenAI 在同期推出了代号“Operator”的 Agent 及其核心模型“计算机使用智能体”（CUA），使 GPT4 获得直接与图形界面交互的能力。CUA 通过强化学习将 GPT4 的视觉能力与高级推理相结合，训练 AI 可像人一样点击按钮、填表、滚动页面等。在 OpenAI 的测试中，CUA 在浏览器任务基准 WebArena 和 WebVoyager 上分别达到 38.1%和 87%的成功率，后者已接近人类水平。 其他相关信息： 宝玉日报 1 月 25 日： Deepseek 提示词框架包含四大模块：任务目的（Purpose）、计划规则（Planning Rules）、格式规则（Format Rules）、输出说明（Output）。 Anthropic 的 Claude 可通过屏幕截图获取计算机视觉信息，计算光标移动的像素坐标，并执行点击、滚动等操作。 OpenAI Operator 利用虚拟主机和 Chrome 浏览器，通过 CUA 实现网页实时操作，支持复杂任务导航。 主要的大语言模型： OpenAI 系统包括 3.5 和 4 等，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型在春季首次发布，功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，连接到互联网。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。

RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。

目前在 HR 行业中，AI 可以在以下方面提高效率： 1. 人才招聘与筛选：利用自然语言处理和机器学习算法，快速筛选简历，评估候选人与职位的匹配度。 2. 员工培训与发展：通过分析员工的技能和绩效数据，为个性化的培训计划提供建议。 3. 绩效管理：自动收集和分析绩效数据，提供更客观准确的评估。 4. 员工关系管理：预测员工离职风险，及时采取措施改善员工满意度。 5. 人力资源规划：基于数据分析预测人力需求，优化人力资源配置。

以下是关于 AI 赋能办公的相关内容： GPT 使用场景： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 演示：https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 2. 聊天机器人：作为聊天机器人后端，提供自然对话体验。 演示： 3. 问答系统：为用户提供准确答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：虽非专门设计，但有不错表现。 6. 群聊总结： 7. 代码生成：GPT3 及后续版本可生成代码片段，帮助解决编程问题。 8. 教育：用于教育领域，帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：webpilot 10. PDF 对话：演示 www.chatpdf.com PPT 相关： 1. 2. AiPPT.cn：爱设计&AiPPT.cn 是一家 AIGC 数字科技企业，致力于打造“下一代个人与组织的 Ai 工作站”。旗下产品包括 AiPPT 等超过 10 余款应用 AI 能力的内容创作工具。23 年在 Ai+办公领域推出 AiPPT.cn/AiPPT.com，帮助用户“一分钟一键生成 PPT”，是国内 AiPPT 赛道创业公司第 1 的产品，全球第 4，国内所有 AIGC 产品 PC 端 Top10。目标市场主要是市场、运营、销售、人力、财务、行政、技术、产品、总助、公务员、学生、老师等基层及中高层管理岗位人员。 3. 在众多的 PPT 工具中，AI 带来便捷高效体验。深入了解了五大 AI PPT 工具：MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI，它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适工具要根据实际需求调整，试用和体验比盲目跟风更明智。 其他： 1. 音视频提取总结：https://bibigpt.co/r/AJ 2. 播客总结：https://podwise.xyz/dashboard/trending 3. 生成脑图：https://xmind.ai/editor/

以下是小白在飞书搭建 AI 工具知识库机器人的流程，分为前期、中期和后期： 前期： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，并了解如何白嫖大模型接口。 2. 确定机器人的功能范围，例如： 支持用户发送“关键字”，自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”内容回答，不足时调用 AI 大模型，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 能发布在微信公众号上，作为“微信客服助手”。 中期： 1. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，到此搭建完成即可，它也有问答界面。 2. 准备以下内容： 根据机器人的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可以用 word、txt、excel 等方式。 创建自己的【知识库】用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号。 后期： 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。

很抱歉，目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习，比如使用智能语言学习软件，它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试，并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具，帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考： 月度计划： 第一个月：熟悉雅思考试的题型和要求，通过 AI 工具进行基础评估，制定整体学习策略。 第二个月：重点提升听力和阅读能力，利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月：加强写作和口语的训练，使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月：进行阶段性模拟测试，分析薄弱环节，利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月：继续巩固各项能力，增加练习难度和时长。 第六个月：参加真实的雅思模拟考试，根据结果调整学习计划。 第七个月：针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月：进行全面复习，通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月：保持练习状态，调整心态。 第十个月：再次进行模拟考试，评估学习效果。 第十一个月：做最后的强化复习和准备。 第十二个月：做好考试的各项准备，保持良好状态迎接考试。 周计划： 每周安排 5 天进行学习，每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试，评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据，调整下周学习重点。 日计划： 每天早上背诵单词和短语，可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意，这只是一个初步的框架，您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利，早日实现目标！

机器人组织可以分为以下类型： 1. 人形化机器人组织：外形向人类细部特征靠拢，功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 2. 成本下降显著的机器人组织：人形机器人成本及售价呈下降趋势，核心零部件成本降低以迎合市场应用及商业化需求。 3. 由大脑（意图理解、环境感知、规划决策）、小脑（运动控制、语义信息理解转化为动作）、整机硬件方案构成的机器人组织。 此外，在通用人工智能（AGI）的等级划分中，最高级别的组织（Organizations）能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

以下为您介绍国外免费的动作模仿 AI： 在 SD 中，ControlNet 是一个强大的插件，包含姿态约束类预处理器。可以使用扩展图片的方法将图片发送到图生图进行处理，还能使用 tile 模型细化。若无法找到满足需求的动作图片，可在【扩展】【加载扩展列表】中搜索【posex】插件，或拷贝插件文件夹至指定目录并重启软件。在 ControlNet 界面，可通过拖动鼠标左键旋转视角、中键缩放视角、右键拖动视角，玩坏了还能重置镜头和动作。 Viggle 是一个有免费额度的 AI 视频工具，其网址为 http://viggle.ai，discord 免费体验地址为 https://discord.com/invite/viggle 。它支持图片+动作视频转视频、图片+文字动作描述转视频、文字转视频，可完成视频换脸。其功能包括/mix、/animate、/ideate、/character、/stylize 等，官方提供了多种动作提示词可供参考，提示词地址为 https://viggle.ai/prompt 。

以下是一些在国内可用且功能强大的视频生成工具： 1. VIGGLE：可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，能做各种动作，如跳舞等。其核心技术基于 JST1 模型，能理解真实世界的物理运动原理，生成的视频很真实，还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换。核心功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建。 2. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 3. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。 4. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 5. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 6. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，用户提供文本描述即可生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些国外免费的大模型 API 可供使用： 1. 谷歌的 Gemini 大模型（https://ai.google.dev/）（gemini 1.5），但使用可能需要给服务器挂梯子。 2. 海外版 Coze（https://www.coze.com/）的 GPT4 模型，能图片识别，使用可能需要给服务器挂梯子。 此外，还有以下相关信息： 1. 阿里的通义千问大模型接口（https://dashscope.console.aliyun.com/），创建 API key 即可使用。 2. 智谱 AI（ChatGLM）（https://open.bigmodel.cn/）、科大讯飞（SparkDesk）（https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi）也有免费接口，但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 对于 OpenRouter 新发布的功能 BYOK（Bring Your Own API Keys），它是个第三方 Key 集成功能，将 xAI、OpenAI、Mistral 等数十个平台的 Key 集中在一起，目前支持白“赚”的平台包括 AI Studio/Cohere/DeepSeek/Mistral/SambaNova/Together/xAI 等。 以 silicon 为例，其有众多开源模型（Yi、Qwen、Llama、Gemma 等）免费使用，另赠送 14 元体验金，有效期未知，是个人认为 API 接口方便实惠的选择。注册和使用地址为：，邀请码：ESTKPm3J。注册登录后，单击左边栏的 API 密钥，单击新建 API 密钥，单击密钥即可完成 API 密钥的复制。

以下是对国内外大语言模型产品的整理及差异： 国内大语言模型： 通用模型：如文心一言、讯飞星火等，能够处理自然语言。 垂直模型：专注于特定领域，如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 具有代表性的项目：“悟道・天鹰”（北京智源人工智能研究院）是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）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。 国外大语言模型： 具有代表性的项目：GPT4（OpenAI）是目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等；Gemini Ultra（Google）是多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等；Claude 3 Opus（Anthropic）是多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能，实现了接近完美的召回率。 时间轴方面： 国内：去年 7 月大模型百花齐放。 国外：相关模型也在不断发展和更新。 在工作原理上，大语言模型通常包括训练数据、算力、模型参数等要素。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。Transformer 架构是大语言模型训练的常见架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。同时，大模型可能存在幻觉，即因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。此外，Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 Prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。还可以基于通用大模型进行 Fine tuning 微调，以适应特定领域的需求。

很抱歉，目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找： 1. 学术数据库，如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。

目前国内网盘种类众多，常见的有百度网盘、阿里云盘、腾讯微云等。其自费方式和价格各有不同。百度网盘的收费套餐多样，根据存储空间和功能有所区别；阿里云盘也有相应的付费方案；腾讯微云同样提供多种付费选择。 关于哪款网盘性价比较高，这取决于您的具体需求。如果您对存储空间需求较大，阿里云盘可能是一个不错的选择；如果您更注重资源的丰富性和分享的便捷性，百度网盘可能更适合。 国外的网盘也有不少，如 Dropbox、Google Drive 等，但在国内使用可能存在网络限制等问题。