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UI交互设计大模型

Answer

以下是关于 UI 交互设计大模型的相关内容：

ComfyUI ollama 本地大模型部署：

  1. 先下载 ollama 安装。安装好后不会有任何界面弹出，可以在电脑桌面右下角或者隐藏图标里面找到。
  2. 之后再去下载对应的模型，选择模型，复制对应的命令。
  3. 打开命令行界面，输入对应的模型获取命令，等待下载完成。
  4. 下载的模型会保存到 D:\ollama\blobs 。
  5. Docker 安装时会下载一些文件，安装后改下目录，不要放在 C 盘。
  6. Open webui 安装，输入相关命令。安装成功后，回到 docker 点击，会自动打开网页。第一次使用，需要注册一个账号，选择一个下载好的模型就可以开始使用。
  7. 若出现端口占用的错误，运行下面两条命令可以解决。
  8. 相关链接：
    • ComfyUI ollama：https://github.com/stavsap/comfyui-ollama?tab=readme-ov-file
    • Ollama：https://ollama.com/
    • Docker：https://www.docker.com/
    • Open webui：https://openwebui.com/

通过 Open WebUI 使用大模型： 在默认情况下，与大模型的交互在终端中进行，但这种方式较古老。大模型有交互客户端 Open WebUI。Open WebUI 是 github 上的开源项目，参考其官方文档 https://docs.openwebui.com/getting-started/ 进行下载和安装。

  1. 安装之前先安装 Docker，Win 或 Mac 系统参考文档：Docker Desktop release notes，注意下载适配电脑系统的版本。Linux 系统请自行上网找教程。
  2. 官方文档中有两种安装 Open WebUI 的方式：ollama 和 open webui 一起安装、仅仅安装 open webui。若已安装 ollama，只需要安装 open webui 即可，复制相关命令。安装下载完成后即可使用。

大模型时代的产品特点： 大模型的交互方式是 NUI（自然用户界面），通过自然语言文本、语音、输入输出图片等直接交互，与现在熟悉的 GUI（图形用户界面）差异很大。现在习惯在 GUI 界面通过点击按钮与机器交互，需要一定学习成本。而 NUI 更符合人的直觉，用户几乎无需特别学习，通过对话操作，但大模型产品对普通用户使用门槛较高，用户留存率和粘性不如主流 App。若未来大模型产品都是 NUI 的，可能对整个信息产业带来深远影响。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ComfyUI ollama本地大模型部署

先下载ollama安装安装好了不会有任何界面弹出，可以在电脑桌面右下角或者隐藏图标里面找到之后再去下载对应的模型选择模型，复制对应的命令打开命令行界面，输入对应的模型获取命令等待下载完成，就可以看到[heading3]设置目录[content]下载的模型后面就会保存到D:\ollama\blobs[heading3]docker安装[content]安装会下载一些文件安装后，改下这个目录，不要放在c盘[heading3]Open webui安装[content]输入下面命令安装成功后，回到docker点击，会自动打开网页第一次使用，需要注册一个账号选择一个下载好的模型就可以开始使用了模型的安装sk-btYGWrHmHbd8zf5kB6D97241DfEc4b5a8576E1Ce9d9fB006[heading3]错误解决[content]端口的占用，有时候也可能没有占用，但是在Windows上也会出现。运行下面两条命令可以解决。[heading3]相关链接：[content]comfyui-ollamahttps://github.com/stavsap/comfyui-ollama?tab=readme-ov-fileOllamahttps://ollama.com/dockerhttps://www.docker.com/Open webuihttps://openwebui.com/

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

在默认的情况下，我们需要在终端中跟大模型进行交互，但是这种方法太古老了。我们基本不会使用终端命令跟Mysql打交道，而是使用Navcat等客户端和Mysql进行交互。大模型也有其交互客户端，这就是Open WebUI[heading2]安装Open WebUI[content][Open WebUI](https://github.com/open-webui/open-webui?tab=readme-ov-file)是github上的一个开源项目，这里我们参考其[官方文档](https://docs.openwebui.com/getting-started/)进行下载和安装。1.在安装之前，我们需要先安装Docker，安装说明如下：如果是Win或者Mac系统，参考文档：[Docker Desktop release notes](https://docs.docker.com/desktop/release-notes/#4200)：注意：要下载跟自己的电脑系统适配的版本例如目前的最新版本的Docker仅支持Mac OS12.0以后的系统如果Linux系统，请自己上网找教程（日常都可以使用Linux系统了，安装Docker小Case！）1.在官方文档中我们会看到两种安装Open WebUI的方式：ollama和open webui一起安装仅仅安装open webui由于我们已经安装了ollama，因此我们只需要安装open webui即可，复制如下命令：当Open WebUI安装下载完成之后，我们就可以愉快的玩耍啦！

质朴发言：大模型时代的产品长啥样&壁垒在哪？｜Z 沙龙第 2 期

本次沙龙，很多同学都谈到了大模型的交互方式是NUI=自然用户界面（通过自然语言文本或者语音，以及输入输出图片等直接交互，就像人和人之间聊天一样），与我们现在熟悉的桌面软件/移动App的GUI=图形用户界面（在众多图标、重重菜单或者瀑布流中选择）差异很大。现在我们习惯在GUI界面里通过点击按钮与机器交互，这是一种结构化和机械化的方式，往往需要付出一定的学习成本，甚至需要经过专业学习才能熟练使用这些工具（Photoshop、Excel等等都有很多图书卖得很好）。而在大模型时代，尤其最近多模态发展很快，基于对话的NUI交互方式更符合人的直觉，用户几乎不需要特别学习，就可以通过对话来操作，就好像背后有一个懂得这些工具的人在帮助你。NUI还有一个特点，用户的互动性&参与感更强，需要用户发挥主观能动性。当然，这也带来一个负面因素：大模型产品现在对普通用户而言使用门槛较高，即使是ChatGPT，用户的留存率和粘性也无法与目前主流App相比。如果未来大模型产品都是NUI的，可能会对整个信息产业带来深远影响：

Others are asking
comfyui工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。
2025-04-14
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-04-14
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型，找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。
2025-04-13
comfyui漫画工作流
ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：
2025-04-13
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
怎样用ai创建精美的ui/ux原型图
以下是一些利用 AI 创建精美的 UI/UX 原型图的方法： 1. 利用 Agent 构建：通过基本的产品和运营概念，利用 Agent 构建完整的产品、架构、UX 设计文档集，并通过多次的 rerun 输出，进行多个 UI 方案的概念探索。一个 flow 能帮助产品经理一次性完成 idea 的脑暴、打磨、市场调研、竞争力分析、功能设计、架构、UE/UI 规范，到完成可交互的高保真原型，并且可以不断产出不同的 UX 原型供内部比较和概念用研。 2. 使用 Midjourney 进行 UI 设计： 直播礼物风格图标：在素材网站上找到喜欢的 icons 风格，然后喂图给机器人，并加上关键词，如“Gift icon, cartoon style, solid color background luminous effect, 3d –iw 1 –v 5 –q 2”，其中“Gift icon”可替换为其他关键词，如“beer icon”“Headphone icon”等。 主题应用 icons：关键词如“icon design, light texture, glow, Dribbble, 3D, frosted glass effect, 3D, ui, ux, –upbeta –q 2 –v 4”。 B 端图标：关键词如“喂图+A data icon, blue gradient frosted glass, frosted glass building, white transparent technology sense white city building scene, data line link, chip, OCrenderer, big data, industrial machinery, high detailight gray background with simple linear details, studio lighting, 3d, c4d, pure white background, 8k”。
2025-04-12
交互式 AI 应用
以下是关于交互式 AI 应用的相关信息： 3 月 25 日 AI 资讯汇总中的用例： 制作交互式地球仪，可呈现地球自转、调整光照。 制作雅思单词交互式练习，能生成 4 选 1 英语单词填空题，并以可点选交互的 HTML 格式呈现，同时提供答案和中文解析，还有“分值显示”。 制作“日程备忘”交互式应用，可完成事务添加、定时提醒、完成设置及任务倒数，并有 emoji 表情作为图标装饰。 美国 AI 投融资事件中的 Sizzle AI：是一家位于纽约的公司，致力于开发直接面向学习者的人工智能产品，这是一款免费的交互式应用程序，使用人工智能帮助学习者逐步解决问题，引导学生完成解决问题的每一步，适合初中和高中学生，目前提供英语版本，并计划扩展功能。 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用中提到：智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求推出了 AI 应用，以证件照为例说明了以前实现成本高，现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面等。
2025-04-10
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点，并总结AI技术的发展趋势，并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变？按照时间线将以上内容梳理出来
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。
2025-03-31
AI技术发展时间线，罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点，并总结AI技术的发展趋势，并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变？
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。
2025-03-31
ai画原型图和交互涉及
AI 画原型图和交互涉及以下方面： 在 AI 作图中，趣味性创作需要具备反差、反逻辑、超现实等元素，美感创作要求美术基础不出错且形式与内容结合。例如纹身图创作，需强调人机交互，对图进行二次、多次调整。以魔法少女为例，可通过发散联想写提示词，展示不同详略程度提示词的生图效果，并进行实操。 赛题实操方面，以中式或日式风格的女孩为例，详细讲解描述主体特征的方法，包括服装、发型、妆容等，还提及描述元素、环境的要点。此外，介绍了深图尺寸更新，讲解画面风格控制词，以及写风格与 Lora 可能存在的冲突情况。 Lora 权重及提示词试用中，先探讨人像特写时背景设定，接着尝试写动植物提示词，如蛇、孔雀等，分析生成画面与预期差异。还提及提交图需涵盖的内容，包括展示室内外画风，并展示之前测试 Lora 的图片，讲解做图思路及提交 6 张图的相关要点。 AppAgent 是一种让 AI 模仿人类在手机上操作 APP 的技术，对于涉及原型和 UE 的工作，基于模仿数据的反推可使设计出的产品原型和 UE 交互更优。它是一种 AI 学习模型，由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发。主要功能特点包括多模态代理，能够处理和理解多种类型的信息；直观交互，能通过模仿人类直观动作与智能手机交互。
2025-03-28
自动生成交互原型
以下是关于自动生成交互原型的相关信息： Figma 在上周的发布会上带来了多项更新，其中包括 AI 自动生成交互原型的功能。使用此功能时，不需要自己连线，AI 可以自动链接合适的设计稿页面生成交互原型。但目前 AI 能力尚未全部开放，只提供给有限的用户测试。 此外，Creatie AI 是一款 AI 驱动的设计神器，能够在几分钟内设计网站或程序，融合思维导图、设计、协作、原型制作、代码交接等功能，自动分析设计文件，创建统一样式库，快速转化为高保真可交互原型并生成代码。其网址为：http://creatie.ai 。
2025-02-20
如何做机器人交互提问的问答
以下是关于机器人交互提问的问答相关内容： 容器编排模板：是一种配置文件，用于在 Docker 中部署和管理多个容器，可一键部署复杂环境，无需手动配置细节，文中通过其配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因：Docker 提供隔离运行环境，确保应用稳定运行，简化安装和配置，保证部署环境一致，便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因：确保只有特定情况机器人才回复，避免群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法：尝试重启 Docker 容器（在宝塔面板中找到对应容器点击“重启”）、检查网络连接（确保服务器和微信客户端能正常访问互联网）、重新扫描二维码（等待容器重启后扫描日志中生成的二维码）。 AI 微信聊天机器人的费用：实际费用不高，极简未来平台按使用量收费，对一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间，平台还提供每天签到免费领积分福利降低成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用：未明确具体金额，收费按使用量计算。 此外，关于问答机器人： 整个知识库内容庞大丰富，新用户难以快速找到内容。 传统搜索基于关键词及相关性，存在局限性。 作为 AI 知识库，需用更先进的 RAG 技术解决。 在群中提供快速检索信息的方式，使用更便捷。 您可以通过以下方式使用： 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在知识库首页），加入后直接@机器人。 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题获取回答。
2025-02-05
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15
logo设计
以下是关于 logo 设计的相关信息： 即梦生图 2.1 版本能为海报创作带来变革，包括 LOGO 设计。提示词如：皮克斯风格，五彩缤纷风格，文字“烧拍”，超高清。 GPT4o 能在 1 分钟内创造出媲美专业设计的 Logo。江树分享了提示词模板，使用方法是将品牌、行业、理念等信息替换后复制到 GPT4o 中。还提供了 Logo 设计智能体的访问链接，生成的提示词可直接复制到 GPT4o 并借助 AI 绘图能力达到专业设计水准。 GPT4o 发行后，可依据流程批量为每一种动物形象设计简笔 logo，还能在基础上做延伸。
2025-04-14
ai设计小程序
以下是关于 AI 设计小程序的相关内容： 用 Trae 做课堂互动小程序： 结合课程内容可制作课堂互动小游戏活跃气氛，寓教于乐。 操作过程：右下角选中“DeepSeekR1”，让 AI 设计小游戏，用“HTML 来实现”生成网页小游戏，存放在网页文件夹中打开即可使用。AI 会自动设计新题目，若想增加倒计时系统，可告知 AI 更改，若出错可让其修改，切换到 deepseekV3 成功率可能更高。 用 Cursor 做微信小程序： 行动：先形成项目需求文档，与 composer 沟通确认细节并查看对应文档；再根据需求整理模块，进行功能设计模块文档设计，包括明确需求、UI 和技术（前后端实现途径）、测试用例等；然后根据模块任务写代码，并做好代码文件和更改记录。 前端开发：一开始生成的小程序简陋，添加背景元素、画框等进行自适应调整时，由于大模型自身原因，理解和实现需求存在困难，在意图分析页面的信息展示、排版和风格设计上，与大模型沟通也存在问题，生成海报时在字数显示、行数限制、小程序码添加和位置视觉呈现上，大模型理解不足。此外，参考 Claude 用 svg 生成的样式时存在困难，还需考虑模型的 token 费用、变现和开发难度等问题。
2025-04-14
推荐一款设计文化墙的AI
以下为您推荐一些可用于设计文化墙的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 此外，在海报制作方面，可画软件具有多种排版模板和 AI 功能，方便图片处理和尺寸调整。PS 软件的消除工具通过大括号键和小括号键调整笔刷大小进行涂抹消除。字体软件方面，IAIFONT、自由等字体软件可及时预览和切换字体，注意使用免费字体和避免版权问题。吉梦智能画板具有消除、图层、一键抠图等功能，抠图效果较好。 在行业动态方面，金山软件宣布 WPS AI 将把大模型（LLM）能力嵌入四大组件；Midjourney 官方中文版已开启内测申请，将搭载在 QQ 频道上；韩国三星电子和 Naver 公司达成合作协议共同开发生成式人工智能平台等。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-13
LOGO 设计的 AI 工具有哪些
以下是一些用于 LOGO 设计的 AI 工具： 1. Looka：这是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择设计元素和风格，AI 基于输入生成方案。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助的设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。 此外，以下是一些设计海报的 AI 产品： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能帮助用户快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-12