以下是关于利用 AI 做小游戏工具的相关内容： 游戏制作过程：通过向 AI 描述需求生成游戏代码，如赛车或平台跳跃类游戏，还可逐步添加功能和调整图像。 工具使用对比：cloud 3.5 比 GPT 在制作小游戏时更方便，GPT 有时会改坏游戏。 图像托管网站：介绍了无需登录、兼容性强的图片托管网站用于上传游戏中的图片。 开发游戏及发布到 GitHub 的经验分享：国内网站托管游戏连接可能更稳定，国外托管图片可能存在显示问题。AI 处理图片与代码时，让 AI 替换图片，若代码出错可让其重新编写，但可能反复出 bug。角色形象可让 AI 直接绘制，更稳定且不存在外部链接问题。游戏文件为 H7ML 格式，托管到 GitHub 要改文件名，后缀为 html 且名为 index。注册 GitHub 账号，设置游戏名，选择公共或锁定，上传文件，可迭代版本并有记录。可让 AI 将整合的 html 文件拆分成固定格式的三个文件。 游戏类型与优化：AI 可编写基础小游戏，如弹珠打砖块，还能尝试多种创意游戏，如 horror game 等。对生成的游戏觉得难玩可让 AI 调整，如控制重力、管道间隙和移动速度等。制作增量游戏，包含升级选项和涅槃系统等机制。介绍肉鸽游戏模式，具有随机性和永久死亡特点。 游戏设定与调整：开发一款被包围主题的游戏，具有永久死亡机制，玩家操纵角色，敌人从四面八方涌来，被敌人碰到即失败。可对玩法进行调整，如子弹发射方式、敌人速度、增加功能等，设定道具掉落概率，变更游戏主题和头像，修改游戏中图案。

Copilot 是一系列与 AI 相关的产品或功能： 作为一个 AI 助手，Bing Copilot 旨在简化您的在线查询和浏览活动。 GitHub Copilot 是由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手，支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 在微软大会 Microsoft Build 2024 中，Copilot 有不同的形式： Copilot Personal 是经典的 Copilot，在 GPT4o 的加持下，能知道您玩游戏等情况。 Team Copilot 是新升级的，能够在 Microsoft Teams、Microsoft Loop、Microsoft Planner 等协作平台使用，如作为会议主持人管理议程并记录会议笔记，作为团队合作者在聊天中帮助突出重要信息、跟踪任务和解决未决问题，作为项目经理确保项目顺利进行，创建和分配任务、跟踪截止日期，并在需要团队成员输入时提醒他们。 Microsoft Copilot Studio 非常震撼，能改变整个 Agent 生态的玩法，让一切电脑上的行为实现自动化，例如处理订单的全过程。

以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务的 AI 工具和相关策略： OpenAI 官方指南中提到，对于需要大量独立指令集来处理不同情况的任务，可以首先对查询类型进行分类，并使用该分类来确定需要的指令。例如，在客户服务应用程序中，将查询分类为计费、技术支持、账户管理或一般查询等主要类别，并进一步细分次要类别。 如同软件工程中将复杂系统分解为模块化组件，对 GPT 提交的任务也可如此。复杂任务往往可被重新定义为一系列简单任务的工作流程，早期任务的输出用于构造后续任务的输入。 在 AIAgent 系列中，基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务，然后有效地组织和协调这些子任务，这有赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。

以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务以简化问题的 AI 工具和相关策略： 1. OpenAI 官方指南中提到的策略： 使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。 对于需要很长对话的对话应用程序，总结或过滤之前的对话。 分段总结长文档，并递归构建完整总结。 指示模型在急于得出结论之前先自己找出解决方案。 使用内心独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。 询问模型在之前的回答中是否遗漏了什么。 使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索。 使用代码执行来进行更准确的计算或调用外部 API。 2. 在 AIAgent 系列中： 基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务，然后有效地组织和协调这些子任务，这有赖于 LLM 的推理和规划能力，当然也包括对工具的理解。

AI Agent 规划是一个复杂但关键的概念，主要包括以下方面： 自行规划任务执行的工作流路径，适用于简单或线性流程的运行。例如，先识别男孩的姿势，再利用相关模型合成新的女孩图像，接着使用特定模型处理，最后进行语音合成输出。 包含子目标分解、反思与改进。子目标分解将大型任务分解为较小可管理的子目标，以处理复杂任务。反思与改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，从而提高最终结果的质量。 规划通常涉及五种主要方法： 任务分解：将复杂任务分解为简单子任务以简化问题，如 CoT（2022）、ReAct（2022）、HuggingGPT（2023）等。 多计划选择：生成多个备选计划并通过搜索算法选择最优计划执行，如 ToT（2023）、GoT（2023）、LLMMCTS（2023）。 外部模块辅助规划：引入外部规划器来提升规划过程，解决效率和可行性问题，如 LLM+P（2023）、LLMDP（2023）、DRRN（2015）。 反思与细化：通过反思和细化提高规划能力，纠正错误，如 Reflexion（2023）、CRITIC（2023）、SelfRefine（2023）。 记忆增强规划：利用额外记忆模块增强规划能力，存储有价值的信息，如 REMEMBER（2023）、MemoryBank（2023）。 在使用方面，AI Agent 的规划可以帮助其更高效、准确地完成任务，例如在多角色协作的场景中，不同角色的 Agent 相互协作，根据需求共同开发一个应用或者复杂程序。同时，OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出了“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构，其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。

以下是打造自己的 AI 本地知识库的相关内容： 1. 本地部署大模型以及搭建个人知识库的思路来源于视频号博主黄益贺。 2. 可以使用 Ollama 一键部署本地大模型，了解 ChatGPT 的信息流转方式以及 RAG 的概念和核心技术。 3. 若要对知识库进行更灵活掌控，可使用额外软件 AnythingLLM，其包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，接着选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档数据给出答案），最后进行测试对话。 4. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人时： 设计 AI 机器人，确定功能范围。 编写 prompt 提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。创建知识库路径：个人空间知识库创建知识库，支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】，注意内容切分粒度，可加特殊分割符如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 创建工作流，告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建工作流路径：个人空间工作流创建工作流，工作流不必复杂，能实现目的即可。

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，以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名，利用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。 要注册 Claude.ai，可按以下步骤进行： 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。 如果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. 如有海外朋友，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 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额，需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。 请注意，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。

生成式 AI（Generative AI）是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC（人工智能生成内容）指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于：AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于：生成式 AI 侧重于技术本身，强调生成新内容的能力；AIGC 侧重于生成的内容，是生成式 AI 所产生的具体成果。

Gen AI（Generative AI）即生成式人工智能，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。 生成式 AI 是人工智能的一个细分流派，在 80 年的 AI 发展史中，它相较之前的所有 AI 实现方法有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中，甚至给人通过了图灵测试的感受。 生成式 AI 和 AIGC 密切相关，利用 Gen AI 创建的内容即 AIGC（AIGenerated Content）。 生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成，并形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成等，在多个领域展现出广泛的应用前景。

AI（人工智能）的发展最早可以追溯到上世纪。1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1945 年，Alan Turing 就考虑用计算机来模拟人脑，设计了 ACE 来模拟大脑工作。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。1994 年，一组 52 名心理学家签署了有关智能科学的广泛定义的社论。2000 年代初，“通用人工智能”（AGI）一词流行起来。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，引发了全球的 AI 浪潮。