以下是为您总结的飞书 AI 字段中的部分应用： 81 100 部分： AI 游戏道具推荐系统：使用数据分析和机器学习技术，在游戏内商城推荐功能中发挥作用，市场规模达数亿美元，能根据玩家需求推荐游戏道具。 AI 天气预报分时服务：运用数据分析和机器学习，通过彩云天气分时预报实现，市场规模数亿美元，提供精准的分时天气预报。 AI 医疗病历分析平台：借助数据分析和自然语言处理，由医渡云病历分析系统呈现，市场规模数十亿美元，可分析医疗病历辅助诊断。 AI 会议发言总结工具：利用自然语言处理和机器学习，在讯飞听见会议总结功能中应用，市场规模数亿美元，能自动总结会议发言内容。 AI 书法作品临摹辅助工具：通过图像识别和数据分析，在书法临摹软件中体现，市场规模数亿美元，帮助书法爱好者进行临摹。 41 60 部分： 薄荷健康 APP：采用自然语言处理和数据分析，作为 AI 菜谱营养分析工具，市场规模数亿美元，能分析菜谱营养成分并提供健康饮食建议。 科大讯飞翻译耳机：运用语音识别和自然语言处理，是 AI 语言翻译耳机，市场规模数亿美元，可实现实时语言翻译方便交流。 豆瓣电影评论分析工具：借助自然语言处理和数据分析，作为 AI 电影评论分析系统，市场规模数亿美元，能分析电影评论了解观众反馈。 WPS 文档翻译功能：使用自然语言处理，是 AI 办公文档翻译工具，市场规模数亿美元，可快速翻译办公文档提高工作效率。 BOSS 直聘简历筛选功能：基于自然语言处理和机器学习，通过 AI 招聘简历筛选系统实现，市场规模数亿美元，能快速筛选简历提高招聘效率。 贝壳找房租赁管理功能：依靠数据分析和自然语言处理，在 AI 房地产租赁管理系统中应用，市场规模数亿美元，可管理房地产租赁业务提高效率。 腾讯游戏社交平台：利用数据分析和机器学习，构建 AI 游戏社交平台，市场规模数十亿美元，为玩家提供社交平台增强游戏体验。 彩云天气 APP：运用数据分析和机器学习，作为 AI 天气预报预警系统，市场规模数亿美元，能提供准确的天气预报预警保障生命财产安全。

目前常见的 AI 类型包括： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，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。 在不同行业中也有多种应用，以汽车行业为例： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试。 2. 车辆安全系统：用于增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 此外，在学习笔记“AI for everyone 吴恩达”中提到： AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能），ANI 得到巨大发展但 AGI 尚未取得巨大进展。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。机器学习中有监督学习，从输入到输出。近期监督学习快速发展得益于数据增长、神经网络规模发展以及算力提升。数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，每一列代表特定变量，每一行对应某一成员的数据集问题。获取数据的方法包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可将数据展示或提供给 AI 团队，数据分为结构化数据（可放在巨大表格中）和非结构化数据（如图片、视频、文本，机器处理较难），同时要注意处理不正确和缺少的数据。

以下是关于《State of AI 2024》报告的相关信息： 该报告由来自剑桥大学的 AI 风险投资公司 Air Street Capital 创始人兼 CEO Nathan Benaich 和来自牛津大学的 Air Street Capital 平台负责人 Alex Chalmers 共同发表。 报告主要围绕人工智能（AI）领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 报告中的关键要点包括：OpenAI 的 o1 模型在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限；中国的 AI 模型在面对制裁时表现出色；生成式 AI 的初创公司获得巨大收益，但可持续性仍存在问题。 报告每年 10 月份发布，对未来 12 个月有 10 大预测，例如某主权国家将向一家美国大型 AI 实验室投资超 100 亿美元并引发国家安全审查等。报告链接为：

以下是一些好用的可以画代码流程图之类的 AI 画图工具： 1. Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可自动化绘制多种示意图，如流程图、思维导图、网络拓扑图等。具有拖放界面，易于使用，支持团队协作和实时编辑，还有丰富的模板库和自动布局功能。官网： 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网： 3. 4. Creately：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能，可自动连接和排列图形，有丰富的模板库和预定义形状，实时协作功能适合团队使用。官网： 5. Whimsical：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面，易于上手，支持拖放操作，快速绘制和修改图表，提供多种协作功能，适合团队工作。官网： 6. Miro：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作，支持远程团队实时编辑，丰富的图表模板和工具，支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。官网： 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。

以下是一些可用于自动剪辑一集短剧的 AI 软件： Pika Pixverse Runway SVD 在创作 AI 短片时，除了使用这些工具，还需考虑故事内容。故事来源可以有两个路径： 原创（直接经验）：包括您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编（间接经验）：如经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 关于剧本写作，编剧是有一定门槛的手艺。虽然剧作理论书籍有参考价值，但不能完全依赖，关键是要多写多实践，不断总结经验。对于短片创作，由于篇幅小、情节和角色相对简单，可以从自身或朋友的经历改编入手，或者对触动您的短篇故事进行改编。同时，多与他人讨论故事，有助于修改和进步。

以下是一些可用于影视剪辑短片的 AI 软件： 1. 视频生成工具：Pika、Pixverse、Runway、SVD 可用于生成不同风格和类型的视频片段，如奇幻风格、风光片、纪录片、美食片等。 2. 声音制作软件： 11labs（官网：https://elevenlabs.io/）可用于英文对白制作，但存在声音缺乏情绪和情感的问题，需要通过标点符号调整语音效果，且需不断抽卡尝试。 国内的出门问问的魔音工坊，具有情绪调节控件。 3. 剪辑软件： 对于 1 3 分钟的短片，剪映较为方便。 对于更长篇幅或追求更好效果的影片，可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。 此外，在创作 AI 短片时，除了使用上述工具，还需考虑故事的来源和剧本写作。故事来源可以是原创（如自身经历、梦境、想象等）或改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）。剧本写作方面，虽然编剧有一定门槛，但短片创作可从自身或朋友经历改编入手，多与他人讨论并不断实践总结。

以下是关于 AI 数据清洗的相关内容： 数据清洗对于预防 AI 幻觉和保证 AI 决策的准确性至关重要。 低质量的训练数据是导致 AI 幻觉的重要原因，因此为 AI 模型提供“干净”、“健康”的训练数据是根本措施。 数据清洗就像医生为病人清除体内的毒素，数据科学家会利用各种技术手段去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致的内容，并尽可能消除数据中的偏见。 在准备 AI 知识库时，例如 RAG 流程中，文本预处理环节包含数据清洗和去噪，其目的包括清理无效的数据（删除无效、过时或者不相关的数据，提高后续的检索速度）以及统一数据的格式（将不同的数据元转换成统一的格式，便于后续的处理和检索）。 AI 的决策能力取决于输入数据的质量与多样性，“垃圾进，垃圾出”原理在 AI 决策中显著，数据中的偏见会被放大甚至造成认知扭曲。例如在招聘系统中，AI 可能因训练数据中的历史偏见更倾向于选取某一性别候选人。企业在使用 AI 时必须对输入的数据保持警觉。

AI 数据清洗是为 AI 模型提供高质量训练数据的重要环节，具有以下要点： 1. 是预防 AI 幻觉的根本措施，如同给 AI 做全面“体检”。 2. 像医生为病人清除体内毒素一样，利用各种技术手段去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致内容，并尽可能消除数据中的偏见。 3. 为让 AI 模型学习更全面知识，可对已有数据进行增强操作，如对图像进行旋转、缩放、裁剪等生成新样本以提高模型泛化能力。 4. 对于准备 AI 知识库，如 RAG ，在准备数据时会进行文本预处理，包括数据清洗和去噪，目的是清理无效数据以提高检索速度，统一数据格式便于后续处理和检索，例如整理书桌时先扔掉垃圾。 5. AI 决策能力取决于输入数据质量与多样性，“垃圾进，垃圾出”原理显著，数据常无意中强化社会偏见，如在招聘系统中可能导致性别歧视等问题，企业使用 AI 时必须对输入数据保持警觉。

以下为您推荐一些主图制作好用的 AI 软件： 1. 对于底图制作，您可以： 利用游戏内截图，然后使用 PS 添加内容来丰富画面，比如简单粗暴的背景贴人物合成，或者通过一些简单加工让 AI 更明白您的需求。甚至可以使用 PS beta 版的 AI 工具生成元素来修饰画面。 结合 3D 软件定制内容，如使用 ACCURIG（https://actorcore.reallusion.com/autorig）的一键绑定软件，在 maya 中一键生成 adv 控制器并 K 好动作。 2. 画 CAD 图的 AI 工具： CADtools 12：Adobe Illustrator（AI）插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 3. 好用的图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择。 Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格。 需要注意的是，这些工具可能存在性能不稳定、生成内容不当等问题，使用时请仔细甄别。

多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能感知环境、进行决策并执行任务，且它们之间可进行信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。Agent 系统会为不同 Agent 分配角色和任务信息，并配备工具插件以完成复杂任务。目前常见框架多集中在单 Agent 场景，其核心在于 LLM 与工具协同配合，可能需与用户多轮交互。同时，更多 Agent 框架开始关注多 Agent 场景，会为不同 Agent 指定角色并通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架，需考虑相对于单 Agent 增加的组件，如： 1. 环境（environment）：所有 Agent 处于同一环境，环境含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段（stage）：现有多 Agent 框架常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器（controller）：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆：多 Agent 框架中因 Agent 数量增多，消息数量及相关字段增多。 OpenAI 官方开源多智能体框架「Swarm」，其优势在于处理了不同智能体之间通信的“交接”逻辑。例如构建客服多智能体，可能只需准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent。 另外，轨道智能体是一类更高级的智能体，被赋予更高级目标和更多自由度，仍受程序性知识指导，拥有预定义工具并受约束。运行时会产生特定模式，可能需要额外数据基础设施支持。