建立自己的 Bot 可以参考以下步骤： 1. 通过系统默认创建个人团队（Personal），但该团队内创建的资源无法分享给其他团队成员。您也可以创建团队或加入其他团队，更多信息请参考。进入团队空间后，默认打开 Bots 页面。 在 Bots 页面，单击创建 Bot。 输入 Bot 名称和介绍，然后单击图标旁边的生成图标，自动生成一个头像，最后单击确认。 Bot 创建后，会直接进入 Bot 编排页面。您可以在左侧人设与回复逻辑面板中描述 Bot 的身份和任务，单击复制可使用模板格式添加描述。 在中间技能面板为 Bot 配置各种扩展能力。 在右侧预览与调试面板中，实时调试 Bot。 2. 参考 Aria 清的经验： 登录并注册 https://www.coze.cn/ 。 点击【创建 Bot】。 选择【工作空间】。 起一个【Bot 名称】。 输入【Bot 功能介绍】。 上传符合 Bot 的【图标】。 【点击确认】。 选择【大模型】（例如豆包角色扮演模型）。 制定【人设与回复逻辑】，可点击 https://www.coze.cn/s/i6J6ffEd/，查看 prompt 。 输入【开场白】（选择其他大模型，就可以配合各种插件、知识库等）。 在【预览与调试】中测一下自己的 Bot 。 点击【发布】。 3. 复制一个预置的 Bot 并在此基础上进行修改来创建： 访问，单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角，单击创建副本。 在弹出的对话框中，设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队，然后单击确定。 在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置，点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域，调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词，以便大模型更好的理解。 在技能区域，为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域，给 Bot 发送消息，测试 Bot 效果。 当完成调试后，可单击发布将 Bot 发布到社交应用中，在应用中使用 Bot。

以下是利用 AI 做一个可以做心理陪伴的智能体的相关信息： Character.ai 是每个人都可定制自己的个性化 AI，能提供情感陪伴服务。当代小朋友习惯和智能音箱交流，老年人也需要及时回应，小冰公司将为日本老年家庭提供虚拟人陪伴服务。Replika 是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序，能提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。 随着 AI 技术发展，AI 陪伴产品逐渐进入生活，但也带来隐私、心理健康、道德伦理等风险。制造商和开发者需遵守数据保护和隐私法规，关注心理健康影响，在产品设计中考虑潜在问题并提供指导和警示。 有创业公司将 AI 引入毛绒玩具，认为其更具情感陪伴属性，能带来更强的情绪陪伴价值，满足孩子把非生命体赋予生命的幻想，实现自然的多轮对话和交流。

ChatGPT 本身不能直接生成图片，但在一些情况下可以与其他工具结合或为生成图片提供相关的指导和描述。例如，在某些演示中，ChatGPT 可以看到图像并基于其为相关网站编写功能代码，也可以为 DALLE 等专门的图像生成工具优化提示词。但就其自身而言，ChatGPT 不具备直接生成图片的功能。

以下为您介绍国内 3 个数字人 AI 工具，并做简单分析比较： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia：这是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 需要注意的是，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。

以下为您提供 3 个数字人 AI 工具，并做简单分析比较： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。 2. Synthesia：这是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。同时，它也是常用于营销领域的 AI 工具，用户可通过它创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，并提供多种定价计划。 3. DID：这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时，请确保遵守相关使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42

以下是一些可以帮助您进行数据分析的工具： 1. ChatGPT： 流程： 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，不要用 SELECT 查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段，可用 count/substring 等函数。 系统提示提供表结构信息，难以理解的字段可告知其意义，多表可分开描述。 校验 GPT 生成的 SQL，不通过返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行查询数据。 数据分析的用户提示：限定返回 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据映射。 结果数据 tableData 已通过 SQL 查询，不能让 GPT 再次生成。 逻辑流程图：包括 SQL 分析（用户描述分析内容，后台连接 DB，让 AI 输出并校验 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，返回结果给前端）和个性化分析（用户上传文件，前端解析后传给 GPT 分析，后续步骤同 SQL 分析）。 2. 以下是一些 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 3. 此外，建议您查看以下几个知名的 text2sql 项目： SQLNet：一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL：一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider：一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。

目前国内可以用于制作卡通表情包的免费 AI 工具相对较少，但以下一些免费的大模型 APP 可能对您有所帮助： 1. Kimi 智能助手：这是由 Moonshot AI 出品的智能助手，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 2. 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位是智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪您聊天、答疑解惑。 3. 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。 此外，您还可以领取以下免费大模型接口来尝试制作卡通表情包： 1. 阿里的通义千问大模型接口：https://dashscope.console.aliyun.com/ ，创建个 API key 即可。 2. 智谱 AI（ChatGLM）：https://open.bigmodel.cn/ 。 3. 科大讯飞（SparkDesk）：https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi 。 需要注意的是，目前国内的大模型大都是限制一定免费额度的 Token。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

伪代码提示词是一种新型的 Prompt 写法，即一种提示词的自然编程语言。比如在某些刁钻需求的场景中，如产品经理给 ChatGPT 一个 PRD 方案，想让其充当技术评委和商业评委提出反问并回复，再对对话进行修复并生成新的 PRD 方案，用纯文字描述可能可读性差、理解困难，而伪代码提示词能更好地表达这种复杂逻辑。但写伪代码提示词时，不需要写出完整的代码，可利用 GPT 自带的一些 NLP 能力。在文章末尾，作者认为普通人其实不需要深入学会写提示词。推荐阅读南瓜博士的文章：，其中也讲到了跟本文差不多意思的伪代码提示词。

端侧模型未来具有良好的发展前景，主要体现在以下几个方面： 1. 技术能力提升：未来的模型能力会更强，能够更好地理解和区分布局，甚至处理不同类型的输入。例如，2024 年可能会有能将图像和文本同时作为输入，融合得很好，实现风格转换和场景一致性的工作。 2. 手机和电脑终端应用：手机和电脑终端的端侧小模型有很大前景，对端侧模型的低功耗、低算力和高智能体验有很高的要求。 3. 优势明显：端侧模型具有个性化、数据隐私安全和对联网稳定性和延时要求低的优势。 4. 潜力巨大：在汽车场景中，一些 13 14B 中小模型也超过了云端的闭源模型，说明可满足用户需求具备良好能力的端侧模型潜力很大。 然而，端侧模型也存在一些挑战： 1. 小于手机形态的产品上，不太可能通过将模型部署在端侧，创造在续航、智能体验和使用体验上的良好平衡。 2. 端侧模型的智能体验目前比云端模型差。 总体而言，端侧模型在未来的发展中机遇与挑战并存。

端侧模型具有以下一些应用： 在汽车场景中，部分端侧模型在车辆使用指南（如操作指南、车辆故障诊断、维修保养）方面表现优异，一些 13 14B 中小模型甚至超过了云端的闭源模型，展现出满足用户需求的良好能力和巨大潜力。在智能座舱与交互方面，还有进步空间。 在创建嵌入和编辑文本等方面，有专门的端点专用模型。 在具身智能领域，如 RT 1 基于模仿学习中的行为克隆学习范式，能使机器人具备一定泛化性，执行新任务。RT 2 是真正的端到端 VLA 模型，能实现机器人基于大模型的语义理解和动作理解，让机器人端到端生成动作，执行更复杂任务。