以下是关于 AI 与梦境相关的一些内容： 1. 【比赛】即梦 Dreamina：未来影像计划以“梦”为题，鼓励梦想家们借助 AI 的力量，将梦境转化为各种类型的现实作品，如动画、剧情、惊悚、科幻、悬疑、喜剧、文艺等，还原梦见的神秘生物、离奇经历等故事，展现非凡的创造力。 2. Slumbr 是一个人工智能驱动的梦境解析工具，其官网为 https://slumbr.io/ 。它将先进的人工智能与传统梦境分析技术相结合，旨在为用户提供对梦境含义和信息的深入洞察，助力个人成长。 3. 第 12 期 Video Battle AI 视频挑战中提到“当我醒来，我发现我在一个冰冷的房间里。护士们对我说，那些都是你的梦。”“当你看到这条消息，你已经昏迷了 20 年。我们用一种新的医学技术传达了这条消息，我们和你同样期待你的身体可以醒来。”

AI 感知模块的设计初衷是极大地拓展 Agent 的感知视野，使其不限于文字范畴，而是融合文字、听觉和视觉等多种模态，更接近人类感知和理解世界的方式。 在文本输入方面，AI Agent 能通过文本与人类交流，理解用户文本中的明确内容及隐含的信念、愿望和意图。借助强化学习技术，它能感知并推断用户偏好，实现个性化和准确回应，还具有零样本学习能力，能处理新任务而无需特定任务微调。 在视觉输入方面，为 AI Agent 提供丰富环境信息，包括物体属性、空间关系和场景布局。Agent 能通过生成图像的文本描述来理解图像内容，Transformer 模型的应用使其能直接对视觉信息编码和整合，提高视觉感知能力。通过在视觉编码器和 LLM 间添加可学习接口层，能更好地对齐视觉和语言信息。 在听觉输入方面，暂未提供详细内容。

以下是关于 AI 同声传译的相关信息： Felo Translator 是由开发的一款同声传译 APP，可在苹果应用商店下载（https://apps.apple.com/cn/app/felotranslator/id6447256759）。它能够提供六种不同语言的实时语音翻译，采用 Open GPT AI 技术，能自动识别说话者的语言并即时翻译，适用于国际旅行和全球会议中的面对面交流，简化了沟通过程，消除了语言障碍。 在游戏领域，生成式 AI 也为音频带来了变革： 实时生成对话：游戏中的语音不再局限于预录制的固定语句，角色可以说任何话，结合更智能的 NPC AI 模型，完全响应玩家的游戏将很快成为现实。 角色扮演：使用与玩家虚拟形象匹配的生成声音可维持玩家扮演幻想角色的幻觉。 控制：可以控制生成语音的音色、抑扬、情感共鸣、音素长度、口音等细微差别。 本地化：允许对话被翻译成任何语言，并以相同的声音发音。像这样的公司专注于这个特定领域。

人工智能的发展前景十分广阔： 日常应用普及：我们在交通、天气预测、电视节目推荐等方面已与人工智能频繁互动，且其应用范围还在不断扩大。 技术快速发展：AI 正以惊人速度进步，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 可能实现通用智能：对于每一项任务，机器有望比人类做得更好，甚至可能出现超级智能。 进化为数字生命：当机器具有自我意识和超级智能时，将成为真正的数字生命形式，这会带来关于意识、合作与竞争等诸多新问题。 与实体经济深度融合：是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速和实体经济融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。 产业快速发展：我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模，且伴随新技术迭代呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。这将带来一系列关于意识、合作与竞争、伦理等方面的重大转变和问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

写提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息，如写历史事件报告时提供基本信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇，防止 AI 模型误解。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出，如文章需遵循特定格式或引用特定文献。 5. 使用示例：如有特定期望结果，在提示词中提供示例，帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能使 AI 模型困惑，导致生成不准确结果。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 在 SD 文生图中，提示词的写法如下： 英文为：,drawing,paintbrush 。其中括号和“:1.2”用来增加权重，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。 对于 SD 新手，根据想画的内容写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号“,”。一般而言，概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词，大致顺序如： 将权重提高 1.21 倍（= 1.1 1.1）

智能体的感知能力包括以下方面： 听觉输入：能够利用 LLM 作为控制中心，调用现有的音频处理模型库来感知音频信息。通过音频频谱图的转换，将音频信号有效编码，实现对音频信息的理解和处理。 文本输入：通过文本输入与人类交流，能理解用户文本中明确的内容以及隐含的信念、愿望和意图。利用强化学习技术，能感知并推断用户的偏好，实现个性化和准确的回应。此外，具有零样本学习能力，能处理全新任务，无需针对特定任务微调。 视觉输入：为智能体提供丰富的环境信息，包括物体的属性、空间关系和场景布局。能通过生成图像的文本描述（图像标题）来理解图像内容。Transformer 模型的应用使其能直接对视觉信息进行编码和整合，提高视觉感知能力。通过在视觉编码器和 LLM 之间添加可学习的接口层，能更好地对齐视觉和语言信息。 其他输入：除了文本、视觉和听觉输入，智能体还可能配备更丰富的感知模块，如触觉、嗅觉以及对环境温湿度的感知能力。指向指令的引入使得智能体能够通过用户的手势或光标与图像交互。此外，通过集成激光雷达、GPS、IMU 等硬件设备，智能体能够获得更全面的三维空间和运动感知能力。感知模块的设计初衷在于极大地拓展智能体的感知视野，融合多种模态，使其能够以更接近人类的方式感知和理解周围世界。

以下是一些能够提高企业效率和生产力的 AI 工具： 销售相关： Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce，能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还能自动化日常或耗时任务。 Clari：专门从事智能收入运营，能统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，处理重复性任务和耗时研究。 编程相关： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数预训练大模型生成代码。 Cody：Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 此外，小红书上也有相关优质科技内容案例，如： ，体裁为视频，点赞 1.8 万，推荐理由是工具用途和优点介绍清晰不拖沓。 ，体裁为视频，点赞 6000，推荐理由是视频制作专业，文稿结构清晰简洁。

以下是关于 AI 手机的相关信息： 智能手机从苹果 iPhone 第一代发布至今已十五年，虽被称为智能手机，但实际上并不智能，而是软件定义了手机，使其成为电脑。 三星最近在展柜展出了 AI 手机。 手机算力的芯片发展到现在已能支撑大模型上手机，如 Mobile LLaMa 开源软件经优化后能在手机上运行。 苹果发布 M3 CPU 后，其架构适合做大模型的推理。苹果 All in AI 的思路可能不是对标 OpenAI 做类似大模型，而是短期内做出小数据量、专业的版本替代 Siri，因为 Siri 虽概念好但技术不支持，被称为“人工智障”。 若用大模型重新改造 Siri 并控制手机上的所有东西，手机将成为智能助理。苹果重视个人数据保护和隐私，其大模型可能本地化。不 All in 手机会进入新的智能手机 2.0 时代，由大模型或 AGI 重新定义手机。此次 CES 出现硬件与大模型的交叉组合，苹果作为有一半硬件业务的公司，其 Vision Pro 虽被诟病，但下了很大决心做耳机等硬件并与大模型结合，未来可能产生强大爆发力，其策略一定是 All in AI 并首先用大模型重塑产品。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念，指的是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序，也可以是硬件设备。 智能体的定义： 智能体是一种自主系统，它可以通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分： 1. 规划 2. 子目标和分解：将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。 3. 反思和完善：可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。 4. 记忆 短期记忆：所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习。 长期记忆：这为 Agents 提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 5. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 智能体的类型： 智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。示例：温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。示例：自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。示例：机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。示例：金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。示例：强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。