有什么着重于「交互」的人机交互的作品设计方案可以参考

目前大模型在人机交互方面可能存在以下三种模式： 1. 以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段）：如同副驾驶，在人做决策时提供建议，决定权在人手中。 2. 人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding 阶段）：在实际工作场景中，部分小环节可由大模型完成，能提高工作效率。 3. 人指挥大模型工作（数字员工阶段）：此阶段较为少见，大模型目前还不能完全独立完成具体工作，可能是工程问题或自身能力欠缺所致。 个人观点认为，当下应努力将大模型从简单提供建议转变为深度融入工作流，而数字员工阶段尚不成熟，可由其他大厂和学界先行尝试。 此外，每一次平台型技术的出现都会催生新的人机交互方式。如在智能时代，我们曾认为 ChatGPT 的 LUI（自然语言对话式界面）是交互终点，但并非如此。知名科幻电影 HER 中人类与 AI 全感知无障碍的对话形式才是我们所期望的。 OpenAI 发布的 GPT4o 是其之前所有技术的集大成者，采用新的全模态模型Omnimoda Model。通过端到端的神经网络，将视觉、语音和文本数据混合训练，而非常见的先转换为文本再处理的工程手段。GPT4o 对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒，与人类相似，且能从音频数据中感悟人类的情绪、语调、风格等，甚至还原训练时的环境声音。但 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节，唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客，项目名是 AudioLM，2023 年中启动，目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。

人机交互方面的知识如下： 具身智能：是人工智能的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来展现智能。其核心在于智能体的“身体”或“形态”，涉及多个学科，在机器人、虚拟现实等领域有广泛应用，但仍面临诸多挑战。 AI 与人的协同关系：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，在不同模式下，人与 AI 的协作流程有所差异。 大模型在 B 端场景的交互模式：包括以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段）；人和大模型协同工作（embedding 阶段）；人指挥大模型工作（数字员工阶段）。当下应努力让大模型深度融入工作流，数字员工阶段尚不成熟。

人机交互方面的知识如下： 具身智能：是人工智能的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。其核心在于智能体的“身体”或“形态”，涉及多个学科，在机器人、虚拟现实等领域有广泛应用，但仍面临诸多挑战。 AI 与人的协同关系：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 大模型在 B 端场景的交互模式：包括以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段）；人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding 阶段）；人指挥大模型工作（数字员工阶段）。当下应努力让大模型深度融入工作流，数字员工阶段尚不成熟。

目前，市面上还没有专门的 AI 平台能够直接根据图像户型图为您生成三居改四居的设计方案。但是，一些与室内设计相关的软件和平台可能会对您有所帮助，例如酷家乐、三维家等，它们具有一定的户型设计和修改功能，您可以尝试使用这些平台，并结合自己的需求和创意来完成设计方案。

以下是一个通过 AI 生成可视化数据报表的设计方案： 1. 理解需求：明确查询要求，例如适应特定尺寸（如宽 1734px、高 1071px）的 TSX 代码，确保生成的组件符合尺寸要求，避免出现滚动条。 2. 生成静态代码：创建一个静态的 React 组件，将所有数据和组件进行硬编码。 3. 实现数据可视化：构建一个复杂的数据可视化平台，支持多种图表类型、实时数据更新、自定义仪表板和数据钻取功能。 4. 设计用户界面：为复杂的数据可视化平台编写 TSX 代码，界面包括多个图表、定制仪表板和实时数据更新，尺寸为宽 1734px 和高 1071px。 5. 定义 React 组件：定义一个用于渲染主界面的 React 组件，包括网格布局、图表组件、导航 UI 组件、按钮和输入字段等，并加入模拟实时更新和自定义仪表板的开关和切换等组件。 6. 规划 UI 结构：设计包含头部、侧边栏和主内容区的 UI 结构，主内容区展示多个图表，并考虑自定义控制。 7. 探索图标资源：从 'lucidereact' 提取图标，如主页、用户和搜索等，使界面更加直观和易用。

以下是一些适合用于品牌门店设计的中国内地 AI 工具： 1. 藏师傅推荐的流程：通过获取 Logo 图片的描述、生成图片提示词，并输入 Comfyui 工作生成。相关链接：https://www.coze.cn/s/iDec2U13/ 2. 月度榜单中的相关工具： 美图公司的开拍，具有视频生成功能。 贝因科技的妙笔工坊，属于原生个人助理。 惊叹科技的 TalkAI 练口语，用于教育。 美图公司的美图设计室，具备图片生成功能。 秘塔网络的秘塔 AI 搜索，属于智慧搜索。 3. 生成 Logo 的 AI 产品： Looka：在线 Logo 设计平台，根据用户品牌信息和设计偏好生成方案。 Tailor Brands：通过回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：基于用户输入生成个性化 Logo 设计。 LogoMakr：提供简单易用的设计工具和 AI 建议。 Canva：提供模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：根据输入快速生成 Logo 方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具。 您可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。在选择工具时，建议您根据自身品牌理念和视觉偏好进行尝试和定制。

构建路由分类器 AI 的工作流设计方案如下： 1. 内容编排：在第四步中，将指令分为扩写、缩写、总结以及其他四类，设定最终的分类条件。分类器匹配到特定分支后执行相应操作，这种编排方式可过滤并避免处理不明确的指令，确保智能体准确响应用户指令。 2. 编写具体指令：为每个指令编写具体内容，如缩写、扩写和总结三个分支，创建包含变量（即用户初始输入的原始文本）的简单指令，用花括号引用变量，系统将值赋给变量并传递给模型推理形成提示词。 3. 最终输出：对各分支结果进行输出，输出内容相对简洁。 4. 测试流程：首先准备用于扩写、缩写和总结三项测试的文本素材，然后逐一进行各项测试，包括扩写测试、缩写测试、总结测试和错误处理测试，以验证每个分支能否顺利执行。 要保证分类器分类准确，可以从以下方面入手： 1. 清晰明确地设定分类条件，避免模糊和歧义。 2. 对输入的指令进行充分的预处理和规范化，使其符合分类器的预期格式。 3. 不断优化和调整分类器的参数和算法，以适应不同类型和复杂程度的指令。 4. 进行大量的测试和验证，收集错误案例并进行分析改进。

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。

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。

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。

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。

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/comfyuiollama?tab=readmeovfile 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/gettingstarted/ 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：，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。

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 。