AI的核心是Thought吗？

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

CoT（思维链）可以分为以下几种类型： 1. 逻辑推理链：涉及使用逻辑推理来解决问题，如应用演绎、归纳或类比推理得出结论。 2. 步骤序列：在某些任务中表现为一系列操作或步骤的顺序，需按特定顺序执行以解决问题，如算法问题解决或复杂任务规划。 3. 因果链：处理因果关系问题时，用来表示事件之间的因果链条，帮助模型理解因果关系。 4. 情境模拟：在某些情况下，涉及模拟或想象一个场景并在该情境下进行思考，以解决问题或做出决策。 5. 对话链：在对话系统或交互式任务中，指一个连续的对话过程，每一步回应基于之前的交流内容。 在不同的研究和应用中，CoT 的具体实现和分类可能有所不同。在 AI 领域，特别是在开发能够进行复杂推理和理解的模型时，CoT 方法正变得越来越重要。通过模拟人类的思考过程，CoT 旨在帮助 AI 系统更好地理解问题的上下文、解决问题的步骤，以及如何有效地应用知识来得出结论。 此外，思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例，但存在范例可能不是不同任务的最有效示例的问题。为解决此问题，最近提出了一种新的提示方法，称为 ActivePrompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。其方法的步骤为：第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM，对一组训练问题生成 k 个可能的答案；基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）；选择最不确定的问题由人类进行注释；然后使用新的注释范例来推断每个问题。 在虚拟陪伴方面，关于虚拟陪伴需求的思维链包括： 1. 陪伴是全人类共同的需求，但陪伴的供给严重不足。 2. 虚拟陪伴可以解决供给问题。 3. 虚拟陪伴是全人类的共同需求。 虽然可以用逻辑推理出需求成立的链条，但用户真正需要什么样的虚拟陪伴尚无答案，这是一件纯粹后验的事情，需要从实践中寻找。不过享受可能是当下所认为的虚拟陪伴最重要的特质，应尽可能让用户少付出、多得到。例如“AI WanderLand”就是享受型虚拟陪伴的一种产品探索。

The environment is of vital importance. It provides us with clean air, water, and food. Preserving it ensures the survival of various species and maintains ecological balance. It also offers beautiful landscapes for us to enjoy. We should take responsibility and act now to protect our environment for future generations.

思维链（Chain of Thought，简称 CoT）是大模型中的一项关键技术。它通过向大语言模型展示少量样例，并解释推理过程，让模型学会在生成答案时展示推理过程，从而引导其得到更准确的答案。相当于将黑盒深度学习的多步推理过程的中间步骤拆开，解耦各个步骤的工作，简化了每一步工作上模型的压力，在提高可解释性的同时提升了模型性能。其提出者 Jason Wei 表示灵感来源于一本叫做《Waking up》的冥想之书。 与传统的 Prompt 从输入直接到输出的映射方式不同，LangGPT 提示词框架应用了 CoT 完成了从输入到思维链再到输出的映射，即<input——>reasoning chain——>output>。 此外，GPT4 对 Chain of Density（CoD）、Chain of Thought（CoT）、Tree of Thought 做了关键说明： 使用 CoD 来指导 AI 就像按照特定的顺序和结构建造一座积木塔。每一步都必须精确和有组织，以确保整体的稳定性和连续性。 使用 CoT 来指导 AI 就像进行一次探险。尽管有一条指引的路径，但每一步都需要深入的思考和策略，以确定最佳的前进方向。 使用 ToT 来指导 AI 就像走在一棵决策树上。每当遇到分支时，都会基于当前的情境和条件选择一个方向。这种方法允许 AI 在多个可能的路径中选择，并根据不同的情境和条件做出相应的反应。

Runway 的能力类型和核心功能包括以下方面： 在 Gen2 模型上推出了较多细节控制能力，并且支持精细数值调节，是当下 AI 视频生成产品中可控性最强的产品。 多笔刷控制局部运动：支持最多 5 个笔刷控制，包括物体运动方向、运动曲线调节。调高 Ambient，笔刷绘制区域物体的运动将和周边环境产生更多关联，并加大运动幅度。 相机控制：支持水平/垂直平移，水平/垂直翻转，镜头缩放/旋转。 Lip Sync Video：支持文本转 TTS 音频、音频文件换音，还有上半年大火的 Lip sync video 对口型能力。 不论是工具栏中不断丰富的音频、视频处理能力，还是 Runway Watch 栏目中的优秀合作案例，都能看出 Runway 一直坚定得在影视制作方向发展。未来若能打通 AI 生成和视频剪辑能力，Runway 未来将对影视制作起到至关重要的作用，成为视频领域必不可少的重要工具。

很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。

Manus AI 的核心技术包括以下几个方面： 1. 代理功能：能够自动完成任务并交付完整结果。最终交付的结果形式多样，如文档、交互网页、播客、视频、图表等，使用户能更直观地获取信息。 2. 充分利用 AI 能力：不仅进行推理和任务规划，还结合代码能力生成最终结果。 3. 云端自动运行：AI 在云端电脑上完成包括数据收集、内容撰写、代码生成等任务。其体验特点是任务运行时间较长，但最终交付的结果超出预期。 您可以通过以下链接获取更多详细信息： 体验报告：

AI 生图的核心要素包括以下几个方面： 1. 交互设计与辅助功能：如 Midjourney 具备重绘、放大、风格化等功能，Imagen3 有独特的提示词解构设计，能提供相关提示词建议，但作为 AI 生图工具，控制力、表现力、风格多样性仍是核心。 2. 创作方法与实操演示：包括趣味性与美感的结合，如通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，在美术基础不出错前提下将形式与内容结合；纹身图创作强调人机交互，对输出图片进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想；提示词编写要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词。 3. 技术参数设置：例如图生图中的重绘幅度、图片尺寸、采样算法、采样次数、提示词相关性、随机种子、Clip Skip、ENSD 等参数的设置和调整，都会影响生图效果。

具身智能最核心的技术热点包括以下方面： 1. 人机混合增强智能标准：规范多通道、多模式和多维度的交互途径、模式、方法和技术要求，如脑机接口、在线知识演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与控制等。 2. 智能体标准：规范以通用大模型为核心的智能体实例及智能体基本功能、应用架构等技术要求，包括智能体强化学习、多任务分解、推理、提示词工程，智能体数据接口和参数范围，人机协作、智能体自主操作、多智能体分布式一致性等。 3. 群体智能标准：规范群体智能算法的控制、编队、感知、规划、决策、通信等技术要求和评测方法，包括自主控制、协同控制、任务规划、路径规划、协同决策、组网通信等。 4. 跨媒体智能标准：规范文本、图像、视频、音频等多模态数据处理基础、转换分析、融合应用等方面的技术要求，包括数据获取与处理、模态转换、模态对齐、融合与协同、应用扩展等。 5. 具身智能标准：规范多模态主动与交互、自主行为学习、仿真模拟、知识推理、具身导航、群体具身智能等。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力。执行能力是技术难点，涉及硬件设计，具身智能体主要分为移动和操作两大能力。移动方面，各种类型机器人在不同地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。操作方面，现阶段能落地的只有简单抓取，可泛化的通用执行能力是三大核心能力中最短的板。大语言模型（LLM）为具身智能热潮来临提供了机会，其强泛化能力和 zeroshot 能力使不再需要为每个任务手工调校机器人。

以下是关于利用 AI 快速提取信息核心内容的相关介绍： 伊登： 工作流程： 输入新闻链接，系统自动提取核心内容。 利用添加的网页图片链接提取插件获取网页图片，以 1ai.net 资讯为例，提取主要图片。 对图片进行格式转换。 使用链接读取节点提取文字内容。 接上大模型节点重写新闻为口播稿子，可使用 DeepseekR1 模型，也可在提示词中加入个性化台词。 通义千问： Qwen2.5VL 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，能精准识别文本和提取文档元素位置信息，还原版面布局，可对多种场景进行鲁棒的文档解析。 增强的视频理解：支持最长 1 小时视频理解，具备秒级事件定位能力，能对视频不同时间段进行要点总结。 能够操作电脑和手机的视觉 Agent：利用内在能力执行任务，为创建视觉代理提供参考。 生成式 AI Studio： 生成式人工智能：能够生成新的、未曾存在的多模态内容，包括文本、图像、音频、视频等。 应用场景：文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 工作方式：通过从大量现有内容中学习进行训练，分为训练阶段和应用阶段，应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题，也可针对特定领域进一步训练。 Google Cloud 的工具：包括 Vertex AI 端到端机器学习开发平台、Generative AI Studio 工具、Model Garden 平台。