具身智能是人工智能领域的一个子领域，指智能体（如机器人、虚拟代理等）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”，这些身体可以是物理形态（如机器人的机械结构），也可以是虚拟形态（如在模拟环境中的虚拟角色）。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息，进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能在机器人领域（如服务机器人、工业自动化和辅助技术等）有重要应用，也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域通过创造更具沉浸感和交互性的体验发挥作用。 具身智能的三要素为“本体”（硬件载体）、“智能”（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、“环境”（本体所交互的物理世界），本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤，并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，如智能体身体的设计、在复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。

以下是关于 DeepSeek 本地部署的相关信息： 阿里云百炼篇： 02/25 20:00 课程介绍了阿里云百炼满血版 DeepSeek，包括其介绍和基于阿里云百炼的智能体搭建。相关课程文档： 人工智能平台 PAI 篇： 02/26 20:00 课程讲解了 DeepSeek R1 技术原理，解锁了 DeepSeek 的不同玩法，如问答助手、蒸馏、微调等，并进行了实战演练，包括 DeepSeek R1 满血版快速部署和蒸馏训练。相关课程文档： 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 Deepseek R1 模型的制作及相关模型比较：R1 模型是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。R1 模型的强化学习通过在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。模型的相互帮助方面，Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。

目前知识库中没有关于如何设置 AI 自动识别车辆仪器的相关内容。但一般来说，设置这样的仪器可能需要以下步骤： 1. 确定识别需求和目标：明确要识别的车辆特征，如车型、颜色、车牌等。 2. 选择合适的传感器：例如摄像头、激光雷达等，以获取车辆的图像或数据。 3. 数据采集和标注：收集大量的车辆图像或数据，并进行准确的标注，以供 AI 模型学习。 4. 选择合适的 AI 算法和模型：根据需求和数据特点，选择适合的深度学习算法和模型，如卷积神经网络等。 5. 训练模型：使用标注好的数据对模型进行训练，不断优化模型的性能。 6. 模型评估和优化：通过测试数据评估模型的准确性和性能，对模型进行进一步的优化和调整。 7. 硬件集成和部署：将训练好的模型集成到相应的硬件设备中，并进行实际场景的部署和测试。 请注意，这只是一个大致的步骤框架，实际的设置过程可能会因具体的应用场景和技术要求而有所不同。

以下是关于 DeepSeek 提示词方法论的相关内容： 核心原理认知：包括 AI 特性定位（多模态理解、动态上下文、任务适应性）和系统响应机制（采用意图识别+内容生成双通道，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，对位置权重、符号强调敏感）。 基础指令框架：如果不知道如何表达，可套用框架指令，如四要素模板、格式控制语法（强制结构、占位符标记、优先级符号）。 进阶控制技巧：思维链引导（分步标记法、苏格拉底式追问）、知识库调用（领域限定指令、文献引用模式）、多模态输出。 高级调试策略：模糊指令优化（针对宽泛需求添加维度约束、主观表述量化标准）、迭代优化法（首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整、最终校验）。 行业应用案例：包括技术开发场景和商业分析场景。 异常处理方案：信息幻觉（追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法）、格式偏离（使用严格遵循特定模板）、深度不足（触发请继续扩展内容，添加案例佐证）。 效能监测指标：首次响应准确率目标>75%、多轮对话效率（问题解决平均轮次<3）、复杂任务分解（支持 5 级子任务嵌套）。 此外，还有高阶能力调用，包括文风转换矩阵、领域穿透技术、商业决策支持；场景化实战策略，包括创意内容生成、技术方案论证；特殊场景解决方案，包括长文本创作（分段接力法）、敏感内容处理（概念脱敏法、场景移植法）；效能增强技巧，包括对话记忆管理（上下文锚定、信息回溯、焦点重置）、输出质量控制（针对过度抽象、信息过载、风格偏移的修正指令）。

以下是关于 AI 提示词的详细解释： 提示词用于描绘您想要生成的画面。在星流一站式 AI 设计工具中，不同的基础模型对输入语言有不同要求。通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 写好提示词要注意以下几点： 1. 内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，例如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 2. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 4. 辅助功能：包括翻译功能，可一键将提示词翻译成英文；删除所有提示词，可清空提示词框；会员加速，能加速图像生图速度，提升效率。 在【SD】文生图中，括号和冒号加数字（如:1.2）都是用来增加权重的，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。同时，还可以增加反向提示词，告诉 AI 我们不要什么。 在 AI 领域中，Prompt 中文译作提示词，就是我们输入给大模型的文本内容，可以理解为您和大模型说的话、下达的指令。提示词的质量好坏会显著影响大模型回答的质量。Token 是大模型语言体系中的最小单元，不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字，大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制通常以 token 为单位计量。上下文（context）指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。

以下是为您提供的根据给出的文本生成的相关信息： 分镜创作流程和方法： 1. 在歌曲创作完成后，根据音乐进行画面生成。画面分为三类：有歌词部分使用 Midjourney 生成，无歌词部分如前奏使用 SD 制作字体设计，转场部分使用 Deforum 制作。 2. 让 GPT 按照每段歌词生成一系列的 MJ 提示词，作为画面参考，再进行调整和编写。 3. 如开篇部分，需自行构思，如通过弹古筝女子引入，为增加神秘感，从女子背景开始，镜头慢慢拉近。若 MJ 出图不理想，可先使用 DALL·E3 绘制构图，再用垫图方式给到 MJ。 不同案例中的分镜特点： 1. 《心 Heart 创作分享》中，分镜完全根据感觉，强调梦境，主色调为蓝色，提示词末尾加上胶片拍摄、蓝色等关键词。因个人制作，未设置复杂元素和构图，挑图大感觉对即可。 2. 视频化部分：分两个部分，Ai 图生视频部分使用 Runway 和 Dreamina，Runway 完成动态感要求不高但质感趋向实拍的画面，Dreamina 实现高动态幅度画面，如电视机里气球漂浮、心形候鸟飞走等，还通过首尾帧叠加剪辑实现时间流逝和穿越感。 AI 视频生成的应用场景： 1. 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，配合高超剪辑技巧和叙事能力可制作出超乎想象的效果。低成本动捕能大幅降低后期制作门槛和成本，自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等能辅助视频编辑，为后期制作增加更多空间。目前主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向，一些 AI 视频平台也积极寻求创意合作，为创作者提供免费支持。 2. 自媒体、非专业创作者：这部分人群通常有具体且明确的视频剪辑痛点，如科技、财经、资讯类重脚本内容的视频制作时需花费大量时间找素材和注意版权问题，一些产品已在发力脚本生成分镜、视频，帮助降低制作门槛。不同平台适合不同内容形式，OpusClip 提供的长视频转短视频致力于解决同一素材在不同平台分发导致制作成本升高的痛点。 3. 企业客户：对于资金不足的小企业、非盈利机构，AI 视频生成可大幅缩减成本。

以下为您推荐一些可以根据文本生成对应视频且有免费选项的 AI 工具： 1. Pika Labs：被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI。目前内测免费。其生成服务托管在 discord 中，操作步骤如下： 加入 Pika Labs 的 Discord 频道：在浏览器中打开链接 https://discord.gg/dmtmQVKEgt ，点击加入邀请。 在 generate 区生成：左边栏出现一只狐狸的头像就意味着操作成功了，如果没成功点开头像把机器人邀请至服务器。接着在 Discord 频道的左侧，找到“generate”子区，随便选择一个进入。 生成视频：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，比如/create prompt:future war,4Kar 16:9，按 Enter 发送出去就能生成视频了。也可以输入/create 后上传本地图片生成对应指令动态效果。喜欢的效果直接右上角点击下载保存到本地。如果对生成的视频不满意，可点击再次生成按钮优化效果。 2. Hidreamai（国内，有免费额度）：支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。网址：https://hidreamai.com//AiVideo 3. ETNA（国内）：由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。支持中文，时空理解。网址：https://etna.7volcanoes.com/ 此外，还有以下工具供您参考： 1. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 2. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 3. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 4. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别）

很抱歉，目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找： 1. 学术数据库，如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是自主系统，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）来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以规划、子目标和分解、反思和完善、记忆、工具使用等关键组成部分。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器。 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，能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 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，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 智能体功能实现： 本智能体主要通过一个工作流实现，采用单 Agent（工作流模式）。工作流全景图按照市场分析报告内容划分，分成 7 个分支处理，每个分支调研并生成报告中的一部分，以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告主题拼装形成关键词句；必应搜索节点根据关键词句搜索相关网络内容；LinkerReader 节点获取网页详细内容；代码节点对搜索到的网页链接信息进行过滤；大模型节点生成报告内容并添加引用链接；结束节点将 7 部分内容拼接并流式输出。

以下是利用 AI 生成 PPT 的几种方法： 1. 方法一（卓 sir）： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 为了让 PPT 更有灵动性和观感，让 chatPPT 添加一些动画。 最后手动修改一些细节，比如字体、事实性错误等。 注意：让 GPT4 生成符合要求的大纲可能较花费时间。 2. 方法二（熊猫 Jay）： 工具：Process ON 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对较耗时间。 导入方式：复制最终大纲内容到本地 txt 文件，将后缀改为.md，若看不见后缀可自行搜索开启后缀；打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中；在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版再点击下载。若喜欢使用，没有会员可在某宝买一天会员。 3. 方法三（熊猫 Jay）： 工具：闪击 网址：国内网站，不需要魔法，地址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 选择模版。 输入大纲和要点：由于闪击的语法和准备的大纲内容有偏差，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650，将之前准备的大纲转换成适配闪击的语法。 生成 PPT：点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定。 导出：有一些限制，PPT 需要会员才能导出。