小朋友，具身智能呀，是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体，要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说，智能体要有能感觉周围环境的能力，能自己到处走，能拿东西、操作东西，还能学习新本领，适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”，这个“身体”可以是机器人的样子，也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智能体和环境互动，还会影响智能体学习。 像机器人可以通过它的手学会抓东西、摆弄东西，虚拟代理在游戏里能学会解决问题。 研究具身智能要用到好多知识，像机器人学、认知科学、神经科学还有计算机视觉。 在机器人领域，具身智能能让机器人更好地理解和适应我们人类的生活环境，跟我们交流更自然。在虚拟现实、增强现实和游戏里，也能让我们玩得更开心。 不过呢，具身智能还有一些难题要解决，比如怎么设计智能体的身体让它更聪明，怎么让它在复杂的环境里好好学习，还有怎么处理它和人类社会相关的一些问题。 简单说，具身智能就是给聪明的人工智能装上“身体”，让它能和周围环境更好地交流互动。

以下是一些能让您更好地进行提问，从而提高 AI 回复准确性的方法： 1. 明确角色和任务：例如，指定 AI 为某一特定领域的专业人士，并明确其需要完成的具体任务。 2. 清晰阐述任务目标：让 AI 清楚了解您期望得到的结果。 3. 提供详细的上下文和背景信息：包括相关的案例、事实等，帮助 AI 理解问题的来龙去脉。 4. 提出具体且详细的需求和细节性信息：使用清晰、具体的语言，避免模糊不清的表述。 5. 明确限制和不需要的内容：避免 AI 给出不必要或不符合要求的回答。 6. 确定回答的语言风格和形式：如简洁明了、逻辑严谨等。 7. 讲清楚背景和目的：在提问时，梳理清楚背景信息和提问目的，使 AI 更好地理解问题上下文。 8. 学会拆解环节、切分流程：将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。 9. 了解 AI 的工作原理和限制：有助于更好地设计问题，使其能提供有用答案。 在信息检索和回答生成过程中： 1. 系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，并对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除多个文档或数据源中的冗余内容，防止在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 5. 必要时进行语义融合，合并意义相近但表达不同的信息片段。 6. 最后，将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，传递给大语言模型，由其生成准确和连贯的答案。

以下是为您推荐的好用的免费的图片生成和视频生成 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。 功能：直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频。 费用：目前内测免费。 操作步骤： 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,4K ar 16:9，按 Enter 发送出去就能生成视频了。也可以输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，点击“增加”上传本地图片，就能让指定图片生成对应指令动态效果。 下载保存：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，如图像清晰度不够高或场景切换不够流畅等，可以点击再次生成按钮，系统会进一步优化生成的效果。 2. Grok 客户端： 支持免费生成图像和聊天功能。 图像生成效果优秀，可以趁机薅羊毛。 下载链接：https://apps.apple.com/us/app/grok/id6670324846 、https://x.com/imxiaohu/status/1877282636986552648 3. 香港科技大学与 Adobe 发布的 TransPixar： 可生成带透明背景的视频（RGBA 格式），实现更丰富的视觉效果。 传统 RGB 视频无法实现的透明效果，比如烟雾扩散等，可直接无缝叠加到其他背景中。 大幅减少后期手动抠图或添加透明效果的工作量，适用于电影特效制作等场景。 相关链接：https://x.com/imxiaohu/status/1877195139028066576 、项目地址：https://wileewang.github.io/TransPixar/ 、GitHub：https://github.com/wileewang/TransPixar

搭建小红书文案生成系统可以参考以下步骤： 1. 规划阶段： 概括关键任务并制定策略，明确任务目标和实施方式。 将整体任务细分为易于管理的子任务，如生成爆款标题、生成配图、生成发布文案等，并确立它们之间的逻辑顺序和相互依赖关系。 为每个子任务规划具体的执行方案。 2. 利用自然语言构建 DSL 并还原工作流：可以通过口喷需求的方式，在 01 阶段辅助快速生成一个工作流程原型，然后再进行修改完善，降低用户上手门槛。 3. 参考成功案例：例如“小众打卡地”智能体，其搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库，通过文本模型组成搜索词进行搜索，从搜索到的网页链接中提取相关 url 并滤除需要安全认证的网站，提取小众地点输出和相关图片，最后进行文案输出。 总之，搭建小红书文案生成系统需要明确目标和子任务，选择合适的工作流构建方式，并参考成功经验。

以下是一些专门学习配置微信机器人和企业微信机器人的相关教学视频： 【共学最全版本】微信机器人共学教程： 日程安排： 6 月 19 日 20:00 开始：从零到一，搭建微信机器人，参与者要求为 0 基础小白，分享人为张梦飞，主持人为小元，助教为金永勋、奥伏。 6 月 20 日 20:00 开始：Coze 接入、构建你的智能微信助手，分享人为张梦飞，主持人为吕昭波，助教为安仔、阿飞。 6 月 23 日 20:00 开始：微信机器人插件拓展教学，要求完成第一课，分享人为张梦飞，主持人为安仔，助教为空心菜、AYBIAO、阿飞。 6 月 24 日 20:00 开始：虚拟女友“李洛云”开发者自述，要求完成第一课，分享人为皮皮，主持人为大雨。 6 月 25 日 20:00 开始：FastGPT：“本地版 coze"部署教学，要求完成第一课，分享人为张梦飞，主持人为银海，助教为金永勋、AYBIAO。 6 月 27 日 20:00 开始：Hook 机制的机器人使用和部署教学，要求 0 基础小白，有一台 Windows 10 以上系统的电脑，分享人为张梦飞，主持人为 Stuart，助教为阿飞、空心菜。 第二天教程内容： 修改配置：主要更改标黄的四行，可以直接清空原文件配置，把以下配置粘贴进你的 config.json 文件中。 获取 key 和 id：进入官网 https://www.coze.cn/home ，获取到的令牌就是"coze_api_key"，像下方一样填入即可。"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas"，获取 bot_id 并填入："coze_bot_id":"86787989080"。 微信机器人大事件记录： 皇子：零成本、零代码搭建一个智能微信客服，保姆级教程 安仔：不用黑魔法，小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人 张梦飞：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信 张梦飞：FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程 张梦飞：基于 Hook 机制的微信 AI 机器人，无需服务器，运行更稳定，风险更小 张梦飞：【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的，能力最强的超级微信机器人！一步一图，小白友好 在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目

以下是一些与 Coze 相关的教学视频： 概览与介绍：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YGgzwDfWLiqsDWk2ENpcSGuqnxg 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb 安仔：Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb Coze“图像流”抢先体验：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ 7 颗扣子 coze 的搭建视频： 第一颗扣子 野菩萨出品：2 分钟解锁超野速度的图像流 bot 创建过程，献上野菩萨的明信片：https://www.coze.cn/store/bot/7384556560263020583 第二颗扣子 Stuart：2 分钟教你制作炉石卡牌：https://www.coze.cn/s/i68g8bLY/ 原理拆解： 第三颗扣子 陈慧凌：2 分钟做毛毡效果：https://www.coze.cn/s/i65gDW2Y/ 第四颗扣子 银海：银河照相馆：https://www.coze.cn/store/bot/7384885149625761801 第五颗扣子 Speed 团队：Speed 团队 菜品秀秀：https://www.coze.cn/store/bot/7384434376446148618 原理拆解：

以下是小白在飞书搭建 AI 工具知识库机器人的流程，分为前期、中期和后期： 前期： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，并了解如何白嫖大模型接口。 2. 确定机器人的功能范围，例如： 支持用户发送“关键字”，自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”内容回答，不足时调用 AI 大模型，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 能发布在微信公众号上，作为“微信客服助手”。 中期： 1. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，到此搭建完成即可，它也有问答界面。 2. 准备以下内容： 根据机器人的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可以用 word、txt、excel 等方式。 创建自己的【知识库】用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号。 后期： 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点： 1. LLM 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，受限于训练数据和学习方式，对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证，存在内容黑盒、不可控及受幻觉干扰等问题。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大，训练和运行成本高。 而 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景如知识问答系统，用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块。 3. 存储：包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。

以下是一些可以自动生成思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，包括通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图与 AIGC 结合的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路并生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能借助 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，在使用<generateTreeMind>插件节点自动生成思维导图时，有以下配置思路： 1. 确定处理方式：一次精读任务仅需生成一张思维导图，选择“单次”处理方式。 2. 确定输入：在输入区，该插件仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量即可。 3. 确定输出：观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来定位所需字段。若需要图片格式的思维导图，确定 pic 为所需输出。

以下是关于处理法律事务的提示词相关内容： 1. 陶力文律师观点：不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案，应将提示词视为相对完善的“谈话方案”，成果在对话中产生。对于尝试 AI 的朋友，建议多给 AI 几轮对话修正的余地，不要期望一次输入提示词就得到想要的东西。陶律师习惯用的大模型是 KIMI，也可使用 GPT、文心一言、豆包等。其个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】，库里每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。【箓】描述符箓整体所属、版本，【符】关键，涉及具体操作步骤和方法，开头赋予 AI 身份划定边界。 2. 潘帅观点：律师常用 Prompt 场景包括案例检索和类案检索。案例检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在问题。案例检索的 Prompt 指令词结构为【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】，并列举了多个具体例子，如商标侵权案件中“混淆可能性”标准的判例检索等。