一、AI时代 智能写作机器人

AI时代来临，智能写作机器人助力内容创作

二、什么ai与ai时代？

ai指人工智能，表示人用程序创造的新型智能体，ai时代指这种智能体高速发展的时代

三、什么是AI时代？

AI时代是指人工智能技术得到广泛应用和普及，成为人类生产生活中不可或缺的一部分的时代。在AI时代，人工智能技术将深刻影响社会的方方面面，包括但不限于医疗、教育、金融、交通、制造等领域。

AI技术将带来更高效、更精准、更安全、更便捷的生产和生活方式，也将带来新的机遇和挑战。AI时代的到来，需要我们不断学习和适应新的技术和变革，同时也需要我们关注和解决AI技术可能带来的伦理和社会问题。

四、ai机器人概念？

智能机器人是通过AI技术制造出来的能够自我控制的产品，具有人类所特有的某种智能行为的机器。它是一类具有高度自主性的自动化机器或设备，是机器人技术发展的高级形态。广泛应用于工业、农业、服务业、家庭陪护等方面。

五、AI时代如何把握机会？

在AI时代，把握机会的关键在于理解并适应AI技术对社会和经济的影响，以及利用AI技术来创新和优化自己的业务或工作。以下是一些建议：

学习AI技术：了解AI的基本概念和原理，以及相关的编程语言和工具。这将使你能够更好地理解和利用AI技术，从而在工作中更具竞争力。

关注行业趋势：了解AI技术在各个行业中的应用和发展趋势，以及相关的政策和法规。这将使你能够及时调整自己的战略和方向，把握行业机会。

创新业务模式：利用AI技术来优化和创新自己的业务模式。例如，可以通过AI技术来提高生产效率、降低成本、改善用户体验等。这将使你在市场竞争中更具优势。

培养跨界思维：AI技术的应用往往需要跨领域的合作和创新。因此，培养跨界思维，了解其他领域的知识和技术，将有助于你更好地把握AI时代的机会。

持续学习：AI技术是一个不断发展和变化的领域。要保持竞争力，需要持续学习和更新自己的知识和技能。可以通过参加培训课程、阅读相关书籍和文章、参与行业交流等方式来保持学习的状态。

总之，在AI时代，要把握机会，需要不断学习和创新，了解行业趋势，培养跨界思维，并持续学习。同时，要保持开放的心态，积极拥抱新技术，将其应用到自己的工作和生活中。

六、ai时代颠覆哪些行业？

1、人工智能开辟医疗领域更多可能，人工智能让疾病研究更高效，未来人工智能或许能给自闭症儿童更多帮助。

2、人工智能让无人机变得更智能，生态学者工作的改善，人工智能系统赋予无人机更高效率。

3、人工智能让天文观测更省力。

4、人工智能在教育变革中还有广阔未来。

七、机器人的智能演进：正在思考的AI时代

1. 机器人的智能进化

机器人技术的发展进展迅猛，如今的机器人不再是简单的执行命令的工具，而是变得越来越智能。人工智能（Artificial Intelligence, AI）的崛起，为机器人赋予了思考和学习的能力，成为现代科技领域的热门话题。

2. 人工智能和机器学习

人工智能是指使机器具备类似人类智能的能力，而机器学习是人工智能的一个重要分支，通过给机器提供大量数据和算法，使其能够通过学习和优化提升自己的能力。这种学习类似于人类的思考和知识积累过程。

3. 深度学习和神经网络

深度学习是机器学习的一个重要方法，其核心是神经网络。通过多层次的神经网络结构，机器能够从输入中提取特征，并进行复杂的模式识别和决策。这种方式使得机器能够更加接近人类的思维方式，进而产生出类似思考的行为。

4. 机器人的思考能力

机器人的思考能力实际上是通过内置的算法和模型来实现的。通过对输入数据的分析和处理，机器能够生成输出，并通过反馈机制来优化自己的决策和行为。这种“思考”过程是在机器学习的基础上实现的，机器会根据之前的经验和数据进行判断和预测。

5. AI的应用领域

随着人工智能技术的不断发展，其应用领域也越来越广泛。例如，在医疗领域，机器人可以通过分析患者的病历和治疗方案，给出更准确的诊断结果和治疗建议；在智能交通领域，机器人可以通过分析交通数据，实现更高效的交通管理和优化。机器人的思考能力使得其在各个领域都有着广泛的应用前景。

6. 人机交互的挑战

虽然机器人的思考能力带来了众多的应用机会，但在实际应用中，人机交互仍然是一个挑战。人类与机器之间的沟通仍然存在一定的障碍，语言的复杂性、情感的表达等问题限制了机器在理解和回应人类的需求上的能力。为了更好地实现人机交互，需要不断改进和优化机器人的智能系统。

7. 机器人的未来展望

随着人工智能技术的不断创新和进步，机器人的智能将会继续提升。未来，我们可以期待机器人会具备更强大的思考和学习能力，能够更好地理解人类的需求和情感。这将推动机器人技术在各个行业的广泛应用，并为人类带来更多便利和福利。

感谢您阅读本文，希望本文可以帮助您更好地了解机器人的智能演进和思考能力。机器人的发展正逐渐改变我们的生活，让我们期待未来机器人的更多惊喜。

八、什么是ai智能机器人？

目前很多行业的人工都显得非常的珍贵，那么这个时候要考虑降低企业成本，那就只有在线上或者Ai产品上下功夫，今天就给大家介绍一下，一套完整的AI应该包含哪些部分？首先你要装一套Ai就需要拥有一个服务器，服务器的大小和你的客户多少有关系以及你ai运营的数量有关系，最好的肯定是阿里云的服务器，但是阿里云的服务器有一个小缺点那就是比较贵，其实就是腾讯和华为云的服务器，这两种服务器的话在使用上问题不大，只要你会调试，价格呢也相对于要便宜一些！

AI机器人搭建完成之后，就需要制作自己的话术了，话术设计的话，在任何一个行业只需要穷举这个行业的100~200句，比较经典的话，基本上能够构成大部分完整的对话，这个看自己对话术的一个需求。

话术制作完成之后，就是找自己行业类比较适合的资源进行外呼，比如你是做房地产的，那么你所涉及到的肯定是一些具有购房意向的客户，如果是做其他行业的话，也有自己的行业客户的一个积累，现在稍微好一点的AI机器人都会配备客户搜索的功能，还有客户的一个公海，可以进行取用。

而且现在AI机器人把人机耦合也做到了里面，在机器人外呼完成之后，会把客户转到我们的人工系统里面，进行跟进和回访，这样整套机器人的业务流程就会非常的流畅，不会造成人员的一个浪费。

九、ai机器人哪家的好？

---智能AI语音机器人

AI语音机器人，适用于金融催缴、电话回访、电话邀约、房产电销、电话审核等服务。功能智能语音交互；利用语音技术实现电话智能交互，自动外呼；批量全自动机器人外呼，未接通用户自动重拨。全程录音；全程录音，识别优化，越用越聪明。24小时服务 ；节省企业客服成本。操作简单 ；话术配置简易，导入客户电话即可开始外呼。报表分析 ；实时报表统计分析为提供依据判断。

AI智能语音机器人的技术优势：

AI智能语音机器人的应用场景：

一.AI智能语音机器人外呼催缴接近人工

某大型金融合作的“智能电话催收机器人”，整体呼通率达到65%，大幅超过传统人工50%呼通率。通过训机师团队的不断训练和优化，机器人外呼当天催收率由最初20%提升接近50%。基本接近人工催收水平。并且智能机器人的能力不断提升中。

人工智能

1.解放人力资源可有效降低催收工作的80%的人力占用

2.降低员工流失率，减少50%员工流失

3.高效率人均产值100次的催收外呼

4.员工培训更轻松，成长周期缩短50%

二.AI智能语音机器人尝试精准营销领域

移动-彩铃营销电话机器人（呼出型）

当前：电话机器人呼通率为54%超过人工的45%。成单率10.3%，超过人工10.2%的平均水平；效益：人工成单25单/日，机器人成单≥1000单/日。

（1）精准营销

（2）AI语音机器人进入保险回访领域

首创人机融合智能回访方案

试用场景：财产险、寿险等回访场景；

带来改变：

1.解决人力：人机融合智能回访，效率更高，每个坐席配备多个机器人，每日可完成原来5-10个人的工作；

2.营销机会挖掘：回访话术设计可探话术实现营销机会挖掘，快速营销机会挖掘；、

3.大数据分析：沟通语音非结构化语音在线转结构化文字，可分析；

4.实时全量质检：智能机器人标准应对话术，无需质检，专注分析。

十、ai 绘画机器人如何制作？

我创作了“诗人皮耶特拉”。它使用 MidJourney 模型自动生成图像，最后使用 GPT-3 davinci 模型生成文本。

这是连续运行我的脚本 3 次的样子，用了non-cherry-picked的结果是：

让我们来看看这是如何实现的过程

1.生成图像：

为了生成图像，我使用了一个名为 MidJourney ，让我们先谈谈图像生成过程，然后我将讨论以自动化方式制作它的挑战。

图像模型接收某种形式的输入并生成输出（图像），在 MidJourney 的情况下，输入称为** prompt** （包含您希望模型生成的文本）。

一些例子：

一个简单的提示：“死神”

一个复杂的提示：“女战士作为死亡天使，身穿盔甲，背部有巨大的黑色翅膀，黑暗幻想，薄雾，雾气，天堂之光，史诗，巴洛克，洛可可，细节，逼真渲染，3ds max + v ray，非常详细和复杂，中心构图，优雅，vfx，虚幻引擎 5，辛烷值渲染，极端对比度，极其锐利的线条，8k，--ar 2:3"。

请注意，提示中的详细程度和“标签”在生成更复杂、详细和有创意的图像方面起着巨大的作用，这通常被称为“ 提示质量 ”，有趣的是它不一定是关于提示的大小，它是关于使用模型将理解的“标签”。

这是我们刚刚生成的图像的放大版本。

如何生成高质量的提示？

就我而言，我创建了一个机器学习模型，该模型从高质量提示数据集中学习，现在能够生成随机的高质量提示。

为了实现这一点，我必须创建这样的数据集，我使用了 selenium，这是一个浏览器自动化工具，并使用它进行了所谓的网络抓取，访问 MidJourney 网站和一些不和谐频道以检索大量高质量提示别人做的。如果您在桌面上，您可以在此 链接。（https://datastudio.google.com/reporting/3fd9c46a-bae3-4e54-9cc3-05f7a5e10c74）

MidJourney 网站有一个关于特色创作的部分，展示了令人惊叹的创作以及用于生成它们的提示，这一事实确实很有帮助。

在网络抓取提示后，根据他们生成的图像和我对图像的个人意见，手动标记并为每个人分配一个分数，我终于准备好使用我的数据集了。

然后我训练了一个机器学习模型来预测一个可以从我那里获得高分的提示。

唯一剩下的就是将提示传递给 MidJourney，以便它可以生成图像，但这有一个挑战。

像 DALL-E 这样的一些图像模型计划提供一个 API，一种在代码中与模型交互的方式，通过 API，集成图像模型并使用该模型创建您自己的项目、产品或解决方案非常简单，无需API 仍然有一些方法可以与之交互，但它们更加不一致，我不建议在任何严重或生产中这样做。

目前（在撰写本文时）MidJourney 没有 API，因此要使用此模型自动生成图像，我必须制作一个使用 selenium（我提到的浏览器自动化工具）的自定义脚本来登录不和谐浏览器中的帐户，然后使用它的 /imagine 命令与 MidJourney 机器人交互。

2.生成文本：

为了生成文本，我使用 OpenAI 模型 text-davinci-002。

起初，我想只是将 MidJourney 提示发送给 davinci，但结果总是很笼统，或多或少相同。

由于诸如“渲染”、“8k”、“插图”、“详细”、“虚幻引擎”、“hdr”、“高对比度”之类的词在这些提示中很常见，我经常看到达芬奇谈论它们并离开主题，谈论视频游戏行业等（因为渲染和虚幻引擎等主题）。

结果感觉纯粹是描述性的，我在中途意识到这并不是我的目标，我意识到我想要一些更有诗意的东西，但不是一首明确的诗。

所以一开始我对提示进行了清理，删除了一堆让 davinci 跑题的词，它变得更好了，但我仍然对结果不满意。

然后我考虑将图像中可以找到的确切内容传递给davinci，而不仅仅是用于生成它的提示。

为了实现这一点，我使用 Google Vision 来获取图像的确切特征和元素。

如果您不熟悉此 Google 产品，请查看它的一些功能。

认识谷歌愿景

它提供了一个“标签”列表，这些标签是模型进行的分类，它通常包含图像中存在的对象以及一些见解，如“虚构人物”。

它提供了一个“对象”列表，通常，它返回的对象很少，但图像中出现的对象更多。

它提供了一个“属性”列表，其中包含图像中存在的颜色及其纵横比等信息。

通过向 davinci 提供所有这些信息，它将生成的文本将与图像中可以找到的元素、颜色和特征有关，因此它将不那么通用，而对图像本身更加具体。

目前，我正在混合我的两个想法，我已经从提示中排除了一组单词（如“虚幻引擎”和“渲染”），并且我正在通过经过清理的提示以及谷歌云视觉达芬奇模型的图像信息。这是最终结果：

不和谐的死亡天使结果

总而言之，这就是正在发生的事情：

我的云架构如下所示：

（由于我无法修改谷歌云功能运行时来安装 chrome 并使用 selenium，所以我使用 google cloud run with docker 代替）

您可以在下面准确找到我正在执行的 davinci API 调用，其中变量“formatted_all_features”包含图像中的颜色、标签和对象，“formatted_sanitized_prompt”包含没有与 davinci 无关的关键字的 MidJourney 提示文本生成。

response = openai.Completion.create(
  model='text-davinci-002',
  prompt=(
    f"Write a text talking loosely about the art that you made and its"
    f" {formatted_all_features} and {formatted_sanitized_prompt}"
  ),
  temperature=1,
  max_tokens=800,
  top_p=1,
  frequency_penalty=1.02,
  presence_penalty=1.02
)

希望您喜欢阅读。

• 这篇文章的横幅是使用 MidJourney 生成的
• MidJourney 是一个不断发展的项目，体验仍在显着变化，本文中包含的图像生成于 2022 年 8 月 7 日 (%m/%d/%Y)

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