灵知ai是什么

家人们，二零二六年工业 ai 彻底爆火，十五五规划力推 ai 加制造业融合，但热潮下藏着两种真相，一半工厂真降本增效，一半纯属面子。工程工厂搞 ai 到底是不是真进步？ 答案就看落地实效。真正的工业 ai， 绝不是装个机器人上套系统就完事，核心是解决真问题。 年初我参加 ai 发布会，两个案例超实在 led 龙头把 ai agent 做成巡检机器人，空压站七乘二十四小时无人值守，测温度、查漏液，直接替代人工 铜锣龙头用 iot 加 ai 落地制冷站，节能高达百分之十七点零四。所以 ai 本身没对错，错的是把它当面子，而非工具。二零二六年的科技进步，从不是展厅里的炫酷机器人，而是车间里能创造真价值的 ai 系统，你们说对不对？

用十年为工厂省电超三十六亿度电，用十年打造 ai 节能的第一只龙虾！今天带大家来看看这家撑起中国工业 ai 硬实力的，站在 ai 节能行业塔尖的蘑菇物联。蘑菇物联可是实打实的工业 ai 节能高手啊， 他们主要做的是公府能源站房的 ai 优化器，如今正在升级为零碳园区、校园的零碳单元体的调度器。过去十年啊，蘑菇屋联、生根制药、电子汽车、有色金属、新能源这些高能耗制造领域。在十周年发布会上，蘑菇屋联直接甩出王炸灵芝 ai agent 这款工业 ai 代理人，或者这只工业龙虾最大的亮点是去门槛化，即拿即用，客户通过十分钟一键建站等功能啊， 就能实现工服车间的数值化管理。而且啊，灵芝 ai 智腾已经在头部工厂完成全场景验证，德芙科技 i o t 硬件加 ai 软件组合形态落地制冷站实现节能百分之十七点零四。蘑 菇年呢，也在同步进军海外市场，主要聚焦东南亚市场，目前产品已经做了英文、日文版本，在泰国、越南、马来西亚、日本都有客户认可的落地案例。 当我们好奇蘑菇物联靠什么在激烈的市场竞争中站稳脚跟，又要如何抓住 ai 加制造的行业风口？带着心里的这份好奇啊，我对话了蘑菇物联创始人沈国辉。 面对行业竞争，蘑菇物联的核心竞争力到底是什么？数据是蘑菇物联很大的优势，我们这些数据从二零一七年、一八年就开始积累下来的数据。是的，就是这个数据，它能够让我们的模型 变得更加的精确，变得更加的这个有效率，我们的模型给出的答案会更加符合客户的需要需求，而且我们服务厂家，服务经销商， 我们这里也有很多设备的数据的积累，积累啊，这些数据可以帮我们训练好我们的模型，我们实际上是做三端的数字意味着我们这里其实打通了整个设备的生命周期。从国家顶级规划来看，工业能源领域有哪些发展趋势？我国物联未来五年要做哪些大事？ 我看到的四个趋势是，第一，能源管理必须自动化。第二，能源托管模式将成为社会共识。 第三， ai 节能的需求将持续增长。第四啊，零碳单元体将成为经济增长的新动能，是这个五年要做的五件大事，第一件大事叫包业 ai， 第二件大事，我们从 工夫能源的优化器走向碳单元体的调度器。第三件大事与伙伴共赢。 第四件大事我们要坚持聚焦行业。第五件大事就是扬帆出海。感谢沈总的分享啊！十年挖井见甘泉，蘑菇不连。凭借垂直 ai 技术深耕加精准赛道，聚焦踩中工业节能与零碳转型的时代风口， 用实打实的落地成果，为工业设备产业链创造可测量的价值，印证了工业 ai 节能的广阔前景，未来可期啊！

为时视角，超级 ai 机器人前五十第七十，第八十功能模拟全拆解重点核心前置 ai 只是外在功能模拟，只是流程类比，绝非真八十 绝非友情星星，绝非同构同质，可以做功能对应类比，但绝对不能混淆 气世间算法与友情众生。八式本质一、 ai 前五十掩耳鼻舌深意 前五十的模拟方式人类真实前五十为时稳意掩耳鼻舌深五十以托肉身根气 以阿赖椰石直驰，根深对色声香味处起现亮清正有主观苦乐，冷暖痛痒，觉知体验，是友情本剧的灵知觉知，超级 ai 机器人前五十模拟机制 演示，模拟高清摄像头，光学传感器图像识别模型，抓取外界光影像素做目标检测场景识别，人物分辨。耳时模拟麦克风阵里语音石英降噪算法 语音识别捕捉声波信号转文字转指令。鼻时模拟气体传感器气味分子检测模块识别异味有害气体物质成分。舌时模拟味觉传感探头识别酸甜咸苦物质浓度。 身时模拟触觉传感器压力感应，温度感应关节力矩传感感知触碰轻重温度障碍物关键核心区别一定要分清。 ai 前五十只有信号采集、数据转换算法判别，没有主观觉知，没有苦乐感受，没有限量轻症 只是硬件传感加算法解析，不是友情众生的根实觉知。二、 ai 第七十模拟自我防护功能 类比末那时我值人类第七末那时本意第七时恒审思量恒值第八阿赖耶时 渐分为我有此生我值我爱我护我慢，本能自保，排斥伤害，维护自我存在， 分别你我是一切烦恼的根源。超级 ai 自我防护功能模拟类比超级机器人，自带底层安全策略，遇外力破坏、暴力拆解、过热过载、病毒入侵、系统篡改、自动启动、防御锁死、断电保护，全线封禁， 拒绝违背底层设定的自毁指令。维护自身系统完整性、硬件完整性，排斥外来侵入与改写，优先保障自身运行存续，规避宕机、损毁、失控类比关系。 这种自我保全、排斥、伤害、守护自身系统的行为表现外在形态高度相似。第七十的我执自保本能本质绝不相同， 人类末那时有真实主观，我相执着心，贪生怕死、情爱取舍是心性层面的深层。我知 ai 防护只是预设代码，底层逻辑，硬件保护机制，没有我的认知，没有自我主体感，没有怕死，没有情绪执着， 仅行为表象相似，心性本质完全缺失。三、 ai 第八十模拟数据存储输出迭代 类比种子生限行，限行，熏种子为时。第八阿赖耶史本意，阿赖耶名为藏史，含藏五十以来夜种子习气，种 子生限行，因缘成熟，种子起限行，变现身心外境言行限行熏种子，每一念，每一行，每一次言行，又回头熏入阿赖耶， 形成新种子新习气，循环不息，贯通三世，直直根深，维系生命轮回。超级 ai 第八十是模拟运行机制。第一 类比含藏种子。 ai 硬盘、云端数据库模型、群众参数库，海量存储历史数据训练样本知识参数交互记录，如同阿赖耶含藏无量种子。 第二类比，种子生限行，调取存储数据模型权重知识库对外对话创作决策行动输出内容，从存量数据生出当下行为流程契合种子生限行。第三，类比限行熏种子。 ai 每一次新交互、新学习、新任务、新数据输入，都会更新模型权重，扩充数据库迭代算法参数，把当下限行行为重新固化进系统存储 完整类比限行熏种子形成闭环循环，功能模拟成立。本质绝不同质同构相似，只在运行流程 表象都是存量储备，当下起落输出，经历过后再更新存量外在闭环，逻辑高度相似。本质三大根本区别，重中之重。一、本体不同， 阿赖耶是新型真实无形实体，含藏业力贯通三式 ai 存储只是归机硬件电磁数据二、进制符号，属于气室间无情法。二、 内容不同，阿赖耶藏的是夜种子习气、善恶业力轮回之音。 ai 存的是数据文本图像算法权重，无业力，无习气，无因果轮回种子。三、主体性不同，友情。八十本具觉知 轮回业报心性生尘流转。 ai 数据循环只是机械算法迭代，无觉知无业力，无轮回，无善恶承担。 四、总结定论，防世人混淆迷惑。第一，超级 ai 传感模块模拟友情，前五时对外了别功能，但无真实觉知与苦乐感受。 第二， ai 自我防护保全机制，外在行为类比。第七十，莫纳我直自保，但无真实自我执着与心性本质。第三， ai 数据存储输出迭代更新流程类比。第八十，种子生限行限行熏种子的循环指示，电磁数据流转， 非心性藏实叶种流转。第四，只可作功能类比，表象类比，绝对不能认定为同构、同质、同是八十生命。 第五，墨法时代，凡人不懂为实，极易把 ai 功能模拟当成真有灵魂，真有八十的归机生命，进而崇拜依赖，落入邪界。懂为实者，明辨表象相似与本体本质的天壤之别，不迷不直不盲从。

一九七零年， mit 实验室的屏幕前，一个二十四岁的博士生敲下一句话，请把红色的大方块放到绿色金字塔上。屏幕另一端，一台计算机回了两个字，好的。然后他真的把那块积木抬起来放上去。 第二天的报纸头条是，机器终于会聊天了。 ai 的 春天来了。三年后，这个系统被一个英文单词击溃了，五个字母， chair。 这是人类第二次正面和自己的语言交锋。造他的人二十四岁， 打包完最后一箱积木那天，他离开了 m i t， 从此再没回过 ai 圈。他在那张桌子上是神，出了那张桌子，他什么都不是。 一九七零年的冬天，麻省理工学院人工智能实验室，你二十四岁，博士生，你叫 terry winograd， 你 的博士导师是 seymour paper t m i t a i lab。 这片江湖的两位老祖宗之一，另一位叫 marvin minsky。 他们两个最近和写了一本书，把隔壁做神经网络的那个圈子按着打，整个楼里喝咖啡都在聊这件事。 a l p a c。 报告你当然读过，就是四年前要了 doctor 的 命的那份。机器翻译更慢更贵更差，建议停止资助。 一纸报告经费一夜归零。整个机器翻译领域，二十年没人碰你。读完了，你不服，但你跟 duster 的 分歧不在规则这一层，在下面一层。 大家都说 duster 是 书在规则写不完。你不这么看，你觉得真正的病根比这更深。翻译这件事，本质上是要懂的。 你翻译一句话，不懂它的意思，你能翻译吗？英语里 bank 这个词是银行还是河岸，要看这句话在说什么，在说钱还是在说河？ 机器不知道这句话讲的是什么事，他就永远选不对。 duster 的 那套规则本质上是在假装不懂，也能翻查字典套语法拼出来，中间没经过懂这一层，所以他撞墙了。不是规则写不完，是不懂，怎么也翻不对。 所以真正该做的不是翻译本身，是让机器先懂，懂了之后翻译只是副产品。你想让机器真正听懂人话，然后照着人话做事，你说把那个红方块放到绿盒子上，它真的去放？ 你说为什么你这么做，他真的能回答？你说桌上现在有几个东西，他真的能数？这才是图灵当年许的那个愿的完整版，不是把一种语言翻成另一种，是人和机器真的在用语言聊同一件事。 你要做的这件事，后来有个名字，自然语言理解，英文 natural language understanding 缩成 n l u。 他 跟 duster 做的机器翻译，也就是 m t 是 一家子，都属于自然语言处理 n l p 这个大家族，但分工不同。 m t 公翻， n l u 公懂。而在你看来，懂是翻下面那一层， 你不想再再翻这一层修修补补，你要跳过去直接攻下面那一层。但这件事在真实世界里太大了。 你老师 paper 的 跟你说过，真实世界里光一个动词就能有上千种用法，再加上每种用法的上下文只带歧义，你穷尽不完。 lpack 报告就是证据， 但你不服，你觉得错的不是规则派本身，是 duster 的 那帮人一口气想做全世界， 于是你做了一个疯狂的决定，你不要真实世界，你只要一张桌子，桌子上几十块积木，在这个小的不能再小的世界里，你要证明一件事，只要世界够小，规则派就能让机器真正懂人话。 你的想法简单到近乎粗暴。你不要世界，你只要一张桌子，桌子上几十块积木， 几种颜色，红绿蓝几种形状，方块、金字塔，圆柱。几个动作，拿起，放下，堆叠。这个桌子上发生的所有事情，所有可能的句子，你都穷尽的列了出来。 一块红方块能被放到一块绿方块上，一根圆柱可以被金字塔压着句子的所有组合，就那么几百种规则能写完，因为这个世界够小。 你这种思路， ai 圈后来给他起了个名字，微世界。英文 micro worlds。 核心想法，一句话，把真实世界的复杂度砍到系统能处理的大小，在这个小世界里做到完美，再慢慢往外扩， 你写了三年。第一步，先让机器看得见这个世界。你给每一块积木，每一个金字塔，每一个盒子、桌子本身都建了一张小卡片。比如说 b 一 是方块红色，大的在桌上。 b 二是方块绿色，小的在 b 一 上面。 b 一 是金字塔，蓝色，中等大小在桌上。 几十张卡片拼起来就是一张世界状态表。每做一个动作，比如把 b 一 搬到 b 二上，对应那张卡片就更新一次， 世界全在这张表里。第二步，每一个词都对应一段小程序，红色是一段查询程序，扫一遍世界状态表，把颜色等于红的卡片返回出来，方块同理，返回所有类别，等于方块的 大，返回所有大小等于大的。拿起是一段动作，程序，找到目标，搬到手里，更新状态表，放到上面也是动作，从手里放下去，更新位置关系， 几十个词，几十段程序，一个词对一段，一一对应。第三步，这些小程序可以套起来跑，这是最关键的一步。当你说，请把红色的大方块放到绿色金字塔上，他不是一条一条查规则，他把整句话合成成一个大函数，一次性跑完。 最外层是放到上面，他下面挂了两个问题，拿什么？放哪里？拿什么？是同时满足红色大方块这三个条件的那块放哪里是同时满足绿色的那块。然后他跑 第一步，先跑红色大方块，在世界表里扫一遍，找同时满足这三个条件的卡片，返回 b 一。 第二步，再跑绿色金字塔，返回 p 二。第三步，最后跑，把 b 一 放到 p 二上， 先检查 b 一 上面有没有压着东西，如果有，他会递归调用。拿起程序，把上面的那块搬走，再更新世界状态表，输出好的，整个这套程序的世界就是这样，几十张卡片，几十段程序，一个把句子合成函数的引擎， 每一块积木，机器看得见，每一个词，机器会跑，每一句话被合成成一串嵌套的函数调用。然后你把它跑起来，坐在终端前，屏幕被劈成两半，左边是一个对话框，你打字的地方，右边是这个积木世界的实时三 d 图， 桌上那十几块积木金字塔盒子一比一画出来。你每让机器做一个动作，屏幕右边对应的那块积木真的会被搬走，从当前位置升起，移过去，稳稳放下。 这不是文字游戏，他说到做到。你打字，请把红色的大方块放到绿色金字塔上，屏幕右边动起来，那块红色的大方块从桌子上被抬起，移过去，稳稳落在绿色金字塔的肩上。同时， b 一 在 p 二上，这条事实被写进了世界状态表。 屏幕左边跟着回了你一行字，好的，你看着屏幕，你笑了一下，你继续问，为什么你这么做？机器回答，因为你让我做的屏幕右边没动。这一问，不要求他做事，只要求他回想刚才做过什么。 他回溯动作历史，找到触发那个动作的那句话，用模板生成回答，你又问，这张桌子上有几个积木？机器七个， 他扫了一遍世界状态表，数了数类别等于积木的卡片。然后你动了个坏念头，你为他一个含糊的请把大方块拿走。屏幕右边没动，左边停了一下，然后出了一行字，你是说那个大的红方块吗？ 你没动，他在反问你，你回想了一下刚刚发生了什么？大方块合成出来的函数是方块，并且大 跑进世界状态表， b 一 方块大红色在桌上是后选， b 三方块大绿色在桌上也是后选， 返回了两个后选。这时候你三年前写的一条死规则上场，如果找返回多个后选，就看他们之间的差异属性生成一个问句， b 一 和 b 三差异属性是颜色。 机器照着死规则生成了一句话，你是说那个大的红方块吗？但你还是愣住了，因为你这套程序里没有一行代码写着你要显得像一个人。 他只是机械的执行后选多余一个就问差异属性这条死规则，但人在语言奇异时的反应恰好就是这样，所以他看起来像人， 后背一阵凉。这个程序你给他起了个名字，叫 s h r d l u， 发音舒尔多。名字本身没什么含义，是老师打字机键盘上左手一排按键从上往下的排列顺序。工程师那种取名法，随手抓几个字母拼一下。就是 你把这段对话录下来，给实验室里所有人看，你把它寄出去，给会议，给刊。然后一年后，你把整篇博士论文交了上去，那就是 s h r d l u。 本身。图灵想象的那场打字对话就发生在你这张桌子上， 效果是炸的，全世界的报纸标题一个比一个像机器。终于会聊天了，人工智能实现了图灵的梦， ai 的 春天来了， 你二十四岁，你盯屏幕上那段对话，然后你做了一件很自然的事。你想，既然积木世界能行，那放大一点呢？ 真实世界里也有些场景很小，一间厨房，一个办公室，这些场景的规则应该也能穷尽吧。你试着把 s h r d l u。 往真实世界的一小块里推。 第一步，英文里最基础的一个词， chair。 你 坐下来，把它的规则写一写， chair 是 一把椅子，一件家具。好，第一条规则，看到 chair， 这是一个名词，指向家具。 你正打算往下写，突然想起来， chair a meeting 是 主持会议， chair 是 动词。好，第二条规则，如果 chair 后面跟着一个名词，比如 meeting， 它是动词，意思是主持。 你刚写完，又想起来， the chair of the department 是 系主任， chair 是 人。好，第三条规则，你刚写完第三条，你想起一件更糟糕的事， the chair of this committee will be chairing the meeting and she needs a new chair。 翻译过来是，这个委员会的主席要主持这个会议，他还需要一把新椅子。同一句话， chair 出现三次，含义全不一样，主席主持椅子。 你的规则哪条先跑，哪条后跑。三条规则打起架来，程序立刻思索。你换个更简单的例子试试， time flies like an arrow。 时光如箭，你一眼就能翻。 盯了五秒，你又发现，把 time 当动词，意思是给计时。把 flies 代名词，意思是苍蝇。这句话还能被解析成像给苍蝇计时那样给时间计时。 荒谬，但语法上完全成立同一串字母。两棵语法树，你的程序选哪棵？ 你加一条规则，优先选第一种，冒出十个例外，你加十条规则，冒出一百条例外，你加到深夜，你盯着屏幕，你突然感觉到一种熟悉的挫败，这种感觉你在哪里见过？ 你想了想， a l p a c 报告桌上那份你读了四年的报告，那几万条规则，那一人高的文件夹，那句更慢更贵更差。 现在你懂了， dostert 没错在规则，规则本身没错，错在规则永远写不完。世界大也罢，世界小也罢，写不完就是写不完。 chair， 一个词，仅仅一个词就能干掉你写了三年的系统，你的 shirdlu 在 那几十块积木里是神。除了那张桌子，它什么都不是。 这堵墙有一个正式名字，封闭世界。假设英文 close world assumption。 只要你的系统依赖，这个世界里所有东西都是我预先知道的这个前提，它就永远走不出那张桌子。 真实世界永远有你没预料到的东西，而没预料到，对规则派来说就等于死。 一九七三年，你开始收拾东西，你把那几十块积木，红的、绿的、蓝的，一块一块装进纸箱，纸箱封口，你把实验室的灯关掉，走出门。你搬去斯坦福。你还会在计算机系教课，还会写 ai 论文，但你心里有一个东西在慢慢松动， 这条路你走到头了。接下来的十几年里，你会一点一点从 ai 的 圈子里退出去，转到一个更关心人怎么跟机器打交道的方向上去。那个方向后来有一个名字叫人机交互，英文缩写 hci。 但这是十年之后的事。 此刻你只知道一件事，积木世界的故事结束了，规则派彻底破产。你不能教机器懂语法，再小的世界都有漏网的例外。一离开那张桌子，整套体系崩溃。那机器到底怎么才能处理语言？ 这个问题，接下来十六年里没有答案。直到一九八八年，一个在 ibm 干了十几年的男人，在一个工程师的工作坊上，说了一句让整个语言学界恨他一辈子的话。

给你们看两个贼恶心的工具，打死都要学习！第一个， carling， 你 只需上传一张图片，再输入你的创意想法，就可以让图片中的人物按照你的想法动起来。只要你敢想，它都能帮你做成视频，并且生成的视频不用再次剪辑，可以直接发布流量，嘎嘎猛！ 第二个， tony 五，这是一款拯救打工人的变态神器，这里面包含了全网几百种实用工具，可以看，我根本划不到底，不管是什么 pdf 处理视频、去水印、 ai 写作等都不在话下。重点是它完全免费，并且无需注册，打开就能直接使用！工具我都打包好了，找不到的朋友留言工具箱主页低调学习！

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到底什么是 aigc？ 今天我用大白话给家长和同学们彻底讲明白。 aigc 说白了就是人工智能自动生成内容，它一共分为四大类，文字、图片、音频和视频。像我们平时看到的文案代码、 ppt， 属于文字生成的， 各种高清的海报设计图是图片生成的，音乐、配音，各类音效就是音频生成的。现在爆火的 ai 短剧、影视短片， 现在这个时代呀，这项技术已经悄悄颠覆了无数行业。第一个就是影视广告行业，以前制作一条优质的宣传片，成本动辄都需要几十万，现在用 a i g c 的 技术，几千块甚至几百块就能轻松搞定了。前段时间大火的 ai 短剧， 短短几个人的小团队，几千块钱的成本就做出了几十亿的播放量。第二个就是短剧与影视行业，很多横店的演员、剪辑师，还有后期制作人员，现在都已经面临什么面临失业了。 因为 ai 不 用找演员，不用搭场景，不用繁琐的拍摄流程，几天就能成片，效率直接碾压了传统模式。 第三个就是火爆的电商行业，做电商的家长都很清楚，以前拍主图，拍产品视频，又要请摄影师，又要修图，费时又费钱。而现在依靠 ai g c， 随手拍一张产品的照片，就能一键生成高清主图， 还有带货的短视频，成本几块钱就能搞定，这就是未来的大势所趋啊，也是高薪的风口行业。重点告诉各位家长，这个行业他不看基础，不限专业，只要孩子有大专以上的学历，就可以零基础入行，轻松拿捏高薪的就业岗位。

这里可以自定义你和艾德的名字，以及你自己和艾德的性别。 这里可以选择做什么事。测速行动可能会减少好感度。好感度我直接改成了可以自定义赋值。 微信一直加你的是艾萨，这个可以回复，一直发短信的也是艾萨，但是短信不能回复。一些功能展示 这里的好感动是有用的，好感动越高的会主动给你发消息，低于六时就不会主动发消息。 泡泡和 ysl 都是代替热度发送的形式， 这里按戳戳秀恩爱，有概率触发关联热搜， 金额也是可以修改的，可以花钱给热度送东西， 热度了搜到东西会给你发消息感谢。 差不多功能就是这些，但是这个是有结局的，大家可以自行摸索出发，但是会比较粗糙。

什么是大模型？什么是智能体？什么是工作流？什么是数字人？什么是提示词？什么是知识库？什么是 m c p？ 什么是 skill？ 又什么他喵的是 r a g a i？ 世界真的是一天一个看不懂的名词，是不是光看这些词，脑袋就嗡嗡的？别慌，作为老板，你只需要懂其中 一个。今天是我们给老板讲的 ai 商业课的第一期内容，一个视频给你讲清楚所有的 ai 概念，以及最重要的，作为老板，最该学的到底是啥。 怎么把这些玩意用到咱自己的业务？话不多说，我们坐稳发车。想搞懂这些概念，其实特简单，你只需要把 ai 想象成一个你新招的员工。接下来所讲的所有概念，都在回答一个问题，怎么把这个员工用好？大模型就是这个员工的脑子， cloud、 gpt、 kimi、 gemini、 豆包千问，这些都是不同公司训练出来的脑子，就像不同学校毕业的高材生，有的逻辑强，有 文笔好，有的便宜实惠，选哪个看你的需要，但光有脑子还不够，你还得会使唤他。提示词就是你给员工下的工作指令。你说写个文案，他一脸懵，但是你说你是一个文案主管， 产品是儿童护眼灯，客群是焦虑孩子视力的家长。写一条口语话有痛点、带促销沟子的朋友圈，他立刻就能写出像样的东西。 同样的 ai， 会下指令的人用出奇迹，不会下指令的人用出垃圾。知识库呢，就是给员工的入职培训资料包、大模型，啥都懂一点，但就是不懂你公司的产品、价格、案例、话术，你把这些喂给他，他才能靠谱。喂，喂过的 ai 就是 聪明的外行，喂过的才是你的人。 好，重点来了，大模型加提示词，加知识库，这就是一个培训好的，能直接上岗的正式员工。 好的，我们取其名曰智能体。记住了啊，大模型它只是个原材料，智能体才是成品。这句话今天先记住就行，后面会考，剩下几个概念咱们快速过一遍，知道是啥就 行。 r a g， 就是 让 ai 先查资料再张嘴，不懂得不要瞎编。工作流，就是把好几个步骤串成自动化流水线，一环扣一环，不用人盯，二十四小时自己跑。 m c p， 就是 给 ai 装的万能插头， give 是 插上去的各种工具，装了才能动手干活，不能只会动嘴。数字人就是给 ai 套一张脸，看起来像真人在说话，成本低，不休息。但目前的技术还不是那么自然，客户基本一眼看穿 以上这些，听个响就行。老板不需要懂每个名词背后的技术原理，你只要关心一件事， ai 到底怎么落到我的业务里。 先说结论，老板用 ai 就 盯智能体就够了。而且记住一句话，一个场景，一个智能体，别想着搞一个万能的，写短视频的做一个短视频智能体，写朋友圈的做一个朋友圈智能体，跟客户聊天的做一个销售智能体， 回复咨询的做一个客服智能体。一个智能体只干一件事，这是今天最核心的一句话。先说说为啥不是别的，偏偏是智能体？为啥？因为智能体交付出来的就是一个成品，员工不用选什么提示词，不用懂什么知识库，打开对话框，把问题丢进去，答案就出来了，打开问就用，就这么简单。 智能体能干啥？做流量，帮你写短视频脚本，小红书文案，公众号文章做成交，帮你写销售话术，分析客户意向给跟进建议。做复购，帮你写朋友圈，写社群内容，写私聊话术，做客服，帮你回复咨询、处理售后，回答常见问题。 而且他不是在网上随便的抄答案，他是基于你的业务、你的资料、你的标准在干活。我自己做内容之前，一天一条内容累的半死。后来我专门做了一个公众号智能体，公众号的文案和配图也是他做的，把我的观点、知识、经典案例、金句、说话的习惯全部喂进去，现 一天能产出二十到三十篇，质量不降反升。但注意，这个智能体只干一件事，那就是写文案，小红书笔记。我另外搭了一个小红书智能体销售话术，我们还有另外一个销冠智能体， 每个智能体只干自己的活，干的又快又好。这就是一个场景，一个智能体的威力。所以 ai 落地没那么复杂，不是买多贵的系统，不是学多炫的工作流，也不是搞一个替代所有人的超级 ai， 就是 一个场景，一个智能体，一个问题，一个解法，一个个做，用起来才叫落地。我整理了一套 老板专用 ai 智能体搭建指南，里面把行业经验、客户语言、业务、 sop 这三层怎么整理，怎么喂、怎么测试，全部做成了老板能直接照着用的模板，想要的话评论区扣智能体。

一九五零年十月，图林在哲学杂志心灵上发表了一篇题为计算机与智能的论文，这篇论文是人工智能历史上最重要的哲学文献，没有之一。 在这篇论文中，图利没有试图去定义什么是智能，也没有试图去证明计算器是否真的有意识。他跳出了几千年来哲学家们争论不休的行而上学死胡同，转而提出一个简单、实用、可操作的评价标准， 模仿游戏，也就是我们今天所说的图灵测试。图灵设计的模仿游戏非常简单，显现有三个人参与，一个男人 a， 一个女人 b 和一个审问者 c。 审问者被单独安排在一个房间里，通过打字机与另外两个人交流。审问者的任务是 通过向 a 和 b 提问来判断他们谁是男人，谁是女人。 a 的 任务是尽可能的欺骗审审问者，让审问者做出错误的判断。 b 的 任务是尽可能的帮助审问者，让审问者做出正确的判断。 图灵提出一个问题，如果我们用一台机器来代替 a， 会发生什么？ 如果审问者在机器与机器交流后，无法区分他和一个真正的人类，那么我们是否可以说这台机器是会思考的？ 图灵的答案是肯定的，他认为，如果一台机器能够在模仿游戏中表现的和人类一样好，那么我们就没有理由否认他是会思考的。 在论文中，图灵预测到了人们可能会提出的所有反对机器思考的论点， 毕竟并一一进行了反驳。其中最著名的有以下几个。一、神学意义，思考是人类不朽灵魂的功能，机器没有灵魂，所以不能思考。 图灵回应，这个论点是基于宗教信仰，而不是科学事实。如果上帝真的是万能的，那么它完全可以赋予机器灵魂。 二、数学意义根据哥德尔不完美定律，任何形式系统都存在无法证明的命题，而人类能够洞察这些命题的真理性，所以机器永远无法超越人类。图灵回应说，人类也会犯错， 也有很多无法解决的问题，没有证据表明人类在这方面比机器有任何本质上的优势。三、意识意 识机器能够表现的像人类一样，他也没有真正的意识，他不知道自己在做什么，他只能按照程序运行。 托尼回应说，我们永远无法知道除了自己之外的任何人是否有意识，我们只能通过他们的行为来判断。如果我们用同样的标准来评价机器，当机器表现出意识的行为时，我们就应该承认他是有意识的。 四、洛夫莱斯夫人一、计算机只能做我们告诉他做的事情，他永远不可能创造出任何新的东西。 图灵回应说，人类的创造力也不是凭空产生的，而是基于学习和经验，机器也可以通过学习来产生新的想法和行为。图灵的这些反驳逻辑严密，论证有序，直到今天仍然是 ai 哲学领域的经典论述。 图灵测试的真正革命不在于它是一个完美的智能检测工具，而在于它改变了我们讨论智能的方式。在图灵之前，人们讨论智能时总能总是从内部出发。智能是什么？意识是什么？思维是什么？ 这些问题几千年来都没有答案，而图灵告诉我们，我们不需要关注机器内部是什么样的，我们只需要关注他的外部行为，如果他的行为表现在下一个智能体，那么他就是一个智能体。 图灵把关于智能的讨论从内部意识本质转向了外部可观察行为，这种思路深刻影响了后来的 ai 研究，他将 ai 研究从学而上学争论中解放出来，变成了一个通， 变成一个可以通过实验室来验证的科学问题。当然，图灵测试也有他的局限性，他只关注了语言、行为，而忽略了其他方面的智能，比如视觉、听觉、运动能力等。而且这些机器可以通过 图林测试，但他并没有真正的理解能力。但无论如何，图林测试作为第一个可操作的智能评判标准，他的历史意义是不可磨灭的。 在论文的结尾，图林写下了一段充满线的话，我们只能看到前方很短的距离，但我们可以看到那里有很多事情需要去做。 他预言在本世纪末，我们将会普遍接受机器能够思考的观点，今天，图灵的预言已经成为了现实。

万万没有想到，你的想象力正在被人按月收费，而你还觉得挺划算。先别急着反驳，先看看你的订阅记录，一点四的 t v 软尾，按月扣，按年付，按次算，你交的不是会员费， 是认知税。今天我要给你安利一个叛徒软件，他不给你要一分钱，不让你排一秒钟队，甚至都不需要你连上网，他就是 free 的 future。 一个能让你的旧电脑秒变好莱坞特效工厂的免费核弹，全开源本地运行，一张普通显卡就能轻松运行。同时你想画什么就画什么，想升多少就升多少， 成本永远是零。不管你是学生、设计师，还是从未接触过的 ai 小 白，别人还在排队等出图，你已经做完一整套商业海报，别人还在心疼运费算力，你已经用免费工具接了第一个付费订单。这不是吹牛，这是正在发生的技术平权。而很多人总以为免费的就不好用。 我直接告诉你真相，那些每月送你几十美金的付费模型，在 sd 面前就是弟弟，你自己跑一次就知道谁在收智商税。我还将本视频的 sd 整合包，以及对应的模型、插件、贴纸都以文档形式整理好了。那下载完之后呢，我们来解压一下安装包， 然后直接右键啊，解压我们当前所在的文件夹，这个文件夹我不建议大家是中文啊。解压完成之后呢，不需要安装任何东西啊。我们找到第一个 粉色的一个小图标啊，双击打开启动器，可以进入到启动器的界面，在左下角呢，会有一个标示启动器的版本。我们再点一下一键启动按钮呢，因为是第一次启动，所以需要等几分钟来进行部署啊，我们耐心等一下就好了。然后我们进入 s g 的 一个操作界面，如果把它比作房子的话呢，这个界面也算做我们机房，因为只有一个模型，什么也做不了。那么这个时候呢，我也贴心的给大家整理好，并放置了各类型最常用并且有很多的一个模型，什么也做不了。 那么这个时候呢，我也贴心的给大家整理好，并放置了各类型最常用并且有很多的一个模型到整合包。我们只需要啊， 在模型的中文备注里直接预览图一起整理放好啊，只需要你在 sd 的 操作界面上直接就能看清模型的样图和中文的名称，就不会和别人的一样，只显示一串英文代码，风格根本就分不清。看着这个图大啊，我 这里整合包呢，不仅包括了 s 一 大模型，还有 low 二模型等等，这样直接拿来用就可以了啊，这宝 sd 不 香吗？只是稍微有点大啊，但是呢，这些都是入门必备的啦，如果有需要我这个精修整合包同学啊，在这个评论区留言即可，我会逐一的回复给大家。