和 ChatGPT 在 AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成内容）领域一样具备颠覆性的事情正在发生。4 月 11 日，自动驾驶技术公司毫末智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上，重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名「雪湖·海若」，该模型参数规模达到 1200 亿，可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题，并通过能力迭代，最终实现端到端自动驾驶。
此前，受制于传统模型「数据量小、基于规则」等局限性，智能驾驶技术进展一度较为缓慢，甚至不少从业者都对未来产生了自我怀疑，在这样的背景下，两年前，毫末率先投入到大模型技术的研发之中，旨在寻找新的突破。
经历了先行探索和反复验证，毫末成功找到了突破口——生成式大模型，通过在行业首个将 GPT 落地到自动驾驶领域，大大加速了更高阶智能驾驶的落地应用。「生成式大模型将成为自动驾驶系统进化的关键，基于 Transformer 大模型训练的感知、认知算法会逐步在车端进行落地部署。」毫末董事长张凯在 HAOMO AI DAY 上对行业未来发展趋势作出论断。毫末 CEO 顾维灏也表示：「DriveGPT 雪湖·海若将会重塑汽车智能化技术路线，让辅助驾驶进化更快，让自动驾驶更早到来。」
顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。
毫末在 2021 年就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索，并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中，然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级，现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中，目标将实现端到端自动驾驶。
毫末的探索始终走在行业技术探索的前列。据了解，新摩卡 DHT-PHEV 即将首发搭载 DriveGPT 雪湖·海若量产上市，届时，用户市场还将迎来一轮新的震撼。
「毫末真正重塑了行业信心，」一位业内人士略微激动地说道，「这将是一场革命。」
01、DriveGPT 雪湖·海若，如何颠覆智能驾驶
在介绍 DriveGPT 雪湖·海若之前，先回顾一下 ChatGPT 的概念，其全称是 Chat Generative Pre-trained Transformer，字面意思是用于聊天的生成式预训练 Transformer 大模型。其中 Transformer 是 ChatGPT 的重点，最早由谷歌在 2017 年提出，该模型基于注意力机制的设计，可以实现出色的算法并行性，因而迅速在自然语言处理（NLP) 领域流行起来，ChatGPT 就是其最新成果。
Transformer 大模型对于智能驾驶来说也不陌生，在 NLP 中奠定了核心地位之后，被逐渐被引入计算机视觉（CV）领域，后又被特斯拉、毫末智行等行业龙头先行引入自动驾驶系统中，用于提升感知端的模型效果。
毫末在 Transformer 大模型的应用上更进一步，将其率先拓展到智能驾驶系统认知端，DriveGPT 雪湖·海若由此诞生。
从同样使用 Transformer 大模型的角度来说，ChatGPT 和 DriveGPT 雪湖·海若属于同宗同源。ChatGPT 是对话式的生成式自然语言模型，输入是自然语言的文本串，输出是自然语言的文本，可以完成通用的下游语言生成任务，比如多轮对话、代码生成、翻译、数学 运算等能力。
而毫末 DriveGPT 雪湖·海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型，输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景 Token 化，形成「Drive Language」，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。
DriveGPT 雪湖·海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管 Clips 数据完成反馈模型 (Reward Model) 的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。具体来说，DriveGPT 雪湖·海若会通过人类反馈强化学习的方式进行迭代，用 DriveGPT 雪湖·海若最新模型 (Active Model) 对真实场景 Case 做生成，产出多种场景序列结果，再用反馈模型给这些结果进行打分排序，目标是把好的结果排上来，差的结果排下去，然后与初始模型 (Pretrain-Model) 的生成概率做比较，放大比分。最后通过强化学习的方式将参数再次更新到最新模型 (Active Model) 中，一直反复这个迭代过程。Reward Model(反馈模型) 的训练过程是独立的，使用带有偏序关系的 Pair 样本对来训练，这些样本对来自于接管 Case，毫末将与人类驾驶结果相似的模型结果作为正样本，与被接管轨迹相似的作为负样本，这样来构建偏序对集合，再利用 LTR(Learning To Rank) 的思路去训练 Reward Model，进而得到一个打分模型。DriveGPT 雪湖·海若还可以输出决策逻辑链：即在输入端提供 Prompts(提示语)，根据提示输出含有决策逻辑链 (Chain of Thought) 的未来序列。
毫末 CSS 自动驾驶场景库是 CoT 的重要输入，拥有超过几十万个细颗粒度场景，将 Prompt 提示语和完整决策过程的样本交给模型去学习，学到推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。除了用作认知决策，DriveGPT 雪湖·海若还可以逐步应用到城市 NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。
有了 DriveGPT 雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。
对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。
尽管 DriveGPT 雪湖·海若刚出世就拥有强大的功能，但这还不是它的「终局」，毫末对于 DriveGPT 雪湖·海若的目标是实现端到端自动驾驶，后续毫末会持续将多个大模型的能力整合到 DriveGPT 雪湖·海若中。
与此毫末也对外构建 DriveGPT 雪湖·海若生态，通过对行业提供开放服务，促进自动驾驶的从业者和研究机构，快速构建基础能力，释放创新。汽车之心获知，毫末 DriveGPT 雪湖·海若首批定向邀请了北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等加入。
毫末对于大模型的开放从 DriveGPT 雪湖·海若的中文名「雪湖·海若」即可窥见。
据了解，「海若」一词出自《庄子·秋水》中的神话人物北海若，在该书中，另一神话人物河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导河伯说，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。
毫末据此把 DriveGPT 中文名命名为「海若」，寓意着智慧包容、海纳百川，为行业发展贡献力量。
02、自动驾驶生成式大模型「第一枪」，为何由毫末打响
自动驾驶领域顶级玩家众多，毫末凭何在全球首个推出了自动驾驶生成式大模型 DriveGPT 雪湖·海若？
要回答这个问题，首先要理清楚毫末 DriveGPT 雪湖·海若的本质，它是应用在智能驾驶上的人工智能，就必然离不开人工智能三要素：算法、数据和算力，而这三者恰恰是毫末具备领先性优势的地方。首先在算法的技术路线上，毫末早早就坚定选择走渐进式发展路线，比「跃进式」玩家的量产时间更早，更快形成规模化，从用户真实使用场景中积累足够多的数据。毫末还清晰地提出了从自动驾驶 1.0 时代到自动驾驶 3.0 时代的演进路径，并率先进入以数据驱动为核心的新时代。从这时开始，自动驾驶获取的数据量与数据多样性将呈现指数级膨胀，在深度学习主导中，与大模型相辅相成，真正去解决自动驾驶最后的长尾难题。
在 2021 年 12 月第四届 HAOMO AI DAY 上，毫末发布中国首个数据智能体系 MANA，其由四大板块组成，分别是 TARS、LUCAS、VENUS 和 BASE。
BASE 是整个系统架构的底层，包括数据底座、数据融合、PoseidonOS 等。
其他三大板块置于上层：TARS 代表毫末智行的开发的原型算法，包括感知、规划决策、地图定位、仿真引擎；LUCAS 是提取数据价值，以数据驱动系统能力持续迭代的核心子系统，解决场景泛化，评测和部署的问题；VENUS 则是数据看板，以参考标准评价算法的好坏。【本文来自易车号作者汽车之心，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
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和 ChatGPT 在 AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成内容）领域一样具备颠覆性的事情正在发生。4 月 11 日，自动驾驶技术公司毫末智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上，重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名「雪湖·海若」，该模型参数规模达到 1200 亿，可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题，并通过能力迭代，最终实现端到端自动驾驶。
此前，受制于传统模型「数据量小、基于规则」等局限性，智能驾驶技术进展一度较为缓慢，甚至不少从业者都对未来产生了自我怀疑，在这样的背景下，两年前，毫末率先投入到大模型技术的研发之中，旨在寻找新的突破。
经历了先行探索和反复验证，毫末成功找到了突破口——生成式大模型，通过在行业首个将 GPT 落地到自动驾驶领域，大大加速了更高阶智能驾驶的落地应用。「生成式大模型将成为自动驾驶系统进化的关键，基于 Transformer 大模型训练的感知、认知算法会逐步在车端进行落地部署。」毫末董事长张凯在 HAOMO AI DAY 上对行业未来发展趋势作出论断。毫末 CEO 顾维灏也表示：「DriveGPT 雪湖·海若将会重塑汽车智能化技术路线，让辅助驾驶进化更快，让自动驾驶更早到来。」
顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。
毫末在 2021 年就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索，并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中，然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级，现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中，目标将实现端到端自动驾驶。
毫末的探索始终走在行业技术探索的前列。据了解，新摩卡 DHT-PHEV 即将首发搭载 DriveGPT 雪湖·海若量产上市，届时，用户市场还将迎来一轮新的震撼。
「毫末真正重塑了行业信心，」一位业内人士略微激动地说道，「这将是一场革命。」
01、DriveGPT 雪湖·海若，如何颠覆智能驾驶
在介绍 DriveGPT 雪湖·海若之前，先回顾一下 ChatGPT 的概念，其全称是 Chat Generative Pre-trained Transformer，字面意思是用于聊天的生成式预训练 Transformer 大模型。其中 Transformer 是 ChatGPT 的重点，最早由谷歌在 2017 年提出，该模型基于注意力机制的设计，可以实现出色的算法并行性，因而迅速在自然语言处理（NLP) 领域流行起来，ChatGPT 就是其最新成果。
Transformer 大模型对于智能驾驶来说也不陌生，在 NLP 中奠定了核心地位之后，被逐渐被引入计算机视觉（CV）领域，后又被特斯拉、毫末智行等行业龙头先行引入自动驾驶系统中，用于提升感知端的模型效果。
毫末在 Transformer 大模型的应用上更进一步，将其率先拓展到智能驾驶系统认知端，DriveGPT 雪湖·海若由此诞生。
从同样使用 Transformer 大模型的角度来说，ChatGPT 和 DriveGPT 雪湖·海若属于同宗同源。ChatGPT 是对话式的生成式自然语言模型，输入是自然语言的文本串，输出是自然语言的文本，可以完成通用的下游语言生成任务，比如多轮对话、代码生成、翻译、数学 运算等能力。
而毫末 DriveGPT 雪湖·海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型，输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景 Token 化，形成「Drive Language」，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。
DriveGPT 雪湖·海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管 Clips 数据完成反馈模型 (Reward Model) 的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。具体来说，DriveGPT 雪湖·海若会通过人类反馈强化学习的方式进行迭代，用 DriveGPT 雪湖·海若最新模型 (Active Model) 对真实场景 Case 做生成，产出多种场景序列结果，再用反馈模型给这些结果进行打分排序，目标是把好的结果排上来，差的结果排下去，然后与初始模型 (Pretrain-Model) 的生成概率做比较，放大比分。最后通过强化学习的方式将参数再次更新到最新模型 (Active Model) 中，一直反复这个迭代过程。Reward Model(反馈模型) 的训练过程是独立的，使用带有偏序关系的 Pair 样本对来训练，这些样本对来自于接管 Case，毫末将与人类驾驶结果相似的模型结果作为正样本，与被接管轨迹相似的作为负样本，这样来构建偏序对集合，再利用 LTR(Learning To Rank) 的思路去训练 Reward Model，进而得到一个打分模型。DriveGPT 雪湖·海若还可以输出决策逻辑链：即在输入端提供 Prompts(提示语)，根据提示输出含有决策逻辑链 (Chain of Thought) 的未来序列。
毫末 CSS 自动驾驶场景库是 CoT 的重要输入，拥有超过几十万个细颗粒度场景，将 Prompt 提示语和完整决策过程的样本交给模型去学习，学到推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。除了用作认知决策，DriveGPT 雪湖·海若还可以逐步应用到城市 NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。
有了 DriveGPT 雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。
对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。
尽管 DriveGPT 雪湖·海若刚出世就拥有强大的功能，但这还不是它的「终局」，毫末对于 DriveGPT 雪湖·海若的目标是实现端到端自动驾驶，后续毫末会持续将多个大模型的能力整合到 DriveGPT 雪湖·海若中。
与此毫末也对外构建 DriveGPT 雪湖·海若生态，通过对行业提供开放服务，促进自动驾驶的从业者和研究机构，快速构建基础能力，释放创新。汽车之心获知，毫末 DriveGPT 雪湖·海若首批定向邀请了北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等加入。
毫末对于大模型的开放从 DriveGPT 雪湖·海若的中文名「雪湖·海若」即可窥见。
据了解，「海若」一词出自《庄子·秋水》中的神话人物北海若，在该书中，另一神话人物河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导河伯说，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。
毫末据此把 DriveGPT 中文名命名为「海若」，寓意着智慧包容、海纳百川，为行业发展贡献力量。
02、自动驾驶生成式大模型「第一枪」，为何由毫末打响
自动驾驶领域顶级玩家众多，毫末凭何在全球首个推出了自动驾驶生成式大模型 DriveGPT 雪湖·海若？
要回答这个问题，首先要理清楚毫末 DriveGPT 雪湖·海若的本质，它是应用在智能驾驶上的人工智能，就必然离不开人工智能三要素：算法、数据和算力，而这三者恰恰是毫末具备领先性优势的地方。首先在算法的技术路线上，毫末早早就坚定选择走渐进式发展路线，比「跃进式」玩家的量产时间更早，更快形成规模化，从用户真实使用场景中积累足够多的数据。毫末还清晰地提出了从自动驾驶 1.0 时代到自动驾驶 3.0 时代的演进路径，并率先进入以数据驱动为核心的新时代。从这时开始，自动驾驶获取的数据量与数据多样性将呈现指数级膨胀，在深度学习主导中，与大模型相辅相成，真正去解决自动驾驶最后的长尾难题。
在 2021 年 12 月第四届 HAOMO AI DAY 上，毫末发布中国首个数据智能体系 MANA，其由四大板块组成，分别是 TARS、LUCAS、VENUS 和 BASE。
BASE 是整个系统架构的底层，包括数据底座、数据融合、PoseidonOS 等。
其他三大板块置于上层：TARS 代表毫末智行的开发的原型算法，包括感知、规划决策、地图定位、仿真引擎；LUCAS 是提取数据价值，以数据驱动系统能力持续迭代的核心子系统，解决场景泛化，评测和部署的问题；VENUS 则是数据看板，以参考标准评价算法的好坏。
【本文来自易车号作者汽车之心，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
要基于 ChatGPT 构建非聊天的应用，可以按照以下步骤进行：
1. 数据收集和准备：收集与你的应用相关的数据集。这些数据集可以包括问题和答案、文章和摘要、对话记录等。确保数据集的质量和准确性，清理和处理数据以提高训练效果。
2. 数据预处理：根据你的应用需求，对数据进行预处理。这可能包括文本分词、去除停用词、词干提取等。预处理有助于减少词汇空间和噪声，提高模型的训练效果。
3. 训练 ChatGPT 模型：使用预处理后的数据集，采用适当的深度学习框架（如OpenAI的GPT、Hugging Face的transformers等）来训练 ChatGPT 模型。确保选择合适的模型架构和超参数，并进行适当的训练轮次，以获得更好的性能。
4. 模型评估和优化：使用验证集或交叉验证方法来评估训练后的 ChatGPT 模型的性能。根据评估结果，可以进行模型调整和优化，如调整超参数、增加训练数据、采用正则化等方法。
5. 部署模型：将训练好的 ChatGPT 模型部署到你的非聊天应用中。可以通过将模型封装成 API，或者直接使用模型进行推理和预测。确保部署环境的合适性，处理好模型的版本控制和更新问题。
6. 用户交互设计：根据你的非聊天应用需求，设计用户界面和交互方式。确保用户能够方便地与模型进行交互，并根据用户输入获取模型的预测结果。
7. 错误处理和用户体验优化：分析用户的反馈和模型的输出结果，进行错误处理和用户体验优化。可以通过添加提示、纠正错误答案等方式来提高用户体验。
8. 持续优化和迭代：根据用户反馈和数据收集的结果，不断进行模型的优化和迭代。可以通过持续收集用户数据、增加训练数据、模型重训练等方式来改进和提升应用的性能。
通过以上步骤，你可以基于 ChatGPT 构建非聊天的应用。记住要根据你的应用需求进行合适的调整和优化，以实现更好的应用效果。
GPT是是一种由深度学习算法GPT系列构建而成的自然语言处理模型。
GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，GPT系列的模型解决了诸如自然语言生成、文本摘要、对话生成等多方面的问题，在很多自然语言处理任务中取得非常优越的成果。GPT系列模型是基于transformer数据结构构建的，transformer数据结构是相对于传统的RNN等模型而言，对长文本和复杂语义处理能力更强大的模型。GPT-1，GPT-2和GPT-3是GPT系列模型的三个版本。GPT 模型的出现，极大地推动了自然语言处理技术的发展。越来越多的企业和机构都在探索如何将 GPT 模型应用于他们的业务中，以实现更加智能化的自然语言交互。GPT系列模型受到了广泛的关注和研究。在自然语言生成和文本摘要方面，GPT模型的生成结果质量和实用性已经远远超过了传统方法。GPT模型在对话生成方面的应用也成为了一个热门话题。GPT的好处1、强大的自然语言处理能力。GPT模型可以生成高质量、可读性良好的自然语言文本，如文章、新闻、故事等。它还可以进行文本摘要、对话生成、问答系统等自然语言处理任务。
2、高效的预训练和微调。GPT模型使用预训练的方式，不需要手动标注大量数据，提高训练效率。然后使用微调的方式来适应不同的任务，可以极大地节省训练时间和精力。
3、广泛的应用场景。GPT模型不仅可以应用于文本生成、文本摘要、对话生成等自然语言处理领域，也可以应用于计算机视觉、音频处理等领域。说明GPT对于各种任务都有很好的适应性。
4、具有学习能力。GPT模型在训练过程中可以自动学习并发现文本语言中的规律和特征，提高了模型的自动化程度，也减少了对人为规律和特征的依赖。
Deepspeedchat是一款基于GPT的聊天机器人，它可以进行智能对话，提供自然语言处理的功能。如果想要下载Deepspeedchat，可以按照以下步骤进行操作。需要安装git版本控制工具。打开终端，使用git clone命令将Deepspeedchat项目克隆到本地。之后，进入到项目的根目录，运行pip install -r requirements.txt命令安装依赖项。在安装完依赖项之后，可以运行python app.py命令启动Deepspeedchat，并在浏览器中访问localhost:5000来进行聊天。如果需要将Deepspeedchat部署到自己的服务器上，可以使用类似于nginx和gunicorn的工具进行部署。要下载Deepspeedchat非常简单，只需要通过git clone命令将项目克隆到本地，然后安装依赖项并启动即可。如果需要进行部署，也可以使用各种工具来实现。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种预训练的语言模型，使用Transformer架构来处理自然语言处理（NLP）任务。GPT能够生成人类可读的自然语言文本，例如对话、文章或新闻报道。GPT是由OpenAI开发的，其最新版本是GPT-3，其被认为是目前最先进和最具有代表性的自然语言处理模型之一。通过使用大规模的预训练数据和自主学习技术，GPT能够捕捉自然语言中的语法规则、常见的表达方式、常见的上下文和语义含义等。
微信中怎么设置机器人聊天?
1、登录微信，点击右上方的“+”图标。点击“添加朋友”。在“添加朋友”界面点击“公众号”。在搜索栏输入“微友助手”，并且点击此公众号。点击“关注公众号”。
2、微信群这样设置机器人：刚开始在机器人主页点击注册或登录，便于从个人后台进行账号管理。进入个人后台页面，在微信管理中点击添加微信号，从而对该账号下的群组进行批量和自动管理。
3、搜索“冰山QQ机器人”在官网下载一个软件到桌面，登录一个QQ作为机器人，常用的QQ设置为机器人管理员。
aichat付费才能用吗
收费。2023年2月10日OpenAI在美国推出了ChatGPTPlus订阅服务，价格为每月20美元，支持高峰时段也能正常访问ChatGPT。ChatGPT是美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。
您好，如果你遇到了需要付费才能解锁的AI助手，需要先确认是否是正规渠道提供的服务，建议不要轻易付费。如果你已经付费，但没有得到预期的服务特权，可以通过以下步骤来处理：确认付款细节，比如支付方式、时间、金额等。
这是付费软件。网上有很多需要购买的软件和程序，例如：ai软件，录屏软件等，都需要先进行购买才能够下载使用。这是开发商将ai软件当做商品售卖，是正常现象。
很好用。Chatai是一款免费的社交应用，它可以帮助用户找到新朋友，进行聊天、游戏和其他多种活动。它的界面简单易用，功能丰富，有很多优点。Chatai是一款非常好用的应用。
下载Chatai官方APP，在AppStore或者GooglePlay上搜索“Chatai”，安装并登录即可使用。登录Chatai官网，在首页上输入手机号码，设置登录密码，即可使用。
如果想取消Chatai的收费，可以在Chatai官网上进行取消支付操作，或者联系Chatai客服进行取消处理。
如何和自动聊天机器人聊天?
找到自动聊天机器人app，与它进行对话就好。可以与它智能对话，及时问答，百科信息，天气，生活小知识，聊天调侃。
在电脑桌面找到QQ图标，双击打开进入QQ登录界面。在QQ登录界面输入账号和密码进行登录，进入QQ主界面。在QQ主界面中选择左下方的下拉菜单标志，打开下拉菜单。在下拉菜单中选择设置选项，点击进入设置界面。
1，首先打开下载好的QQ机器人。2，然后输入自己的QQ号码和QQ密码点击登录。
在手机上用什么聊天机器人比较好?
1、对话智能机器人小度助手好。小度助手已成为中国最大的对话式人工智能操作系统，搭载小度助手的设备单月语音交互次数达66亿次，可连接的IoT智能家居设备已超2亿，覆盖品类60多个。
2、目前市面上主流的语音助手有：Siri（苹果），小爱同学（小米），小艺（华为），小欧（OPPO），Jovi（vivo），yoyo（荣耀）。
3、对话智能机器人天猫精灵好天猫精灵（TmallGenie）是阿里巴巴集团阿里云智能事业群于2017年7月5日发布的AI智能终端品牌。让用户以自然语言对话的交互方式，实现影音娱乐、购物、信息查询、生活服务等功能操作，成为消费者的家庭助手。
4、基于规则的聊天机器人，这类聊天机器人的核心算法是对用户输入的语句进行规则匹配，然后返回预先设定好的回答。这类聊天机器人的优点是简单易用，不需要深入的算法知识，可以快速构建。图灵机器人、小乖机器人等。
5、小米的小爱同学就很有灵性的，虽然有时候也会不太灵光，但总得来说还是不错的哦。
6、你要说自动聊天机器人的话，我想起之前出差的时候住的那家宾馆的房间里就有一个会聊天的智能管家，听说是这家酒店和竹间智能合作开发的。
华为手机有没有自带的聊天机器人
1、华为手机有没有自带的聊天机器人？华为手机有自带的聊天机器人啊，比如智能语音助手小艺或者小悠，或者YOYO，你打开手机的智能语音助手就知道了。
2、长按手机的HOME按键或者虚拟小圆圈按键就可以激活聊天机器人。打开手机桌面，然后手指长按手机桌面中间的小圆圈按键，
然后手机会弹出语音助手，点击语音助手，
3、你说的是不是智慧助手啊。就是几种智慧功能的。进手机设置里面就有智慧助手，里面有好几种选项设置的。
三星手机聊天机器人在哪
若在应用程序中没有找到该图标，请在待机页面下双击HOME键进行激活启动。首次使用时，需要对SVoice进行设置。方式：应用程序-SVoice图标-Samsung免责声明-点击确定-服务条款-同意。
首先打开手机语音机器人，点击设置，开启语音唤醒命令。打开三星手机文件夹，打开语音机器人，点击齿轮，打开语音唤醒，选择设置唤醒命令；设置完成后说出语音指令即可。注意：语音机器人功能需要联网使用。
使用SVoice时需要连接网络，请开启移动数据或WLAN上网功能。若在应用程序中没有找到该图标，请在待机页面下双击HOME键进行激活启动。首次使用时，需要对SVoice进行设置。