使用 API 编程开发扣子应用
扣子（Coze）应用支持通过 API 编程，将 AI 聊天、内容生成、工作流自动化等功能集成至自有系统。主要 API 包括 Bot API（用于消息交互与会话管理）及插件与知识库 API（扩展功能与数据管理）。开发流程包括创建应用、获取密钥、调用 API 并处理响应，支持 Python 等语言。建议加强错误处理、密钥安全与会话管理，提升集成灵活性与应用扩展性。
AI电话客服的服务质量提升路径：关键技术与典型应用场景解析
AI电话客服正从基础语音工具进化为能处理复杂业务的智能体。本文深入解析服务质量提升的关键技术路径与行业应用，涵盖语音识别、情感分析、多轮对话等核心技术，以及智能外呼、自动质检、客户数据分析等典型场景，助力零售、电商、制造、互联网等行业构建高效、有温度的智能客服体系，推动人机协同服务升级。
零基础搭建AI应用：Coze与Dify对比指南
Coze和Dify是当前主流的AI应用开发平台，两者定位和特点差异显著。Coze适合快速搭建聊天机器人，尤其适合非技术人员和需要快速集成的场景；Dify则更侧重高度定制和企业级需求，支持私有部署和复杂工作流。选择时应根据项目需求、技术能力及数据控制要求综合考虑，没有绝对优劣，关键看是否契合实际场景。
英伟达Newton与OpenTwins如何重构具身智能“伴随式数采”范式
大规模真实数据的采集成本极为高昂，需要投入大量的人力、物力与时间。在复杂的环境中布置大量传感器和监测设备，其采购、安装、维护和更新费用都十分昂贵。物理世界的场景极其丰富且动态多变，要穷尽所有可能的情况几乎是不可能完成的任务。机器人可能需要在各种气候、地形和社会环境中工作，全面采集这些场景数据在现实中是无法企及的。不同机器人构型之间的差异使得数据难以复用，例如人形机器人和轮式机器人的数据因其运动和交互方式不同，通用性很低。这种缺乏实体间数据共享的局面，加剧了重复劳动和资源浪费，形成了阻碍行业发展的“数据孤岛”。
GEO的关键要素
生成式引擎优化（GEO）是AI搜索时代内容优化的核心策略。本文从技术架构、内容工程、算法适配与生态治理四大维度，系统解析GEO的关键要素，涵盖结构化数据、知识图谱、多模态适配等20+技术点，结合医疗、金融、工业等实证案例，揭示AI时代内容优化的底层逻辑，助力企业构建机器可理解、高推荐率的内容体系，抢占AI搜索战略高地。
自一致性提示技术：让AI像老师一样反复确认
想让AI给出更准确的答案？试试自一致性提示技术！就像找三个朋友帮你做同一道数学题，然后看谁的答案出现最多次。这个看似'折磨'AI的方法，却能让它变得更聪明、更可靠。本文用轻松幽默的方式，带你掌握这个让AI自我验证的神奇技巧。