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本文目录一览：

• 1、外置ai语音控制电路可以用来控制手机软件吗
• 2、ChatGPT与元宇宙,是共生还是水火不容?
• 3、ChatGPT产品创意,直接出概念图
• 4、个人电脑进入“AI时代”,老机型该如何“自救”
• 5、单个ai大模型训练耗电
• 6、本地部署大模型ollama+OpenWebUI

外置ai语音控制电路可以用来控制手机软件吗

外置AI语音控制电路可以用来控制手机软件，目前已有多种技术方案和产品实现这一功能，其核心原理是通过硬件接口或软件协议模拟用户操作，或调用系统级权限实现跨应用控制。

手机有AI助手可以控制手机。 控制方式与原理部分AI助手通过GUI模拟点击技术实现手机控制。例如字节跳动发布的豆包手机助手，能模拟真人操作接管屏幕，突破应用壁垒进行自动点击、输入和滑动。这种技术通过解析屏幕界面元素，结合用户指令生成对应操作路径，无需依赖应用内部接口即可完成跨应用任务。

SU-03T语音控制模块详解 SU-03T是一款低成本、低功耗、小体积的高性价比离线语音识别模块。它支持直接语音控制，无需联网或手机辅助，内置AI智能语音芯片，反应灵敏，语音指令简单易懂，适合老少使用。

扩展功能（可选）部分型号支持WiFi/蓝牙模块，可联网后通过手机App远程控制空调，实现定时开关、多设备联动等功能。此功能需用户自行配置网络，非必需操作。注意事项：避免遮挡红外发射模块，确保信号直射空调接收窗。定期清洁麦克风孔，防止灰尘影响语音识别精度。

小雅ai音箱app：这也是一款备受欢迎的智能音箱手机助手。它支持AI语音交互，用户可以通过语音指令控制手机，实现各种智能化操作。小雅ai音箱app的语音识别准确率高，响应速度快，为用户提供了极大的便利。华为语音助手小艺：作为华为推出的语音助手软件，小艺同样具备强大的语音控制功能。

该产品是国内首个面控操作手机电脑的产品，通过人脸识别技术捕捉脸部动作，模拟手机手势和PC鼠标操作。用户可以通过设置张嘴、抬眉等动作对手机电脑进行不同的操作，甚至已经实现了语音控制功能。 AutoGLM AutoGLM是一款能够自动开启各类应用的AI助理，如淘宝、美团、微信等。

ChatGPT与元宇宙,是共生还是水火不容?

1、ChatGPT与元宇宙并非水火不容，而是共生关系，二者在技术、应用和生态层面相互赋能，共同推动数字世界的发展。具体分析如下：技术层面：ChatGPT是元宇宙的核心基础设施之一AIGC（人工智能生成内容）被视为元宇宙的基石。

2、例如，ChatGPT0已具备同时处理文本、图像、视频的输入输出能力，其参数规模达千亿级，可支撑元宇宙中复杂场景的实时渲染与智能交互。这种技术突破使元宇宙能够以更低成本、更高质量完成数据整合，为构建沉浸式虚拟世界奠定基础。

3、资本转向AI：ChatGPT引发的AI大模型热潮吸引了大量资本和人才，元宇宙因技术成熟度不足、商业化路径模糊，被暂时边缘化。

ChatGPT产品创意,直接出概念图

图1：系统通过传感器实时采集植物生长环境数据（如土壤湿度、光照强度、温度等），并上传至云端AI分析，生成养护指令。图2：用户可通过手机APP查看植物健康状态、接收养护提醒（如浇水、施肥），并手动调整系统参数。

Chat GPT可通过封装工具实现图片生成功能，例如使用JourneyDraw Midjourney by ChatGPT工具，用户输入文字描述即可生成对应图片，并支持风格、颜色、艺术家等参数的自定义调整。基础图片生成功能用户输入自然语言描述（如“蓝天白云，天空蓝色，云白色且形状各异”），AI工具可生成4张符合描述的图片。

AI文案生成：从批量创作到个性化定制核心工具与功能 ChatGPT：支持撰写邮件、视频脚本、文案、代码、论文等任务，2023年新增语音输入、图像输入及Custom instructions功能，可定制化输出风格（如学术、营销、口语化）。

核心功能：文本生成图像，支持风格化输出（如赛博朋克、水墨画）。优势：创意生成效率高；DALL·E 3与ChatGPT集成，实现“文生图”闭环。适用场景：广告设计、游戏原画、产品概念图。开发者与技术人员专用工具代码生成：GitHub Copilot 核心功能：基于AI的代码补全与建议，支持多种编程语言。

ChatGPT（GPT-3）在广告行业的应用显著提升了视频广告脚本的生成效率与质量，助力Waymark平台实现从“手动编辑”到“自动定制”的转型，降低广告创作门槛并优化客户体验。

以下是KiteGPT的一些产品展示图片：总结 KiteGPT是一款基于ChatGPT技术开发的微信陪伴减肥机器人，通过AI技术为用户提供一日三餐的监督与陪伴。它不仅能够识别热量、计算步数目标、监督打卡，还能为用户提供个性化的健康档案和营养处方。

个人电脑进入“AI时代”,老机型该如何“自救”

重度AI用户：若老电脑无法满足需求，建议考虑更换平台（虽违背前提，但长期更划算）。所有用户：定期清理系统、更新驱动，并优先使用对硬件友好的AI工具。

比如导航在后台时，只给它维持定位的资源，不占用太多内存，保证其他 APP 也能顺畅运行，让手机不再“卡后台”，对使用两三年的老机型效果显著，甚至比升级硬件还管用。老机型升级情况 用户期待：小米 11 系列用户十分关注能否上首批升级名单。

等待与强制重启激活超时可能因网络延迟或系统临时卡顿导致。建议先等待10-15分钟，观察设备是否自动完成激活。若长时间无反应，可尝试强制重启：无Home键机型：长按电源键+音量调低键约10秒，直至屏幕出现品牌标志后松开；有Home键机型：长按电源键+Home键约10秒，重启设备。

单个ai大模型训练耗电

1、单个AI大模型训练的耗电量因模型规模、训练时长及硬件配置不同存在显著差异，部分大型模型单次训练耗电量可达数千万度甚至数亿度电。典型模型耗电数据GPT-3模型：训练耗电总量约为1280兆瓦时（128万度电），相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量。

2、耗电量巨大：大型训练集群功耗达几十兆瓦，相当于小城市用电量。按工业电价计算，单日电费可达数十万美元，整个训练周期电费可能超千万美元。冗余系统开销：备用电源和冗余系统进一步推高电力成本，部分公司通过选址电价低地区降低支出，但电费仍是主要负担。

3、AI模型的电力消耗因阶段不同差异显著，整体规模庞大且呈增长趋势。具体分析如下：训练阶段：以GPT-3为例，其训练耗电总量约为1280-1287兆瓦时（即128万-127万度电），这一数值相当于6400个中国普通家庭一个月的用电量，或3000辆特斯拉电动汽车共同行驶20万英里的耗电量总和。

4、首先，在训练阶段，AI大模型的构建需要处理海量数据并进行复杂的计算。以GPT系列模型为例，GPT-3的训练过程耗电高达128万度，这一电量相当于6400个中国家庭一个月的用电量总和。而GPT-4的训练耗电量更是惊人，达到了4亿度，足以煮沸1000个奥运标准泳池的水。

5、人工智能大模型训练耗电量惊人训练OpenAI的GPT-3模型耗电量约为287吉瓦时，相当于120个美国家庭一年的用电量。国际能源署预测，2026年全球数据中心、人工智能和加密货币行业的电力消耗可能会翻倍，各类数据中心的总用电量可能达到1000太瓦时以上，大致相当于日本的用电量。

6、AI耗电量大主要源于算力需求与硬件运行机制，以及行业扩张带来的供需矛盾。高性能芯片密集运算：AI模型训练需大量GPU参与，例如英伟达H100功耗达700瓦，单一大模型训练要数万个GPU昼夜运行数周，像GPT - 4训练动用5万颗芯片，且硬件功耗是传统CPU的5倍以上，这使得芯片运行消耗大量电能。

本地部署大模型ollama+OpenWebUI

1、三步搭建本地AI大模型的方法为：使用Ollama+Docker+Open WebUI组合，通过安装Ollama、配置Docker容器、部署Open WebUI界面完成本地化部署。

2、Open WebUI：基于 Web 的聊天机器人UI平台 部署步骤 安装并运行 ollama下载安装：从 ollama 官网 下载 Windows 版本并安装，启动后自动打开命令行管理界面。选择模型：由于硬件性能较低且无 GPU，选择最小参数的蒸馏模型 deepseek-r1：5b（实际为 DeepSeek R1 Distill Qwen 5B）。

3、根据您的机型和性能需求，选择合适的模型大小。ollama支持LLAMA、Falcon等开源大模型，您可以根据具体应用场景进行选择。执行命令 安装完成后，执行ollama提供的启动命令，即可启动本地大模型服务。

4、本文探讨了如何利用ollama和openwebUI进行大模型的本地部署。OLLAMA是一个专为本地机器部署大型语言模型设计的开源框架，其特点包括简化部署、轻量级与可扩展的API、支持预构建模型库、模型导入与定制、跨平台支持以及命令行工具与环境变量等功能。

5、Ollama是一个集中式管理平台，用于简化本地开源大模型的下载、加载和管理过程。通过Ollama，用户可以像使用Docker一样快速调用模型，无需复杂的代码编写。Open WebUI访问：Open WebUI是一个Web界面适配器，允许用户通过浏览器访问Ollama接口。

6、基于 ollama 私有化部署 Deepseek 通过 Open WebUI 实现 web 交互的步骤：安装 ollama 访问 ollama 下载页面 选择你的系统平台点击下载。下载完成后，运行已下载的 ollama 安装包。验证安装结果，确保没有报错表示 ollama 已经安装完成。