飞桨创意赛火热进行中，总有一款AI时代Chatbot适合你

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PaddlePaddle × Wechaty × Mixlab 创意赛再升级！人工智能时代的ChatBot需要具备哪些能力？由你来定义！参赛的小伙伴们果然各显神通，快来pick你心中最中意的聊天机器人吧，并献上你珍贵的star！

对话故事生成，创造个人无限世界

穿越了穿越了，GPT 2 + wechaty让主神阿巴带你冒险！

实现过程：

本项目借助百度基于知识增强的持续学习语义理解框架ERNIE，使用PaddleNLP内置的GPT-2模型将用户输入和对话历史作为模型输入，实现对话故事生成功能。为了保证剧情顺畅可延续，需要预先定义部分关键剧情，比如“一管病毒试剂摆在你面前你要怎么做”等等。

飞桨体验：

总的来说飞桨使用体验很好，各种源码实践很值得学习。对于版本更新导致API变化等问题，建议新手完成入门课程后，多fork简单有趣的项目熟悉飞桨，遇到问题建议多查看源码学习。

https://github.com/Tju-LMc/Paddle_Story_Generation

一个能看懂表格图片的数据助手

一键上传星球数据表格图片，即可获取你想要的SQL答案。

实现过程：

用户上传一张表格数据图片(目前暂只支持单表),  通过PP-Structure解析表格模板并提取表格要素信息。然后基于Pandas数据分析工具以及Matplotlib可视化工具对数据进行深入解读，同时支持送入Text2SQL进行训练，最后就可以基于数据库用文本语言的方式查询到所需信息。

飞桨体验：

飞桨的工具组件和开发套件丰富易用，涉及到的业务领域广，模型种类多，可以像搭积木一样在很短时间内搭建一套应用。想快速上手的朋友可以先在GitHub上浏览飞桨的各种模型，也可在AI Studio上搜索其他大佬的类似实现，里面有大量保姆级教程可供学习。

https://github.com/thunder95/Paddle_Table_Image_Reader

移动小屋——智能车内互动玩伴

在智能车内实现城市间，长途上和黑夜里多场景的有趣互动。

实现过程：

移动小屋为年轻父母设计智能出行时的新育儿体验，在陌生与新奇的移动空间内，通过车窗交互连结前后排的隔绝空间，实现城市间，长途上和黑夜里多场景下的有趣互动。模型方面，目标检测模块主要使用yolov5模型，利用flask框架搭建图片检测的API。bot通过http请求调用API接口，并存储记录为后续的提问环节做数据支撑。

飞桨体验：

飞桨的框架使用简便，可以快速验证产品想法。从构思到产品上线，只需两周时间就可以把想法快速落地。

https://github.com/livingbody/joy_rides

星星的孩子

机器人多人互动游戏，提高孤独症儿童认知。

实现过程：

通过图像识别提高儿童认知，游戏方法如下：

• 添加机器人，老师引导儿童进行互动游戏；

• 开始游戏，机器人随机抽取基础图形，提示孩子们寻找匹配的物品；

• 发送图片，机器人进行识别，满足匹配度时回复“恭喜x同学！”，不满足则鼓励说“x同学还差一点点，继续加油呀！”；

• 限制时长，即将到时前机器人会进行提醒，到时后游戏自动结束。