关于AI在医疗行业中的应用以及技术赋能产品

AI 能够为政府采购带来多方面的赋能。根据拜登签署的 AI 行政命令，其作用包括： 1. 为机构使用 AI 发布指导，包括明确保护权利和安全的标准，改进 AI 采购，并强化 AI 部署。 2. 帮助机构通过更快速、高效的合同方式，更便宜且更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员，为政府的 AI 人才需求提供支持。 然而，目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在政府采购领域还存在一些问题，如同走“数字化转型”的老路，将 AI 套用于现有流程，仍在讲述“固化流程”“节约成本”的故事。在技术加速迭代的当下，这样的做法可能导致成果过时，限制企业的主动进化能力。

以下是关于 AI 培训赋能的一些方面： 1. 政府层面：拜登签署的 AI 行政命令中提到，要为各级政府员工在相关领域提供 AI 培训，包括发布机构使用 AI 的指导，帮助机构通过更快速高效的合同获取特定的 AI 产品和服务，加速招聘 AI 专业人员。 2. 专门工具和教练：除医疗保健领域外，已出现如 InterAlia 帮助搭配服装、Prodigy AI 提供职业建议、Poised 提升沟通能力等专门为协助特定任务设计的 AI 驱动工具和教练。 3. 教育领域：借助大型语言模型，人工智能生成的角色如牛顿、白居易等可作为数字教师进行授课，实现一对一辅导，提供定制化学习计划和资源，提高教育效率和质量，缓解教育资源不平等问题，增强学生学习兴趣。

AI赋能招聘行业主要体现在以下几个方面： 1. 简历筛选：AI可以快速处理大量简历，筛选出符合条件的候选人。通过自然语言处理（NLP）技术，AI能够理解简历中的关键信息，如工作经验、技能、教育背景等。 2. 候选人匹配：AI系统可以分析职位描述和候选人简历，匹配双方的需求和能力，提高招聘的精准度。 3. 聊天机器人：招聘聊天机器人可以与候选人进行初步的交流，收集信息，回答问题，甚至进行初步的面试，节省人力资源部门的时间。 4. 人才库管理：AI可以帮助企业建立和维护人才库，通过机器学习算法跟踪候选人的职业发展，为未来的招聘需求做准备。 5. 面试评估：AI可以分析候选人在面试中的语言、语调、表情等非语言信号，评估其沟通能力和个性特征。 6. 背景调查：AI技术可以用于自动化背景调查过程，快速验证候选人的教育背景、工作经历和资格证书等信息。 7. 市场趋势分析：AI可以分析招聘市场的趋势，预测哪些技能将受到欢迎，帮助企业制定招聘策略。 8. 候选人跟踪系统（ATS）：AI增强的ATS可以帮助招聘团队更有效地管理候选人信息，跟踪候选人状态，并提供招聘流程的洞察。 9. 个性化推荐：AI可以根据候选人的偏好、历史互动和职业目标，提供个性化的工作推荐。 10. 数据驱动的决策：AI可以提供数据分析和预测模型，帮助招聘团队基于数据做出更明智的招聘决策。 11. 文化适配性分析：AI可以帮助评估候选人是否适合公司的文化和价值观，提高员工的留存率和满意度。 12. 虚拟面试：AI可以支持或增强虚拟面试体验，提供候选人表现的实时反馈和建议。 13. 合规性检查：AI可以帮助确保招聘流程遵守相关法律法规，减少潜在的法律风险。 通过这些方式，AI不仅可以提高招聘流程的效率和效果，还可以帮助企业吸引和保留最合适的人才。

AI赋能专业课程教育改革主要体现在以下几个方面： 1. 个性化学习：AI可以根据学生的学习习惯、能力水平和进度，提供个性化的学习资源和教学计划，从而实现因材施教。 2. 智能评估与反馈：通过智能测评系统，AI能够快速、准确地评估学生的作业和测试，提供及时反馈，帮助学生及时了解自己的学习情况并作出相应调整。 3. 教学资源的丰富与创新：AI可以帮助教师创建更加丰富多样的教学资源，如虚拟现实教育场景，增强学生的学习体验和实践能力。 4. 辅助教学决策：AI技术能够通过分析大量的教育数据，帮助教师和教育机构做出更科学的教育决策，如课程设计、教学方法改进等。 5. 提升教学效率：AI可以承担一些重复性或繁琐的教学任务，如作业批改、考勤管理等，让教师有更多时间专注于教学内容的创新和学生的个性化指导。 6. 教育公平：AI技术有助于缩小不同地区和不同背景学生之间的教育差距，通过远程教育和智能教学系统，让更多学生享受到优质的教育资源。 7. 教育研究与创新：AI技术在教育领域的应用也促进了教育研究的深入，通过数据分析和模式识别，可以发现教育过程中的新规律和新问题，推动教育理论和实践的创新。 8. 国际交流与合作：AI技术的发展还促进了国际间的教育交流与合作，通过数字教育平台，可以分享和学习不同国家和地区的先进教育经验和教学方法。 9. 智能教育环境：AI技术可以创建更加智能化的教育环境，如智能教室、智慧校园等，提供更加便捷、舒适的学习环境。 10. 教育伦理与安全：随着AI在教育领域的应用，也需要注意教育伦理和数据安全问题，确保技术的应用不侵犯学生和教师的隐私权益，同时促进技术的健康发展。 通过这些方式，AI技术正逐步推动专业课程教育的改革，提高教育质量，促进教育公平，培养适应未来社会发展需要的高素质人才。

AI在传媒行业的应用广泛且深远，能够显著提升内容生产、分发、分析和用户互动的效率和效果。以下是AI赋能传媒行业的主要方式和具体应用： 1. 内容生产 自动生成内容 新闻写作：AI可以根据数据生成新闻报道，如财报新闻、体育赛事报道等。例如，AP和Bloomberg使用AI生成金融新闻。 视频生成：AI可以自动生成短视频内容，加入字幕和简单特效。工具如Pika Labs和Runway ML支持自动视频生成。 内容创意与设计 图片生成：使用AI生成新闻配图、插画等视觉内容，工具如DALLE、MidJourney等。 文案撰写：AI文案生成工具（如ChatGPT）可以撰写广告、社交媒体帖子、剧本等。 2. 内容分发 个性化推荐 推荐系统：AI分析用户行为数据，推荐个性化内容，提高用户黏性和满意度。Netflix、YouTube和Spotify等平台都广泛应用了推荐系统。 动态优化 A/B测试与优化：AI可以实时进行内容A/B测试，优化标题、封面图和发布时机，提升内容点击率和传播效果。 3. 数据分析 受众分析 用户画像：通过机器学习算法分析用户数据，构建精细的用户画像，了解用户兴趣和行为，为内容制作和分发提供依据。 情感分析：AI分析社交媒体、评论区等用户反馈，了解用户情感和态度，优化内容策略。 趋势分析 热点追踪：通过自然语言处理和大数据分析，实时追踪热点话题和趋势，帮助媒体迅速响应和报道。 4. 用户互动 智能客服与聊天机器人 客服机器人：AI驱动的聊天机器人可以解答用户常见问题，提高用户服务效率。广泛应用于网站、APP和社交媒体平台。 互动机器人：在社交媒体和网站评论区中，AI机器人可以与用户进行互动，增加用户参与度和活跃度。 社交媒体监控 舆情监控：通过自然语言处理技术，AI可以实时监控社交媒体上的舆情变化，及时预警负面信息，帮助媒体管理品牌形象。 5. 广告与营销 精准投放 广告定位：AI分析用户数据，进行精准广告投放，提高广告投放效果和转化率。 动态创意：AI根据用户偏好动态生成广告创意，提高广告的吸引力和点击率。 效果预测 ROI预测：利用机器学习模型预测广告投放的效果和投资回报率，优化广告策略和预算分配。 案例与工具 案例 The Washington Post：使用AI工具Heliograf自动生成新闻报道。 BBC：应用AI进行内容推荐和用户画像分析。 Netflix：通过推荐系统和A/B测试优化内容分发和用户体验。 工具 自动生成内容：Runway ML, Pika Labs, ChatGPT 推荐系统：TensorFlow, Scikitlearn, PyTorch 情感分析：NLTK, TextBlob, IBM Watson 用户画像与分析：Google Analytics, Adobe Analytics, Amplitude 通过以上方式，AI赋能传媒行业的各个环节，不仅提升了内容生产和分发的效率，还增强了用户互动和数据分析的能力，最终推动了传媒行业的创新和发展。

AI技术可以在体育健康领域发挥重要作用，为运动员、教练、医疗专业人员和普通健身爱好者提供支持。以下是一些AI赋能体育健康的途径： 1. 运动表现分析：AI可以分析运动员的动作和表现，提供技术改进的建议，帮助提高运动技能。 2. 训练计划优化：基于运动员的体能数据、历史表现和目标，AI可以设计个性化的训练计划。 3. 伤病预防和管理：通过分析运动员的运动模式和生理数据，AI有助于预测和预防潜在的伤病。 4. 营养建议：AI可以根据运动员的身体状况、训练强度和营养需求，提供定制化的饮食建议。 5. 康复辅助：AI技术可以辅助运动员的康复过程，通过监测康复训练的效果并提供调整建议。 6. 心理健康支持：AI聊天机器人或应用程序可以提供心理支持，帮助运动员管理压力和焦虑。 7. 比赛策略制定：AI可以分析比赛数据，帮助教练制定比赛策略和战术。 8. 健康监测和预警：可穿戴设备结合AI技术，能够实时监测用户的生理指标，如心率、血压等，并在异常时发出预警。 9. 虚拟健身教练：AI驱动的虚拟健身教练可以提供个性化的健身指导和激励，帮助用户保持锻炼习惯。 10. 智能场馆管理：AI技术可以优化体育设施的管理，如智能照明、能源管理、人流监控等。 11. 观众体验提升：AI可以增强体育赛事的观众体验，例如通过虚拟现实技术提供沉浸式观赛体验。 12. 运动科学研究：AI可以加速运动科学研究，通过分析大量数据来发现新的训练方法或健康趋势。 13. 药物检测和反兴奋剂：AI有助于提高药物检测的准确性，支持反兴奋剂工作。 14. 社交互动和社区建设：AI可以帮助建立运动社区，促进运动员和爱好者之间的交流和互动。 15. 辅助残奥运动员：AI技术可以为残奥运动员提供辅助工具和训练支持，帮助他们更好地参与体育活动。 通过这些方式，AI不仅能够提升运动员的表现和训练效果，还能够促进普通人群的体育参与度和健康水平，同时为体育赛事和活动的组织提供支持。

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

AI 在医疗器械方面的应用包括以下几个方面： 1. 医疗器械的设计与优化：利用 AI 技术对医疗器械的结构、功能进行模拟和优化，提高器械的性能和安全性。 2. 疾病诊断辅助：通过对医疗数据的分析，帮助医生更准确地诊断疾病。 3. 医疗器械的质量检测：借助机器视觉、图像识别等技术，自动检测器械的外观、包装等是否合格。 4. 医疗设备的维护与预测性维修：分析设备运行数据，提前预测可能出现的故障，安排维护计划。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在医疗影像中使用的 AI 模型： 智谱·AI 开源的模型，如 WebGLM10B，它利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： WebGLM2B，同样利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。代码链接： MathGLM2B，在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： MathGLMLarge，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLM10B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLMChatGLM6B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。

AI 技术在医疗领域的应用包括以下方面： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 在医疗药品零售领域，AI 技术的应用有： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来药品需求量，优化库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供相关信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服工作压力。 5. 药店运营分析：分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术，自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：借助区块链等技术，实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在医疗领域，特别是药品零售领域，可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

具身智能在医疗行业有以下应用场景： 1. 推出了全球首创的“领视智选”智能心脏超声机器人，探索了“医疗+AI+机器人”的新模式，实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查，并通过了临床验证。 2. Coze bot 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果，实时获取医学研究和政策变化，自动整理医学报告，提升工作效率，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，方便医疗团队交流。

在国内医疗行业，大模型的应用主要涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究。 在慢性病领域，AI 随访/答疑助手方面有一定进展。例如腾讯健康智能随访、讯飞家庭医生随访系统等随访系统，目前主要起到数据库的作用，记录患者信息等，主要的随访和答疑工作仍由医护人员完成，但随着就诊人数增长，工作量超负荷。大模型为这类产品提供了基础，预计短期内能够实现 AI 提供大部分建议，医生护士做少量修改即可发送，不过仍需要按照科室进行精调，如骨科关注康复进度、疼痛发炎情况，肿瘤关注用药指导、药品之间的相互作用等。

目前的 AI 技术在医疗领域虽然取得了显著的进展，但还无法仅仅通过扫描您就精准判断出骨头的位置，并基于丰富的医疗学识直接制作出完整的医疗思路。AI 在医疗中的应用更多是辅助医生进行诊断和治疗决策，例如通过图像识别技术帮助医生更准确地识别病变部位，但最终的诊断和治疗方案仍需要人类医生综合多方面的因素进行判断和制定。而且，大多数人类医生都是秉持着职业道德和专业精神为患者服务的，不存在刻意为难的情况。

AI 在电商领域的应用包括以下方面： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品。 5. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存管理策略。 6. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，自动识别药名并提供相关信息查询服务。 7. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 8. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间。 9. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术检测药品包装、标签、颜色等是否合格。 10. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全和可信度。 11. 推广：制定上市推广方案，包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 12. 推广：制定内容营销方案，以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 13. 图像模型生成菜品照片：如美团外卖商家版后台的应用。

以下是 AI 在法律领域的一些最新应用： 1. 专利审查方面：AI 技术通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书：这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用，其格式固定，核心技术是法条/判例的引用，是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小，未达到大量取代人工的预期，但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域，为各行业带来创新、效率与价值。

智能算法的应用场景广泛，以下为您列举一些常见的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病，如 X 射线、CT 扫描和 MRI 图像分析。 药物研发，加速识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗，分析患者数据以提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资者做出明智决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果并提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高产品质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化交通信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化物流路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育，实现个性化学习，为学生提供定制化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 此外，KNN 近邻算法也有多种应用场景，包括： 分类问题，如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题，如房价预测、股票价格预测等。 异常检测，识别异常值或离群点。 推荐系统，基于用户兴趣相似性进行推荐。 图像分割，识别图像中的区域。 聚类分析，尤其适用于数据集中簇非明显球形或高斯分布的情况。 人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

AI 在法律方面有以下应用： 1. 协助律师处理复杂案件：律师在面临情绪、精力、时间等压力可能影响专业判断时，可与 AI 协同，借助其优势相互加持。 2. 精准信息检索与整理：律师能指导 AI 精确抓取法律法规、先例判决等关键信息，为案件准备获取素材，也能让其生成和修改标准化合同，减少文档起草和修订的工作量。 3. 辅助整理案件事实和证据：在处理复杂法律关系和前沿性案件时，利用 AI 可减少工作时间。 4. 常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 5. 提供法律建议的方法： 采用逻辑结构，如 SWOT 分析法或 4P 原则。 从多个角度思考，如在分析商事诉讼时从市场趋势、竞争对手行为等角度思考诉讼策略。 简洁明了总结核心观点和注意事项。 使用引号、分隔符号及连接词组织 Prompt。 赋予 AI 特定角色，如专注于民商事法律领域的律师，以提升工作效率。

以下是一些用于视频剪辑的 AI 应用： 1. MMVid：这是一个集成的视频理解系统，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具。能够处理和理解长视频内容，应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频和快速诊断等。其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，以便大语言模型理解视频内容。 2. 在前 Sora 时代，使用的 AI 视频工具包括 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。视频剪辑流程包括粗剪、定剪、音效/音乐、特效和包装等环节。 3. 来来的 AI 视频短片工作流中涉及的工具包括：概念设定使用 MJ，剧本+分镜使用 ChatGPT，AI 出图使用 MJ、SD、D3，AI 视频使用 Runway、pika、PixVerse、Morph Studio，对白+旁白使用 11labs、睿声，音效+音乐使用 SUNO、UDIO、AUDIOGEN，视频高清化使用 Topaz Video，字幕+剪辑使用 CapCut、剪映。