如何通过AI保护图像，如避免被用于训练

以下为您介绍一些关于视频链接转文字的 AI 相关信息： 在“超级 AI 助力打造计划微信超级 AI 知识助手教学（下）2024 年 12 月 11 日”中，张梦飞解答了诸多与操作、功能、风险及平台相关的问题，包括今日头条读不出、公众号视频提取内容、界面在哪、文章文件总结跳过条件等，同时提到了视频号转文字等相关内容。 ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具，您只需上传视频或粘贴视频链接，该工具能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言，还能克隆原视频里面的声音进行配音。 有群友测试了相关工具，另外还有群友尝试了豆包的音色模仿，读了大概 20 个字的句子，5 秒就可以生成非常像的音色，之后可用自己的声音读生成的文字内容。

以下是一些 AI 技术商业应用的典型案例： 企业运营： 日常办公文档材料撰写整理。 营销对话机器人，进行市场分析和提供销售策略咨询。 法律文书起草、案例分析以及法律条文梳理。 人力资源方面的简历筛选、预招聘和员工培训。 教育： 协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议。 针对学生情况以及兴趣定制化学习内容。 论文初稿搭建及论文审核。 帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体： 定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情和开放式结局。 出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营。 数字虚拟人直播。 游戏平台代码重构。 AI 自动生成副本。 零售/电商： 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险： 个人金融理财顾问。 贷款信息摘要及初始批复。 识别并检测欺诈活动风险。 客服中心分析及内容洞察。 保险理赔处理及分析。 投资者报告/研究报告总结。 制造业/汽车： 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 生命科学： 研发阶段靶点发现及产品成药性。 医学文献内容检索，重点摘要提取，相关法规整理。 医药代表培训及知识库建立。 分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。 此外，还有以下具体案例： 京东物流仓储管理系统：利用数据分析、机器学习等技术优化物流仓储管理，提高运营效率。例如通过智能算法优化货物存储位置，减少拣货时间。 BOSS 直聘简历筛选功能：利用自然语言处理、机器学习技术快速筛选简历，提高招聘效率。根据企业的招聘要求，提取关键信息，为企业推荐符合条件的候选人。 贝壳找房租赁管理功能：利用数据分析、自然语言处理技术管理房地产租赁业务，提高效率。根据租客的需求和偏好，自动推荐合适的房源。 腾讯游戏社交平台：利用数据分析、机器学习技术为玩家提供社交功能，增强游戏体验。根据玩家的游戏历史和兴趣爱好，推荐可能成为好友的玩家。

未来可能被 AI 替代的工作包括一些重复性高、规则性强的工作，例如： 1. 数据输入、文档处理等单调的数据处理工作。 2. 部分制造业中的重复性生产操作。 然而，以下工作相对较难被 AI 替代： 1. 涉及团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等需要复杂人际交往和创新能力的工作。 2. 具有灵活性、非常规性和创造性的工作，比如艺术创作、科研创新等。 2023 年 AI 预计将会替代 4 亿 8 亿工作岗位，但同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位任务构成中可自动化任务的占比。发展中国家的某些经济发展必要步骤可能因 AI 而直接被取代，但这一观点有待辩证看待，吴恩达建议发展中国家在垂直领域完成优势积累。

目前 AI 不能做的事情包括： 1. 尽管在某些方面取得了成功，但不能解决所有科学问题。几个世纪以来人类在科学领域逐步积累，仍有众多问题存在，AI 无法完全介入并解决所有这些问题。 2. 目前还不足以完全替代开发者进行复杂项目的开发，尚未达到“言出法随”的境界。 3. 由于技术快速发展，当前使用的某些 AI 工具可能并非最优，且需要考虑其是否适合应用目的以及存在的弱点。 4. 在使用 AI 时需要注意众多道德问题，如侵犯版权、作弊、窃取他人工作、操纵等，特定 AI 模型的构建及受益情况等问题复杂且尚不清晰，使用者有责任以道德方式使用这些工具。

以下是关于 AIPO 提示词课程的相关链接： 10 月 13 日课程回放：https://www.bilibili.com/video/BV137mEYcEid/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 上课请提前准备： 豆包网页端：https://www.doubao.com/chat/?channel=browser_landing_page 豆包桌面客户端： 相关资料： 作业：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcng2BGhOVyYXnr3AKP2pgCtg 10 月 14 日课程回放：https://www.bilibili.com/video/BV1msmEYxEZY/?buvid=YC4BD1CD531B1DE24BE79F1022B411E8311B&from_spmid=search.searchresult.0.0&is_story_h5=false&mid=E93ZXvPaf6qpZfVvaoksIA%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_from=ugc&share_medium=iphone&share_plat=ios&share_session_id=FEFB63BF03154D5D842FEF7B6D7CA68D&share_source=WEIXIN&share_tag=s_i&spmid=united.playervideodetail.0.0&timestamp=1728927125&unique_k=TSPAHQW&up_id=259768893 上课请提前准备：吐司 https://tusiart.com/?utm_source=semsem&source_id=semsem 相关资料：https://kah8x5a2ycv.feishu.cn/docx/EknsdlsX1oxETExa5AjcDhfInWg 作业：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcn54GKluLZbcAuyd8GJzsX6g 10 月 15 日课程回放：https://www.bilibili.com/video/BV1G62fYCEc1/?spm_id_from=333.999.0.0 上课请提前准备：liblib https://www.liblib.art/ 推荐码:GUdRbBEP 相关资料：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TLmnwQgInimlP2k6zkAceDnCndf 作业：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnndiUZ7FpF8IF4n9KNmvAWh

AI 已经在众多领域得到广泛应用，以下是一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，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，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：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出更好的贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出明智决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据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，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。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 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：优化信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送：优化路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育：提供个性化学习体验。 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。 需要注意的是，AI 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。

以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息： 如何判断一张图片是否 AI 生成： AI 技术自身带来造假难题，可通过一些网站如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性，但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求： 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣，关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击，关注其在工作流中的影响，以求应对可能的裁员风险。 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义，首例 AIGC 侵权案件悬而未决，需判定 AI 作品中智力投入占比。 最近招聘信息：猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家，工作地点在北京五道口附近。简历发送至：stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实计算机基础知识，熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架，对相关理论和方法有深入理解，具有良好的学习、沟通和团队合作能力。

AI 在图像编辑方面有多种应用和技术，以下为您介绍： 1. 字节发布的 SeedEdit：基于图像生成常用的扩散模型，能够根据任何文本提示修订给定的图像。关键在于保持原始图像重建和生成新图像之间的平衡，通过从弱生成器开始，创建多样化图像对进行训练，最终获得所需平衡。可以实现更丰富的效果和连续编辑，让扩散模型不再完全随机生成。 论文及技术能力展示：https://team.doubao.com/seededit 2. Muse AI：一款强大的 AI 图片编辑器，具有多种功能，如快速添加、擦除和进行 AI 图片编辑。用户只需输入文字，即可轻松编辑图片内容，支持与团队成员或客户实时共享和编辑文件。 官方网站： 3. Ideogram：支持上传带有提示和设置的表格，可批量生成图像，简化工作流程。目前 Ideogram pro 用户可进行使用。 官方地址：https://ideogram.ai/ 4. BrushEdit：腾讯开源的 AI 图像编辑技术，利用多模态大型语言模型和图像修复模型，实现自主、用户友好和交互式的自由形式指令编辑。用户可以根据语言沟通，编辑图像背景、对象，增删内容。 官方地址：https://liyaoweistu.github.io/project/BrushEdit/

以下是一些免费的 AI 图像处理工具： DallE Leonardo BlueWillow Midjourney 国内的免费 AI 图像处理工具有： 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，操作界面简洁直观，用户友好度高，可与阿里其他产品和服务无缝整合。重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以，但存在一些局限性，如某些类型的图像可能无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 此外，在 AI 摆摊项目中，AI 图像处理方面的应用包括图像生成、照片修复与动起来、动漫化头像、老照片复活、创意壁纸制作等。

以下为您介绍一些免费的 AI 图像相关内容： 星流一站式 AI 设计工具： 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息，滑动鼠标到图像的“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。 图像筛选功能： 推荐：根据正常进行的生图参数（模型、提示词）进行推荐，比如正在生成女性摄影方向的图，图片推荐中就会推荐这一类型的图。 热门：向您推荐浏览量最高的图片。 搜索：输入对需求图像的描述，进行图像搜索。 图像调取：点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”中。 生图参数调取：整体调取可点击“发送到生成器”将全部参数进行调取，单个调取可点击右侧单独的发动键调取单个参数。 PictoGraphic：免费 AI 生成插图库，提供超过 40000 张图像和 SVG 文件，支持文本提示创建自定义插图，网址：https://xiaohu.ai/p/8169 。

2024 年在 AI 视频、图像领域，市场呈现出以下情况： 国内方面： 中国开源项目在全球受到关注，成为积极开源贡献者。 DeepSeek 在编码任务中表现出色，推出的 deepseekcoderv2 受到欢迎。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学的自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。 国外方面： Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，且在定制化方面有显著进步，还推出了 Stable Video 3D。 OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频，并保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。 Google DeepMind 的 Veo 能将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合，创建独特的压缩视频表示。 从市场数据来看，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，其中图像和视频类 AI 应用占据主导地位，收入占比高达 53%。从地区分布来看，北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 在行业格局方面，云厂商成为 AI 供应链的“链主”，掌握着庞大的商业生态和技术资源。头部阵营基本稳定，大型云厂商在产业链中的地位无可撼动。

以下是关于如何判断一张图片是否由 AI 生成的相关内容： 1. 通过画面风格、物品 bug 等细节进行辨别。但需注意，AI 在不断修正作图 bug，相关方法可能随时失效。 2. 整体看光影，细节看结构。通过累积对 AIGC 画作分析的量，人们会在脑中自发形成一个“判断模型”，但往往是“知其然，而不知其所以然”。 3. 从本质上分析，人类绘画创作是线性发展的过程，通常先学习线稿表达、再理解色彩搭配、随后加入光影表现等，初级画手笔触生硬但完整。而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，不是线性创作过程，常导致同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 4. 曾在小红书、B站 等自媒体平台上以真迹混同 AI 仿品的形式让大家判别，发现大家对判断哪幅图是 AI 搞的有近乎直觉的感受，但进一步询问如何看出时，多半难以迅速回答出一套章程。

ChatGPT 的训练模型主要包括以下几个方面： 1. 预训练（Pretrain）阶段：建立模型的能力上限，如确定模型各方面能力的天花板。此阶段跟 GPT3 的方法近似，例如采用 decoderonly 的网络架构，有特定的模型大小、输入窗口大小、单词本大小，见过大量的 tokens，使用大量的原始训练文本。 2. 监督微调（Supervised Finetune，SFT）阶段：让模型学会对话的形式展开，即知道如何按照对话的格式进行交流。 3. 强化学习从人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）阶段：细分为奖励模型（RM）阶段和强化学习（RL）阶段，能激发模型具备多种能力，包括安全性、推理能力和稳定性等。 训练方式主要是通过材料学习，不断形成模型。其本质功能是“单字接龙”，通过自回归生成的方式，将生成的下一个词与之前的上文组合，不断重复生成任意长的下文。训练的目的不是记忆，而是学习提问和回答的通用规律，实现举一反三，即泛化。学习材料用于调整模型，得到通用模型，以处理未被数据库记忆的情况。ChatGPT 不是搜索引擎的升级版，搜索引擎无法给出未被数据库记忆的信息，而 ChatGPT 作为生成模型可以创造不存在的文本，但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料以及缺乏及时性和准确性等缺点。

训练模型的方法有多种，以下为您介绍几种常见的训练模型方式： 1. 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型： 原始形象：MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 二次加工：完成贴纸的白色边线等细节加工。 处理素材：给训练集图片打 tag，修改 tag。 训练模型：将上述处理好的数据集做成训练集，进行训练。 2. 基于百川大模型训练虚拟专家： 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径，配置提示模板。 在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。 学习率和训练轮次非常重要，根据自己的数据集大小和收敛情况来设置。 使用 FlashAttention2 可减少显存需求，加速训练速度。 显存小的朋友可以减少 batch size 和开启量化训练，内置的 QLora 训练方式非常好用。 需要用到 xformers 的依赖。 显存占用 20G 左右，耐心等待一段时间。 3. 使用编码器解码器架构构建诗歌生成器： 在训练模型之前，需要一个损失函数，由于本质上是一个多类分类问题，损失将是稀疏的分类交叉熵损失，配置从 logits 计算的损失。 有了损失后编译模型，将损失和优化器联系在一起。 选择训练的时期，一个时期是对数据集的完整传递，进行多次训练，并提供回调以确保在训练期间保存权重。 从实际的字符串中提取字符序列，使用 TensorFlow 的 TF 字符串 Unicode 拆分功能。 将字符序列转化为数字，使用 TF Keras 层中的 StringLookup 函数将每个字符映射到给定的 ID，也可使用同一层的 StringLookup 函数获得反向映射。 将处理后的数据作为神经网络的训练数据集，使用 TF Data Dataset API。

AI 的训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这一过程需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练具有以下特点： 1. 需要较高的计算性能，以处理海量的数据。 2. 具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。 机器学习是人工智能的一个分支，其发展有着从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的脉络。机器学习是实现人工智能的途径之一，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 自然语言（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。自然语言的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理，自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程，也称为预测或推断。

训练一个智能体来改写新闻标题，您可以按照以下步骤进行： 1. 明确需求和目标：确定您希望智能体改写新闻标题的风格、重点和要求，例如更简洁、更吸引人、突出特定信息等。 2. 收集数据：收集大量的新闻标题样本，包括各种类型和主题的，以便智能体有足够的学习材料。 3. 选择合适的技术和框架：根据您的技术能力和需求，选择适合的人工智能框架和算法，例如自然语言处理相关的技术。 4. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、分词、标记等预处理操作，以便智能体能够更好地理解和学习。 5. 训练模型：使用预处理后的数据训练智能体，调整参数以优化训练效果。 6. 评估和优化：使用测试数据评估智能体的性能，根据评估结果对模型进行优化和改进。 7. 部署和应用：将训练好的智能体部署到实际应用中，并不断监测和改进其表现。 需要注意的是，训练智能体是一个复杂的过程，可能需要一定的技术知识和经验。

训练模型进行标题改写可以参考以下方法： Sora 模型： 对于视频标题改写，首先训练一个能够为视频生成详细描述的视频标题生成器。可利用 CoCa 架构进行视频标题生成，如 VideoCoCa，通过取视频的多个帧并将每个帧输入到图像编码器，产生的帧令牌嵌入被展平并连接成一个长序列的视频表示，再由生成性池化器和对比性池化器处理，与对比损失和标题生成损失一起联合训练。构建视频标题生成器的其他替代方法包括 mPLUG2、GIT、FrozenBiLM 等。为确保用户提示与训练数据中的描述性标题格式一致，执行额外的提示扩展步骤，用 GPT4V 将用户输入扩展为详细的描述性提示。 对于语言指令跟随，通过开发一个能够生成长而详细标题的字幕器，然后用这些标题来训练模型。但收集用于训练此类字幕器的数据的过程未知，且可能需要大量劳动。 DALL·E 3 模型：通过用详细、描述性的标题重新标注现有图像来解决指令遵循问题。首先训练一个图像标题生成器，这是一个视觉语言模型，用于生成精确和描述性的图像标题。然后，使用标题生成器生成的描述性图像标题来微调文本到图像模型。具体来说，DALL·E 3 遵循对比标题生成器（CoCa）的方法，联合训练一个图像标题生成器，该生成器具有 CLIP 架构和一个语言模型目标。进一步在详细描述图像的主要对象、周围环境、背景、文本、风格和颜色方面进行微调后，图像标题生成器能够为图像生成详细的描述性标题。文本到图像模型的训练数据集是由图像标题生成器生成的重新标注数据集和真实人类编写的数据混合而成，通过上采样来解决实际用户提示与训练数据中的描述性图像描述之间的不匹配问题。 关于 Midjourney 的训练 prompt： The issue with DMs is that the powerful ones often consume hundreds of GPU days,and inference is quite expensive due to sequential evaluations.To enable DM training on limited computational resources without compromising their quality as well as flexibility,DMs are applied in the latent space of powerful pretrained autoencoders. Training a diffusion model on such a representation makes it possible to achieve an optimal point between complexity reduction and detail preservation,significantly improving visual fidelity.Introducing a cross attention layer to the model architecture turns the diffusion model into a powerful and flexible generator for generally conditioned inputs such as text and bounding boxes,enabling highresolution convolutionbased synthesis. Midjourney 会例行发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新的模型是默认的，但可以使用 version 或 v 参数或通过 /settings 命令选择其他模型版本。不同的模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型，可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言提示，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。其新特点包括更广泛的风格范围、对提示更敏感、更高的图像质量、更详细的图像、细节更可能正确以及更少不需要的文本。

自己训练 AI 通常包括以下主要步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求来选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够覆盖目标应用场景的训练数据。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。 总的来说，训练自己的 AI 需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。 在独立游戏开发中，如《玩具帝国》的人机 AI 采用 Unity 的 mlagent 进行训练，有以下经验： 选择自己开发 AI 是因为游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，无法使用线上接口。 通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，可改变 AI 的决策倾向。 为让每次输入的向量等长，对观察的内容进行处理。 先训练掌握基本规则的底模，再在此基础上做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。 为避免过拟合，在每个 Episode 前对初始条件进行随机，决策时对 AI 的可选项进行随机 Dropout。 关于判断一张图片是否为 AI 生成，目前已有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性，例如 ILLUMINARTY 网站。但在测试中存在一些问题，如结构严谨的真实摄影作品可能被误判为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。

以下是为您设计的一些刁钻问题： 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生，比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误，导致患者延误治疗，这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗？ 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患，像近期发生的多起医疗数据泄露事件，给患者带来极大困扰，在这种情况下，怎么能立刻全面拥抱？ 3. 人工智能在医疗器械的研发中，由于算法偏见，可能会导致某些特定人群无法受益，例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳，这能说明应该立刻全面拥抱吗？ 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步，比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用，这难道不影响全面拥抱的可行性吗？ 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善，比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确，一旦出现问题，责任难以界定，这样能立刻全面拥抱吗？ 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率，但也导致了部分医疗人员的失业，引发社会就业问题，这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗？

以下是为您设计的一些刁钻问题： 1. 当下人工智能技术在医疗领域的应用仍存在诸多伦理和法律争议，比如医疗数据的隐私保护问题尚未得到妥善解决，在这种情况下，如何能立刻全面拥抱？ 2. 人工智能技术在医疗器械的诊断中可能会出现误判，而医疗事故往往关乎生命，如何确保在立刻全面拥抱的情况下避免这些严重后果？ 3. 目前人工智能技术的发展还不够稳定，时常面临技术更新和升级的问题，这会导致医疗器械的频繁变动和成本增加，这一现实如何应对？ 4. 社会时事热点中不乏人工智能技术被滥用的案例，比如虚假医疗信息的传播，如何保证在立刻全面拥抱人工智能技术时不出现此类问题？ 5. 人工智能技术的广泛应用可能会导致部分医疗工作者失业，引发社会就业结构的不稳定，这一风险如何化解？ 6. 近期有报道指出人工智能技术存在被黑客攻击的风险，从而威胁患者的医疗信息安全，在这种情况下立刻全面拥抱是否明智？ 7. 人工智能技术在医疗器械中的应用需要大量的资金投入，而目前公司的财务状况是否能够支撑立刻全面的投入和应用？ 8. 社会时事热点中，一些人工智能技术的应用缺乏人性化关怀，在医疗这种关乎人性和情感的领域，立刻全面拥抱是否合适？

对方辩友可能提出的反对意见及我方答复如下： 反对意见 1：人工智能技术能够提高医疗器械的研发效率和精准度。 答复：虽然人工智能在某些方面可能有助于研发，但目前技术尚不成熟，存在误差风险。而且过度依赖可能导致研发人员忽视传统方法中的重要经验和细节。 反对意见 2：人工智能可以优化医疗器械的生产流程，降低成本。 答复：短期内，引入人工智能进行生产流程优化可能需要大量的资金投入用于技术改造和人员培训，成本未必能立刻降低。 反对意见 3：人工智能能够实现更精准的医疗诊断，提升医疗效果。 答复：诊断不仅仅依赖技术，还需要医生的综合判断和人文关怀。目前人工智能诊断存在误判的可能性，不能完全替代医生的经验和直觉。 反对意见 4：人工智能有助于医疗数据的管理和分析，为决策提供有力支持。 答复：数据的安全性和隐私性在人工智能应用中是重大挑战，一旦数据泄露，将对患者和公司造成严重影响。 反对意见 5：人工智能是未来医疗行业的趋势，不立刻全面拥抱会使公司落后于竞争对手。 答复：趋势并不意味着要立刻全面投入，盲目跟风可能导致资源浪费和战略失误。我们应在充分评估风险和自身实际情况的基础上，逐步、稳健地引入人工智能技术。 反对意见 6：人工智能能够提供个性化的医疗服务，满足患者多样化需求。 答复：个性化服务的实现需要大量准确的数据支持，而目前数据的质量和完整性难以保证，可能导致服务效果不佳。

在调用大模型的过程中，将 token 设置最大值但回答仍出现中断的情况，可以从以下几个方面避免和解决： 1. 调整相关参数： Max_output_tokens：根据具体需求设置合适的值。若需要更短响应，设为较低值；若希望更长回答，设为较高值。但注意设置过低可能导致回答在奇怪位置截断。 Temperature：值越小，模型返回结果越确定；值调高，可能更随机和具创造性。对于质量保障等任务设低，诗歌生成等创造性任务可适当调高。 Top_p：用于控制模型返回结果的真实性，需要准确和事实答案时调低，想要更多样化答案时调高。一般改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length：调整以控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串，模型生成文本遇到时停止，可控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，与 token 在响应和提示中出现次数成比例，减少单词重复。 2. 利用插入文本的最佳实践： 使用 max_tokens > 256，模型插入较长完成时效果更好，且只按实际生成 token 数收费。 优先选择 finish_reason == "stop"，表明模型成功连接后缀且完成质量良好。 重新采样 3 5 次，温度较高以增加多样性。若所有返回示例的 finish_reason 都是“length”，可能 max_tokens 太小，需考虑增加再重试。 尝试给出更多线索，通过提供示例帮助模型确定自然停顿处。

以下是为您推荐的关于每日新闻、财经金融类新闻的相关资源： AI 新闻写作工具： Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 Writesonic：专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法可根据用户信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 金融服务相关： 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持，例如根据股票历史走势和市场趋势预测未来走势。 其他领域的 AI 应用： 图虫网：AI 摄影作品销售平台，利用图像识别、数据分析技术，为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台，利用音频处理、数据分析技术，为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台，利用数据分析、自然语言处理技术，根据用户需求推荐家居用品。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。同时，生成式 AI 还能在金融服务业中帮助改进内部流程，如在预测方面编写公式和查询、发现模式并建议输入，在报告方面自动创建内容并调整，在会计和税务方面综合总结并提供可能答案，在采购和应付账款方面自动生成和调整相关文件及提醒。

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。