AI可以通过扫描我从而精准的判断出我骨头的位置并基于丰富的医疗学识制作出医疗思路，从而使我避免人工的失误且人类医生的刻意为难

AI 在医疗中的应用十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 医学影像分析：AI 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：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。 在医疗健康生物制药的研究方面，AI 也发挥着重要作用，取得了一些最新进展： 1. AI 提前三年诊断胰腺癌。 2. 两名高中生与医疗技术公司合作，利用 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 3. AI 帮助筛选抗衰老的高效药物候选物。 4. 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. AI 帮助早期诊断帕金森。 当前，我们正处于一个革命的起点，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。

以下为一些 AI 医疗相关的 APP 或网站： 微医 APP：是一个 AI 医疗健康管理平台，使用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能管理用户健康数据，提供健康建议，例如根据用户的慢性疾病风险，提供饮食、运动和用药建议。 腾讯觅影：作为 AI 医疗影像分析平台，运用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能够分析医疗影像，辅助医生诊断，比如检测肺部结节、乳腺病变等，提高诊断效率和准确性。 平安好医生 APP：其中包含 AI 医疗诊断辅助系统，借助数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性，用户上传症状描述和检查报告后，系统能给出初步的诊断建议和治疗方案。

大语言模型在医疗领域有以下应用和相关项目： XrayGLM：首个会看胸部 X 光片的中文多模态医学大模型。 地址：https://github.com/WangRongsheng/XrayGLM 简介：促进中文领域医学多模态大模型的研究发展，在医学影像诊断和多轮交互对话上有潜力。 MeChat：中文心理健康支持对话大模型。 地址：https://github.com/qiuhuachuan/smile 简介：由 ChatGLM6B LoRA 16bit 指令微调得到，通过扩展真实的心理互助 QA 为多轮对话，提高在心理健康支持领域的表现。 MedicalGPT 地址：https://github.com/shibing624/MedicalGPT 简介：训练医疗大模型，实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练，并发布中文医疗 LoRA 模型。 在商业化应用方面： 彭博发布了金融领域的大模型 BloombergGPT，医联发布了医疗大语言模型 MedGPT，在其所在的垂直领域发挥实际诊疗价值。 OpenAI 对 GPT 模型进行了更新，降低了价格，且正在开发新的技术以降低训练模型的成本。 商汤科技联合创始人杨帆认为大模型能加速商业化落地，缩短产业应用周期。 360 公司创始人周鸿祎表示大模型是工业革命级的生产力工具，能赋能百行千业。 在基础通识方面： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，也有垂直模型专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 以特定例子体验了不同大模型的回答和续写能力，大模型基于统计模型预测生成内容。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，通过单词预测生成内容。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 有清晰说明等法则。 Fine tuning 是基于通用大模型针对特定领域任务提供数据进行学习和调整。

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。

AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。对于 AI ，可以有以下几种理解： 1. 对于没有理工科背景的文科生来说，可以将其当成一个黑箱，只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 2. 从任务角度来看，对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 3. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。它利用 AI 算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。 在实际应用中，有一些不错的 AI 健身工具，如 Keep 、 Fiture 、 Fitness AI 、 Planfit 等。

以下是一些常见的修图 AI 工具： 1. Niji·journey 5：在二次元绘画领域表现出色，能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI：国内网络可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法，可以进一步向我提问。

在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标，这通常涉及精确的提示词设计，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本，在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。

以下是关于会计 AI 的相关信息： 生成式 AI 在金融服务领域，包括会计方面，具有多方面的应用和优势： 1. 预测方面：能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面：可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面：能够帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型，能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐，但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点，结合自身需求进行选择。同时，营销领域有一些常用的 AI 工具，如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等，更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站： 1. 在金融服务领域，生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，自动创建文本、图表、图形等报告内容，还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告，可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，将报告内容拆分处理，借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括： PandasAI：将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”，用户可以以自然语言提问，它会以自然语言、表格或图表形式回答，目前仅支持 GPT 模型，需自备 OpenAI API key。网址：https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告，平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址：https://datasquirrel.ai/

AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现： 1. 意图识别：对用户提问进行分类，如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词，很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写（Query Rewrite）：在完成意图识别并确认需要联网检索后，对用户的 query 进行改写，目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写，即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合（Multi Source）：提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写，假设用户搜索特定问题，可根据意图判断是否联网及搜索类型，提取概念名词，除常见检索外，还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术，传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排（Reranking）：AI 搜索做多信息源整合时，需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序，便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架，但前者效率低，后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取（Read Content）

以下是根据文本内容为您整理的从在线图片库、本地图片库中精准检索对应图片的方法和工作流推荐： 在线图片库检索： 利用公众号搜索同行的封面图。例如，在微信中搜一搜相关关键词，如“Claude”，查看文章中的封面图。若正文里没有封面图，可使用壹伴浏览器插件的“查看封面”按钮（需会员），或者使用秘塔 AI 搜索工具，输入文章链接获取封面。工具链接：https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html 。 本地图片库检索： 对于一些特定的设计工具，如星流一站式 AI 设计工具，其左侧图片案例板块具有图像筛选功能，包括根据正常生图参数进行推荐、推荐热门图片以及输入需求描述进行搜索。同时，还可以通过点击“发送到画布”将图像发送到“无限画布”中，或者进行生图参数的整体或单个调取。 在图像检索过程中，还涉及到一些其他相关操作，如视频理解模型测试、图像风格化转换、OCR 识别、图片分享工作流、智能抠图、画板操作与背景添加、品牌 LOGO 添加与自适应调整、图像流与工作流结合，以及在图像与文本处理工作中的调试与优化，包括获取文本信息与调整提示词、处理图像流与添加参数、解决排版与发布中的问题等。

以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai： 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址：

以下是利用 AI 来精准找到合适客户的一些方法： 1. 聊天机器人：在企业网站上使用聊天机器人，分为信息型和实用型，可回答常见问题和执行特定任务，减少客户服务人力成本。 2. AI 撰写内容：如 ChatGPT 等工具，能为内容创作有困难或资源有限的企业快速生成高质量文本，提高创作效率。 3. 语音搜索优化：随着语音搜索普及，优化网站以适应，确保内容清晰准确，使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化：为每位访客提供定制化体验，如用名字问候、根据浏览历史推荐产品，增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据：通过机器学习算法进行预测性分析，发现模式和趋势，为营销活动或个性化体验提供洞见，更有效地定位目标客户。 6. 社交媒体管理与情绪分析：利用情绪分析工具深入了解企业在社交媒体上的形象，通过分析客户评论和反馈调整产品和营销策略。 对于中小企业，还可以： 1. 目标市场分析：使用 AI 工具进行市场细分，收集包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等广泛数据并分析，将市场细分为不同客户群体，每个群体具有独特需求和行为特征，然后基于分析结果定制化营销策略，并持续监测和调整。 在阿里巴巴平台上，利用 AI 完成营销技巧和产品页面优化可采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：了解活动效果，吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：预测需求，优化库存，减少积压和缺货。 12. 支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高知名度。 14. 直播和视频营销：分析观众行为，优化直播和视频内容，提高参与度和转化率。

目前在管理学领域学术文献的信息提炼方面，不同的 AI 大模型各有特点，难以确切地说哪个模型更精准、更快速。一些常见的大模型如 GPT4、文心一言等在处理自然语言和提取信息方面都具有一定的能力，但它们在不同类型和主题的文献处理上可能表现各异。这还取决于文献的具体内容、格式和复杂程度等因素。

训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。