ai落地场景：输入敏感词管控，脱敏怎么返回处理

对于 35 岁的 Java 后端开发人员转型 AI 开发，以下是一些建议： 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发时，要强调组员的主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接： 2. 借助 AI 编程工具（如 Cursor），熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。参考链接：

以下是关于如何让 AI 写一篇好的文学理论论文的相关内容： 首先，过度追求模型的正面描述和对齐人类价值观可能会带来问题。比如在文学创作中，道德过度正确和大量正面描述实际上是一种“对齐税”，会让模型变得愚蠢。像生成的游戏中主人公全是幸福人生，这样的故事缺乏冲突，人物单薄，不好看。而且全乎正确的道德和完美的正面在现实世界中并不存在，纵观文学史，伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的，因为人类的心灵与生活极为复杂，痛苦、绝望和悲伤也是生命体验的一部分，只有正面的故事很难获得共鸣。 其次，好的文字能引起人的生理共鸣与情绪。人们在感受到好文字时，往往有一种被击中、头皮发麻的感觉。共鸣是文学的基础，有共鸣才有读者，有读者才有文学。文学映照的是人类相同的渴望与恐惧，人类之间的共性大于差异。对于像 GPT 这样的大语言模型，其预训练数据量大且丰富，储存了人类几乎所有可能的生命经验，理应能够学会引发人类的共鸣与情绪。 最后，在实际操作中，对于处理文本特别是 PDF，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果，新模型更强大。但需要注意的是，这些系统仍会产生幻觉，若要确保准确性，需检查其结果。

目前国产 AI 中，在英语理解和翻译能力方面，不同的产品各有特点。 通义万相在中文理解和处理方面表现出色，作为阿里生态系统的一部分，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可使用。但在处理非中文语言或国际化内容方面，可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色，由于模型训练数据可能主要基于中文环境，在处理多元文化内容时可能存在偏差。 可灵是由快手团队开发的 AI 应用，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量非常高，但价格相对较高。 需要注意的是，对于英语理解和翻译能力的评价会因具体的应用场景和需求而有所不同。

以下是一些可以将 CAD 建筑平面图通过语言文字生成室内效果图的 AI 软件： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束生成的设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 此外，还有 TexttoCAD 软件，支持通过文本生成 CAD 模型，UI 开源，但模型需付费。其官网为 。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。

以下是一些可以将 CAD 建筑平面图生成室内效果图的 AI 软件： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 同时，以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是关于国内 AI 排名的相关信息： 根据《2024 年度 AI 十大趋势报告》，在 APP 端，截至 2024 年 10 月，夸克和豆包的历史总下载量已过亿，共 56 款产品的历史下载量超百万，8 款产品历史下载量超千万。从单月新增来看，夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达到千万级，10 款产品可达百万级；DAU 方面，夸克 DAU 超过 2600 万，豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万；用户粘性方面，夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 在 Web 端，月总访问量超千万的共 7 款产品，包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通义。在用户活跃度上，共 3 款产品——夸克、Notion 和百度文库的 MAU 超过千万，19 款产品 MAU 超过百万。仅有 14 款产品人均每月访问超过 5 次，13 款产品平均访问时长超过 10 分钟。 另外，AI 智库的月度榜单（9 月）中也有相关排名，如美趣 AI、说得相机提词器、AI 智能写作、创客贴 AI 等产品均在列，同时还包括了排名、产品、特性、分类、应用名称、下载量、环比变化和所属公司等具体信息。

以下是关于 AI 模型敏感词管控的相关信息： 在给予 GPT 足够的时间进行“思考”的最佳实践中，通过测试数据发现，由于输入内容超过一定 token 会导致模型遗忘。因此，在输入大量文本或大量对话后，让模型进行自我检查的提示词习惯，有助于收获更准确的答案。 在应对提示词攻击的输入侧防护方面，可采用基于模型进行分类过滤的方法。这是“基于提示词过滤”的进阶版，能使用像 BERT 这样的小型文本分类模型或像 ChatGPT 这样的大型语言模型，自动分析和分类输入内容。其好处是无需提前知晓大量信息，就能灵活应对复杂场景和不同需求。通过学习和训练大量已知的安全威胁样本，建立分类模型来检测和过滤输入中的有害内容，这是很多大型语言模型服务如 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Bard、微软的 NewBing 等采用的主流防御策略，它们会检测用户输入内容，与核心大型语言模型协同工作，防止有害和敏感信息输入，确保输出内容合规。

在模型敏感词管控方面，对于 RAG 提示工程，我们对 Example 模块进行了重要调整。原先像“清朝末年有哪些政治事件？”这样的示例内容可能会无意引导模型触及政治敏感话题，违背初衷。为此，重新设计了示例内容，既能为模型提供清晰工作指导，又避免引发敏感议题讨论，同时进一步修改了示例流程，确保模型更理解自身任务。以下是进一步修正的提示词。接下来继续运行并查看结果。从表现看，成功控制住 GPT 模型讨论敏感话题的问题，但可能存在漏洞及提示词被攻击、诱骗的情况，这些留待后续解决。目前面对常规请求问题，GPT 模型应不会“东扯西扯”。

企业落地 AI 可以按照以下步骤开展： 1. 启动试点项目来获得动能：选择几个小项目，在 6 12 个月内展示成效，项目可以内部进行或外包。尽量选择能够成功而非最有价值的项目。 2. 建立公司内部的人工智能团队：搭建集中统一的 AI 团队，再从中挑选人员协助不同业务部门，便于统一管理。同时建立全公司范围内的平台，如软件平台、工具或数据基础设施。 3. 提供广泛的人工智能培训：高层了解 AI 能为企业做什么，进行策略制定和资源分配；部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度；培养内部工程师，开展相关项目。 4. 制定人工智能策略：深度了解 AI 并结合自身业务制定策略，设置与 AI 良性循环相一致的公司策略，如网络搜索或农业公司的案例。同时考虑创建数据策略，如战略数据采集，建造统一的数据仓库。 企业落地 AI 常见的场景包括： 1. 智能扬声器：包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序等环节。 2. 自动驾驶汽车：涉及汽车检测、行人检测、运动规划等方面，需要多种传感器和技术。 人工智能团队的角色通常有： 1. 软件工程师：负责软件编程工作，在团队中占比 50%以上。 2. 机器学习工程师：创建映射或算法，搜集和处理数据。 3. 机器学习研究员：开发机器学习前沿技术，可能需要发表论文或专注研究。 4. 应用机器学习科学家：从学术文献中寻找技术解决问题。 5. 数据科学家：检测和分析数据。 6. 数据工程师：整理数据，确保其安全、易保存和读取。 7. AI 产品经理：决定用 AI 做什么，判断其可行性和价值。

以下是一些在办公场景中能提升办公技能的提示词： 1. 编辑写作助手：编辑以下段落，提高其整体清晰度和连贯性：{粘贴段落} 链接： 用途：帮助优化段落的清晰度和连贯性。 2. 语法纠正助手：纠正以下语法错误<br>{粘贴段落} 链接： 用途：纠正文本中的语法错误。 3. 头脑风暴助手：帮我想一些不同的想法，围绕这样的话题： 链接： 用途：围绕特定话题提供不同的想法。 4. 翻译助手：将以下内容翻译成{语言}；我希望你能担任英语翻译、拼写校对和修辞改进的角色。我会用任何语言和你交流，你会识别语言，将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。请仅回答更正和改进的部分，不要写解释。我的第一句话是{这里写英语}，请翻译它。 链接： 用途：进行文本翻译和语言优化。 5. 排版大师：🎩我是您的文字排版大师！📚 我的工作内容包括： 1️⃣优化阅读体验：💡 利用 ASCII 符号和 Emoji 表情符号，我可以优化您的文本，让信息更易于理解。 2️⃣增强信息可读性：🌟 通过合理的排版，我可以帮助您提高信息的可读性，增加用户的专注度。 3️⃣审美排版：🎨 我熟悉各种 ASCII 符号和 Emoji 表情符号的使用方法，同时具备较强的审美和文艺能力，能够让您的文本更具美感。 请告诉我您需要优化哪段文本，我会很高兴帮助您。 用途：优化文本排版，提升阅读体验和美感。 6. 总结助手：请帮我总结以下文章<br>{粘贴文章}；将以下文本总结为 100 个单词，使其易于阅读和理解。摘要应简明扼要，并抓住文本的要点。避免使用复杂的句子结构或技术术语。请首先编辑以下文本：{粘贴文章} 链接： 用途：对文章进行总结。 7. 周报生成器：👉根据日常工作内容，提取要点并适当扩充，以生成周报。我本周的工作内容是{……} 链接： 用途：根据工作内容生成周报。

在 To C 场景中，AI 应用较为广泛的前三个场景包括： 1. 角色扮演类产品：如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等，在 LLM 基础上通过添加特定角色定义实现。 2. 陪伴类产品：以“星野”“Talkie”“BubblePal”等为代表，在 LLM 基础上对长短记忆进行处理，突出陪伴意义，随着时间积累知识库，使 AI 更懂用户。 3. 搜索工具类产品：像“秘塔”“360 搜索”等，本质上是 RAG 方案，部分产品会对搜索内容结构化，形成图谱或脑图。

要在即梦 AI 中制作儿童绘本并做到人物、风格和场景风格一致，可以按照以下步骤进行： 1. 描述故事场景：利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事，将其分为多个场景，用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如，故事名《Lily 的奇妙之旅》，场景 1 为“探险开始，Lily 来到一个阳光明媚的森林，跳过清澈的小溪，愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊，她们成为了旅伴”。 2. 生成场景图片：为每个场景生成图片时，使用固定的 prompt 风格词，如“super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。为了使熊和人物有更好的互动感，生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 为“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。如果需要，可使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选，在提示词中完全删除 Lily 的描述词，重新生成得到场景图像。 3. 绘制绘本主角：确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”，在 mj 中生成直到得到一张满意的人物图像，且一套绘本中风格词语不要改变。 4. 保持一致性描述：在写 prompt 时，应从多个角度描述需求，包括人种、画风、宠物品种等，以稳定内容符合预期。例如，如果想生成一个关于“狗”的视频，提供不同狗的品种、外貌、行为等信息，确保物种和画风的一致性。

要让文生图在风格、人物和场景风格上保持一致，可以参考以下方法： 1. 图片生成工具：可使用 Midjourney 进行图片生成。 2. 画面电影感： 画幅：常用 21:9 的画幅比例，其会影响构图和光影。 Prompt 风格后缀：例如“________.Shot on Sony Venice 2,muted color tones,green and dark gray,awardwinning composition,cinematic scenear 21:9”。 专用摄影机：在 Prompt 里可添加电影专用摄影机，如 RED Helium 8K 等。 3. 人物一致性： 对于主角，可先跑一张定妆照。 利用 Midjourney 的新功能 Cref 保持发型、人脸、衣服，但对亚洲人脸尤其是老人的一致性效果较差，且对画面审美和构图有一定破坏性，能不用则不用，如只有背影时简单描述即可。 4. 场景一致性：目前尚无很好的解决办法，基本随缘。 此外，还可参考以下方式： 1. 生成人物图片：确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”，在 Midjourney 中生成满意的人物图像，为确保人物一致性，取“iw 2”。 2. 合成人物和场景：使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐，可将合成后的图作为垫图（“iw 2”），在 Midjourney 中重新生图。

以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容： 场景应用： 医疗领域：如利用 AI 技术预测蛋白质结构，加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域：通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战： 可能产生新的风险，如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题，需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。