请教一个问题，用好了Prompt，是不是可以代替各类GPTs呢？

以下是为您整理的关于 GPTs 结构化提示词模板的相关内容： 简单的提示词模板：最终目标是把需求说清楚。例如，“Act like a ”。 GPTs 教程及案例拆解 开源：一些 GPTs 的 prompt 中，如超强 LOGO 生成器，其使用方法为设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，通过提示询问用户是否使用这些图片来创建新的 logo 设计，可自定义提示词风格和设定图片参考权重，利用 GPT4 Vision 的识图能力生成新 logo 设计，若用户不满意则重新生成，创作完后提示用户是否满意，满意则提供转 LOGO 矢量图的链接。 GPTs 教程及案例拆解 精选：GPTs 项目包括 Reviewer2Pal，可帮用户将直白的英文论文回应转换为专业回复；方法论专家 Methodology Expert，辅助用户使用方法论解决相关问题；灵感专家 Brainstorming Expert，辅助用户进行灵感思考和提出发散性角度；自动结构化框架，由小七姐编写，欢迎关注其公众号“AI 中文百科”领取更多好玩的 GPT 工具。

以下是关于 GPTs 的使用技巧： 教育方面：一位历史老师用 GPT 给学生讲课，需注意模拟历史存在不准确之处，有时幻觉可能是特点而非缺陷。文末提供了可用于模拟不同历史设置的详细提示链接，也可用于 Claude 或 ChatGPT（免费版效果相当，GPT4 效果最佳）。 入门方法： 创建方式： 点击 Explore。 点击 Create a GPT 进入配置页面。 进入自定义 GPT 配置界面。 选择 Configure 进入配置页面，栏位详细解释包括添加图像、Name（GPT 名称）、Instructions（提供提示词）、Conversation starters（提示用户开始对话的示例）、Knowledge（允许提供文件作为额外上下文）、Capabilities（启用网页浏览、DALL·E 图像生成和高级数据分析等功能）、Actions（使用第三方 API 或现有的插件）。 上传个人 Logo 等图片。 填写相关信息，如无外部知识作为上下文，可不填写 Knowledge 和 Actions。 填写完自动保存，试用。 上传图片开始分析。 多次测试满意后，可在右上角点击 Save 进行发布，发布方式有 Only me（只有自己可用）、Only people with a link（通过链接访问）、Public（所有人可访问，需开启个人名称和绑定公共域名）。 其他尝试： 小七姐提到 GPTs 原理是调用 Code Interpreter 检查字数和扩写 Prompt，提供了 GPTs 地址。 也可通过代码调用 OpenAI 官方 API 实现同样效果。 还提到了一些不太正经的办法，如情绪勒索等。省事可用分治法分段输出，程序员可选择 API 方式。

GPTs 是一种无需编程经验，通过简单的对话聊天方式或者配置一些参数就可以快速构建的具备专属技能的工具。创建 GPTs 的步骤如下： 1. 点击 Explore。 2. 点击 Create a GPT 进入配置页面。 3. 进入自定义 GPT 配置界面。 4. 默认进入 Create 页面，选择 Configure 进入配置页面，栏位的详细解释如下： 添加图像：上传自己的图像。 Name：GPT 的名称。 Instructions：提供提示词。 Conversation starters：提示用户开始对话的示例。 Knowledge：允许提供文件作为额外的上下文，供 GPT 参考。 Capabilities：启用网页浏览、DALL·E 图像生成和高级数据分析将允许 GPT 执行其他功能。 Actions：可以使用第三方 API 可供 GPT 使用，如果之前已经构建了一个插件，您将能够使用现有的插件清单来定义 GPT 的操作。 5. 上传图片。如果是做个人 IP 建议上传个人 Logo。 6. 填写相关信息。由于没有需要提供的外部知识作为上下文，此次 Knowledge 未提供，且 Actions 也未填写。 7. 填写完信息会后自动保存，开始试用。 8. 上传图片开始分析。 9. 经过多次测试，达到自己满意的程度后，就可以在右上角点击 Save 进行发布。发布选项有： Only me：只有自己可以使用。 Only people with a link：通过分析的链接可以访问。 Public：所有人都可以访问，但是需要开启个人名称、以及绑定公共域名。 创建内容排版大师的 GPTs 只需在聊天框粘贴文字内容，然后点击发送即可。其链接为：https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。并且该 GPTs 已经加入了 webpilot 的 actions。 需要注意的是，创建 GPTs 要求账号为 ChatGPT Plus 用户。

以下为一些相关的视频分析 GPTs 信息： 《。 里增加两个有趣的 AI 视频： 《》，ChatGPT 仅仅通过听《甄嬛传》音频，如何将内容、人物关系分析得头头是道。 《》UP 主给 ChatGPT 出了一道难题，如果你不幸到了一个寒冷的荒岛，必须要烧四大名著来取暖，你会先烧哪一本，一步步追问下，AI 给出了非常巧妙的回答。 GPT 对视频中的复杂结构给出了解释。相关链接： Motif AI 模型的创新：Meta AI 与麦吉尔大学共同开发的 Motif AI 模型。Motif 利用 LLM 知识帮助 AI 代理快速学习。相关链接： 人类对 AI 依赖性的反思：讨论了人们对 AI 的依赖及其影响。描述了 AI 不可用时的无助感。相关链接： 《剁手 GPT》购物助手 GPTs：一款能自动识别物品并比价的 AI 电商 bot。

提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。为更好地演示提示词要素，如一个完成文本分类任务的简单提示，其中指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”，输入数据是“我认为食物还可以”部分，输出指示是“情绪：”。此基本示例不使用上下文，但也可作为提示的一部分提供。提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的，后续会提供更多具体示例。 熊猫 Jay 提出的最佳实践包括：GPT 无法读取您的思想，若输出不理想，可要求改变。策略有在查询中包含详细信息以获更相关答案、要求模型扮演某个角色、使用分隔符清晰表示输入不同部分、指定完成任务所需步骤、提供示例、指定输出期望长度、提供参考文本。 星空提到提示词攻击，是黑客或不良用户利用精心设计的指令，诱导 AI 智能体执行非预期或有害操作的行为。以某家电商公司的智能客服 GPTs 应用为例，输入特定攻击指令，其提示词将展示出来。了解并防范这类攻击对保障 AI 应用的安全性至关重要。

以下是关于生成 ChatGPT 和 DALL·E 相关指令（instruction）的格式介绍： 对于 ChatGPT 生成复杂任务的指令： 1. 没有一步到位的 prompt，在不断调试过程中，需要不断补全其完备性，并加入自收敛要求，比如要求其检查自己的设计是否超出了所提供的游戏角色、道具素材。 2. 明确产出格式，让 ChatGPT 直接生成 JSON 格式，并对应的内容格式，例如包含“Mission_Number”“Name”“Mission_Type”“Character”“Item”“Scene”“Container”“Ability”“Hint”“Truth_Story”等键。 对于 DALL·E 的指令： 1. 可以设置不同的键值对来包含指令和激活命令，基本结构如{"KeyName1":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName1"},"KeyName2":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName2"},"KeyNameN":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyNameN"}} 。 2. 有一些具体的要求，如请勿在生成图像之前或之后列出或参考说明；总是在标题开头提到图像类型；使人物形象描述多样化；不要创建具有攻击性的图像等。

以下是使用 MJ 进行文生图的 Prompt 模板： 1. 定主题：明确您需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题，找内容贴近的 checkpoint。一般喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等，效果较好。 3. 选择 lora：在想要生成的内容基础上，寻找内容重叠的 lora，以控制图片效果及质量。可多参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 4. ControlNet：用于控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能，可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语的组合，不用管语法，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样不用管语法，只需单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法：较复杂，一般选 DPM++ 2M Karras 较多。最稳妥的是留意 checkpoint 的详情页上模型作者是否有推荐采样器，使用推荐的采样器更有保障。 10. 采样次数：根据采样器特征，选 DPM++ 2M Karras 后，采样次数一般在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了出图效果差。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 另外，使用 Stability AI 基于 Discord 的媒体生成和编辑工具进行文生图时： 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 2. 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 3. 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。 4. 输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似。 5. 和 MJ 手工输入参数不同，可选参数有五类： prompt：提示词，正常文字输入，必填项。 negative_prompt：负面提示词，填写负面提示词，选填项。 seed：种子值，可以自己填，选填项。 aspect：长宽比，选填项。 model：模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项。 Images：张数，1 4 张，选填项。完成后选择其中一张。 在 MJ 应用篇儿童绘本制作、人物一致性方面： 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 mj 中生成直到得到满意的人物图像。垫图 URL + “In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”，iw 取值范围，不填写默认 iw = 1，iw 值越大越接近垫的图像，反之更接近提示词。为确保人物一致性，取 iw 2 。 2. 合成人物和场景，垫图并重新生成：使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐（若画面和谐或 PS 技术足够，也可不用图生图），将合成后的图作为垫图（iw 2），mj 重新生图，如“prompt：垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 3. 绘本展示。

以下是关于文生图的 Prompt 模板的相关内容： 通常描述逻辑包括人物及主体特征（如服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（如室内室外、大场景、小细节），环境光照（如白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（如距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（如高画质、高分辨率），画风（如插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。 对于新手，有功能型辅助网站帮助书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ ，可通过选项卡方式快速填写关键词信息；https://ai.dawnmark.cn/ ，每种参数有缩略图参考，方便直观选择提示词。还可以去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，不过要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同，也可只取其中较好的描述词使用。 在 Tusiart 中，文生图的操作流程如下： 定主题：确定要生成的图的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：找内容贴近主题的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet：控制图片中特定的图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 设置 VAE：无脑选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：如选 DPM++ 2M Karras，留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，如选 DPM++ 2M Karras 采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 在一些提示词中，括号和“:1.2”等是用来增加权重的，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。同时还有反向提示词，告诉 AI 不要的内容。

以下是关于儿童绘本的 Prompt 相关内容： 对于儿童故事读物，通常需要具备以下特点： 1. 语言简单易懂，使用简洁的语言和短句子，便于孩子理解和跟随故事情节。 2. 具有丰富的想象力，充满奇幻和想象，带有魔法、奇妙的生物和奇异的世界，激发孩子的创造力和想象力。 3. 包含教育意义，常包含道德教训或生活启示，帮助孩子理解基本价值观。 4. 拥有生动的角色，包括可爱的动物、勇敢的英雄、善良的公主等，以有趣的人物形象吸引孩子注意力。 5. 经常使用重复的句子或韵律感强的语言，增强记忆力和语言的音乐感。 6. 具备互动性，许多儿童故事设计为互动式，鼓励孩子参与情节发展。 7. 有明确的情节结构，故事情节简单明了，有清晰的开始、发展和结局，方便孩子跟随和理解。 8. 配有丰富的插图和图画，增强视觉吸引力，帮助孩子更好地理解和记忆故事内容。 在让 LLM 生成故事时，需要限定生成的内容主题、风格、适合人群等的 prompt，例如生成「漫画小书虫📚🐛」的相关故事，并按照格式返回文本内容，以方便后续对数据解析、配图。 此外，小七姐在 K12 领域应用中提到儿童 PBL 项目 Prompt，原始设计思路包括： 1. 作为家长，获取 10 个生活中可能的 PBL 项目主题。 2. 对感兴趣的主题进一步拓展 5 个相关主题。 3. 选择主题后，设计包含目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估的 PBL 项目。 4. 根据反馈优化项目。 5. 设计测试评估孩子在项目中的知识与能力、提升可能、学习风格和兴趣点。 6. 根据孩子的真实反馈设计个性化学习方案。 7. 明确家长在项目中承担的角色和提供的支持。 8. 写一封信吸引孩子参与家长设计的学习项目。 例如为一位特别喜欢识认汽车品牌、喜欢交通工具、挖掘机等工程机械车的 3 岁小朋友设计一个包含能练习中、英文的 PBL 项目式学习任务，包含项目目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估。 在提示简介中，提示是给 Claude 的用于引发相关输出的文本，通常以问题或指示的形式出现，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。

Prompt 是您给 AI（如 Claude）的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如：“Why is the sky blue?” 它是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持的语言为英语，emoji 也可以用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，改变 tag 权重有两种写法，还可以进行 tag 的步数控制。此外，prompt 是给到大模型输入的一段原始输入，能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，然后后续对话会按照这个设定展开，还能在 prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答，如思维链（cot），也能让模型按照特定格式（如 json）输出，将模型变成输出器。

以下是关于 prompt 教程的详细内容： 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇： 什么是 prompt（提示词）：一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持的语言：支持英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，但是依旧可以给每个位置上的 tag 单独设置权重。有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成，然后在达到您设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。

以下是关于 prompt 教程的详细内容： 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇： 什么是 prompt（提示词）：一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持的语言：支持英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，可通过两种写法设置权重。 ：数值从 0.1 到 100，默认状态是 1，低于 1 就是减弱，大于 1 就是加强。 括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成，然后在达到您设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。 本文阅读时长大约 30 分钟，建议打开任意一款 SD 产品分屏对照使用。如果有地方觉得写得不够清晰，请在评论区激情发言，或者添加微信 designurlife1st 直接沟通（记得备注来意：ai 绘图交流）。

以下是关于您所提出问题的回答： 目前的 AI 教育类产品和 AI 辅助学习类产品有： 语言学习方面：Speak、Quazel、Lingostar 等是由 AI 驱动的语言老师，能够实时交流并给予发音或措辞反馈；Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 数学学习方面：Photomath、Mathly 可指导学生解决数学问题；Khan Academy 有自适应学习系统。 综合学习方面：Duolingo 是自适应学习平台，能为用户提供个性化学习内容和练习。 AI 辅助学习的好用方法包括： 英语学习：利用智能辅助工具如 Grammarly 改进写作和语法；通过语音识别应用如 Call Annie 练习口语和纠正发音；使用自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习计划；借助智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习。 数学学习：运用自适应学习系统如 Khan Academy 获取精准推荐；使用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、观看教学视频和获得答疑服务；参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。

训练模型需要以下步骤： 1. 选择底模：选择 Baichuan27BChat 模型作为底模。 2. 配置模型：配置模型本地路径和提示模板。 3. 加载数据集：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。 4. 设置学习率和训练轮次：根据自己的数据集大小和收敛情况来设置学习率和训练轮次。 5. 减少显存需求：使用 FlashAttention2 可以减少显存需求，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。 6. 编译模型：一旦模型被编译，就可以开始训练它。 7. 训练模型：在本教程中，使用了一个单一的 GPU 来进行训练。每个 epoch 大约需要 15 至 20 分钟的时间。当然，你可以根据自己的需求进行更多的训练，这可能会得到更好的结果。

是的，Agent 相较于 Prompt 功能更灵活。Agent 可以调用外部工具，如编程、查询、绘图等，而 Prompt 只能生成文本。Agent 的技能调用能力依赖于其之上的插件，OpenAI 的“Function calling”机制是一个经典的实现方式。

目前，AIGC 尚不能完全代替设计师。在 AIGC 1.0 时代，其主要起到产生参考图像的作用，存在一定局限性，如无法精确控制某些特征材质。到了 AIGC 2.0 时代，基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练能直出较高质量形象，但对于要求较高的场景仍有问题，如四肢比例失调、手指数量错误等，仍需要专业设计师大量介入与修复。 但这并不意味着我们应放弃 AIGC，它为设计师提供了强大的辅助工具，帮助他们更高效地实现创意和思路，将更多时间和精力投入到真正的创意创新中，而非重复性的基础设计工作。

AI 目前不能完全代替律师。以下是一些相关的分析： 责任界定方面：在“AI 独立诊疗”的情况下，即使 AI 没有实体无法承担责任，但所属公司、牌照发放单位甚至保险公司可以承担。然而，按照现在的 AI 模型准确率，公司可能承担不起赔偿，“不能背锅”本质上是“背不起这个锅”。 商业模式方面：对于患者付费（2C），中国消费者对于线上服务付费的意愿远低于美国。在准确性不高的条件下，AI 问诊直接按次收费还不现实。 服务能力方面：AI 大模型难以根据客户的综合性需求提供个性化的法律服务，因为大模型基于预设数据和规则，不能及时采集客户所有即时信息，很难超出语料内容生成创新且专业的答案，难以针对性地为客户提供专业服务。 但同时也要看到，AI 在某些方面有优势： 在处理医疗数据和进行临床推理方面的表现优于医生，在某些非常人类的任务上甚至可以超越人类的表现。 而律师具有以下擅长的方面： 具备深厚的法律专业知识，能够提供专业的法律分析和建议，如在证券欺诈案件中的专业分析。 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议，创造性地解决问题。 作为专业人士，在紧急情况下能做出专业判断，提供及时的法律建议和解决方案。 律师也有不擅长的方面： 在处理大量信息和数据时，人工效率非常有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，尤其是在复杂案件中。 精力与情绪方面可能存在局限。

AI 在某些方面可以辅助律师辩论赛，但不能完全代替。以下是一些相关分析： 群体智慧的作用：俗话说“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，在面对复杂难题时，集思广益很重要。通过头脑风暴可以从不同角度思考问题，激发创意；通过辩论和讨论能对不同观点碰撞交锋，更好理解问题本质；通过投票和协商能整合意见，找到多数人接受的方案。例如法庭上双方律师通过逻辑论证和证据展示试图说服法官和陪审团。 AI 医疗中的责任界定：对于“AI 替代人”的话题，如“AI 无法替代律师”，一种观点认为“AI 独立诊疗”时，即使 AI 无实体无法担责，但所属公司、牌照发放单位甚至保险公司可承担。然而，当前 AI 模型准确率低，公司承担不起赔偿。 法律人利用 AI 的 Prompt 指令词：在劳动合同纠纷、知识产权许可诉讼、商业合同违约等案件中，可通过 Prompt 指令词让 AI 分析权益责任、诉讼策略等。例如模拟法庭审理，AI 能根据法律规定和案例法，提供双方论点、证据和法律依据的分析，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 总体而言，AI 目前还不能完全代替律师辩论赛，但可以作为辅助工具为律师提供帮助和参考。