法律垂类AI APP

目前存在能联网检索的 AI ，例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，Bing Copilot 旨在简化在线查询和浏览活动，还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验并保持用户数据私密性。这些 AI 搜索工具的出现标志着信息检索领域的重要发展，结合 AI 技术和搜索引擎大幅提升数据集命中预期，为实际应用带来更多可能性。 另外，提供以下功能：和 AI 知识库对话，可问任何关于 AI 的问题；集合精选的 AI 网站，按需求找到适合的工具；集合精选的提示词，可复制到 AI 对话网站使用；呈现知识库的精华内容。 在 Obsidian 中嵌入 AI 辅助工具，第五步是打开新面板，具体操作包括：用命令面板打开创建的页面（默认快捷键 Ctrl+P ），在弹出的搜索框中输入插件名称 custom frames ，在下拉选项中选择 OpenKimi ，打开设置好的 Kimi 窗口。Obsidian 与 AI 组合使用有几种思路，如内嵌网页+AI（Custom frame）、笔记仓库嵌入大模型（Copilot）、笔记内容作为 RAG 嵌入大模型（Smart Conections）、笔记内使用大模型编写内容 。其中“内嵌网页+AI（Custom frame）”的简单嵌入方法已分享，后续为您介绍 2 4 三类工具的配置方法。

以下是一些关于 AI 常用提示词的相关知识： AI 绘画常用提示词： 画面构图提示词：Chest Shot脸部特写。 情绪和氛围提示词：moody 暗黑的、happy 鲜艳的/浅色的、dark 黑暗的、epic detail 超细节的、Brutal 残酷的/破碎的、dramatic contrast 强烈对比的、hopeful 充满希望的、anxious 焦虑的、depressed 沮丧、elated 高兴地、upset 难过的、fearful 令人恐惧的、hateful 令人憎恨的、happy 高兴、excited 兴奋、angry 生气、afraid 害怕。 星流一站式 AI 设计工具中的提示词： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言：星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化：启用提示词优化后，可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法： 内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质，例如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 一泽 Eze 中的提示词相关： 一个精彩的 Prompt 是驱动 AI Agent 稳定运作的核心。高质量的 Prompt 极度依赖用户通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求。阅读相关内容后，您只需使用 1 2 个初始样例，就能较为轻松地引导 AI 自动定制出完美的提示词。

以下是一些好用的 AI 换脸网站或软件： 1. facefusion：这是一个开源、免费的解决方案。 本机解决方案：需要 Python 环境，安装视频解码器等多个依赖软件，对编程知识有一定要求，且运行推理计算速度依赖 GPU，本地计算机若无 GPU 或显存较小，执行速度缓慢，不推荐本地化安装。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 提供的大模型运行环境和计算能力，但会产生一定费用。以 AutoDL 为例，注册后在算力市场选择可接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的设备。通过模型镜像启动 GPU 服务器，在算法社区查找 facefusion 镜像，创建实例并启动，利用 JupyterLab 中的终端输入相关命令启动 facefusion，注意添加 executionproviders cuda cpu 参数以使用 GPU 能力。打开 facefusion 软件需返回实例列表，点击自定义服务按钮通过新浏览器窗口访问 UI 界面。 2. 谷歌浏览器中的 facefusioncolab：无需安装和付费。打开谷歌浏览器，点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进入程序主要运行界面，在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”。然后点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”就能生成。

以下是一些让 AI 帮您修改论文的指令示例和相关方法： 1. 您可以向 AI 提供详细的背景信息和具体的修改要求，例如：“根据以下关于我的论文信息，帮我修改语法错误、优化段落结构和提升语言表达：”。 2. 给出明确的指令，如“请帮我修改这篇论文，使其逻辑更清晰，语言更流畅，同时注意引用格式的规范”。 3. 采用扩写与改写法，先提供论文的上半部，让 AI 理解语言逻辑，然后要求它撰写下半部，并包含必要内容。例如：“这是论文的上半部：”。 4. 运用反问法，让 AI 向您提问以获取更多信息，比如：“如果我想要您帮我修改这篇论文以突出主题，请问您需要我提供什么具体信息？” 需要注意的是，虽然可以利用 AI 辅助修改论文，但不能完全依赖它，仍需您自己进行最终的审核和判断。

以下是关于 AI 写小红书的相关内容： 画小二：Coze 工作流之抖音热门视频转小红书图文详细配置，包括整体结构图、各模块参数配置（如开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块、输出结果参数配置）。在标题和正文创作方面，有相应的技能和要求，如采用二极管标题法、使用爆款关键词、遵循小红书平台标题特性和正文写作规则等。 北京分队中有人从事小红书 Ai 博主、野生 Ai 绘画师等职业。 有一些与春节相关的 AI 互动特辑，如春节喜庆头像 InstantID、真人转动漫春节特辑YOYO、AI 写春联、AI 红包封面等，还提供了相关的链接和开源地址。

以下是关于 AI 生成内容纠偏的相关指导： 1. 利用 seed 参数反向调整 先从官方文档了解 seed 参数的作用：Midjourney 会用一个种子号来绘图，把这个种子作为生成初始图像的起点。种子号是为每张图随机生成的，但可以使用 Seed 或 same eseed 参数指定。使用相同的种子号和提示符将产生类似的结尾图片。详细参数可查看官方文档： 默认情况下，种子是随机给的，如果想要比较相似的图，就需要把 seed 固定下来。在用的时候，给关键词加一个 seed 参数即可，具体数字在 0–4294967295 范围内。 可以反向利用这个特性对已经确定的效果图进行微调。比如当发现有一张图比较接近目标，需要微调时，可利用确定图片的 seed，在它的基础上再加上新的关键词。 2. 人类评估和编辑 生成式人工智能模型生成内容后，需要由人类仔细评估和编辑。替代提示输出可以合并到单个文档中。图像生成可能需要大量操作。例如杰森·艾伦在 Midjourney 的帮助下赢得科罗拉多州“数字化摄影”比赛，他花了 80 多个小时制作了 900 多个版本的艺术作品，并一遍又一遍地微调他的提示。然后，他使用 Adobe Photoshop 改进了结果，使用另一个 AI 工具提高了图像质量和清晰度，并在画布上打印了三幅作品。 3. 引用节点和特定参照 在对 AI 生成的内容进行微调时，可以使用“引用节点”的技巧，让 AI 根据特定的参照（比如之前的产出或是新增的参考文案）输出具备更高关联度的内容。 例如在生成“延伸思考”的问题时，需要严格参照未来世界观和各个驱动力的解析，在提示词中引用相关内容。还可以新增自由节点复制不错的影评，纳入引用以拓展 AI 的思考维度。 4. 对比不同模型输出和文本精加工 可以用同一段提示词对比不同模型的输出，择优深挖。对于文生图，不同模型的画风各具特色。 在满意的内容节点上添加“文本编辑器显示”，该节点的文本就会被添加到项目首页的编辑器中，在那里可以对文本进行精加工，直到符合输出标准。

以下是为您提供的建议，以帮助您利用 AI 开发 APP 并实现创业目标： 1. 了解有趣的产品案例：例如对话情绪感知助手，它能帮助用户理解社交场景并提供合适话术；剧本杀创作平台，具备剧本润色和 AI 测本功能；插件图标生成器，解决了开发插件时的图标制作难题。 2. 学习优秀作品：像插图神器、拍个明白、3 秒变现想法落地等，部分有公开网页和开源代码，可供试用和借鉴。 3. 掌握工具使用方法：例如 tree 等 AI 编程工具，即使不会编程也能通过自然语言交互生成代码和解决问题。 4. 借鉴学生经验：湖南大学齐国皓分享了用 tree 工具带领非技术专业同学做案例的经验。 5. 关注产品规划和愿景：如 CubeOne 会尽快上线手动编辑功能，其 AI 能力也将在月底有大更新，团队愿景是为人们带来世界上最好的做演讲的体验。 6. 参考创业实践：有大四学生在湖南大学利用 AI 编程工具进行 AI 加金融交易方面的创业。 7. 积极参与案例分享与交流：在飞书群等平台分享和获取更多案例链接。 总之，您需要多学习成功案例和工具使用方法，借鉴他人经验，明确产品规划和愿景，积极参与交流，逐步实现利用 AI 开发 APP 的创业目标。

以下是使用 AI 创作 APP 的一些方法和技巧： 1. 利用设计平台参考：不用语言描述界面样式，可在设计平台如站酷（国内）、Dribbble 和 Layers（海外）找喜欢的设计稿并上传图片让模型参考，重点描述静态图片无法表现的部分。 2. 引用在线图片：让模型生成界面时，若页面缺少图片，可要求其引用开源图片网站 unsplash 中的图片来填充需要图片的部分。 3. 引用在线图标库：对于页面中本该是图标的地方，可要求模型引用在线的图标库，如 Font Awesome 或 Material Icons，使界面更简洁整齐。 4. 优化前端样式代码：考虑 CSS 样式的美观度要求。 此外，对于 Cursor 及 MCP 的使用： 1. Cursor Rules：简单来说是为 Cursor 做角色定位，允许开发者设置特定指导原则和行为模式。首先设置通用规则，点击界面右上角小齿轮图标，在 cursor settings 中找到 Rules，将文本拷贝到 User Rules 后关闭页面。当涉及更专业开发时，可在特定项目中寻找或生成更专业的 Cursor Rules。 2. 制作第一个小作品：设置好 Cursor Rules 后，在右侧对话框中输入项目（可口语化），使用 claude3.7 模型等待代码生成，点击 Accept all 使代码生效，跟 AI 说运行项目，点击提示的 Run command 跳转到预览页面。若项目有问题，可让 AI 进一步美化。

目前在写公文方面，以下是一些相关的信息： 大模型工具推荐：chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4。 飞书文档带有文本纠错功能。 但对于专门用于写公文的 APP ，上述内容中未明确提及。

以下是关于 APP 提示词的相关信息： 一些提示词相关的网站资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 在星流一站式 AI 设计工具中： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化方面，启用提示词优化后能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法包括： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还能对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能有翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 以下是一些提示词相关的目录链接：

AI 助手 App 需要运营。为了更好地还原国内 AI 产品的现状，量子位智库从用户规模、新增速度、用户活跃和用户粘性四大角度进行了数据统计。 在 APP 端，目前尚未出现比肩互联网时代现象级破圈之作的产品，且整体和海外同类型产品相差 5 倍以上。截至 2024 年 10 月，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，夸克和豆包的历史总下载量已过亿。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，AI 智能助手赛道外的所有赛道基本处于停滞状态，AI 搜索、AI 写作、AI 生图等赛道甚至出现头部产品数据下滑或下滑后回升乏力的情况。用户规模方面，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。 此外，如果想在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手，可以按照以下步骤操作： 1. 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。也可以输入一些 Prompt 来设置人设引导大模型应对客户咨询。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存，在顶部导航栏右侧点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存。 2. 搭建示例网站： 点击打开提供的函数计算应用模板，参考下图选择直接部署、并填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看。 3. 为网站增加 AI 助手： 回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。 在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关位置的代码注释。 点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面即可查看最新效果，网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。

以下为您推荐一些好用的文字转 APP 产品原型设计工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面，它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。您可以在版块里找到更多推荐的网站。

以下是获取垂类 agent 的途径和一些相关的 Agent 构建平台： 智能体 Agent 目录： Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外，在 To C 领域，目前市面上的 AI 产品中也有 agent 产品，如字节的扣子，支付宝的智能助理，百度的文心智能体，腾讯的元宝。这类产品会提供一套 AI 开放平台框架，允许三方在上面通过组装 LLM 和组件和自有的知识库信息等，定义自己专属垂域的 agent。但做这类平台需要有完备且有吸引力的分发渠道。

以下是目前比较火的各垂类 AI 工具： 图像生成器：有 14 个工具，如 Midjourney 等。 AI 聊天机器人：有 8 个工具，如 Claude、ChatGPT、Bing Chat 等。 AI 写作生成器：有 7 个工具，如 Rytr、Copy AI 等。 视频生成器：有 5 个工具。 语音和音乐：有 5 个工具。 设计：有 4 个工具，如 Canva 等。 其他：有 7 个工具。 此外，还有以下一些热门的 AI 工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。

以下是关于如何做垂类 AI 应用的一些指导： 在制造业领域，AIGC 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用如 Adobe Firefly、Midjourney 等 AI 生成工具，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗保健领域，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并带着人类一同进步。通过构建系统深入探索专家 AI 的内部工作机制，将创造一个学习的飞轮，最终专家 AI 可能成为下一代专家的教师。 以下是一些垂类 AI 应用的案例： 1. 农业：鉴别香蕉树的疾病。国际热带农业中心的高级科学家萨瓦拉吉先生对近 2 万张各种香蕉植物的图片进行了 AI 训练，印度、拉丁美洲和非洲的农民们可以使用他的应用程序 Tumaini 拍照并得到诊断结果。 2. 医学：DoctorGPT 集成了医学专家的知识，能够准确地回答各种医学问题。 3. 医学：将人工智能与中医结合，通过观察口腔、舌苔和抓脉，生成选择题，让患者作答，最后 AI 会生成药方，目前用于辅助看诊，提高诊疗效率，未来愿景是实现 24 小时独立问诊开药。 4. 数据：castordoc 整理的适合数据团队日常使用的 prompt 案例。 总之，做垂类 AI 应用需要深入了解该领域的需求和痛点，结合相关技术和数据，进行针对性的开发和优化。

以下是为您提供的从法律行业转化为 AI 产品经理的一些建议： 1. 学习 AI 相关知识：了解人工智能的基本概念、技术和应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 掌握相关工具和技术：熟悉如 ChatGPT、MJ 等常用的 AI 工具，以及模型微调等技术。 3. 积累项目经验：可以尝试参与一些 AI 相关的项目，哪怕是小型的，以增加实践经验。 4. 关注行业动态：及时了解 AI 产品领域的最新趋势和发展，为转型做好准备。 5. 提升产品管理能力：学习产品规划、需求分析、用户体验设计等方面的知识和技能。 6. 建立人脉网络：与从事 AI 产品工作的人员交流，获取更多的信息和机会。 另外，参考以下案例可能对您有所帮助： 黄鹏从法律行业成功转型到 GPT 产品领域，浅尝过 MJ、Runway，了解模型微调。 潘帅分享了法律人如何用好 AI 的 Prompt 指令词，例如在法规研究与解读方面，针对具体法律和需求生成详细的分析和指南。在法律意见书撰写或非诉交易文件材料方面，根据已有证据材料和相关法律条文撰写初步法律意见书。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于法律 AI 最新发展状况的一些信息： 潘帅作为法律科技探索者，整理了关于 AI 大模型使用方法的资料并结合自身经验编写了相关内容。他指出在人工智能时代，律师要实现人机协同，需理解 AI 优劣势及自身长处与不足。 《促进创新的人工智能监管方法》提到，AI 已在众多领域带来重大进步和效率提升，具有巨大的变革潜力，能用于多种场景，推动经济增长和创造就业。但这只是开始，随着技术发展，会有更多应用出现，英国需创造利于创新的监管环境。 AIGC 法律风险研究报告指出，AI 将改变生活各方面，带来生产力解放和生产关系变化，法律需做出回应。生成式人工智能技术在多领域带来创新、效率与价值的同时，也带来了传播虚假信息、侵犯个人信息权益、数据安全等法律风险。飒姐法律团队致力于为其发展保驾护航，总结法律红线风险，提示合规要点。

目前在法律大模型领域，以下是一些做得较好的产品： 1. 麦伽智能：是清华大学互联网司法研究院的成果转化伙伴，合作开发了 LegalOne 法律大模型。基于此模型研发了精准语义检索平台、法律咨询系统、审判辅助系统等多款产品，并在上海、山东、苏州、深圳、成都等地开展试点应用。 2. ChatLaw：由北大开源的一系列法律领域的大模型，包括 ChatLaw13B（基于姜子牙 ZiyaLLaMA13Bv1 训练而来），ChatLaw33B（基于 Anima33B 训练而来，逻辑推理能力大幅提升）等。 3. 行云：规划推出两款产品，有助于解决大模型芯片成本问题，降低对昂贵的英伟达高端显卡依赖。

以下是一些法律大模型： ChatLaw：由北大开源的一系列法律领域的大模型，包括 ChatLaw13B（基于姜子牙 ZiyaLLaMA13Bv1 训练而来）、ChatLaw33B（基于 Anima33B 训练而来，逻辑推理能力大幅提升）、ChatLawText2Vec。使用 93 万条判决案例做成的数据集基于 BERT 训练了一个相似度匹配模型，可将用户提问信息和对应的法条相匹配。地址：训练而来，中文各项表现很好，但逻辑复杂的法律问答效果不佳，需要用更大参数的模型来解决。

以下是关于人工智能法律的相关内容： 《人工智能权利法案蓝图》提出了人工智能权利法案的相关内容。 《全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理监管框架评述及启示》中提到： 1. 欧盟人工智能监管体系对中国的启示包括纳入道德伦理和人权考量的以风险为基准的统一人工智能治理。但伦理道德和人权的高度概括性、抽象性和不确定性给融入人工智能治理带来挑战，我国《科技伦理审查办法（试行）》是积极探索，但人工智能的特殊性可能无法体现，且“不可接受的风险”和“高风险”的界定存在不确定性和模糊性，以风险为基准的人工智能管理框架成效有待观望和研讨。 《人工智能法案》的相关规定包括： 1. 通过适当的设计、测试和分析，在开发前和整个开发过程中，用适当的方法（如让独立专家参与）证明对健康、安全、基本权利、环境、民主和法治的合理可预见风险的识别、减少和缓解，以及开发后剩余不可缓解风险的记录。 2. 处理和纳入仅受适当数据治理措施约束的数据集用于基础模型，特别是检查数据源的适用性和可能的偏差以及适当的缓解措施。 3. 设计和开发基础模型，以在其整个生命周期内通过适当的方法（如让独立专家参与模型评估、记录分析和广泛测试）实现适当水平的性能、可预测性、可解释性、可纠正性、安全性和网络安全性。 4. 设计和开发基础模型时，利用适用的标准来减少能源使用、资源使用和浪费，并提高能源效率和系统的整体效率，但不损害相关的现有联盟和国家法律。在第 40 条所述的标准公布之前，此义务不适用。基础模型应具备能够测量和记录能源和资源消耗以及在技术可行的情况下系统部署和使用在整个生命周期内可能产生的其他环境影响的能力。 5. 制定广泛的技术文档和易懂的使用说明，以使下游供应商能够遵守第 16 条和第 28（1）条规定的义务。 6. 建立质量管理体系，以确保并记录对本条的遵守情况，并有可能在满足这一要求方面进行试验。

以下是与 DeepSeek 和法律相关的内容： 在应用开发方面，有人尝试用 DeepSeek 翻译一本原版书，其中提到翻译过程中可能会涉及一些敏感内容（比如法律相关），国内的大模型有较多过滤机制，这部分内容 DeepSeek 可能处理不了。碰到这种情况可以转移去其他模型。 游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥评价 DeepSeek 时提到，可以用它检查合同里的法律陷阱。