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关于人工智能理论与法律给我做一个ppt

Answer

以下是为您生成的关于人工智能理论与法律的 PPT 大纲:

幻灯片 1:标题页

  • 报告:人工智能理论与法律

幻灯片 2:介绍

  • 简述人工智能的发展现状
  • 引出人工智能理论与法律的主题

幻灯片 3:编程和数学能力

  • 强调其作为理性思考和抽象思维能力的象征
  • 提及 GPT-4 在编程和数学领域的能力

幻灯片 4:GPT-4 在专业领域的表现

  • 展示 GPT-4 在医学和法律领域的初步测试结果
    • 美国医学执照考试准确率约 80%
    • 多州律师考试准确率高于 70%

幻灯片 5:最新一代 LLM 在法律方面的表现

  • 指出如 Google 的 PaLM、GPT-3.5 已展现出人类水平能力

幻灯片 6:研究方法的差异

  • 解释本研究与其他相关工作在方法上的不同

您可以根据以上大纲内容进行 PPT 的制作,进一步丰富每个幻灯片的具体内容和配图,以达到更好的展示效果。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

报告:GPT-4 通用人工智能的火花

2.编程和数学能力,这是理性思考和抽象思维能力的象征。我们分别在第3部分和第4部分探讨了GPT-4在这些领域的能力。然而,与本文的所有其他部分一样,我们只是对这些主题进行了浅尝辄止,而对于GPT-4在这些领域的表现,可以(也将会)撰写整篇论文。此外,我们还选择了几个其他专业领域来展示GPT-4的普遍推理能力,例如医学或法律。我们对美国医学执照考试步骤1、2和3的多项选择部分进行了初步测试(请参见[Ope23]),每个部分的准确率约为80%。类似的初步测试显示,GPT-4在多州律师考试中的能力高于70%。我们注意到,最新一代LLM(例如Google的PaLM[LAD+22、SAT+22]、GPT-3.5在法律方面的表现[BIK22])已经表现出了这些领域的人类水平能力的出现。我们的研究方法与这些工作不同,正如我们之前所解释的。

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2024-12-24
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2024-12-24
目前有哪些工具能把图片转成ppt
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2024-12-23
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2024-12-22
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2024-12-21
免费PPT AI
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2024-12-20
有没有这些生成式人工智能的url
以下是一些与生成式人工智能相关的 URL: 生成式人工智能简介的视频学习地址: https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐: 生成式人工智能如何改变创意工作相关的框架:NVIDIA 的 2024 年人工智能现状报告链接: 英文解读链接:
2024-12-24
现在市面上面有什么好用的生成式人工智能吗?
目前市面上有许多好用的生成式人工智能,以下为您列举部分: 在文本和图像生成方面,有 OpenAI 的 GPT3(用于文本)、DALLE2(用于图像)、Whisper(用于语音),以及 Midjourney(在艺术竞赛中表现出色)等。 在创建可信角色方面,有 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等,它们旨在为具有情感和自主权的 3D 角色提供动力,并提供工具以便创作者给角色设定目标。 一体化平台方面,Runwayml.com 较为成功,它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。 在企业应用方面,Menlo Ventures 投资组合公司中的 Sana(企业搜索)、Eve(法律研究副驾驶)和 Typeface(内容生成 AI)等都是早期突破性的代表。 此外,还有 Google 的 BERT 和 LaMDA、Facebook 的 OPT175B 和 BlenderBot 等。同时,有数百公司正在构建通用聊天机器人,如 Replika 和 Anima 等。但需要注意的是,这些模型的训练通常需要大量数据和计算能力,大多数公司难以从头开始训练自己的此类模型。
2024-12-24
生成式人工智能或者专门的书籍教程是什么意思?这种人工智能有什么用?现在市面上有免费的吗?要是没有免费的我去翻外网也可以
生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息: 课程方面: 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。通过学习该课程,可掌握基本概念和常见技术,能使用相关框架搭建简单模型,了解发展现状和未来趋势。学习内容包括: 1. 什么是生成式 AI:定义和分类,与判别式 AI 的区别,应用领域。 2. 生成式模型:基本结构和训练方法,评估指标,常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话:基本概念和应用场景,系统架构和关键技术,基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型:发展历程和关键技术,优缺点,在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望:面临的挑战和解决方法,未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面: 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如,生成模型经过训练后,可针对特定内容领域进行“微调”,催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型,以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架,适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与,人类要输入提示让其创建内容,创造性的提示会产生创造性的输出,“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源: 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法:根据课程内容和资源,制定适合自己的学习计划,多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源,但也有收费的。需要注意的是,未经许可翻外网可能存在法律风险,请您谨慎选择。
2024-12-24
从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面展开阐述人工智能赋能连锁药店运营管理的核心竞争力
很抱歉,目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 集团标准化管理方面: 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准,确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析,监测各门店对标准的执行情况,及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面: 借助人工智能的图像识别技术,实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统,为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务,提高服务效率和质量。 运营定位方面: 基于大数据和人工智能算法,分析不同地区、不同消费群体的需求特点,为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具,实现个性化的促销活动推送,提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面: 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据,持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型,提前洞察市场趋势和顾客需求变化,为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助,您可以根据实际情况进一步细化和完善。
2024-12-24
我能不能用人工智能做一个二手车批发的APP,让车商能在里面自由批发车辆,这个APP要异于常规APP,具备人工智能?
使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的,但具有一定的挑战性。 首先,从技术角度来看,要实现车商在其中自由批发车辆的功能,需要具备强大的数据库和稳定的网络架构,以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用,可以考虑以下几个方面: 1. 智能推荐:根据车商的浏览历史、交易记录和偏好,为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测:利用机器学习算法,对二手车的价格进行预测,为车商提供参考。 3. 风险评估:通过分析车辆的历史数据、市场趋势等,评估交易中的风险。 然而,要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题: 1. 数据质量和安全性:确保车辆数据的准确性、完整性和安全性,防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规:二手车交易涉及众多法律法规,需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验:要设计简洁、易用的界面,让车商能够方便地进行操作。 总之,虽然具有挑战性,但如果能够充分利用人工智能技术,并解决好上述问题,开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。
2024-12-22
人工智能相关的销售行业
以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息: 与销售工作有关的 AI 工具: Salesforce 爱因斯坦:能分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务,让销售团队专注于关键方面,如建立客户关系和完成交易。 Clari:专门从事智能收入运营的软件,能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现,简化财务预测过程。 Hightime:销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配:大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提,一是 AGI 能否实现,二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒,行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时,大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案,客户需要具体的解决方案,应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例,需根据客户类型和场景应用大模型能力,不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同,需要精心设计,不仅是模型层面能解决的问题。
2024-12-19
我现在是一家公司的实习生,目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手,这个系统的功能是提取案件中的信息,自动填写到预设好的要件中,比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等,我该如何去学习提示词
以下是关于如何学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等,辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。同时,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互是最佳方法,无需严格遵循规则,未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-12-23
我是一个法律工作者,需要经常回答客户的一些法律问题,哪个AI适合我这种场景的工作需求
对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者,以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品: 1. 法规研究与解读:使用 Prompt 指令词,如“根据最新修订的《数据安全法》,解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则,并给出具体操作建议”,AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料:例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案,输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】,撰写一份初步法律意见书,论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”,AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索:如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”,AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索:同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时,要注意结构提示,如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。
2024-12-19
可不可以提供一个本地化的大模型方法,让我建立这个合规法律的知识库
以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法: 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后,若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站,对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式: 聊天对话。 RAG 能力,即让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高,此时已搭建本地大模型,并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因: 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置,个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求: 1. 生成文字大模型: 最低配置:8G RAM + 4G VRAM 建议配置:16G RAM + 8G VRAM 理想配置:32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型) 2. 生成图片大模型(比如跑 SD): 最低配置:16G RAM + 4G VRAM 建议配置:32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型: 最低配置:8G VRAM 建议配置:24G VRAM 最低配置运行非常慢,不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍,以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库,可以参考文章: 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库,需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力,并额外支持以下能力: 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤: 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣,可以联系我或者加我的免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2024-12-18
哪些ai工具在法律上面比较精通
以下是一些在法律方面表现出色的 AI 工具及相关情况: AI 大模型擅长的方面: 1. 信息检索与整理:能迅速从大量数据中检索相关信息,如法律法规和案例的检索,提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测:通过导入历史数据和参考信息,设定指令,可以预测案件的可能结果,如判决趋势、赔偿金额,辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理:能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力:可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 大模型不擅长的方面: 1. 法律解释与推理:可以根据历史信息和数据给出一些预测和判断,但仍然难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时,AI 的能力非常有限。 2. 理解道德和情感:难以理解案件中涉及的复杂情感和动机,如离婚案件中的夫妻之间可能出现的多重关系。 3. 创新或个性化的服务:难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务,因为大模型是基于预设的数据和规则,不能及时采集到客户所有的即时信息,很难超出语料的内容生成创新且专业的答案,因此很难针对性地为客户提供专业服务,哪怕是基于同样的事由或案件。 律师擅长的方面: 1. 法律专业知识:具备深厚的法律知识,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。 2. 沟通与谈判:在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 创造性解决问题:能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议,如为新技术制定合法性指导。 4. 危机应对:作为专业人士,恰恰需要具备能够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。 律师不擅长的方面: 1. 处理大量信息和数据:在需要处理大量文本和数据的情况下,律师人工的效率非常有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节:可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,如:时间,人物,金额,关系,尤其是在复杂案件中。 3. 精力与情绪:在处理复杂案件时,律师可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。 在法规研究与解读方面,法规检索最好是使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成式内容不能满足需求的情况。例如: 1. Prompt 指令词:根据最新修订的《数据安全法》,解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则,并给出具体操作建议。 2. 预计效果:AI 助手将依据《数据安全法》的最新条款,解析企业处理个人信息所必须遵循的原则,并结合实践情况提出详细的操作指南或合规建议。 在法律意见书撰写或非诉交易文件材料方面: 1. Prompt 指令词:针对我方当事人涉及的版权纠纷案,输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】,撰写一份初步法律意见书,论证我方主张的合理性和胜诉的可能性。 2. 预计效果:AI 将根据提供的案件背景、证据材料以及适用的法律法规,自动撰写一份初步的法律意见书,其中包含对案件事实的梳理、法律分析和结论部分。 总之,律师和 AI 的协同并非简单相加,而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时,最关键的任务是:如何根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导 AI 发挥其最大的效用。
2024-12-07
目前大语言模型在法律行业应用是什么情况?
目前大语言模型在法律行业有以下应用情况: LaWGPT: 地址: 简介:在通用中文基座模型基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练,增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上,通过构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调,提升了模型对法律内容的理解和执行能力。 LexiLaw: 地址: 简介:基于 ChatGLM6B 微调的中文法律大模型,旨在为法律从业者、学生和普通用户提供准确、可靠的法律咨询服务,包括具体法律问题的咨询,以及对法律条款、案例解析、法规解读等方面的查询。 Lawyer LLaMA: 地址: 简介:开源了一系列法律领域的指令微调数据和基于 LLaMA 训练的中文法律大模型的参数。首先在大规模法律语料上进行了 continual pretraining,借助 ChatGPT 收集数据进行指令微调,让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。 ChatLaw法律大模型: 地址: 简介: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 93w 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)。其中 ChatLaw13B 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;ChatLaw33B 因 Anima 的中文语料过少,导致问答时常会出现英文数据。
2024-12-01
AI法律如何结合
以下是关于 AI 与法律结合的相关内容: AI 大模型擅长的方面: 1. 信息检索与整理:能迅速从大量数据中检索相关信息,如法律法规和案例的检索,提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测:通过导入历史数据和参考信息,设定指令,可以预测案件的可能结果,如判决趋势、赔偿金额,辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理:能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力:可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 大模型不擅长的方面: 1. 法律解释与推理:可以根据历史信息和数据给出一些预测和判断,但仍然难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时,AI 的能力非常有限。 2. 理解道德和情感:难以理解案件中涉及的复杂情感和动机,如离婚案件中的夫妻之间可能出现的多重关系。 3. 创新或个性化的服务:难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务,因为大模型是基于预设的数据和规则,不能及时采集到客户所有的即时信息,很难超出语料的内容生成创新且专业的答案,因此很难针对性地为客户提供专业服务,哪怕是基于同样的事由或案件。 律师擅长的方面: 1. 法律专业知识:具备深厚的法律知识,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。 2. 沟通与谈判:在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 创造性解决问题:能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议,如为新技术制定合法性指导。 4. 危机应对:作为专业人士,恰恰需要具备能够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。 律师不擅长的方面: 1. 处理大量信息和数据:在需要处理大量文本和数据的情况下,律师人工的效率非常有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节:可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,如:时间,人物,金额,关系,尤其是在复杂案件中。 3. 精力与情绪:在处理复杂案件时,律师可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。 基于以上,律师和 AI 的协同并非简单相加,而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时,最关键的任务是:如何根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导 AI 发挥其最大的效用。在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,能够迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时,律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。例如,给出 prompt “根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”。这样,律师可以在保证合同质量的同时,大幅减少在文档起草和修订上的工作量。
2024-11-25
换脸技术理论
以下是关于换脸技术的理论介绍: 辅助工具: E4S:是一个精细化的面部交换(换脸)技术。与传统换脸技术不同,它更加精细和高级,能确保换出的脸在形状、纹理和光照方面自然逼真,精确处理脸部每一个小细节,包括痣、皱纹、光照和阴影。项目地址: Misgif:一款可以将您的脸放入喜欢的 GIF 表情包中的应用,具有娱乐性。网址: Face Swapper:AI 换脸工具,可一次替换多张脸,支持 JPG、PNG、WEBP 格式,最大 1024px 分辨率。应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。网址: 实战方法: 1. 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”,打开这个工具。它提供了执行 python 程序的说明和控制服务器的终端使用。通过终端启动 facefusioin。 2. 点击顶部的“+”号选项卡,新打开一个终端窗口。 3. 点击终端区域,启动一个终端的选项卡。 4. 在打开的终端窗口中,输入以下命令: 查看文件列表。输入“ls”并按回车,显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录,输入“cd facefusion”并按回车,进入程序目录。 启动 facefusion。输入:“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序。注意:后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要,如果不加“cuda”,则默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢。 5. 当出现提示信息时,说明启动成功。 6. 打开 facefusion 软件,需要返回实例列表,点击自定义服务按钮,会打开一个新的浏览器窗口。 7. 在 facefusion 软件界面上,上传准备好的图片、视频后,在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮,执行换脸处理。执行完成后,在输出的位置会出现处理后的视频,输出窗口的右上角有一个下载按钮,点击可导出变量后的视频到本地。 PuLID 换脸: Pure and Lightning ID customization 是字节跳动团队开源的一种个性化文本到图像生成技术,通过对比学习和快速采样,实现无需微调模型就可以高效生成定制化的 ID(身份)图像,轻松实现换脸。字节团队又推出了 PuLIDFLUX 模型,支持 FLUX 模型的 ID 定制。 安装方面: pulid 的安装较麻烦,需要环境依赖。 插件地址:https://github.com/balazik/ComfyUIPuLIDFlux,跟着说明自己安装。 放到 ComfyUI/models/pulid/中,EVA CLIP 是 EVA02CLIPL14336,应该会自动下载(将位于 huggingface 目录下)。如果自动下载失败,请手动下载此 EVACLIP 模型,将文件放入 ComfyUI/models/clip 并重新启动 ComfyUI。 facexlib 和 insightface 的安装有一定难度,如果之前有用过 sdxl 的 pulid 换脸的,可能安装过。没装过的需要自己摸索。如果装不了,可以去 https://huggingface.co/spaces/yanze/PuLIDFLUX 体验。
2024-11-28
我想学习关于如何应用AL进行文学写作,剧本创作方面的理论,我应该学什么
在应用 AI 进行文学写作和剧本创作方面,您可以学习以下几个重要的方面: 1. 自然语言处理(NLP)基础:了解语言的结构、语法和语义,这对于与 AI 工具进行有效的交互和理解其输出至关重要。 2. 机器学习和深度学习概念:掌握这些原理有助于理解 AI 如何学习和生成文本。 3. 创意写作理论:包括故事结构、人物塑造、情节发展等,以便能够结合 AI 的输出进行优化和创新。 4. 数据分析和挖掘:有助于从大量的文本数据中提取有价值的信息和模式,为创作提供灵感。 5. 了解常见的 AI 写作工具和平台:熟悉它们的功能和特点,学会如何有效地利用它们来辅助创作。 6. 版权和伦理知识:在使用 AI 生成的内容时,要清楚相关的法律和道德规范。
2024-11-18
有没有帮研究生查看课题,整理论文的ai
在研究生查看课题和整理论文方面,AI 技术提供了多种辅助工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,协助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见,您可以考虑以下专业工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最适合的辅助工具。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
机器决策理论
机器决策理论: 情感计算与机器决策密切相关。情感对人类具有重要意义,包括生存功能(如遇危险时的生理反应有助于保障进化)、沟通功能(不同情感表达使内涵不同)、决策功能(大脑通过“系统一”主要依赖情感和经验迅速做出判断)、动机功能(激发和维持个体行为)、维系功能(是社会化过程中的纽带)。 情感计算的最终目标是赋予计算机类似于人的情感能力,主要有“识别”“表达”和“决策”三个方向。“识别”可基于文本、语音、视觉、生理等数据进行情感分析,或融合不同模态信息;“表达”让计算机以合适载体表示情感;“决策”利用情感机制进行更好决策。 在人工智能实现方法中,解决让计算机表现得像人类一样的问题有自上而下(模拟人类推理)和自下而上(模拟人脑结构)两种可能的方法,还有新兴的多智能体系统、进化方法或遗传算法等其他可能实现智能的方法。
2024-10-21