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AI对于政府预算编制与预测的影响

Answer

AI 对于政府预算编制与预测具有多方面的影响:

  • 案例方面:摩根大通用 AI 创建金融模型,通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量,完善经济和货币预测,使中央银行和政府能从更准确的通胀、国内生产总值增长和失业率等指标预测中受益,为政策选择提供信息,改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。
  • 美国政府行动方面:拜登签署的 AI 行政命令指出,AI 能帮助政府为美国人民提供更好的结果,能扩大机构的监管、治理和福利分配能力,降低成本并增强政府系统的安全性。同时,总统指示采取一系列行动,包括为机构使用 AI 发布指导,帮助机构更快速、更便宜、更有效地获取特定 AI 产品和服务,加速招聘 AI 专业人员等。此外,美国《2024 财年预算申请》专门划拨总统预算中的一部分用于人工智能开发和部署,白宫科技政策办公室呼吁获得人工智能资助的机构将人工智能在执行任务时的公平性与可信度作为首要目标,并保护权利和隐私的技术研发。还发布了信息征集,以帮助制定国家 AI 战略。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|工作流:成为生产力工具|介绍了自己平时是怎么用ChatGPT帮助成为生产力工具的|进击的盖茨比|工作|[工作流:成为生产力工具](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VuhJwClKBiY3Dyk98yWcSdeNnlb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31|<br>|金融:摩根大通用AI创建金融模型|通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量,人工智能可以完善经济和货币预测。中央银行和政府将从对通胀、国内生产总值增长和失业率等指标的更准确预测中受益。这些增强的模型可以为政策选择提供信息,改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。|摩根大通|工作|[金融:摩根大通能否凭借AI突出重围?](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CbcfwHdyciJTWSkueeQcWFkwnbd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|<br>|工作:人类和AI协作效率探讨|使用AI的被测试者比没有使用AI的被测试者平均多完成了12.2%的任务,完成任务的速度提高了25.1%,并且产生的结果质量提高了40%。||工作|[工作:人类和AI协作效率探讨](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JendwV98qiYBhak3fodcoYITnBe)||2023/11/09|

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

[title]拜登签署的AI行政命令_2023.10.30AI can help government deliver better results for the American people.It can expand agencies’ capacity to regulate,govern,and disburse benefits,and it can cut costs and enhance the security of government systems.However,use of AI can pose risks,such as discrimination and unsafe decisions.To ensure the responsible government deployment of AI and modernize federal AI infrastructure,the President directs the following actions:Issue guidance for agencies’ use of AI,including clear standards to protect rights and safety,improve AI procurement,and strengthen AI deployment.Help agencies acquire specified AI products and services faster,more cheaply,and more effectively through more rapid and efficient contracting.Accelerate the rapid hiring of AI professionals as part of a government-wide AI talent surge led by the Office of Personnel Management,U.S.Digital Service,U.S.Digital Corps,and Presidential Innovation Fellowship.Agencies will provide AI training for employees at all levels in relevant fields.

美国 AI 监管动态.pdf

carrying out their missions.美国《2024财年预算申请》专门划拨总统预算中的一部分用于人工智能开发和部署。白宫科技政策办公室呼吁获得人工智能资助的机构将人工智能在执行任务时的公平性与可信度作为首要目标,并保护权利和隐私的技术研发。44859-0192-6761.v3Request for Information—Opportunities for Industry to Provide Feedback信息征集——行业提供反馈的机会The May 23 announcement advertised a new opportunity for public comments on a Request forInformation(RFI)from the Office of Science and Technology Policy that will help chart the courseof the National AI Strategy.The National AI Strategy will provide a “whole-of-society approachto AI.” The comments requested will provide information on the current uses of AI as well asproject future uses of AI to empower the United States to be as responsive as possible to the latestopportunities and challenges posed by the evolving technology.12,2023.

Others are asking
AI搜索
以下是为您介绍的一些 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用自然语言提问,通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰有理答案,支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来将支持多模态搜索。 5. Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注提供编程、软件开发和人工智能等领域专业建议和指导。 7. Phind:专为开发者设计,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。它在以下方面有出色表现: 1. 论文资料搜集与整理:帮助在校学生快速搜集专业学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,且支持查看来源出处,参考价值高。 2. 教学内容准备:让教育教师群体获取丰富教学资源,自动生成教案和课题研究报告,提高教学准备效率。 3. 职场信息检索:使职场办公人群高效查找工作所需信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备工作。 4. 行业研究分析:为学术研究人员提供深入行业分析,通过 AI 技术整合和总结大量数据,形成有深度的研究报告。 从 AI 搜索引出 RAG:在学习 RAG 之初,可从 AI 搜索切入。AI 大模型擅长语义理解和文本总结,不擅长获取实时信息;搜索引擎擅长获取实时信息,但信息分散,需人为总结。AI 与搜索引擎结合,给 AI 配备活字典,让其随时查阅。
2025-02-15
学习ai的路径
以下是新手学习 AI 的路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,包括图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-02-15
适合电商美工制作详情页的ai
以下是一些适合电商美工制作详情页的 AI 工具和方法: Stable Diffusion: 如果您是运营网店的女装店主且资金有限,可以使用 Stable Diffusion 来初步制作商品展示图。具体步骤如下: 1. 真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片。如果身材方面有问题,可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模,一定要是 realistic 的真人照片风格底模,如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台需求换头,如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置合适的 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。 Midjourney: 1. 主体物指令:确定产品类型后,可加入主体描述加强图片生成效果。如电商类产品加上“模特实拍、商品列表、尺寸”等描述,能得到常见的商品详情页设计图。 2. 配色指令:确定 APP 类型和主体描述后,可定制主题色。例如餐饮类输入“beach style color”能生成沙滩风饮料订购页面;快递类输入“Forest”指令能生成亲近自然感觉的图片;生活服务类输入“glacier color scheme”能得到有氛围感的订房界面。 3. 风格指令:如果配色指令无法满足要求,还可指定艺术风格、艺术家、设计师、插画家的名字。如天气类输入“Pop art”能生成色彩鲜艳的波普艺术风格天气 APP;社交类输入“Kpop fashion”能生成时尚流行的页面效果,输入“by Van Gogh”能得到带有梵高作品的 UI 页面。
2025-02-15
适合电商美工学习的ai
对于电商美工学习的 AI 相关内容,以下为您提供: 利用 Stable Diffusion 制作电商商品展示图:如果您是运营网店的女装店主且资金有限,可通过真人穿着商品拍照,借助美图秀秀或 PS 处理身材方面的问题,选好真人照片风格的底模(如 majicmixRealistic_v7),根据不同平台换头(如面向海外市场换白女头),使用图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分,并设置合适的 prompts 和 parameters(如 breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands)来初步制作展示商品。 电商相关的 AI 工具: Krea AI 可在几秒内将真实产品添加到任何图像中,效果出色。 Google 发布的推理模型 Gemini 2.0 Flash Experimental 适用于多模态理解、推理、编码,可在 AI Studio 免费体验,其低版本已超越 OpenAI 的 o1 模型,Pro 版本尚未发布。
2025-02-15
AI发展的方式除了大模型,还有什么
AI 的发展方式除了大模型,还包括以下方面: 1. 算法:算法的不断优化和创新推动着人工智能的发展。 2. 算力:强大的算力支持是实现复杂人工智能任务的基础。 3. 数据:优质的数据集对于人工智能学习算法的发展至关重要,被称为“AI 时代的石油”。 4. 深度神经网络:通过简单细胞检测特征、复杂细胞汇总信息产生结果等方式实现识别、判断和行动等功能。 5. 端侧模型:端侧模型并非越小越好,而是要够用、好用,设备算力决定最优模型规模,多模态能力是突破通用计算的关键。 6. 端侧 Agents:在终端设备上自主运行的智能代理程序,具备感知、决策、执行的闭环能力,是连接模型与应用的关键。 7. 预训练:包括对编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、各类书籍等内容的预训练,但由于版权和费用问题,不包括期刊论文数据库。 8. 开源生态:促进了 AI 技术的交流和发展。
2025-02-15
现在AI发展的主要方向现状说明
目前 AI 的发展主要呈现以下几个方向和现状: 1. 技术范式的革新:传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈,OpenAI 的 o 系列模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的新道路。 2. 多模态能力的跃迁:从 Sora 的视频生成到原生多模态的崛起,再到世界模型的尝试,AI 开始真正理解和模拟立体世界。例如,除传统的文生视频、图生视频能力迭代外,当前的主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。 在服务头部创作者方面,未来会逐渐转向编辑器能力增强,强化视频细节可控性,并逐渐将剪辑、音效生成匹配等后期制作任务智能化。 影视后期方向,未来可以将动捕演员的表演直接转化为虚拟角色,提高特效制作效率。 专业领域,创作者未来可以快速通过草图分镜验证效果。 随着实时生成能力的进一步提升,生成成本的下降,AI 实验性艺术在博物馆、展览等互动应用将会增多。 在 C 端大众消费侧,看好 AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力;人物识别和替换也可以衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中,可能会带来短视频平台效果模板新的爆发周期。 3. 从“训练时代”向“推理时代”的转变:市场的关注焦点从去年基础模型能力的提升,到今年模型的落地应用和场景化。AI 的能力需要转化为实际的产品和服务,满足用户需求才是核心。 4. 前沿技术点: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-02-15
AI对于预算编制与预测的影响
AI 对于预算编制与预测具有多方面的影响: 更动态的预测和报告: 生成式 AI 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,还能发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,例如考虑宏观经济因素,并建议如何适应模型以支持公司决策。 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。 对于会计和税务团队,能帮助综合、总结,并就税法和潜在扣除项提出可能答案。 能帮助自动生成和调整采购和应付账款方面的合同、采购订单、发票以及提醒。 挑战: 使用金融数据训练 LLMs:新进入者可能先使用公开金融数据优化模型,再用自身收集的数据;现有参与者虽可利用现有专有数据,但往往过于保守,这给新进入者带来竞争优势。 模型输出准确性:金融问题答案影响重大,新的 AI 模型需尽可能准确,初期人类常作为最终验证环节。 以下是一些相关案例: “工作流:成为生产力工具”,介绍了个人如何用 ChatGPT 提升生产力。 “金融:摩根大通用 AI 创建金融模型”,人工智能可完善经济和货币预测,使中央银行和政府受益。 “工作:人类和 AI 协作效率探讨”,表明使用 AI 的被测试者在任务完成量、速度和结果质量上有显著提升。
2024-10-10
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
如何看待deepseek的爆火,并预测其发展情况
DeepSeek 爆火的原因主要包括以下几点: 1. 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 2. 价格亲民,实力超群,具有智慧开源的特点。 3. 能够实时联网,在深度推理方面表现出色。 在实际使用体验方面: 1. 文字能力突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力经过优化,表现不错。 3. 编程能力略逊于 GPT,据用户反馈。 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应不一: 1. Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热。 2. Citi 对其技术突破提出质疑。 3. 高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 此外,DeepSeek 还发布了新模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中,是一种新型的自回归框架,统一了多模态理解和生成,超越了之前的统一模型,并匹配或超过了特定任务模型的性能。 对于 DeepSeek 的发展预测,由于其目前展现出的优势和创新,可能会继续在 AI 领域产生重要影响,改变行业竞争格局。但也面临着来自各方的挑战和质疑,其未来发展还需要持续关注技术创新、市场需求以及竞争态势等因素。
2025-02-08
如何根据虑库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构呢
很抱歉,目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤: 首先,需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法,您可以建立一个目标函数,例如最小化总成本(包括补货成本和库存持有成本),同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题,得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段,在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中,可以根据不同时期的库存和需求情况,逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性,然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过,具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。
2025-01-06
目前国内用于疾病的诊断与预测的AI,公众可用可获得信息的有哪些
目前国内公众可用可获得信息的用于疾病诊断与预测的 AI 应用包括以下方面: 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,例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:分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 提前诊断疾病:如提前三年诊断胰腺癌。 5. 发现新的靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,利用 AI 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 6. 抗衰老研究:通过 AI 筛查化合物,发现高效的药物候选物。 7. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法:利用 AI 对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别潜在药物靶点。 8. 早期诊断帕金森:使用神经网络分析患者体液中的生物标志物,在症状出现前几年发现疾病。
2025-01-06
国内AI预测股票走势的工具
目前国内利用 AI 技术进行金融投资分析的工具,例如东方财富网的投资分析工具。它通过数据分析和机器学习等技术,分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持。比如会根据股票的历史走势和市场趋势,预测股票的未来走势。但需要注意的是,股票走势受到多种复杂因素的影响,AI 预测结果仅供参考。
2024-12-28
最近有哪些新的预测模型
以下是一些新的预测模型: 在游戏领域,围绕 Stable Diffusion 和 Midjourney 等基础模型的关注产生了惊人估值,新研究不断涌现,新模型将随新技术完善而更替。例如 Runway 针对视频创作者需求提供 AI 辅助工具,目前尚未有针对游戏领域的类似套件,但正在积极开发。 Meta 推出的全新无监督“视频预测模型”——VJEPA,与 Sora 模型在学习目标和潜在表示的下游影响方面存在区别。 在 2024 年,生物医学领域有基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型 AlphaFold 3,DeepMind 展示的新实验生物学能力 AlphaProteo,以及 Meta 发布的前沿多模态生成模型 ESM3 等。此外,还有学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。
2024-12-13
我是一个政府部门的基层工作人员,平时要填报各种表格,使用很多系统平台,对接很多乡镇负责人,接很多电话,请问我应该如何学习和运用AI工具让我更快更好地完成工作呢?
对于您的工作情况,以下是一些建议来帮助您学习和运用 AI 工具以提高工作效率和质量: 首先,您可以考虑使用自动化表格处理工具。这类工具能够根据您设定的规则和模板,自动填写和整理表格中的数据,减少手动输入的时间和错误。 其次,利用智能客服系统来处理一部分常见的咨询和问题。您可以将常见问题和回答录入系统,让其自动回复一些简单和重复的咨询,从而节省您接电话的时间。 另外,使用智能办公助手来协助您管理和安排工作任务。它可以根据您的工作优先级和时间安排,提醒您各项任务的截止日期和重要程度。 在学习这些 AI 工具时,您可以先从简单易用的工具入手,通过在线教程、操作手册和视频教程来熟悉其功能和操作方法。同时,多与同事交流和分享使用经验,共同探索如何更好地将 AI 工具应用到工作中。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-12-15
写作类,尤其是政府或大型企业写作类工具推荐
以下是为您推荐的政府或大型企业写作类工具: 内容仿写工具: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手,适用于多种文体写作,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。 AI 新闻写作工具: Copy.ai :功能强大,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等。 Writesonic :专注写作,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,智能算法能快速生成高质量新闻内容。 Jasper AI :主打博客和营销文案,也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly :提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多种平台和语言,网站:https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor :简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁,网站:http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid :全面的语法和风格检查,提供详细写作报告和建议,功能强大,支持多种平台和集成,网站:https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic :基于 AI 生成各种类型文本,包括电子邮件等,生成速度快,网站:https://writesonic.com/ 。 Lavender :专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板,提高邮件打开率和回复率。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-20
政府文件文秘文案起草可用的AI
以下是为您整理的关于政府文件文秘文案起草可用的 AI 相关信息: 法规研究与解读方面:法规检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品。通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。Prompt 指令词示例:“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。”预计效果是 AI 助手依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。其他例子如分析新出台的《网络安全法》对电子商务平台的影响等。Promopt 结构提示为“【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】” 法律意见书撰写或非诉交易文件材料方面:Prompt 指令词示例:“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。”预计效果是 AI 根据提供的案件背景等自动撰写初步法律意见书。 工作场景应用方面:在企业运营中,包括日常办公文档材料撰写整理、法律文书起草等;在教育领域,协助评估学生学习情况等;在游戏/媒体行业,有定制化游戏等应用;在零售/电商行业,包括舆情监测等;在金融/保险行业,涵盖个人金融理财顾问等。 此外,还有一份名为“A proinnovation approach to AI regulation”的相关内容,但主要涉及监管方面的一些问题,如透明度措施、基础模型和监管框架、AI 沙盒和测试平台等。
2024-11-08
AI如何赋能政府采购
AI 能够为政府采购带来多方面的赋能。根据拜登签署的 AI 行政命令,其作用包括: 1. 为机构使用 AI 发布指导,包括明确保护权利和安全的标准,改进 AI 采购,并强化 AI 部署。 2. 帮助机构通过更快速、高效的合同方式,更便宜且更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员,为政府的 AI 人才需求提供支持。 然而,目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在政府采购领域还存在一些问题,如同走“数字化转型”的老路,将 AI 套用于现有流程,仍在讲述“固化流程”“节约成本”的故事。在技术加速迭代的当下,这样的做法可能导致成果过时,限制企业的主动进化能力。
2024-09-06
有关于政府采购与AI相结合的报道吗?
以下是为您找到的相关内容: Sir Patrick Vallance 的审查强调过早匆忙地对 AI 进行监管可能会抑制创新。我们的方法与这一观点一致,认识到在对法定干预做出决定之前需要建立更强大的证据基础。在这样做的过程中,我们将确保在保持迭代方法的灵活性和为企业提供明确性之间取得正确的平衡。如 3.3.1 节所述,我们将提供一系列核心功能,包括视野扫描和风险监测,以识别和应对框架未充分涵盖优先风险的情况,或者监管机构职权范围之间的差距对创新产生负面影响的情况。 案例研究 3.6:应对监管政策挑战 自动驾驶汽车 新的 AI 用例的某些方面可能超出了监管机构现有的职权范围,这意味着他们没有授权来解决特定危害或支持新产品进入市场。自动驾驶汽车的出现突出了这样的监管和政策挑战。在复杂的 AI 驱动软件能够执行指定的驾驶任务的情况下,现有的监管结构(通过向人类驾驶员发放许可证来实现道路安全责任)不符合目的。这给自动驾驶汽车的开发和部署带来了不确定性,这不能仅由监管机构解决。为了实现政府“使英国成为世界上开发和部署自动驾驶汽车技术的最佳地点之一”的雄心,制造商需要清楚他们所运营的监管环境,公众需要对这些车辆的安全性、公平性和可信度有信心。相关参考资料包括:《监管机构代码》(Office for Product Safety and Standards,2014 年)、《什么是英国宪法?》(The Constitution Unit,University College London,2023 年)、《技术创新监管审查:数字技术》(HM Treasury,2023 年)、《英国处于交通革命的边缘》(Department for Transport,2021 年)、《AI 创新监管方法》、政府发布的《2025 年互联与自动化移动报告》以应对这一挑战,描述了如何调整生态系统以刺激创新。
2024-09-06
请设计一份AI制作视频、图片或者声音的操作指南,要有创意一点的,这个AI应用使用范围广,并请结合一个案例产品,有相关的政府单位大数据部门的工作使用场景,提示词分享
以下是一份 AI 制作视频、图片或声音的操作指南: 一、制作图片 提示词:“受梵高启发的运动鞋时尚摄影” 每个模型创建的第一张图像 需要注意的事项: 1. 这些系统是围绕基于互联网数据训练而具有内置偏见的模型构建的。例如,如果您要求它创建企业家的图片,您可能会看到更多以男性而不是女性为特色的图片,除非您指定“女性企业家”。您可以使用在工作中看到这些偏见。 2. 这些系统还以不透明的方式对互联网上的现有艺术进行了学习,并且可能在法律和道德上存在问题。虽然从技术上讲,您拥有所创建图像的版权,但法律规则仍然模糊不清。 3. 目前为止,它们还不能创建文本,只是一堆看起来像文本的东西。但 MidJourney 已经搞定了。 二、教育领域中的应用 在教育领域,如云朵老师们的交流中提到: 1. 会议主要讨论了人工智能技术的应用和实践,包括大语言模型、绘画模型、博物学家等。 2. 与大语言模型和图像模型进行交互时,需要设定角色、表述清晰、调整框架。 3. 使用人工智能工具时,需要注意上下文长度、产生幻觉等问题,可以选择国产工具。 4. 与 AI 对话的方式包括让 AI 扮演角色、仿写、成为小助理、激发好奇心等。 5. 使用博物学家进行交流时,可以随意提问,不需要局限于特定的结构。 6. 利用人工智能工具进行创意和创作时,需要具备较强的提问能力和对相关领域的了解。 7. 使用 AI 生成图片和视频时,可以使用提示词来描述画面。还讨论了如何使用人工智能生成图片、提高绘画能力、使用不同艺术家的方式画一只猫、使用 AI 音乐生成工具进行音乐创作、数字人技术的应用、自然幼儿园与离谱村的相似之处、运用人工智能工具进行教学以及使用自然语言描述生成剧本和分镜等问题。 案例产品与政府单位大数据部门的工作使用场景 假设政府单位大数据部门需要制作一份关于城市交通流量的可视化报告,可利用 AI 图像生成工具,输入提示词如“繁忙的城市街道交通流量图,以数据图表形式呈现,色彩鲜明”,生成直观的图片辅助报告展示。 通过学习和实践,可以掌握人工智能工具,并将其应用于日常工作和创作中,提升工作效率和质量。
2024-08-26