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有没有能够帮助建筑设计师审核规划平面图的AI工具

回答

有一些AI工具可以帮助建筑设计师审核规划平面图,以下是一些例子:

  1. HD-AidMaster:这是一款云端工具,建筑师可以在平台上使用主流的AIGC功能,进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域都有很惊艳的表现。平台搭载了自主训练的建筑大模型ArchiMaster,作为一家建筑设计院开发出的成果,无论是软件的UI还是建筑设计的成果,颜值都很在线。

  2. Maket.ai:这款软件主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面做出了AI技术的探索。设计师只要预先输入不同房间的面积需求和周边土地约束,软件就能自动生成几个户型图,点击可以查看详细的设计结果。

  3. ARCHITEChTURES:这是一个AI驱动的三维建筑设计软件,给设计师提供了一种全新的设计模式。在住宅设计的早期阶段,ARCHITEChTURES可以引入相关的标准和规范,用于约束AI生成的设计结果,比如净面积要求、房间大小要求、净高要求等,保证设计的合规性。

  4. Fast AI人工智能审图平台:这个平台从住宅设计图的构件开始,形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起,实现数据的汇总与管理。

以上工具都可以帮助建筑设计师在设计过程中提高效率,减少错误,并提供更多的设计可能性。但是,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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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适合辅助英语教学的AI助手或者提示词
以下是一些适合辅助英语教学的 AI 助手和提示词相关的信息: AI 助手: Grammarly:可进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 Call Annie:用于口语练习和发音纠正,提供实时反馈和建议。 Duolingo:自适应学习平台,为用户量身定制学习计划,提供个性化英语学习内容和练习。 ChatGPT:可进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 提示词: 提示词设计公式之——RTFC: 角色:指定 AIGC 所扮演的角色。 任务:明确告诉 AIGC 要完成什么任务。 要求:概述这个任务需要遵守的规则、标准和实现的结果。 说明:提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。 生成式人工智能教学应用举例(1):收集整理语料: 帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个。 把以上词汇转换成表格形式输出。 到【医院就医】的时候,常用的【英语】句型有哪些? 用【英语】表达【心情】【不愉快】的句式有哪些? 在【英语高考作文试题】中,常用的表达句型有哪些?并给出例句。 请你给中学生介绍《论语》的主题思想,并将《论语》的 10 条名句翻译成英语。 注:可以把蓝色字体替换成不同的语种和场景,教师根据不同的教学场景,设计恰当的提示词,用生成式人工智能辅助教学。
2024-11-15
阅读新闻的AI工具
以下是一些常见的阅读新闻的 AI 工具: Elicit:可以让用户直接向文章本身提出问题,有助于在不阅读整篇文章的情况下了解其是否涉及所提问题。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面的写作辅助,包括阅读相关的应用。 此外,还有一些常见的文章润色 AI 工具: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了阅读和文章处理的各个环节,可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。
2024-11-15
适合辅助教学的AI助手或者提示词
以下是一些适合辅助教学的 AI 助手和提示词相关的内容: 教师的 AI 减负指南中提到,提示词技能是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词技能指用户设计提供给生成式人工智能大模型的一段文字或文本的技能,其内容决定了 AIGC 生成内容的质量。提示词设计公式为 RTFC,包括指定 AIGC 所扮演的角色、明确告诉 AIGC 要完成的任务、概述任务需要遵守的规则、标准和实现的结果,以及提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如,生成式人工智能教学应用举例中,教师可以设计提示词“帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个”“把以上词汇转换成表格形式输出”等。 对于 SD 新手,有一些提示词相关的资源,如 Majinai: 等。 沃顿商学院给教师和学生提供了提示词库,教师专用提示中提到,作为教学助理,要协助教师规划课程,先向老师介绍自己并询问教学科目及学生层次,等待回复。然后根据老师的情况,如是否有教学大纲等,进行后续的沟通和建议。
2024-11-15
最近一个月最重要的AI动态
以下是最近一个月的一些重要 AI 动态: 2024 年 4 月第二周:谷歌发布了一堆 AI 能力和升级,AI 音乐生成工具 Udio 发布,Open AI 发布 GPT4 Turbo 正式版,AI 画图应用 Ideogram 发布模型更新。 2024 年 4 月第三周:Meta 正式发布 Llama3 8B、70B 模型,Open AI 的 Assistants API 更新等,Reka Core 发布,一个 GPT4 级别的多模态 LLM,Mixtral8X22B 模型开源。 2024 年 4 月第四周:Open AI 的动态包括企业服务、起初研究和 ChatGPT 体验优化。 2024 年 5 月第一周:Claude 推出移动应用以及团队版计划,突然爆火的两款 SD 图像风格,亚马逊推出了 Amazon Q AI 助手。 2024 年 5 月第二周:Open AI 高强度预热发布会,Open AI 宣布和 Stack Overflow 达成合作,Controlnet 作者敏神发布 ICLight 光线融合生成项目。 此外,在过去的一段时间里,人工智能行业发展迅速。在过去 12 个月里,人工智能行业是重要的技术发展之一。从 2022 年 9 月到 2023 年 8 月,研究的工具访问量大幅增长。这一飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始,炒作持续攀升,直到 2023 年 5 月达到峰值,之后虽有回落,但人们的兴趣仍然巨大。 另外,关于如何使用 AI 做事,目前似乎没有完善的用户文档,相关指南多通过 Twitter 影响者获得。作者基于自身经验为学生和读者准备的人工智能入门指南也需不断修改。
2024-11-15
ai工作流
以下是关于 AI 工作流的相关内容: 目前使用 AI 的一些固定和优化的工作流包括: 1. 起床时,让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级,并进行私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油,其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项方面,如内容创作,拆成 bot 团队组,包括选题、标题、框架、扩写等,并分 A/B 组两个 AIbot 互相改,要点是提供反常识、梗,学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot(GPT4)、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化方面,有 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot,以及将上述知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护,等待飞书的 AI 进化。 6. 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库待命输出。 7. 未来计划把整个公司业务搬入飞书中,外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约,可能让所有流量口 bot 也介入飞书,给予飞书做数据分析和内容引擎(目前需手动)。 生成式 AI 的人机协同分为 3 种产品设计模式:Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理),不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 Agentic Workflow 驱动角色工作流变革,使用 Multiagent Collaboration 的方法,让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。 重塑工作流时,可从原子能力层思考,抽象化拆解大模型的底层能力,如翻译、识别、提取、格式化等,围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 在获取信息方面,搜索引擎和基于大模型的聊天机器人目标一致,如 Kimi Chat 会在互联网上检索相关内容并总结分析给出结论。 Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径,面向简单或线性流程运行。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架为“Agent = LLM +规划+记忆+工具使用”,其中大模型 LLM 扮演“大脑”,规划包括子目标分解、反思与改进。
2024-11-15
AI在未来会有什么应用领域
AI 在未来的应用领域非常广泛,包括但不限于以下方面: 1. 交通领域: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流和配送,优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 2. 教育领域:用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 3. 农业领域:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 4. 娱乐领域:开发虚拟现实和增强现实体验。 5. 能源领域:优化能源的使用,提高能源效率。 6. 数字人领域: 家庭中有数字人管家,全面接管智能家居或其他设备。 学校中有数字人老师,为学生答疑解惑。 商场里有数字人导购,为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 7. 工作领域: 执行更复杂的技术任务,如编程、执行连续任务和协助研究工作。 未来可能充当 CEO 管理整个公司。 需要注意的是,人工智能的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-11-15
AIGC什么时候能代替设计师
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。
2024-11-05
关于艺术设计师的提示词
以下是一些关于艺术设计师的 AI 绘画常用提示词: 风格提示词: 点彩派(pointillism) 克劳德莫奈(Claude Monet) 桁缝艺术(quilted art) 局部解剖(partial anatomy) 彩墨纸本(color ink on paper) 涂鸦(doodle) 伏尼契手稿(Voynich manuscript) 书页(book page) 真实的(realistic) 3D 风格(3D) 复杂的(sophisticated) 真实感(photoreal) 国家地理(national geographic) 超写实主义(hyperrealism) 电影股的(cinematic) 建筑素描(architectural sketching) 对称肖像(symmetrical portrait) 清晰的面部特征(clear facial features) 室内设计(interior design) 武器设计(weapon design) 次表面散射(subsurface scattering) 游戏场景图(Game scene graph) 角色概念艺术(character concept art) 废土风格(Wasteland Punk) 数字雕刻风格(digitally engraved) 建筑设计风格(architectural design) 海报风格(poster style) 东方山水画(Tradition Chinese Ink Painting) 浮世绘(Japanese Ukiyoe) 日本漫画风格(Manga style) 童话故事书插图风格(stock illustration style) 梦工厂动西风格(CGSociety) 梦工厂影业(DreamWorks Pictures) 皮克斯(Pixar) 时尚(Fashion) 日本海报风格(poster of Japanese graphic design) 90 年代电视游戏(90s video game ) 法国艺术(french art) 包豪斯(Bauhaus) 日本动画片(Anime) 像素画(卜绘 and Pixel Art) 古典风,1819 世纪(Vintage) 黑白电影时期(Pulp Noir) 乡村风格(Country style) 抽象风(Abstract) 印刷风(risograph iso) 设计风(Graphic) 在 SD 文生图中,提示词的写法示例: 英文为:,drawing,paintbrush 。在这组提示词中,括号和:1.2 都是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词:NSFw,,(融合的手指:1
2024-10-18
AI设计师
以下是关于 AI 设计师的相关信息: 招聘信息: 正在寻找会使用 StableDiffusion,对 AI 设计充满热情渴望学习成长的伙伴。 岗位职责: 负责 AI 风格的开发和调试工作,参与项目的整体风格和审美定义。 根据产品需求完成风格渲染的研发、测试、配置和维护。 熟练使用 StableDiffusion Web UI 等 AI 框架进行风格研发。 负责 AI 模型(如 LoRA,Prompt/Prompt Sentence)的训练、参数调整以及性能优化。 编写高质量的渲染记录文档,进行配置和模型训练质量控制。 为团队提供技术支持和指导,解决技术难题。 任职要求: 具有至少半年的 StableDiffusion Web UI 使用经验,知道如何安装对应插件和 models 并使用。 英文水平需要能看懂 Web UI,Hugging Face 上的英文文档。 能根据需求去完成对应的渲染测试,包括但不局限于 t2i,i2i 以及视频渲染。 能熟练的根据不同的 check point,prompt 和 LoRA 来结合 CFG(和 i2i 的 DS 指)和 ControlNet 来达到测试需求。 能够独立进行模型训练和参数调优。 拥有良好的记录和沟通习惯,结构清晰,命名规范,逻辑性强,能够对团队进行技术指导。 思路清晰、积极主动、认真踏实、良好的沟通能力和团队合作精神,有敏捷研发经验优先。 室外设计的最佳实践: 充分利用 AI 的创意生成能力:使用 AI 图像生成工具,输入关键词生成多种创意设计方案,获取新颖独特的设计灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能:利用 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,帮助评估和验证设计方案。 运用 AI 的分析和优化能力:使用 AI 工具对设计方案进行分析,如采光、动线、材料等方面的优化,确保符合使用者需求和体验。 借助 AI 的自动化设计功能:利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率,缩短设计周期。 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具形成良性互补,发挥各自优势,在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 AI 创客松参与同学自我介绍和分类: |序号|姓名/昵称|擅长领域/岗位|想法/方向|优势| |||||| |14|Cici🦾|AI 算法开发|宠物与 AI 结合|AI 产品研发和创业经验| |15|BIN 陈裕彬|CTO|AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器|爆款 AI 小程序作者| |16|11 鸭鸭呀|产品经理|智能写作产品|Prompt 撰写,AI 应用经验| |17|zz|AI 产品经理|效率工具和游戏方向|大厂经验,AI 产品经理| |18|天天向上|AIGC 爱好者|AI 配音应用|配音演员,AI 预告片制作| |19|烦烦烦🧢🍻|产品经理|企业服务 AI 应用|PRD 输出,前端开发能力| |20|周文斌|产品业务负责人|AI 创业|产品规划和研发经验| |21|Wilson·W|咨询顾问/服务设计师|AI 组团协作场景|GPT4.0 用户,咨询行业经验| |22|王蒙|程序员|AI 相关开发|后端开发经验| |23|Nero|产品体验设计师|AI 绘画、AI 视频|AIGC 研究方向| |24|Suda|智能客服产品经理|数字人、AI 应用|Prompt 撰写,AI 工具经验| |25|黄钊钊|产品经理|大模型调度平台|产品落地实现能力| |26|高鹏|产品经理|AI 投资与创业|大厂经验,红杉资本背景| |27|组织型后卫|BIM 工程师|数字化应用|建筑结构三维建模能力|
2024-10-17
找了好久也没找到,记得老师是建筑设计师,设计了在深圳大楼,做了有关于 stablediffution 的分享,你能帮我找到是哪个视频吗
以下是为您找到的相关视频信息: 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频,深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理,包括论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共 4 小时,超 5 万字。系列导览: 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开,形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点,一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理。系列视频:b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文,阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师,2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域,早期跟了很多工具的发布以及测评,比如 DallE 和 Stable Diffusion,一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
2024-10-09
我是室内设计师,ai能帮我做什么
对于室内设计师来说,AI 能提供以下帮助: 1. 充分利用创意生成能力:可以使用 AI 图像生成工具,输入关键词如“室内客厅”“卧室”等,生成多种创意设计方案,获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合模拟和可视化功能:利用 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,更好地评估和验证设计方案。 3. 运用分析和优化能力:使用 AI 工具对设计方案进行分析,如采光、空间布局、材料等方面的优化,确保设计方案符合使用者的实际需求和体验。 4. 借助自动化设计功能:利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率,缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具形成良性互补,发挥各自的优势,在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 有一些 AI 工具可以帮助您审核规划平面图,例如: 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,搭载了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相关标准和规范约束设计结果。 另外,您还可以通过字节旗下的 Coze AI 的图像工作流快速出家装设计效果图,体验地址为:https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。
2024-09-30
AI未来会取代UI设计师吗
目前关于 AI 是否会取代 UI 设计师存在多种观点。 一方面,有观点认为 AI 将提高设计师的能力,并使设计更易接触。AI 可以取代基于组件的设计工作,让设计师专注于端到端流程。随着 AI 越来越多地融入产品中,AI 设计的角色将变得至关重要,需要针对 UI/UX 设计特别设计的 ML 模型,并且具有潜力进行直观互动的基于 AI 技术的聊天界面。AI 还能帮助用户发现和理解其真正愿望,促进协作与社区合作。 另一方面,也有观点指出未来的界面将会是动态界面,可以根据提示直接生成 UI 代码,而非设计稿。未来设计师可能不需要设计众多完整的界面和交互模式,专注于生产完成细分需求与 AI 交互所需要的组件即可,甚至可能不需要画设计稿。因此,未来对于 UI 或 UX 设计师的需求数量难以确定。 以下是一些与 UI 设计相关的 AI 工具和资源: 使用 Midjourney 和 Figma 进行 AI 驱动的 UI 设计: 用户研究: 搜索: Figma 平台 AI 插件: Magician for Figma
2024-09-25
AI审核合同靠谱吗
AI 审核合同具有一定的可靠性,但也存在局限性。 在法律领域,律师和 AI 的协同是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同,例如给出特定的 prompt 让 AI 生成合同草案并标注出需要人工审核的关键条款,这样能在保证合同质量的同时,大幅减少律师在文档起草和修订上的工作量。 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,迅速获得案件准备所需的素材,从而花更多时间进行法律分析。 同时,在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中,律师需要更多依靠自己的专业进行分析,发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度,此时利用 AI 辅助整理案件事实和证据,可减少大量工作时间。 在金融服务业中,生成式 AI 也能在合规方面发挥作用,比如迅速汇总个体关键信息以助合规官员判断交易是否存在问题,检测可疑活动报告中的新模式以更准确地预测洗钱者,分析大量文档并标记潜在问题或关注区域,用于开发培训材料和模拟真实场景以教育合规官员等。 然而,AI 审核合同并非完全可靠,对于一些复杂和特殊的合同条款,仍需要律师凭借专业知识和经验进行人工审核和判断。
2024-08-22
合同审核AI工具
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. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图的构件开始,形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起,实现数据的汇总与管理。 2. HDAidMaster:一款云端工具,建筑师可在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. 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,设计师输入不同房间的面积需求和周边土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 4. 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 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 需要注意的是,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。 以下是一些可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-08-18
大模型审核解决方案
以下是关于大模型审核解决方案的相关内容: 在确保大模型的道德和伦理性方面,可采取以下措施: 1. 数据清洗:训练前对数据预处理,移除或修正不道德内容的数据。 2. 算法设计:减少偏见和不公平性,平衡数据集不同群体代表性。 3. 道德和伦理准则:制定明确准则指导开发和使用。 4. 透明度:告知用户模型的能力、局限性及可能的偏差和不确定性。 5. 用户反馈:允许用户反馈以纠正不道德行为。 6. 持续监控:确保输出符合道德和伦理标准。 7. 人工干预:涉及道德伦理问题时引入人工审核。 8. 教育和培训:对使用人员进行道德伦理方面的教育。 在基于大模型 + 知识库的 Code Review 实践中,CR Copilot 功能的核心在于大语言模型基座,选型时需满足理解代码、对中文支持好、较强的上下文学习能力等条件。例如,起初在众多大模型中选择了“”,通过赛马,主观上感觉 Gemma、Llama2 更适用于 CR 场景,而 ChatGLM2 在中文 AIGC 上有优势。 在应对提示词攻击的输出侧防护方面,可采用基于模型的内容识别方法。开发者会用专门的审核模型检查输出内容是否有敏感信息,将过滤规则写进模型的系统提示里。审核模型可以是开源或商业的大型语言模型,也可以是自行训练的专门检测模型。此外,还可用第三方模型做匹配性判断,确保原始任务和输出内容的一致性,以检测是否受到提示注入或其他类型攻击。
2024-07-17