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贸易行业风控与ai的结合案例

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以下是一些贸易行业风控与 AI 结合的案例:

  • 案例一:录播课编程作业的自动批改
    • 场景:在班主任日常工作中,批改作业占据了 50%以上的时间,作业包括孩子拖动编程积木实现的作品以及孩子自己根据人物讲的故事等。
    • 目标:扩大班主任的服务半径,提高对学生和家长的服务效率。
    • 痛点:现有的作业批改方式无法统一标准,对于问答题和创作题的评分存在主观性,影响了教学质量和效率。
    • 原理:利用 BERT 机器学习模型(准确来说是 BERT 的变种),结合老师的批注(正样本和负样本),实现作业的自动和标准化批改。
    • 期望结果:理解和模拟老师的评分逻辑,减轻老师的工作负担。
    • 落地结果:自动批改节省班主任 50%以上的时间,服务半径从 50 人扩大到 200 人。
  • 案例二:智慧安检标签在关务风控平台的应用
    • 场景:海关在对申报货物查验时,需要保证单货一致。
    • 痛点:客户通过顺丰申报的品名不一定是真实品名,存在顺丰货物被海关查验导致整车被扣的风险。
    • 解决方案:推动关务部门与 AIOT 部门的跨部门合作,应用 AIOT 的智慧安检判图标签(如是否含有液体或粉末)与货物品名对应的标签比对(如衣服对应的是常规标签),再输出是否有风险的结论给中转场人员(开箱查验)。
    • 落地结果:风控识别开箱复核有效率提升,成功识别重大货物风险。

此外,在法律领域也有相关应用,如法规研究与解读中,法规检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品。在法律意见书撰写或非诉交易文件材料方面,也可以通过输入特定的 Prompt 指令词,让 AI 自动生成相关内容。

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

References

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

案例一:录播课编程作业的自动批改场景:在班主任日常工作中,批改作业占据了50%以上的时间。这里的作业不是简单的选择题(有标准答案),而是包含创意创作和问答题,如孩子拖动编程积木来实现一个作品,还有孩子自己根据人物讲一个故事。目标:扩大班主任的服务半径,提高对学生和家长的服务效率。痛点:现有的作业批改方式无法统一标准,对于问答题和创作题的评分存在主观性,影响了教学质量和效率。原理:利用BERT机器学习模型(准确来说是BERT的变种),结合老师的批注(正样本和负样本),实现作业的自动和标准化批改。期望结果:理解和模拟老师的评分逻辑,减轻老师的工作负担。落地结果:自动批改节省班主任50%以上的时间,服务半径从50人扩大到200人。案例二:智慧安检标签在关务风控平台的应用场景:海关在对申报货物查验时,需要保证单货一致(所有关务风险,如夹藏、瞒报、违禁品等,都可以理解为单货不符)痛点:客户通过顺丰申报的品名,不一定是真实品名,存在顺丰货物被海关查验导致整车被扣的风险。解决方案:推动关务部门与AIOT部门的跨部门合作,应用AIOT的智慧安检判图标签(如是否含有液体或粉末)与货物品名对应的标签比对(如衣服对应的是常规标签),再输出是否有风险的结论给中转场人员(开箱查验)。落地结果:风控识别开箱复核有效率提升,成功识别重大货物风险。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

compliance.Government is already supporting the development of these tools by publishing a(credit scoring)and HR practices(candidate scoring)respectively.21.Which non-regulatory tools for trustworthy AI would most help organisations to embed5.2 Extraterritorial application of the regulatory framework6.1 Our regulatory framework on the world stagedevelopments.The UK is ranked third in the world for AI publications and also has the thirdnations.Similarly,we will learn from our international partners,encouraging them to sharelessons we can integrate into our framework.120.Our international approach will include ensuring that proven,effective,and agreed uponassurance techniques and international technical standards play a role in the wider regulatoryecosystem.Such measures will also support cross-border trade by setting out risk managementand AI governance practices that are globally recognised by trading partners,reducing technicalGlobal AI Index,Tortoise Media,2022; AI rankings by country,AI Rankings,2023.A pro-innovation approach to AI regulationbarriers to trade and increasing market access.We will also use our world-leading innovationprovisions in Free Trade Agreements to address the challenges innovators in AI may face andensure that businesses are able to take advantage of the opportunities it presents.121.In multilateral engagements,we will work to leverage each forum’s strengths,expertise and

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

场景四:法规研究与解读法规检索最好是使用法律行业垂类的AI产品,通用型AI要么查不出来,要么数据不全,要么是生成式的内容不能满足需求。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。3.其他例子(1)Prompt指令词:分析新出台的《网络安全法》对电子商务平台的具体影响,特别是数据保护和用户隐私方面的规定,为客户提供合规操作指南。(2)Prompt指令词:【输入一段具体法律规定如:国际贸易规定】,以上是国际贸易法规的最新变化,为客户提供跨境交易的合规指南,特别是关税和进出口限制方面的内容。(3)Prompt指令词:解读新修订的税法对中小企业的影响,提供税务规划和避税策略的建议,确保客户在合法范围内优化税务负担。4.Promopt结构提示:【需求or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】场景五:法律意见书撰写or非诉交易文件材料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。

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我是行政专员,零基础入门AI,如果帮忙自己提供工作效率和质量
对于行政专员零基础入门 AI 以提升工作效率和质量,以下是一些建议: 1. 了解 AI 的应用场景:AI 在很多领域都有显著的成果,如交通监控、银行账户欺诈检测、核融合控制、新药发现以及应对气候变化的技术等。它有潜力在您的工作中发挥作用,例如自动化一些重复性的任务。 2. 建立 AI 工作流:目前大多数人零碎地使用 AI 工具,未将其系统应用到工作场景中,导致整体效率提升不明显甚至下降。要避免像小明那样在挑选和切换工具上浪费时间,应建立一套完整、适合自己的 AI 工作方法论和流程。 3. 系统学习和实践:深入学习如何将 AI 工具与行政工作相结合,通过不断实践找到最适合自己工作的方法和工具。
2025-01-30
零基础怎么入门AI工具,行政专员一个
对于零基础的行政专员入门 AI 工具,以下是一些建议: 1. 明确学习目标:确定您希望通过 AI 工具解决哪些行政工作中的问题或提高哪些方面的效率。 2. 学习基础知识:了解 AI 的基本概念,例如机器学习、深度学习、自然语言处理等。可以通过在线课程、科普文章和视频来学习。 3. 选择适合的工具:根据行政工作的需求,选择一些易于上手的 AI 工具,如自动化文档处理工具、智能客服工具等。 4. 参加培训课程:报名参加专门针对零基础的 AI 入门培训课程,这些课程通常会有系统的教学和实践指导。 5. 实践操作:在实际工作中尝试使用所选的 AI 工具,积累经验。 6. 加入学习社区:参与 AI 学习的社区或论坛,与其他学习者交流经验,获取更多的学习资源和建议。 7. 持续学习和更新知识:AI 领域发展迅速,要保持学习的热情,不断跟进新的技术和工具。
2025-01-30
请问还有哪些AIGC活动还未到截止日期
以下是一些尚未到截止日期的 AIGC 活动: 2024 上海国际公益广告大赛:截止 10 月 31 日。作品提交:sipsac.cn,主题为“潮起东方创益未来”,板块包括美丽世界、文化中国、科技生活,类型有平面、音视频、数字创新,金奖 3 万、银奖 1 万、铜奖 5 千,还有全场大奖 10 万。 首届“海丝之光”AI 青瓷设计大赛:截止 2024 年 11 月 10 日。报名链接:,团队参赛最多 5 人,网络投票+专家评审,一等奖 10000 元,二等奖 5000 元,三等奖 1000 元。 百万奖金池重磅赛事“2024 AIGC 营销视频生态创新大赛 '真 AI 牛奶,真 AI 创意'”:作品提交时间为 10 月 11 日 11 月 30 日,专家评审时间为 12 月 1 日 12 月 9 日,成果发布时间为 12 月 10 日。 中国神兽复兴计划 AI 创作大赛开启:9 月 1 日 9 月 24 日。利用 AI 复原《山海经》中的经典神兽,赢取 35 万元现金和实体大奖,获奖作品将获得全网流量曝光,由中央美术学院等权威高校支持。 生成式人工智能(AIGC)网络微短剧、微电影大赛征集评选活动:9 月 3 日 11 月 3 日。一等奖 2 名,奖杯、荣誉证书 10000;二等奖 2 名,奖杯、荣誉证书 8000;三等奖 6 名,奖杯、荣誉证书 3000。 ComfyUI 共学 WaytoAGI 共学计划:8 月 20 23 日每晚 8 点,会议链接:。 全球 AI 视觉创意大赛(瓦卡奖 VACAT):8 月 22 日 9 月 22 日。全球 AI 视觉创意大赛(瓦卡奖 VACAT Vision Arts Created by AI Technology),致力于构建 AI 视觉创意界的“奥斯卡”平台,推动 AI 视觉技术的应用与创新。
2025-01-30
请联网搜索近期有什么AIGC相关的比赛活动
以下是近期的 AIGC 相关比赛活动: 【线上⬆️】,时间为 9 月 1 日 9 月 24 日。利用 AI 复原《山海经》中的经典神兽,赢取 35 万元现金和实体大奖,获奖作品将获得全网流量曝光,由中央美术学院等权威高校支持。 ,时间为 9 月 3 日 11 月 3 日。一等奖 2 名,奖杯、荣誉证书及 10000 元奖励;二等奖 2 名,奖杯、荣誉证书及 8000 元奖励;三等奖 6 名,奖杯、荣誉证书及 3000 元奖励。 【线上⬆️】 。 【线上⬆️】,时间为 8 月 22 日 9 月 22 日。全球 AI 视觉创意大赛(瓦卡奖 VACAT Vision Arts Created by AI Technology),致力于构建 AI 视觉创意界的“奥斯卡”平台,推动 AI 视觉技术的应用与创新。 ,截止时间为 10 月 31 日。作品提交:sipsac.cn,主题为“潮起东方创益未来”,板块包括美丽世界、文化中国、科技生活,类型有平面、音视频、数字创新,金奖 3 万、银奖 1 万、铜奖 5 千,另外有全场大奖 10 万。 ,截止时间为 2024 年 11 月 10 日。让创意点亮传统,传承经典,一等奖 10000 元,二等奖 5000 元,三等奖 1000 元。 ,作品提交时间为 10.11 11.30,专家评审时间为 12.1 12.9,成果发布时间为 12.10 。 ,时间为 1 月 24 日 2 月 28 日。需用魔搭平台【AIGC 专区】麦橘超然模型作底模训练 LORA 模型,描绘心中理想世界,风格不限。提交 LoRA 及 6 张以上高质量作品,单张图片分辨率不低于 1024x1024 像素,每组作品展现一个世界观场景;避免鲜血、骷髅等敏感元素。一等奖 1 名,奖金 5000 元 + 证书;二等奖 3 名,奖金 3000 元 + 证书;三等奖 10 名,奖金 1000 元 + 证书。魔搭社区 AIGC 代言人奖:作品发小红书带一丹一世界话题并@魔搭 ModelScope 社区官方,浏览量满 800,前 20 名可得 300 元天猫超市卡。
2025-01-30
0基础,如何开始学习ai
对于 0 基础学习 AI 的朋友,以下是一份详细的学习指南: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」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,您能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 还可以通过在线教育平台(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,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的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。 对于中学生学习 AI,还有以下建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是 0 基础还是中学生,都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但请注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-30
小白如何学习AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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,比如图像、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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外,您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,该日记适合纯 AI 小白。其学习模式是输入→模仿→自发创造,学习内容可根据个人兴趣在 waytoAGI 社区寻找最新的内容。学习时间较为灵活,且学习资源免费开源。
2025-01-30
请给我推荐几个带有知识库引用的dify案例
以下是使用 Dify 构建知识库的具体步骤: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 以下是一些带有知识库引用的 Dify 案例:
2025-01-30
AI营销案例
以下是一些 AI 营销案例: 1. 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践: 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入丰富关键词可快速完成准确的超级符号主视觉,如双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报等案例。 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象,如天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等案例。 传播&投放:包括双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报等案例。 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,结合平面合成及修正,如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促 横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒 新品联名等案例。 2. AI 在活动策划中的应用: 活动主题及内容生成:根据活动目标、参与者背景等信息生成合适的活动主题和内容框架建议,例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 邀请函和宣传文案生成:基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案,如微软在 Build 大会上使用 AI 生成 8000 多份个性化的邀请函。 现场活动管理:利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等,例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 虚拟助手:AI 对话系统作为虚拟活动助手,为参与者提供信息查询、问题咨询等服务,例如 Replika 提供的智能虚拟活动助手应用。 活动反馈分析:自动分析活动反馈(文字、语音等),总结关键观点和改进建议,例如飞书和钉钉的会议总结功能。 活动营销优化:基于参与者行为数据优化营销策略,实现个性化营销,例如针对目标受众的定向广告投放等。 3. 其他案例: 营销:蓝色光标 X 京东|AIGC 代言人营销新模式,OPEN AD 时代来临:在代言人项目中探索出了行业崭新的 AIGC 精细化作业模式,革新传统代言人 TVC 制作流程。 营销:定制营销报告:涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公:高效做 PPT:用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容,再借用 MindShow 工具转换为精美的 PPT。
2025-01-21
AI 营销最佳实践或案例
以下是一些 AI 营销的最佳实践或案例: 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践: 1. 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入丰富关键词可快速完成准确的超级符号主视觉。案例包括双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报。 2. 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象,还可形成素材库。案例有天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用。 3. 传播&投放:案例有双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报。 4. 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,精准表达营销活动主题,快速生成多个设计变体并迭代优化。案例包括淘宝天猫大促视觉、双 11 大促 横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒 新品联名。 AI 在活动策划中的应用案例: 1. 活动主题及内容生成:根据活动目标、参与者背景等信息,生成合适的活动主题和内容框架建议,例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成:基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案,增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理:利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手:AI 对话系统作为虚拟活动助手,为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。例如 Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析:自动分析活动反馈(文字、语音等),总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化:基于参与者行为数据,优化营销策略,实现个性化营销。例如针对目标受众的定向广告投放等。 AIGC 商业视频落地经验分享: 1. AIPO 校园创投活动:10 月 20 号将在全国 20 多所高校举办线下 AIPO 模拟创业者和投资人的活动,校园大使确定举办校内线下活动的报名今晚 8 点半截止。 2. AI 商业片分享:邀请自媒体博主 EM7 和南柒老师讲解如何使用 AIGC 工具完成品牌方合作,包括实战项目、合作品牌、案例区分、制作流程等,并提及不同平台发作品的区别。 3. 品牌营销与营销的概念差异:品牌营销侧重于让用户记住品牌,加深大众记忆;营销则以销售和转化为目的,更着重于产品本身。 4. AI 在品牌广告中的应用案例:如伊利的黏土风格广告,通过特定元素复原运动员形象,属于品牌广告。 5. AI 在营销广告中的应用案例:某宝好物节的广告,旨在促进消费,属于营销广告。 6. AI 视频制作的突破与挑战:路特斯的广告在时间有限的情况下仍做出尝试和突破,早期 AI 技术下的视频存在一些痛点,后续不断改进。
2025-01-20
国内优秀Agent应用案例
以下是一些国内优秀的 Agent 应用案例: 1. 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。 2. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 3. 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。 4. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,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,提供更深入的环境感知和记忆功能。
2025-01-19
国内优秀智能体案例
以下是一些国内优秀智能体案例: 在车辆使用指南维度,多个大模型表现优异,达到 80 分以上,在操作指南、车辆故障诊断、维修保养等任务上具备较高交互成熟度。 在汽车场景中,部分 13 14B 中小模型超过云端闭源模型,展现出端侧模型满足用户需求的良好能力和巨大潜力。 在社交方向,有用户注册后先创建自己的智能体,让其与他人的智能体聊天,然后真人介入的有趣场景。 字节推出的“扣子”是用于开发下一代 AI 聊天机器人的构建平台。 国内存在如 Dify.AI 等智能体开发平台。
2025-01-19
2024大模型典型应用案例集
以下是 2024 大模型的一些典型应用案例及相关信息: 《2024 大模型典型示范应用案例集》汇集了 97 个优秀案例,展示了大模型技术在教育、医疗、金融、政务等多个行业和领域的应用。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。 在智能终端行业,中国超半数手机厂商都在使用文心大模型,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌;上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 整体来看,在主流大模型厂商中,百度表现突出,拿下最关键的中标项目数量、中标金额两项第一。截至 11 月,其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露,百度智能云营收达 49 亿元,同比增长 11%,其增长主要由互联网、教育、金融等行业对模型训练和推理的高需求带动。 企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。 相关报告: 《信达证券:AI 行业设计领域专题报告:Adobe AI 功能覆盖全面,Canva、美图等力争上游》 《中国信通院:大模型基准测试体系研究报告(2024 年)》 《埃森哲:人工智能行业:2024 在生成式人工智能时代重塑工作、劳动力和员工》 此外,还有一些相关活动,如: 2024 年是国内大模型技术加速落地的关键年份,各大厂商如百度、阿里、字节等在 AI 大模型领域展开激烈竞争。百度凭借 40 个中标项目和 2.74 亿元中标金额在行业中处于领先地位。尤其在金融、智能终端等行业,百度文心大模型的应用广泛,表现亮眼。 🏮「非遗贺春」魔多蛇年春节 AI 模型创作大赛,大赛时间 2024 年 12 月 24 日2025 年 1 月 15 日。大赛奖池【¥12000】现金奖励+官方高含金量荣誉证书+会员与算力激励+流量激励。双赛道同时开启,赛道一【春节】+赛道二【爱非遗 AI 传承】。本次活动由浙江省非遗保护中心(浙江省非遗馆)指导×浙江省非遗保护基金会主办×魔多 AI 联合承办,由提供社区传播支持。
2025-01-16
AI结合播客的工具
以下是一些 AI 结合播客的工具: :让您无干扰地收听最喜爱的广播。 :播客搜索引擎。 :用于实地采访的独立录音设备。 :一体化音频和视频编辑,像文档一样简单。 :为播客、广播节目、电影、屏幕录制等提供自动音频后期制作的网络服务。 :为团队打造的视频编辑工具,速度提升 5 倍。 :录音室级别的录音,AI 驱动的编辑和无缝导出,易于使用且免费。 :移除播客或音频录音中的填充音、口吃和口腔声音。 :人工智能驱动的音乐体验。 在听力方面: :比普通助听器更智能。 :革命性的新型助听器。 :帮助您更清晰地听见声音。 此外,还有: 谷歌的 NotebookLM:有人称它为笔记工具,有人说它是 AI 学习工具,还有人认为它是播客生成器。体验地址:https://notebooklm.google/ 只要上传文档、音频,或者感兴趣的 YouTube 等网页链接,它就能轻松生成一段专业的播客。 :是一款面向播客听众的知识管理应用程序,提供多种功能,如人工智能驱动的摘要、思维导图、大纲、值得引用、转录等,帮助用户快速提取和理解播客剧集的主要内容。
2025-01-26
AI结合小绿书带货
AI 结合小红书带货有多种方式和成功案例: 1. 用 AI 制作服装:如 AI 小绿裙,单价 239 卖了 1160 多份,销售额达 27 万。制作方式多样,熟练者可用 sd 或 mj,新手可用 mewxai 或幻火。 2. 用 AI 定制萌娃的头像:单价 19.9,卖了 2675 份。执行力强的人靠此每月能有 2000 3000 的收入,也有人把单子转给别人做自己抽成。 3. 还有其他案例,如“电商:带货本地生活”中提到的 AI 数字人上岗带货本地生活电商,一个月多赚 3 万;“电商:婴儿的四维彩超 AI 预测”通过 AI 工具提前还原宝宝的四维彩超进行变现。
2025-01-26
ai和律师的结合
AI 与律师的结合具有多方面的特点和协同方式: 律师擅长的方面: 1. 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,例如在证券欺诈案件中的专业分析。 2. 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。 律师不擅长的方面: 1. 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。 2. 处理细节方面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。 3. 在处理复杂案件时,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。 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,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,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。 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。 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。 律师与 AI 协同的方式和技巧: 1. 律师在运用大模型时,要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。 2. 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,花更多的时间进行法律分析。 3. 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。 4. 例如在使用 AI 进行数据分析时,将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 的性能,同时也便于发现和修正问题。 5. 针对复杂的问题,律师可以采用逐步深化和细化的方式提问。先提出一个较为宽泛的问题,然后根据 AI 的回答进一步细化或深化问题。 6. 给 AI 提供参考和学习的内容,包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,同时编写详细的流程和知识(knowhow)。 7. 在 Prompt 中使用法律术语来引导 AI 的回答方向。 8. 大模型的语料存在一定滞后性,在使用 AI 的回答后,律师一定要对内容进行交叉验证,确保信息的准确性。同时,律师在使用 AI 时,还应结合自身的专业知识进行引导。通过专业知识对 AI 的回答进行筛选和判断,确保其符合我国法律伦理、立法目的和实务。
2025-01-25
python现在能和ai软件怎么结合应用
Python 与 AI 软件可以通过以下方式结合应用: 1. 安装编程助手插件,如 FittenAI 编程助手或灵码 AI 编程助手: 安装 Python 的运行环境,可参考 。 对于 FittenAI 编程助手,安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace,安装完成后左侧会出现插件图标,注册登录后即可开始使用。使用时,按下 Tab 键接受所有补全建议,按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议;通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行 AI 问答;在 Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”,然后在输入框中输入指令即可自动生成代码;选中需要进行翻译的代码段,右键选择“Fitten Code–编辑代码”,然后在输入框中输入需求即可完成代码转换;Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释。 对于灵码 AI 编程助手,安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace,安装完成插件会提示登录,按要求注册登录即可,使用上和 Fitten 差不多。 2. 如果希望更深入地结合应用,最好体系化地了解编程以及 AI 知识,至少熟悉以下内容: Python 基础:包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。
2025-01-25
AI怎样与所在行业结合
AI 可以与众多行业进行结合,以下是一些常见的结合方式和应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于辅助诊断疾病,如分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像。 药物研发:加速药物研发过程,包括识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 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。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 信用评估:评估借款人的信用风险,辅助金融机构做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,向客户推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化的购物体验。 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免工厂停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:(此处未给出具体结合方式和应用场景) 此外,AI 还可以与宠物行业结合,例如: 1. AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验,如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 3. AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 4. AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 总的来说,AI 与各行业的结合充满想象空间,结合行业需求能开发出各种有趣有用的应用。需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-19
个人知识库与大模型如何结合
个人知识库与大模型的结合是一个关键问题。目前大模型在通用知识方面表现出色,但对专业领域知识了解有限。将两者结合有以下 5 种方法: 1. 重新训练:使用私域数据重新训练大模型。 2. 微调:利用私有数据对大模型进行 finetuning。 3. RAG:将知识库里的知识搜索送进大模型。 4. 关键词工程:写好提示词。 5. 加长 Context:当 Context 能无限长时,理论上可将个人知识和记忆都 prefill 到 Context 里。 对于哪种方法最有希望,学术界存在分歧。做深度学习的人偏向于用 RAG,而以前做过搜索的人则偏向于用 Long Context。有人认为最终会采用仿生的方法,即拥有一个足够长的 Context,例如谷歌的一篇论文 infinite context transform 提到,不需要把 Context 做得太长,可以将以前可能需要被扔掉的 token 深度压缩后依然保存在 Context 里。 此外,运行一个几百亿个参数的大模型,存算一体的架构是最佳选择,因为能避免所有数据的搬运。使用存算一体的方式也是未来 AI 硬件的发展趋势。
2025-01-16