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利用Ai诈骗的具体案例

回答

以下是一起利用 AI 诈骗的具体案例:

2019 年 3 月,某国际能源公司首席执行官接到一个未知来电,电话那头是其德国母公司的 CEO(通过“AI 换脸”技术伪装)。对方称公司出现运营危机,要求其向一个匈牙利银行账户紧急提供 220000 欧元或 243000 美元资金支援,并表示资金将在周转后报销。尽管指令不合规且涉及大额资金流转,但因声音与老板无异,被害人最终转账。资金从匈牙利流向墨西哥后分散,截至 2023 年 5 月仍未追回。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Require that developers of the most powerful AI systems share their safety test results and other critical information with the U.S.government.In accordance with the Defense Production Act,the Order will require that companies developing any foundation model that poses a serious risk to national security,national economic security,or national public health and safety must notify the federal government when training the model,and must share the results of all red-team safety tests.These measures will ensure AI systems are safe,secure,and trustworthy before companies make them public.Develop standards,tools,and tests to help ensure that AI systems are safe,secure,and trustworthy.The National Institute of Standards and Technology will set the rigorous standards for extensive red-team testing to ensure safety before public release.The Department of Homeland Security will apply those standards to critical infrastructure sectors and establish the AI Safety and Security Board.The Departments of Energy and Homeland Security will also address AI systems’ threats to critical infrastructure,as well as chemical,biological,radiological,nuclear,and cybersecurity risks.Together,these are the most significant actions ever taken by any government to advance the field of AI safety.Protect against the risks of using AI to engineer dangerous biological materials by developing strong new standards for biological synthesis screening.Agencies that fund life-science projects will establish these standards as a condition of federal funding,creating powerful incentives to ensure appropriate screening and manage risks potentially made worse by AI.Protect Americans from AI-enabled fraud and deception by establishing standards and best practices for detecting AI-generated content and authenticating official content.The Department of Commerce will develop guidance for content authentication and watermarking to clearly label AI-generated content.Federal agencies will use these tools to make it easy for Americans to know that the communications they receive from their government are authentic—and set an example for the private sector and governments around the world.

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

按照下面的法律意见书模板,为上面的内容生成法律意见书,提供【文书模板】5.Promopt结构提示:【案件背景+事实细节描述+立场目的+重点参考法条or某种观点+文本格式】其他可以尝试的场景:量刑预测(刑事)1.Prompt指令词:针对一起涉及商业贿赂的刑事案件,模拟不同辩护策略下可能的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略。2.预计效果:AI会根据既往类似案件的判决结果、现行刑法规定以及多种可能的辩护策略,预测不同的策略下可能的判决结果,帮助律师制定最优辩护方案。3.其他例子:(1)Prompt指令词:针对一起网络诈骗案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,包括认罪协商和无罪辩护的可能性,为客户提供最佳辩护方案。(2)Prompt指令词:为一起商业合同纠纷案件设计诉讼策略,包括选择适当的法院、收集关键证据和准备证人陈述,以提高胜诉几率。(3)Prompt指令词:模拟一场涉及知识产权侵权的法庭辩论,分析原告和被告双方可能的论点和反驳策略,预测案件可能的判决结果,为客户提供策略建议。其他可以尝试的场景:诉讼策略1.Prompt指令词:针对一起涉及商标侵权的案件,分析原告的商标权利范围和被告的潜在侵权行为,提出诉讼策略,包括主张的权利要求、证据收集的重点、可能的法律抗辩以及和解或调解的可能性。2.预计效果:

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

5.2.1诈骗罪目前世界范围内有据可查的第一起利用“AI换脸”技术的电信诈骗案发生在2019年。2019年3月,某国际能源公司首席执行官接到了一个未知来电,很快,他就认出了电话那头的人——德国母公司的CEO,也是他的顶头上司。在这通电话中,母公司CEO表示当前公司出现运营危机,急需世界各地分公司紧急提供220000欧元或243000美元的资金支援,随后这位母公司CEO提供了一个匈牙利的银行账户,并宣称该笔资金需要直接支付给某匈牙利供应商,母公司将在资金周转过来后为分公司报销这笔支出。虽然该指示听起来不是既不合规又不靠谱,又涉及如此大的一笔资金流转,但被害人考虑再三还是选择了执行命令,原因很简单:电话里的声音确实是自己的顶头上司无误,甚至连那标志性的轻微德国口音和语气习惯都与自己老板平时说话时毫无区别。至此,虽然受害人还有所怀疑,但依然向“老板”电话中提供的匈牙利账户完成了转账。在这起案件中,被转出的资金从匈牙利流向墨西哥,然后再被分散到其他地方,截至2023年5月,涉案资金仍未追回。

其他人在问
请问现在好用的AI图片生产工具有哪些,对人物一致性要求高
以下是一些好用的 AI 图片生产工具,且对人物一致性要求较高: 1. Artguru AI Art Generator:是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:这是一款 AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 在使用 AI 生图时,若要保证人物和场景的一致性,有两个取巧的方式:一是像生成动物,动物会比较容易保持一致性;二是特定的名人或有特殊属性的人物。 另外,目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种。线上的优势是出图速度快,不依赖本地显卡配置,无需下载大型模型,还能参考其他创作者的作品,但出图分辨率有限。线下部署的优势是可以添加插件,出图质量高,但对电脑配置要求高,使用时可能导致电脑宕机。可以充分发挥线上和线下平台的优势,线上用于找参考、测试模型,线下作为主要出图工具。
2024-11-23
国内的,AI学习类关于阅读和听力提升的应用(具备AI能力的应用)或者工具有哪些?
目前国内具备 AI 能力、有助于提升阅读和听力的应用和工具相对较多。例如,流利说英语在听力和口语训练方面表现出色,它能通过 AI 技术为用户提供个性化的学习方案和精准的发音纠正。还有百词斩,其在单词记忆和阅读拓展方面有独特的功能,利用 AI 算法推荐适合用户水平的阅读材料。此外,网易有道词典也具备一定的 AI 辅助功能,能帮助用户提升听力理解和阅读能力。
2024-11-23
AI学习类关于阅读和听力提升的应用或者工具有哪些?
以下是一些有助于提升阅读和听力的 AI 学习应用或工具: 英语学习方面: 1. 智能辅助工具:如 Grammarly,可进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:例如 Call Annie,用于口语练习和发音纠正,提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:像 Duolingo,利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:比如 ChatGPT,可进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习方面: 1. 自适应学习系统:如 Khan Academy,结合 AI 技术提供个性化数学学习路径和练习题,精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:例如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:如 Socratic,利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台:如 Wolfram Alpha,参与数学学习课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。 此外,在教育领域,还有一些其他的应用: 1. 语言学习:Speak、Quazel、Lingostar 等,提供实时交流和发音反馈。 2. 数学指导:Photomath、Mathly 帮助学生解决数学问题。 3. 历史学习:PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 4. 写作辅助:Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 5. 内容处理:Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
excel的ai应用软件
以下是一些与 Excel 相关的 AI 应用软件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合办公软件的 AI 工具,能通过聊天形式完成数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,可生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,还有以下相关的 AI 应用: 1. WPS 文档翻译功能:可快速翻译办公文档,如 Word、Excel、PPT 等,提高工作效率。 2. 在表格类的 AI 产品中,6 月访问量排名靠前的有 Highcharts、Fillout.com、Coefficient 等。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和智能化水平。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何搭建利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流 或者有没有这类ai 应用
以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息: 美国独立站搭建工作流中,有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如,七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材;在 UI 设计场景中,利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等;通过对 AI 大模型的训练和应用,提升合成模特的真实性和美感,提供定制化线上真人模特体验,如 AI 试衣间、AI 写真等;还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果,无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。
2024-11-22
是AI聪明还是人的大脑聪明
AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题,不能简单地一概而论。 从某些方面来看,AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力,能够快速准确地完成特定任务。例如,在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而,人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统,具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的,但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如,大模型内部也是混沌系统,即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面,人类的绘画创作通常是线性发展的过程,先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等,而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图,经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之,AI 和人的大脑各有优势和局限性,不能简单地判定谁更聪明。
2024-11-22
ai诈骗发展历程
AI 诈骗是随着 AI 技术的发展而出现的一种新型诈骗手段,其发展历程与 AI 技术的整体发展密切相关。 AI 技术的发展历程大致如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等成为主流。 随着 AI 技术的进步,AI 幻觉等问题也逐渐显现。AI 幻觉并非新问题,从早期的“人工智障”到如今“一本正经地胡说八道”,其复杂性和隐蔽性不断提升。这一演变反映了 AI 技术从依赖人工规则到依靠数据驱动,再到深度学习的发展过程,在变得更“聪明”的同时也面临更多挑战。 在神经网络方面,如 CNN 的结构基于大脑细胞的级联模型,在计算上更高效、快速,在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色,随着对大脑工作机制认知的加深,神经网络算法和模型不断进步。 目前,AI 技术的发展为诈骗手段的更新提供了可能,例如利用深度伪造技术制造虚假的语音、视频进行诈骗等。
2024-11-21
ai诈骗法律法规
目前关于 AI 诈骗的法律法规方面,有以下相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以明确标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 在英国,产品安全法律确保在英国制造和投放市场的商品是安全的。特定产品的立法(如电气和电子设备、医疗设备和玩具)可能适用于某些包含集成 AI 的产品。消费者权利法可能在消费者签订基于 AI 的产品和服务销售合同时保护消费者。侵权法提供了一个补充制度,在民事过错造成损害时可能提供赔偿。但目前尚不清楚消费者权利法在包含集成 AI 的产品或基于服务的背景下是否能提供适当水平的保护。
2024-11-21
ai诈骗防范措施和技术手段
以下是关于 AI 诈骗防范的一些措施和技术手段: 1. 政府层面: 拜登签署的 AI 行政命令要求,开发最强大 AI 系统的开发者需向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。对于可能对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型,开发公司在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。 商务部将制定内容认证和水印的指导方针,以清晰标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具,为公众识别官方内容提供便利,并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 2. 技术层面: 国家技术标准研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试,以确保在公开发布前的安全性。 国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门,并建立 AI 安全和安保委员会。能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。 3. 企业层面: 360 立志解决大模型的安全问题,将大模型的安全问题分为三类进行研究。 在个人层面,要提高对 AI 诈骗的警惕性,不轻易相信来源不明的信息,学会识别可能的 AI 生成的虚假内容。
2024-11-21
ai诈骗成功案件
以下是为您整合的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。相关部门将制定标准、工具和测试以确保 AI 系统安全可靠,还将通过制定新标准来防范利用 AI 制造危险生物材料的风险,以及通过建立标准和最佳实践来保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗,如商务部将为内容认证和水印制定指导,以明确标记 AI 生成的内容。 关于 AI 相关的监管协调,将支持企业对 AI 创新进行有信心的投资并减少不确定性。行业要求进一步的系统协调以明确谁负责解决跨领域的 AI 风险并避免多个监管机构的重复要求。例如“AI 公平保险有限公司”设计新的 AI 驱动算法来设定保险费价格,其使用 AI 设定价格可能受到包括数据保护、平等和一般消费者保护法等一系列法律框架以及部门规则的约束。
2024-11-21
ai诈骗案例
以下为您提供一些与 AI 相关的内容: 在法律领域,AI 可用于模拟不同辩护策略下的量刑结果,例如针对商业贿赂、网络诈骗等刑事案件,还能为商业合同纠纷等案件设计诉讼策略。 拜登签署的 AI 行政命令要求强大 AI 系统的开发者向美国政府分享安全测试结果等关键信息,制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试,保护免受利用 AI 制造危险生物材料的风险,以及建立标准和最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。 在探讨 AI 幻觉方面,介绍了幻觉与错误的区别,包括性质、表现形式和原因等,并通过具体案例如翻译和推理问题进行说明。
2024-11-21
ai诈骗特征
AI 诈骗可能具有以下特征: 1. 利用类似 GPT4o 这样的先进模型,以面相分析、相亲建议等看似新奇有趣的服务吸引用户,抓住人们的好奇心和浮躁心理,获取用户信任。 2. 声称能够在多个领域如穿搭、生活工作、化妆、婚姻等根据用户照片给出准确建议,包括职业、健康、财运、婚姻等综合运势。 3. 生成看似合理但可能完全错误且令人信服的内容,如虚假的事实、预测和解释。 4. 不道德地操纵或欺骗用户,尤其是对不懂 AI 的老人,可能导致其财产损失。 需要注意的是,对于 AI 生成的内容,应保持警惕,不可过度相信,要仔细检查和核实。
2024-11-21
ai诈骗直接案例
以下为您提供一些与 AI 诈骗相关的案例: GPTCHA:这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具,致力于解决电话诈骗问题。它能够拦截可疑电话,并用虚拟声音与呼叫方聊天,直到确认电话合法且安全。您可通过 http://gptcha.ai/ 了解更多。 此外,在周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到,AIGC 可能被用于深度伪造,不仅涉及个人诈骗,还可能影响国家安全。比如利用 Stable Diffusion、Midjourney 等工具生成虚假图像进行诈骗。
2024-11-20
ai案例
以下是一些 AI 的应用案例: 在汽车行业: 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 车辆安全系统:用于增强车辆的安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验:根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护:通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高效率和质量控制。 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务:优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐:如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手。 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 在活动策划中: 活动主题及内容生成:根据活动目标、参与者背景等生成合适的主题和内容框架建议。 邀请函和宣传文案生成:基于活动信息生成吸引人的文案。 现场活动管理:利用计算机视觉、语音识别等辅助管理人流、秩序等。 虚拟助手:作为虚拟活动助手提供信息查询和问题咨询服务。 活动反馈分析:自动分析活动反馈,总结关键观点和改进建议。 活动营销优化:基于参与者行为数据优化营销策略。 在工作场景中: 企业运营:日常办公文档材料撰写整理,营销对话机器人,市场分析,销售策略咨询,法律文书起草、案例分析、法律条文梳理,人力资源简历筛选,预招聘,员工培训。 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,定制化学习内容,论文初稿搭建及审核,帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 游戏/媒体:定制化游戏,动态生成 NPC 互动,自定义剧情,开放式结局,出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险:个人金融理财顾问,贷款信息摘要及初始批复,识别并检测欺诈活动风险,客服中心分析及内容洞察。
2024-11-20
人工智能诈骗成功多个案例
以下是为您整合的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试,国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会,能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时,商务部将制定内容认证和水印的指导,以明确标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险,包括:AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任;AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展,在经济和社会领域有诸多应用,例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等,但也存在隐私风险等问题。
2024-11-20
利用Ai诈骗的多个具体案例
以下是一些与利用 AI 诈骗相关的案例: 在网络诈骗案件中,犯罪分子可能利用 AI 模拟不同辩护策略下的量刑结果,包括认罪协商和无罪辩护的可能性,以此误导受害者。 有虚构的公司利用 AI 驱动的算法设置保险费价格,可能存在违反相关法律法规和最佳实践的风险,如数据保护、平等和一般消费者保护法等。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受利用 AI 进行的欺诈和欺骗,例如建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。
2024-11-20
Ai诈骗的案例分析
以下为一些 AI 诈骗的案例分析: 2019 年 3 月,某国际能源公司首席执行官接到未知来电,对方冒充其德国母公司的 CEO(声音与口音、语气习惯都极为相似),以公司出现运营危机为由,要求提供 220000 欧元或 243000 美元的资金支援,并提供了匈牙利银行账户。尽管指示不合规且涉及大额资金流转,被害人最终还是选择执行命令并完成转账。资金从匈牙利流向墨西哥后再被分散,截至 2023 年 5 月仍未追回。
2024-11-20
给到你一些资料,创建一个对于资料内容掌握 的AI智能体具体操作
以下是创建对于资料内容掌握的 AI 智能体的具体操作: 一、了解智能体的概念 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。其核心在于有效控制和利用大型模型,提示词的设计对智能体的表现和输出结果有直接影响。 二、实践制作智能体 1. 基于公开的大模型应用产品(如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等)尝试开发。 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 开始调试智能体并发布。 2. 以字节的扣子为例,其作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能迅速构建各类问答 Bot,开发完成后可发布到社交平台和通讯软件上。创建智能体可通过简单 3 步:起一个名称,写一段简单介绍,使用 AI 创建一个头像。 3. 对于 GPTs,可预先写好提示词,像编程一样详细设定操作步骤,方便重复使用。还可将日常工作中部分固定输入输出的场景写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都能创建“智能体”,如 Kimi.ai ,可设置配置信息、知识库、能力配置等,手搓各种机器人为您工作。
2024-11-19
coze web sdk 的具体测试的案例
以下是关于 Coze Web SDK 具体测试的案例: 1. 提示词母体测试: 测试平台包括海外版 Coze 和国内版 Coze。 目的是测试提示词母体模板是否能按规定指令进行生成。 测试模型有 Claude3.5 Sonnet等。 进行了现实主义人物角色、虚幻主义人物角色等方面的测试。 测试感受是基线达到,国内外模型都能按要求生成拟人化提示词,但效果不一,Claude 生成质量最好。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 进入 Coze 后,点击「个人空间工作流创建工作流」打开弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息,确认后完成新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要实际用到插件、大模型、代码等。 编辑面板中的开始节点和结束节点分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点即可完成工作流框架搭建。
2024-11-15
大小模型协同有哪些设计,具体应用有哪些呢?
大小模型协同的设计主要包括以下方面: 1. 大型模型方面: 大型语言模型:专注于处理和生成文本信息,通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 大型多模态模型:能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息,在更多样化的任务中应用。 2. 小型模型方面:通常是被设计来完成特定任务的。 其具体应用包括: 1. 人机协同模式: 模式一:以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段),如同副驾驶,开车时提供建议,决定权在人手中。 模式二:人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding 阶段),在实际工作场景中,一些小环节由大模型完成,提高效率。 模式三:人指挥大模型工作(数字员工阶段),但此阶段目前少见,大模型还不能完全独立完成具体工作,可能是工程或大模型能力欠缺导致。 当下努力方向应是从简单使用大模型得到建议,转变为让大模型深度融入工作流,形成有高价值的一套 agent。数字员工阶段尚不成熟,可由其他大厂和学界先多尝试。
2024-11-13
AI如何在平面设计工作流中提高效率,具体的步骤有哪些
以下是 AI 在平面设计工作流中提高效率的具体步骤和相关信息: 1. 工具选择 主要工具:Midjourney 和 Stabel Diffusion。 辅助工具:RUNWAY 和 PS beta 等。 2. 工作流效果 创意多样:设计解决方案更为多样和创新,项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速:AI 生成的设计灵感和概念显著缩短了创意阶段所需时间,设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效:在整体项目的设计时间减少了 18%。 3. 提升能力的方法 建立针对性的 AI 工作流:使用 lora 模型训练的方式,生成特定的形象及 KV 风格,建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型,并根据实用场景进行分类。 实用的模型训练:在营销活动期间,根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整 lora 模型。 AI 设计资产储备:建立和管理 AI 设计资产,沉淀相关知识、技能、工具,促进团队内部的知识积累和提升。 此外,对于建筑设计师审核规划平面图,以下是一些可用的 AI 工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据的汇总与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-11-12
我想生成有具体建筑的图像设计,如夫子庙,而不是古风建筑,怎么表述,让AI理解
要让 AI 准确理解您想要生成具有特定建筑(如夫子庙)的图像设计,而非一般的古风建筑,您可以这样表述:“生成一幅清晰、逼真的夫子庙图像设计,展现其独特的建筑风格和细节,包括庙宇的屋顶结构、墙壁装饰、门窗样式等,要突出夫子庙的特色元素,如特定的牌匾、雕刻、飞檐等,背景可以是适当的自然景观或周边的街道场景。”
2024-11-11