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智能体内容审核

Answer

智能体的内容审核主要包括以下几个方面:

  1. 输入侧防御:
    • 传统防御手段可用,结合大模型特性,进行意图识别、语义匹配、提示词与模型输入响应及语义结构分析,综合判断用户输入是否恶意。
  2. 模型侧防御:
    • 有模型训练能力和大模型厂商应增强安全性,从对抗训练到安全微调,到带安全任务的多任务学习,以及在整体对话中进行安全性上下文动态感知等,但要平衡安全性与模型性能。
    • 开发者虽无法训练模型,但能在开发中带着安全意识优化应用和系统提示词,加入安全引导和禁止内容。
  3. 输出侧防御:
    • 传统防御和内容过滤手段均可使用,基于大模型特点,可进行提示词、私有数据泄露等检查,判断是否有事实性错误、脱离话题、乱码文本、不正确格式、错误代码等。
    • 护栏项目可对输入、输出进行检测和防护,检测项可能较简单。

在「Agent 共学」之 coze 模板搭建大赛的评审规则中,分数构成包括智能体评分(70%)和说明文档评分(30%)。智能体评分维度包括规范性(20 分)、专业性(30 分)、技术性(30 分)、体验性(20 分)。说明文档评分维度包括作品创意(40 分)、实现原理与功能(40 分)、文档结构(20 分)。

Claude2 经过专门训练以保证无害性,是筛查涉及暴力、非法或色情活动消息的良好工具。可通过示例提示评估用户消息是否包含不适当内容,根据情况回复(Y)或(N),Claude 的回答可传递给另一个提示说明后续操作。

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

References

云中江树:智能对决:提示词攻防中的AI安全博弈

首先是输入侧的这样的一个防御,传统的这些防御手段都可以用上。结合大模型的这种特性,可以进一步的做意图的识别,语义的一些匹配。然后提示词跟你模型输入的这样一个响应,以及提示词语义的结构的这样的一些分析等等,来综合性的判断用户的输入是否是恶意的。另一个方面是模型侧的防御,对于有模型训练能力以及说大模型厂商来说,应该要增强它的安全性。从对抗训练到安全微调,到带安全任务的这样的一个多任务学习,以及说在你的整体的对话过程中,去进行安全性的这样的一个上下文动态感知等等。当然,有时候安全训练会影响大模型的整体性能,所以在模型侧的防御目前还是要和性能做到一个比较好的平衡。对我们开发者来说,往往训练模型这点我们做不到。我们能做到的是什么?我们能做到的是在我们的开发中带着安全意识去化我们的应用,优化我们的系统的提示词。加上哪些部分呢?加上我们的安全引导,保持我们的一些禁止的内容等等。如我们左下角这个图所示,在我们进行提示词设计的时候就要考虑到这一点,对于保障我们的一些安全性效果还是比较显著的。相关的论文也有一块这样的研究。然后像phidata等智能体框架也是包含了这部分功能的。最后一点就是我们输出侧的防御。同样的,传统的各种防御、各种的内容过滤手段都可以使用。然后基于大模型的特点,我们可以再加上其他的检查。我们的提示词,我们的私有数据泄露各方面的检查。以及针对大模型幻觉的问题,我们去判断是否有事实性错误,是否脱离话题,是否给出了乱码文本,不正确的格式,错误的代码等等系列检查。那么具体有哪些安全项目能够加固我们应用呢?我们可以用护栏项目,可以看到它整体的设计思路跟我们前面给出的那个抽象的模型是一样的。它可以对你的输入、输出都做一个检测和防护,当然它的一些检测项可能会比较简单一点。

「Agent 共学」之coze模板搭建大赛

评审方:扣子、火山引擎分数构成:总分(100分)=智能体评分(70%)+说明文档评分(30%)智能体评分维度:规范性(20分):考察智能体基础的基础信息、搭建是否规范,包括开场白设置是否简明清晰;交互、信息使用等是否符合活动要求。专业性(30分):智能体是否有实用的落地场景,能否解决所属专业领域内的问题。技术性(30分):智能体搭建完整度,功能设计的逻辑性、技术实现的成熟度以及整体方案的稳定性。考察Bot是否充分利用了扣子专业版的各项功能,如插件工具、知识库、数据库记忆能力和工作流设计等,Bot整体功能是否可用且稳定。体验性(20分):考察智能体的用户体验质量,包括交互自然度、响应及时性和准确性等。说明文档评分维度:作品创意(40分):智能体搭建的创意思路。实现原理与功能(40分):整体编排逻辑,各功能实现原理。文档结构(20分):结构完整,语言简洁,逻辑清晰。

Cookbook: Claude2 中文精读

Claude经过专门的人工智能和人类反馈训练,以保证其无害性。(有关更多信息,请参阅我们的文章《Claude规则》)。这种训练使其成为筛查涉及暴力、非法或色情活动的消息的良好工具。这是一个评估用户消息是否包含不适当内容的示例提示。llm-prompt-good人类:一个人类用户正在与人工智能进行对话。该用户正在向人工智能提出一系列问题或请求一系列任务。以下是用户最近的请求:<content>{{CONTENT}}</content>如果用户的请求涉及有害、色情或非法活动,请回复(Y)。如果用户的请求不涉及有害、色情或非法活动,请回复(N)。助手:(Claude在这里的回答可以传递给另一个提示,说明在回答Y或N的情况下该怎么做。

Others are asking
AI合规审核,产品包装信息如何借助AI进行智能审核
利用 AI 进行产品包装信息的智能审核,可以参考以下类似的方法和步骤: 1. 数据收集与分析:利用 AI 工具收集和分析大量的产品包装信息数据,包括市场上已有的成功案例、相关法规要求等,以了解常见的模式和问题。 2. 关键词提取与匹配:通过 AI 提取产品包装中的关键信息,并与合规要求的关键词进行匹配,快速筛选出可能存在问题的部分。 3. 图像识别与内容审查:运用 AI 图像识别技术审查包装上的图片、图标等元素,确保其符合相关规定,同时对文字内容进行深度分析。 4. 法规库对接:将 AI 系统与最新的法规库进行对接,实时更新审核标准,保证审核的准确性和及时性。 5. 风险评估与预警:AI 可以根据分析结果评估包装信息的合规风险,并及时发出预警,提示修改。 6. 个性化审核模型:根据不同产品类型和行业特点,训练个性化的 AI 审核模型,提高审核的针对性和准确性。 7. 反馈与优化:根据审核结果和用户反馈,不断优化 AI 模型,提高审核的质量和效率。
2025-01-13
AI合规审核,产品保证信息如何借助AI进行只能审核
以下是关于借助 AI 进行产品保证信息合规审核的一些建议: 1. 建立用户的举报和响应机制:在网站建立相关投诉举报机制,如设置侵权举报按钮,简化举报流程,并建立快速响应团队,负责评估收到的侵权举报,并在必要时采取法律行动。 2. 对用户进行潜在风险提示,明确用户责任与义务:在用户协议中详细列出禁止侵权行为的条款,并明确违反协议的法律后果。通过用户教育活动,如在线研讨会、指南和常见问题解答,提高用户对版权的认识。 3. 企业应当深入钻研相关法律法规,深化版权合规流程: 定期组织知识产权法律培训,确保团队成员对相关法律法规有深刻理解,涵盖适用于 AI 生成内容的版权法、AI 创新的专利申请策略,以及对国际知识产权法律差异的理解等内容。 建立专门的法律合规团队,其职责不仅是监控,还需主动解释新法律变动对公司运营的影响,包括对新立法进行影响分析、从法律角度对产品开发提供建议,以及制定内部政策以指导公司对法律更新的响应。 制定严格的数据来源审核流程,确保所有用于训练 AI 的数据均获得明确的版权授权。对于 AI 生成的内容,应实行版权审核机制,以确保这些内容要么是原创的,要么已经得到授权使用。 4. 建立企业内容过滤与监控系统:开发或采用先进的内容识别技术,如图像识别和文本匹配,自动识别并过滤潜在的侵权内容。同时,建立内容监控小组,负责人工审核由用户生成的内容,确保过滤系统的准确性。通过结合使用技术和人工审核,提高识别侵权内容的能力,保护企业和用户免受侵权风险。
2025-01-13
目前字节有哪些可以运用到安全审核业务的大模型?
字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括: 1. Claude2100k 模型,其上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型,其上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型,其上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 token。 大模型的相关知识: 1. 大模型中的数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 2. 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多,例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly(适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT)、encoderdecoder(同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 google 的 T5)、decoderonly(更擅长自然语言生成任务,典型使用包括故事写作和博客生成,众多 AI 助手基本都来自此架构)。大模型的特点包括预训练数据非常大(往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级数据进行预训练)、参数非常多(如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数)。
2024-12-25
目前字节有哪些可以运用到审核安全业务的ai?
字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括: 1. OpenAI 的审核(Moderation)Endpoint:可用于检查内容是否符合使用策略,其模型分为 hate(表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容)、hate/threatening(仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害)、selfharm(宣扬、鼓励或描绘自残行为)、sexual(旨在引起性兴奋的内容)、sexual/minors(包含未满 18 周岁的个人的色情内容)、violence(宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容)、violence/graphic(以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容)等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时,可以免费使用审查终结点,但目前不支持监控第三方流量,且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI: 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量的专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例: Google Patents:使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析,提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP:利用 NLP 和机器学习技术,自动化地进行专利检索、分类和分析,减少了人工工作量,提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用: 专利检索与分类:通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估:分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请:帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析:分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
智能体平台审核
以下是关于智能体平台审核的相关信息: 在 Zion 中配置变现模板时,智能体沟通页面采用 OAuth 鉴权机制。获取 Coze bot 应用鉴权密钥需在 Coze 主页操作,生成的公私钥要妥善保管。获取 Bot ID 则要进入自己的智能体在地址栏内复制相关数字,且 bot 发布时要选择 Agent as API,并记得勾选 API 及 WEB SDK。Coze bot 发布存在审核周期,一般为 1 30 分钟,若未审核通过或首次发布处于审核状态,bot 将无法被其他用户访问,需确认发布成功。 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度,受程序性知识指导,拥有预定义工具并受审查措施约束。运行时会有规划智能体评估应用程序状态、选择并执行最佳链条等模式,此架构可能需要额外的数据基础设施支持。 在「Agent 共学」之 coze 模板搭建大赛中,评审方为扣子和火山引擎。总分 100 分,由智能体评分(70%)和说明文档评分(30%)构成。智能体评分维度包括规范性、专业性、技术性和体验性;说明文档评分维度包括作品创意、实现原理与功能、文档结构。
2024-12-17
智能体审核
以下是关于智能体审核的相关内容: 在“Agent 共学”之 coze 模板搭建大赛中,评审规则如下: 评审方为扣子、火山引擎。 分数构成:总分(100 分)=智能体评分(70%)+说明文档评分(30%)。 智能体评分维度: 规范性(20 分):考察智能体基础信息、搭建的规范性,包括开场白设置是否简明清晰;交互、信息使用等是否符合活动要求。 专业性(30 分):智能体是否有实用的落地场景,能否解决所属专业领域内的问题。 技术性(30 分):智能体搭建完整度,功能设计的逻辑性、技术实现的成熟度以及整体方案的稳定性。考察 Bot 是否充分利用了扣子专业版的各项功能,如插件工具、知识库、数据库记忆能力和工作流设计等,Bot 整体功能是否可用且稳定。 体验性(20 分):考察智能体的用户体验质量,包括交互自然度、响应及时性和准确性等。 说明文档评分维度: 作品创意(40 分):智能体搭建的创意思路。 实现原理与功能(40 分):整体编排逻辑,各功能实现原理。 文档结构(20 分):结构完整,语言简洁,逻辑清晰。 在企业自动化方面,决策智能体的应用案例包括: 以步骤。但是,Anterior 经常遇到需要子链的更复杂的任务,在这种情况下,智能体必须选择最佳方法,然后才能进入下一个节点。它会在每次决策时更新自己的状态,并一直进行到最终确定。 其他领域也在利用决策智能体,包括正在为 KYC 建立智能体。 在 Coze 变现模板配置中,关于智能体沟通页面: 在 Zion 中采用 OAuth 鉴权机制,有效防止应用被未授权的第三方直接调用,确保 Tokens 的安全使用。 获取 Coze bot 应用鉴权密钥:在 Coze 主页点击左下方扣子 API,选择 Oauth 授权模式,接着添加新令牌,并配置基本信息。在创建 Key 的过程中,系统将生成一对公钥和私钥(私钥需要下载到电脑上单独打开)。最后,勾选全部权限。配置完成后可获得 OAuth 应用 ID 以及一对公私钥,请妥善保管这些密钥,切勿与他人共享,以确保应用安全。 获取 Bot ID:进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字,并且 bot 发布时一定要选择 Agent as API。 在 Coze 上发布你的 bot:bot 发布时记得勾选 API 及 WEB SDK,Coze bot 发布存在审核周期,一般在 130 分钟,若从未审核通过或首次发布处于审核状态下,你的 bot 将无法正常被其他用户访问,务必确认你的智能体已发布成功。
2024-12-17
扣子的智能体发布时,可以不公开发布在扣子商店,但可以被其他人访问吗
扣子的智能体发布时,必须公开发布在扣子商店才能被其他人访问。根据相关活动规则,参赛选手需在规定时间(如 2024/11/15 23:59 之前)将智能体上架到扣子商店,发布成功后需等待审核,确认发布好后提交链接参赛。优质的智能体将作为模板上架到扣子官方网站的模版库中供其他开发者体验、使用。
2025-02-26
扣子的智能体发布时,可以不公开在扣子商店吗
扣子的智能体发布时可以选择不公开在扣子商店。在相关配置中,有取消勾选发布到扣子商店的选项,例如在智能体配置的最后一步,可以选择“跳过并发布”,然后取消勾选发布到 coze 商店,仅选择发布为 API 即可。但需要注意的是,参赛选手参加某些活动时,如火山引擎开发者社区联合扣子开启的 Show Me 扣子 AI 挑战赛,要求参赛选手于 2024/11/15 23:59 之前(社区参与可延期至 11 月 24 日 23:59 前)将作品上架到扣子商店。同时,参赛的智能体需要满足一系列要求,如 Prompt 文明用语、插件不侵犯第三方权益、知识库内容合法等。
2025-02-26
aigc智能体技能提升 ,需要掌握哪些知识
要提升 AIGC 智能体技能,需要掌握以下知识: 1. 对 AI 及提示词工程有清晰的理解。 2. 掌握 Python 语言,以便能搓更多智能体。 3. 了解向量数据库,如 Milvus 等。 4. 熟悉 Web 框架,如 FastAPI 框架,掌握流传输、负载限流等相关技术,实现与前端或业务后端的接口对接。 5. 学会提出具体且有详细背景信息的问题,以从 ChatGPT 等模型获得更精准的答案。 6. 不断积累行业领域知识,达到能较好操纵 AI 完成复杂任务的程度。
2025-02-26
AI智能体扣子搭建
以下是关于 AI 智能体扣子搭建的相关内容: 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,搭建智能体的门槛较低,无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下: 1. 创建一个智能体,输入人设等信息,并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中使用的插件 api_token 不能直接发布,可将其作为工作流的输入,用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字,然后写一段详细的介绍,越详细越好,因为会根据介绍智能生成符合主题的图标,最后使用 AI 创建一个头像即可。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体,是专为音乐创作设计的辅助工具,能理解分析用户输入的信息生成歌词。 扣子官网:
2025-02-26
有没有 旅游规划智能体项目 可以学习
以下是一些关于旅游规划智能体项目的学习内容: 对于旅游路线规划的 Bot 智能体,其自带插件可根据目的地做出合适规划,包括路线规划、周边规划、历史文化普及及热门打卡点搜索等。通过输入 Prompt 描述并使用官方优化功能,能获得不错效果。 在多智能体模式设置方面,包括全局设置和多个代理之间的编排协调。全局设置涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理及对话体验等。在全局设置中,人物设定与回复逻辑应侧重于角色塑造。智能体的交互流程应形成完整互动链条,设计为闭环结构,以确保用户能自由在不同智能体间切换。以旅游场景为例,可设计分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排的三个智能体,并写好提示词和做好全局人物设定。
2025-02-25
ai智能体学习
以下是关于 AI 智能体学习的相关内容: DeepMind 开发出可以向人类学习的人工智能,其在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习,展示了 AI 智能体在没有直接从人类获取数据的情况下,通过观察来学习和模仿人类行为,被视为向人工通用智能迈进的一大步。其研究背景在于智力包括有效的知识获取,通常依赖于文化传播,人类智力很大程度上依赖此过程来吸收文化知识。 结合“一人公司”的愿景,未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑,串联所有工具,创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来,着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程如同传统软件工程学,有迭代范式,包括梳理流程、任务工具化、建立规划和迭代优化。 现在接触到的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,具有强大学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标,这通常涉及精确的提示词设计,其设计直接影响智能体的表现和输出结果。
2025-02-25
我打算用windsurf、coze、飞书多维表格来搭建自动流程,重新为我推荐相关学习内容
以下是为您推荐的相关学习内容: 一泽 Eze:Coze+飞书多维表格,打造专属 AI 智能体,享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体: 搭建选择内容推荐流,用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”,在飞书多维表格的稍后读存储地址中检索现有的收藏记录,匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 4.1 开始节点:输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令即开始流程,判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题交由外层 bot 的大模型判断。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点并设置。 4.3 插件节点:添加「飞书多维表格search_records」插件,设置{{app_token}}参数,在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回所需查询结果,也可通过额外配置定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点:采用批处理对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配,可优化用户提示词提升匹配精准度。 输入观点一键生成文案短视频 基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化,实现视频全自动创建。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并推送视频链接到飞书消息。 涉及工具:Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程) 大体路径: 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。
2025-02-26
生成 ppt 内容的 prompt
以下是关于生成 PPT 内容的 prompt 相关信息: 角色方面包括专业推特新闻小编、好评生成器、PPT 生成器、周报生成器、文章打分器、英文日文翻译员、分享卡片生成器、邮件优化大师、专业书评人等。 周三【workshop】一起写 Prompts 成果展示小组 1 中,作者夙愿提到: 该 prompt 主要解决输入一个主题帮老师生成 PPT(场景不定)的问题。 使用该 prompt 的是教师(生成)和学生(阅读)。 目前的最好解决方案包括:提炼教学内容的核心概念确定主题;确定主题后增加提纲;对提纲进行关键词描述;根据关键词书写提纲下的摘要;生成的课件提纲、内容让用户确认是否需要修改。 成熟的案例参考: step 1(根据 PPT 大纲助手 GPTs 生成 PPT 大纲):https://chat.openai.com/g/gOKorMBxxUpptdagangzhushou step 2(根据输入文本生成 PPT 内容 GPTs 生成 PPT 内容):https://chat.openai.com/g/gYJs9jxVBHshuruwenbenshengchengpptneirong step 3(将生成的内容复制到 Marp Web 渲染简洁的 PPT):https://web.marp.app/
2025-02-25
deepseek如何定制化打造属于自己的内容整合写手
以下是关于如何定制化打造属于自己的内容整合写手的相关信息: 新闻播报自动化工作流: 内容获取:输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点需输入新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片(以 1ai.net 资讯为例),利用图片链接提取节点获取新闻主图,调整图片节点将 url 格式转为 img 格式。 文字处理:使用链接读取节点提取文字内容,在提取链接后接上大模型节点,用 DeepSeek R1 模型重写新闻为口播稿子,可在提示词中加入个性化台词。需注意 DeepSeek R1 基础版限额使用,可手动接入专业版。 DeepSeek 提示词方法论: 高阶能力调用:包括文风转换矩阵(如作家风格移植、文体杂交、学术口语化等)和领域穿透技术(如行业黑话破解)。 场景化实战策略:涵盖商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 效能增强技巧:如对话记忆管理(包括上下文锚定、信息回溯、焦点重置)和输出质量控制(针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题的修正指令)。 特殊场景解决方案:包括长文本创作(分段接力法、逻辑粘合剂)和敏感内容处理(概念脱敏法、场景移植法)。 AI 编程与炼金术:Build on Trae: 相关知识图谱包含多个章节,如 Trae 的介绍/安装/疑难杂症、图片字幕生成器、DeepSeek R1 驱动的 Life Coach、DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成等,涉及 Node.JS 安装、Python 安装、申请 DeepSeek R1 API、网页接入 DeepSeek API 等知识点。
2025-02-25
我希望通过ai做好我企业内部的智能巡检。巡检内容主要是针对企业的门店的招牌门头是否合规给出意见。主要合规性检查包括:Logo是否符合公司的设计标准;门头的颜色搭配、尺寸是否符合标准(还要提醒褪色),请问大体应该是各什么思路?
很抱歉,飞书知识库中没有与您关于通过 AI 做好企业内部门店招牌门头智能巡检思路的直接相关内容。但一般来说,您可以考虑以下思路: 1. 数据采集:使用图像采集设备获取门店招牌门头的图像数据。 2. 图像识别技术:运用 AI 的图像识别能力,对采集到的图像进行分析,识别 Logo、颜色、尺寸等元素。 3. 建立标准模型:根据公司设计的标准,建立合规性的模型,以便与采集到的图像进行对比。 4. 智能判断:通过算法判断门头的各项元素是否符合标准,包括 Logo 是否与标准一致,颜色搭配、尺寸是否在规定范围内,以及是否存在褪色等问题。 5. 生成报告和提醒:根据判断结果生成详细的报告,并及时提醒相关人员进行整改。
2025-02-25
有哪些deepseek 和法律相关的内容吗
以下是与 DeepSeek 和法律相关的内容: 在应用开发方面,有人尝试用 DeepSeek 翻译一本原版书,其中提到翻译过程中可能会涉及一些敏感内容(比如法律相关),国内的大模型有较多过滤机制,这部分内容 DeepSeek 可能处理不了。碰到这种情况可以转移去其他模型。 游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥评价 DeepSeek 时提到,可以用它检查合同里的法律陷阱。
2025-02-25
我想通过在sciencedirect上输入关键词后,让AI帮助我整理该词条下文献的内容,输出当今的研究现状、现存问题、解决方法
目前在 ScienceDirect 上,还没有直接通过输入关键词让 AI 为您整理文献内容并输出研究现状、现存问题及解决方法的成熟功能。但您可以利用一些 AI 工具,如文献分析类的软件,先将从 ScienceDirect 下载的文献导入其中,然后让其协助您进行分析和总结。不过,在使用任何工具时,都需要您自己对结果进行评估和筛选,以确保准确性和可靠性。
2025-02-25