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我是一个法律工作者,需要经常回答客户的一些法律问题,哪个AI适合我这种场景的工作需求

Answer

对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者,以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品:

  1. 法规研究与解读:使用 Prompt 指令词,如“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”,AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。
  2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料:例如“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”,AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。
  3. 案例检索:如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”,AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。
  4. 类案检索:同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。
  5. 法律文本阅读:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。

在使用 Prompt 时,要注意结构提示,如“【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】”。

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References

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。

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

某公司员工在公司内部网络中发布了一篇批评公司管理的文章,引起了公司高层的不满。公司以员工违反了公司的规章制度为由,将其解雇。员工认为公司的行为侵犯了他的权利,将公司告上法庭。请基于上述情况,给我推荐5个类似案例2.Prompt指令词:请基于以下案例情况,给我推荐5个类似案例。3.Prompt结构提示:【提炼的案例事实(也可以让AI先提炼总结)or直接把案例直接发给AI,让AI基于以上事实推荐类似案例】场景三:法律文本阅读文本阅读是基于AI文本上传的功能,目前主流的几家已经有类似的功能。但是长文本或者多文本的内容不是所有产品都具备。1.操作动作:选择某一份或者若干份文档上传,AI完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问2.举例:Prompt指令词:图纸是谁设计的?Prompt指令词:谁负责承担本项目的设计、建设?Prompt指令词:贷款期限是多少?Prompt指令词:谁承担律师费?Prompt指令词:请概括原告的诉讼请求和事实理由?Prompt指令词:根据民事答辩状,被告张三一方还有更好的答辩建议吗?也可以用指令拼接,把拼接好的完整指令发送给大模型。3.拼接模板如下:根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号+文件名开头】你需要尽可能的参考材料内容:【文档1内容】+【文档2内容】+...+【文档n内容】+我的问题是:参考上述Prompt指令词

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

律师常用Prompt场景Prompt的艺术在于如何精准地与AI进行有效沟通。在法律领域,有效的Prompt能够引导AI提供更加精确和相关的输出。场景一:案例检索案例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:请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。2.预计效果:AI系统将检索相关数据库,找出符合要求的判例,并提炼出这些案例中有关“混淆可能性”标准的关键判决理由和结果,形成摘要报告。3.其他例子:(1)Prompt指令词:检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例,分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准,为即将面临的专利侵权案件提供参考。(2)Prompt指令词:比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决,总结对雇主有利的判决趋势,为客户提供合规操作指导。(3)Prompt指令词:研究环境法相关案例,特别是涉及工业废弃物处理的法律责任,为客户提供合规处理建议,以降低潜在的法律风险。4.Promopt结构提示:【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望AI做的事情】场景二:类案检索案例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:

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Ai高端工作坊
以下是为您整理的两个关于 AI 的高端工作坊相关信息: 全球 AI 视觉分享会 AI 视觉创意大赛 活动日程: 颁奖典礼:10 月 17 日,14:30 18:00,红立方公共艺术馆负一楼大屏幕。包括嘉宾签到、获奖作品欣赏、领导致辞、评委介绍、产业推介、合作项目签约、颁奖点评、AI 创意周启动、合影留念及作品展参观。 AI 视觉创意汇:10 月 18 20 日,10:00 18:00,专业观众日和公众开放日,红立方公共艺术馆 1、2、3 号展馆。体验最新 AI 视觉技术,参与产品发布会和场景对接会。 AI 视觉工作坊:10 月 19 日,9:00 20:00,红立方公共艺术馆及少年宫。深入探讨 AI 在艺术创作中的应用,参与分享会、模型训练、圆桌交流和实时挑战赛。 地点:深圳红立方公共艺术馆(广东省深圳市龙岗区龙翔大道 8028 号) 活动亮点: 颁奖典礼:见证 AI 艺术的新星诞生,与行业领袖共同庆祝。 AI 视觉创意汇:亲身体验最新 AI 视觉技术,探索创意作品。 AI 视觉工作坊:深入了解 AI 艺术创作,与专家面对面交流。 活动报名:记得填写 waytoagi AI 摊主速成脑暴会 AI 摆摊玩什么 AI 娱乐与算命:AI 算命、星盘、八字、人格测试、趣味算命、游戏化互动。示例项目如 AI 算命(15 积分)、星盘解析、职业规划、社交小游戏(如积分狩猎、刮刮乐)。 技术与工具教学:Prompt 技巧、AI 工具安装、提示词优化、复杂模型训练、文档信息提取。示例项目如 Prompt 技巧传授(10 积分)、MJ/Sd 出图(10 积分)、大模型调参(20 积分)、文件抽取(15 积分)。 个性化小工具:小红书账号文案、表情包、爆款名片生成、定制黄历、智能对话、内容分享。示例项目如小红书爆款文案(10 积分)、个人知识笔记(3 积分)、AI 爆款名片(10 积分)。 体验型项目:AI 桌宠、人工智能体互动、数字人互动、项目商业模式咨询、AI 情感陪伴。示例项目如桌宠体验(10 积分)、数字人体验(10 积分)、商业落地场景咨询(20 积分)。 AI 图像处理:图像生成、照片修复与动起来、动漫化头像、老照片复活、创意壁纸制作。示例项目如 AI 写真、老照片动起来(10 积分)、卡通头像(10 积分)、赛博头像定制(多样风格)。 文案与内容创作:文案定制、朋友圈文案生成、爆款文案编写、创意故事、情话生成。示例项目如产品文案优化(10 积分)、AI 土味情话(5 积分)、个性化文案定制(10 积分)、朋友圈鸡汤生成。 音频与音乐制作:专属歌曲创作、音频处理、声音克隆、AI 唱歌、背景音乐定制。示例项目如制作专属歌曲(10 积分)、声音克隆/视频对口型(20 积分)、声音解梦音乐制作。 视频处理:视频换脸、照片转视频、视频动漫化、视频剪辑、数字人制作。示例项目如换脸(60 积分)、视频动漫化、AI 生成的视频脚本(20 积分)、AI 高清处理(10 积分)。 智能体与 Coze:搭建智能体、GPTs 创建、coze 工作流、微信机器人。示例项目如搭建智能体(50 积分)、智能体体验(10 积分)、Coze 工作流(20 积分)、微信机器人搭建(100 积分)。 AI 教育与咨询:AI 应用培训、课程设计、商业化咨询、AI + 行业应用咨询。示例项目如 AI 培训策划(20 积分)、商业化建议(10 20 积分)、产品思路分享(5 积分)、应用场景分析。
2025-01-23
前沿ai学习网站
以下是一些前沿的 AI 学习网站: 1. WaytoAGI:这是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。它汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。平台提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。此外,社区还定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 2. 在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。其目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云,通义千问,淘宝,智谱,支付宝,豆包,火山引擎,marscode,coze,堆友,即梦,可灵,MiniMax 海螺 AI,阶跃星辰,百度,Kimi,吐司,liblib,华硕,美团,美的,360,伊利,魔搭,央视频,Civitai,Openart,Tripo3D,青椒云等。 3. 「通往 AGI 之路」的品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。
2025-01-23
我想学习AI视频创作流程
以下是 AI 视频创作的一般流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,在一些具体的创作案例中,比如“AI 离谱社黄师傅”的工作流程中,有以下要点: 创作思路基于深度文化挖掘、自然风光和历史遗迹展示、故事性和情感连接等关键概念和创新方法,旨在通过人工智能技术全面展示中国各省份的文化和旅游魅力。 任务划分方面,制片人搭建整体框架,图像创意者提供有冲击力的图像画面,视频制作者熟悉并运用视频工具,编剧构思故事和创作台词文本,还有配音和配乐等工作。 在 AI 春晚采访问题中提到,脚本创作由 GPT 完成但需要大量人工干预,图像生成由 MJ 完成也需要人工调词,人工比例在 70%以上。
2025-01-23
有用来做网络游戏研发和运营的全套AI工具吗?
目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程(包括代码、资产生成、纹理、音频等)的全套生成式人工智能工具,也没有能与流行的游戏引擎(如虚幻和 Unity)紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用,例如: 生成可以互动的角色方面:有很多初创公司在研究,如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台,它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力,并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面:Coqui Studio(https://coqui.ai)、Bark(https://github.com/sunoai/bark)、Replica Studios(https://replicastudios.com)等。 语音识别方面:OpenAI Whisper(https://huggingface.co/openai/whisperbase)、Facebook Wav2Vec2(https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53)。 对话模型方面:ChatGPT(https://chat.openai.com)、HuggingChat(https://huggingface.co/chat)。 故事讲述模型方面:MPT7BStoryWriter65k+(https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter)、Claude 100k(https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows)、GTP4 32k(https://platform.openai.com/docs/models/overview)。 游戏设计方面:Ludo.ai(https://ludo.ai)。 搜索引擎方面:Haddock(https://www.haddock.ai)。 AI NPC 方面:Inworld(https://inworld.ai)。
2025-01-23
Ai智能体
AI 智能体在以下方面有重要应用和发展: 1. 在品牌卖点提炼中: 可搭建智能体作为引导型助手,帮助提炼品牌卖点。 但在搭建前需明确 AI 的能力边界,如 AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、曾使用的营销手段、在新渠道的期望结果等了解程度接近于 0。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值信息和模式、拥有大量训练数据可输出更全面相关信息、理解用户提供内容并按正确结构梳理有效输出。 引导型助手更适合成为灵感提问助手,在寻找卖点思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 企业自动化方面: 生成式 AI 应用有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。 领先的应用程序构建商正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。 未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体还未达到。 如流行的 RAG 架构不是智能体式的,一些设计支持工具使用,但应用程序的步骤仍由代码预先确定。 当将 LLM 置于应用程序的控制流中让其动态决定行动、使用工具等时,智能体出现。 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型:决策智能体、轨道智能体、通用人工智能体。
2025-01-23
初学者如何使用AI学习AI知识
对于初学者学习 AI 知识,建议如下: 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),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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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。 通过与这些 AI 产品的对话,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自己的成就。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。
2025-01-23
法律咨询ai、agent推荐
以下为为您推荐的法律咨询 AI 和 agent: 法信智能法律咨询:这是一个 AI 法律咨询助手,运用自然语言处理和知识图谱技术,能够解答法律问题并提供法律咨询。其市场规模达数亿美元。 Casetext:在法律领域表现出色,2023 年 4 月访问量约 479 万,2024 年 3 月增至 628 万,占比提升至 68%。它是法律赛道的领先产品,可能因提供高质量法律信息和工具而受用户青睐。
2025-01-13
AI律师,法律咨询类如何借助ai来搞定,推荐文章和工具
以下是关于法律咨询类如何借助 AI 来搞定的相关内容: 潘帅提出,使用 AI 进行数据分析时,应将各环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。针对复杂问题,律师可逐步深化细化提问方式。要给 AI 提供参考和学习内容,包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识。利用专业领域术语引导 AI 回答方向,如在处理合同纠纷时提示特定方面。使用 AI 回答后要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选判断。还可指定 AI 模仿资深律师的风格,要求其提供多个例子和从多个角度思考,如给出多种诉讼策略并分析优劣。 陶力文律师认为不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案,应把提示词当作相对完善的“谈话方案”,在对话中产生成果。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入就得到想要的东西。 潘帅还提到了 PEMSSC 方法,包括个性化的风格、给参考或一定逻辑结构、从多个角度思考、总结概括、区分以及明确能力或角色,并分别举例说明了如何应用。
2025-01-13
有哪些优质的法律大模型数据集
以下是一些优质的法律大模型数据集: 1. ChatLaw: 地址: 简介:由北大开源的一系列法律领域的大模型,包括 ChatLaw13B(基于姜子牙 ZiyaLLaMA13Bv1 训练而来),ChatLaw33B(基于 Anima33B 训练而来,逻辑推理能力大幅提升),ChatLawText2Vec,使用 93w 条判决案例做成的数据集基于 BERT 训练了一个相似度匹配模型,可将用户提问信息和对应的法条相匹配。 2. LaWGPT: 地址: 简介:该系列模型在通用中文基座模型(如 ChineseLLaMA、ChatGLM 等)的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练,增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上,构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调,提升了模型对法律内容的理解和执行能力。 3. LexiLaw: 地址: 简介:LexiLaw 是一个基于 ChatGLM6B 微调的中文法律大模型,通过在法律领域的数据集上进行微调。该模型旨在为法律从业者、学生和普通用户提供准确、可靠的法律咨询服务,包括具体法律问题的咨询,还是对法律条款、案例解析、法规解读等方面的查询。 4. Lawyer LLaMA: 地址: 简介:开源了一系列法律领域的指令微调数据和基于 LLaMA 训练的中文法律大模型的参数。Lawyer LLaMA 首先在大规模法律语料上进行了 continual pretraining。在此基础上,借助 ChatGPT 收集了一批对中国国家统一法律职业资格考试客观题(以下简称法考)的分析和对法律咨询的回答,利用收集到的数据对模型进行指令微调,让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。
2025-01-08
谈谈医疗人工智能的风险及其法律防范,举一个具体例子,如影响肿瘤外科内科
医疗人工智能在带来诸多益处的同时,也存在新的风险。以下为您举例说明其风险及法律防范: 以自动化医疗分诊系统为例,其具有适应性和自主性。适应性方面,它能基于对医疗数据集、患者记录和实时健康数据的分析来预测患者病情;自主性方面,它能为医疗专业人员或直接为患者生成有关症状可能原因的信息,并推荐潜在的干预和治疗措施。 然而,这也带来了一些风险和监管问题。比如,若该系统提供了错误的医疗建议,导致患者出现负面健康结果,责任归属不明确,影响患者获得赔偿。 在法律防范方面,需要明确此类系统的责任界定,制定相关法律法规,确保患者在因错误建议受到损害时能够获得有效的救济。同时,应加强对医疗人工智能系统的监管和评估,确保其准确性和可靠性。
2025-01-02
法律智能律师
以下是关于法律智能律师的相关内容: 一、什么是 Prompt 及如何写出好的 Prompt 1. Prompt 指的是给人工智能(AI)系统提供的信息或者问题,用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。对于 AI 来说,一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解需求,并给出更相关、更有用的回答。 2. Prompt 的建议框架及格式: CRISPE 框架: Capacity and Role(能力与角色):明确 AI 的角色和能力,如专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如处理一起复杂的合同纠纷案件,向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement(陈述):明确期望 AI 完成的任务,如要求 AI 总结案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality(个性):确定希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment(举例):通过举例进一步说明。 二、关于写 Prompt 的实践经验 1. 不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到完美符合要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“BUG”。这本质上还是前 AI 时代“机器编程”的思路,是工程学的,把 AI 当成机械的。 2. 给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 3. 现在大多数人(包括各个大厂的提示词工程师们)基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。这种希望通过一个超级提示词母机,保证 AI 不出错的一次性生成用户想要的理想效果的工程学路线,恐怕原理上比较难走。 4. 对于想要尝试 AI 的朋友们,建议多给到 AI 几轮对话修正的余地,不要期望输入一次提示词 AI 就能给到想要的东西,毕竟很多时候自己刚开始也不知道自己想要什么。 三、个人写 Prompt 的习惯和示例 1. 基于个人习惯和审美偏好,把 Prompt 或者提示词称为【灵机符箓】或简称【符箓】,把 AI 称为【灵机】。 2. 习惯用的大模型是 KIMI,但别的 GPT、文心一言、豆包等也都可以,具体效果可能有不同。 3. 示例:敕令法律文章撰写 箓: author:叁随道人 version:1.0(20240626) language:中文 符: 你是一名资深中国律师,不仅精通法律,而且熟悉商业实践和人性,本任务中你需要根据【基础材料】,输出特定【语言风格】的文章。开头是惯例的赋予 AI 灵机一个“身份”,这实际上就是一次划定【边界】,避免输出的结果里出现国外的或非法律的内容,过于宽泛。而后是一个总的任务流程,和两个关键变量【基础材料】和【语言风格】。首先获得基础材料。
2024-12-30
我现在是一家公司的实习生,目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手,这个系统的功能是提取案件中的信息,自动填写到预设好的要件中,比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等,我该如何去学习提示词
以下是关于如何学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等,辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。同时,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互是最佳方法,无需严格遵循规则,未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-12-23
即梦AI里做儿童绘本制作、故事绘本里,怎么做到人物一致,风格一致,场景风格一致。
要在即梦 AI 中制作儿童绘本并做到人物、风格和场景风格一致,可以按照以下步骤进行: 1. 描述故事场景:利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事,将其分为多个场景,用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如,故事名《Lily 的奇妙之旅》,场景 1 为“探险开始,Lily 来到一个阳光明媚的森林,跳过清澈的小溪,愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊,她们成为了旅伴”。 2. 生成场景图片:为每个场景生成图片时,使用固定的 prompt 风格词,如“super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。为了使熊和人物有更好的互动感,生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 为“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。如果需要,可使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选,在提示词中完全删除 Lily 的描述词,重新生成得到场景图像。 3. 绘制绘本主角:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”,在 mj 中生成直到得到一张满意的人物图像,且一套绘本中风格词语不要改变。 4. 保持一致性描述:在写 prompt 时,应从多个角度描述需求,包括人种、画风、宠物品种等,以稳定内容符合预期。例如,如果想生成一个关于“狗”的视频,提供不同狗的品种、外貌、行为等信息,确保物种和画风的一致性。
2025-01-23
如何让文生图,做到风格一致,人物一致,场景风格一致,
要让文生图在风格、人物和场景风格上保持一致,可以参考以下方法: 1. 图片生成工具:可使用 Midjourney 进行图片生成。 2. 画面电影感: 画幅:常用 21:9 的画幅比例,其会影响构图和光影。 Prompt 风格后缀:例如“________.Shot on Sony Venice 2,muted color tones,green and dark gray,awardwinning composition,cinematic scenear 21:9”。 专用摄影机:在 Prompt 里可添加电影专用摄影机,如 RED Helium 8K 等。 3. 人物一致性: 对于主角,可先跑一张定妆照。 利用 Midjourney 的新功能 Cref 保持发型、人脸、衣服,但对亚洲人脸尤其是老人的一致性效果较差,且对画面审美和构图有一定破坏性,能不用则不用,如只有背影时简单描述即可。 4. 场景一致性:目前尚无很好的解决办法,基本随缘。 此外,还可参考以下方式: 1. 生成人物图片:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”,在 Midjourney 中生成满意的人物图像,为确保人物一致性,取“iw 2”。 2. 合成人物和场景:使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐,可将合成后的图作为垫图(“iw 2”),在 Midjourney 中重新生图。
2025-01-23
人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战,注意场景应用和社会治理的对应,同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容: 场景应用: 医疗领域:如利用 AI 技术预测蛋白质结构,加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域:通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战: 可能产生新的风险,如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题,需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23
人工智能的场景应用
人工智能(AI)的应用场景广泛,涵盖以下多个领域: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 识别和阻止欺诈行为,降低风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 实现动态定价。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 实现无人机送货,送达偏远地区。 6. 其他领域: 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 此外,AI 绘画在以下场景也有应用: 广告设计:快速生成创意概念图,为广告策划提供灵感和初稿。 游戏开发:创建游戏场景、角色形象,提高开发效率。 影视制作:辅助生成特效场景、概念设计。 建筑设计:帮助构想建筑外观和内部布局。
2025-01-23
你觉得首尾帧的使用场景有哪些
以下是首尾帧的一些使用场景: 1. 在即梦 AI 视频生成的【图生视频】面板内,勾选【使用尾帧】可开启「首尾帧」功能。此功能基于用户输入的「首帧图片」、「尾帧图片」以及 prompt(强烈建议填写),生成完整的过渡效果。 2. 「首尾帧」能通过用户输入的「首帧」和「尾帧」图片,更好地保持主体的一致性。「首帧」是视频的第一帧,即开头的图片;「尾帧」是视频的最后一帧,即结尾的图片。 3. 输入 prompt 会极大程度增加过渡效果自然成功率,不输入 prompt 有一定概率会给到叠化过渡效果。 4. 运动速度可以根据图片差异进行调整,如景别或内容差异较大,可选择【适中】速度进行生成。 5. 选择的生成时长可以根据图片差异进行调整,如景别或内容差异较大,可选择更高时长进行生成。例如,可根据首尾帧的过渡时长预期,选择 3s 12s 的时长。 6. 线稿上色的动态视频可以使用即梦视频 1.2 模型的首尾帧功能,能让图片不乱动。 7. 把两段素材(如一个动作到另一个动作的素材)拼接起来时,也可能用到首尾帧。
2025-01-22
在医疗场景,现在有哪些应用
在医疗场景中,AI 有以下应用: 1. 医学影像分析: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:能够加速药物研发过程,比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:通过分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术:用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 5. 疾病的诊断与预测:例如利用大模型进行疾病的早期诊断和病情发展预测。 6. 新药物发现:如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 7. 中医应用:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率,未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 8. 医学问答:像 DoctorGPT 这样的模型,能够准确回答各种医学问题。
2025-01-20