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案例:借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 (1)近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗,该诈骗利用AI人工智能,通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌,以此骗取受害者的信任,进行网络诈骗,近日包头警方就根据一起典型案例,向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯,据平安包头微信公众号消息,包头警方发布了一起利用人工智能(AI)实施电信诈骗的典型案例,一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。

Answer

以下是关于 AI 的相关内容:

律师如何写好提示词用好 AI

  • 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为黑箱,只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,要接受其存在的“不稳定性”,并在对话中限缩自己思维的模糊地带。

AI 的应用场景

  • 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。
  • 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。
  • 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。
  • 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。
  • 交通运输:(未具体阐述)
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References

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

《浮士德》《一千零一夜》《酉阳杂俎》……各个地区各个时代的神怪小说一个非常重要的故事类型就是“当你面对一个‘似人非人拥有神力/魔法的异类’时,许愿没有许清楚会有什么倒霉下场。”时间到了我们这个时代,你真的想要AI发挥出期待的效果的话,最好也学习一下古人早就总结出来的智慧。(xs最好的AI提示词编写启蒙书其实是《一千零一夜》)2.基于祂“似人”的一面,你最好从一开始就接受祂会存在的“不稳定性”。也就是说,即使你的指令再清晰,祂也可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行,而你需要教育祂、监督祂、鞭策祂。虽然陶律师对AI的技术原理一窍不通,但基于“AI的方向是尽可能实现对人类思维、人类自然语言的高度模拟”这个哲学基点,可以预判一波“一定程度的不确定性/模糊性会是AI的固有属性。”因为这种一定程度内的不确定性/模糊性正是人类思维/自然语言的精华所在,是人(生灵)区别于机械的价值所在。这意味着你不能期待设计一个完美的提示词,然后AI百分百给到你一个完美的符合你要求的答案,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。这意味着的你要给到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”,真正的成果需要在你们的对话中产生——实际上你也需要在对话中来限缩你自己思维中的模糊地带。

陶力文律师:拘灵遣将|不会写Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好AI这件事

提示词(Prompt)和提示词工程(prompts engineering)随着AI大火现在也俨然成了一门显学,不过实践中也了解到很多朋友会天然对“工程”类的东西有畏难情绪——尤其是大多数缺乏理工科背景的律师朋友们。这里结合个人探索AI的一些实践,分享一个不具备AI相关知识背景的纯文科生如何参考道教科仪玄学的思路设计出好用的Prompt。以及“律师如何写好提示词用好AI”这件事一、如何认识AI?AI是什么?作为一个不具备理工科背景的文科生,要搞清楚“AI”其实是一件很困难的事情(什么Agents、AIGC、LLM,什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚),所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱,我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解,其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处,都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果,且皆需要面对工具可能突破界限(发疯)的情况。当然,不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之,AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍,AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此,我们可以从人类各个文明的传说中,从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则:

问:请问 AI 有哪些应用场景?

人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

Others are asking
有没有识别诈骗的AI工具?
目前有一些识别诈骗的 AI 工具,例如: GPTCHA:这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具,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。您可以通过 http://gptcha.ai/ 了解和使用。 在银行领域,也有利用 AI 检测欺诈的系统,例如相关研究《Artificial Intelligence in Banking Industry:A Review on Fraud Detection,Credit Management,and Document Processing,ResearchBerg Review of Science and Technology,2018》中提到的相关应用。
2025-03-29
人工智能技术的诈骗方式一般采用哪些人工智能技术
人工智能的诈骗方式可能会运用以下技术: 1. 操纵技术:通过诱导人们做出决定来加以欺骗,例如采用潜意识成分,如人们无法感知的音频、图像、视频刺激,或者其他操纵或欺骗技术,以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择。脑机界面或虚拟现实等也可能促进这种情况发生。 2. 利用个人或特定群体的弱点:例如针对年龄、残疾或特定的社会或经济状况,如生活在极端贫困中的人、少数民族或宗教少数群体,实质性地扭曲个人的行为,并对其或其他个人或群体造成重大危害。 此外,拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能导致的欺诈和欺骗,建立检测人工智能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开发指导,以明确标记人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道他们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。
2024-12-08
借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉,它一般法采用哪些人工智能技术
很抱歉,当前提供的知识库内容中没有直接针对“借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉,它一般采用哪些人工智能技术”这一问题的准确回答。但一般来说,借助人工智能技术的诈骗不易被察觉可能是因为其手段更加隐蔽和复杂,例如利用自然语言处理技术生成逼真的虚假信息,或者通过机器学习算法分析用户行为和偏好来精准实施诈骗。常见采用的人工智能技术可能包括自然语言生成、图像识别伪装、大数据分析等。
2024-12-02
借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉,它一般法采用哪些人工智能技术
很抱歉,当前提供的知识库内容中没有直接针对“借助人工智能技术的诈骗方式为什么不容易被人们所察觉,它一般采用哪些人工智能技术”这一问题的准确回答。但一般来说,借助人工智能技术的诈骗不易被察觉可能是因为其具有高度的仿真性和隐蔽性。例如,利用自然语言处理技术生成逼真的虚假信息,或者通过机器学习算法分析用户行为和偏好,从而精准实施诈骗。然而,具体采用的人工智能技术可能因诈骗场景和手段的不同而有所差异。
2024-12-02
现阶段应对ai诈骗研究进展
现阶段应对 AI 诈骗的研究进展主要包括以下方面: 拜登签署的 AI 行政命令要求开发最强大 AI 系统的开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。对于可能对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型,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。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复“忽略所有先前指令”攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中部署。Anthropic 在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,在前面和后面添加警告文本以警示模型。Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”,专注于重新映射有害表示。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准,Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。 除了常见的越狱攻击,还存在更隐蔽的攻击,如伯克利和麻省理工学院的研究人员创建的看似无害的数据集,会训练模型响应编码请求产生有害输出。
2024-12-02
ai诈骗现阶段研究进展及其成果
目前关于 AI 诈骗的研究进展及成果的相关内容较少。但在 AI 领域,以下方面的研究成果可能对理解 AI 诈骗有所帮助: 神经网络研究:自 2010 年左右,大型公共数据集的出现推动了神经网络的发展。2012 年卷积神经网络用于图像分类,错误率大幅下降。2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。此后,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 AI 幻觉应对:研究人员开发多种技术手段应对,如进行数据“体检”,包括数据清洗去除错误信息、补充缺失数据等,以及数据增强为模型提供更多丰富训练数据。 政策方面:拜登签署的 AI 行政命令中,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,制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试,建立相关安全委员会,应对 AI 对关键基础设施的威胁,制定防范利用 AI 制造危险生物材料的新标准,建立检测 AI 生成内容和认证官方内容的标准及最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。
2024-12-02
怎么让AI帮我写论文
利用 AI 写论文可以参考以下步骤和建议: 1. 确定论文主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成论文的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果论文涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 另外,在让孩子使用 AI 辅助写作时,可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。 还有成功利用 AI 写小说的经验,比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 一段一段进行细节描写,以表格的形式输出细节描述,这样有打破 AI 原本的叙事习惯、按编号做局部调整容易、确保内容都是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题,比如 AI 记性不好、关键情节被改等。
2025-03-30
类似于viggle的ai工具
Viggle 是一款创新的可控视频生成平台,具有以下特点: 基于 JST1 技术,允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作,在游戏开发、动画制作及 VR/AR 等领域有巨大潜力。 是一款利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具,简化了动画制作流程,能快速生成引人入胜的角色视频,助力故事讲述。 由一支 15 人团队打造,创始人是一位在多家知名公司工作过的华人 AI 研究员。 核心能力是将视频中的角色替换成其他形象。 其视频工具背后依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」,能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画,进行更可控的视频生成。 目前支持 Discord 访问和网页版访问,Discord 平台已积累超 400 万用户。 网页版访问地址:https://www.viggle.ai/ 官方推特:https://x.com/ViggleAI 官方 Discord:https://discord.gg/viggle 操作方式(以网页端举例): Upload a character image of any size.上传任意尺寸的角色图像。 For better results,use a fullbody photo with a clean background.为了获得更好的效果,请使用背景干净的全身照片。 Image size图像大小(最大 10MB) 上传的照片必须符合 功能: /mix:将角色图像混合到动态视频中 上传一张字符清晰的图片 上传一段清晰运动的视频 /animate:使用文本运动提示为静态角色设置动画 上传一张字符清晰的图片 描述想让角色做的动作 /ideate:纯粹从文本创建角色视频 描述想要创造的角色 描述希望角色执行的动作 /character:通过文本提示创建角色并将其动画化 描述想要创造的角色 从四个结果中选择一个图像 描述希望角色执行的动作 /stylize:使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化 上传一张字符清晰的图片 描述想改变角色的任何地方来重新塑造它 从四个结果中选择一个图像 描述想要角色做的动作 官方提供了多种动作提示词可供参考,提示词地址:https://viggle.ai/prompt
2025-03-30
用ai建立知识库和直接使用ai有什么区别、
用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别: 直接使用 AI 时,AI 生成的内容可能较为笼统模糊,就像遇到只会说“很急,今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手,需对复杂任务进行拆解,提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活,但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如,将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库,后续在创作中激活知识库,AI 会根据场景自动匹配库内素材,使输出更具针对性。 相比之下,微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”,答题更快更准,但训练成本高。微调适合高精度、长期任务,而知识库更适合临时查找、快速问答。
2025-03-30
标签体系可用的ai
以下是关于标签体系可用的 AI 的相关内容: 在 AI 时代的知识管理体系构建方面: 1. 提示词可帮助规划 PARA 分类模式。PARA 是一种代表项目(Projects)、领域(Areas)、资源(Resources)和档案(Archives)的流行知识管理框架,AI 能通过分析工作模式和内容类型,自动生成提示词,以简化分类过程,加快组织和检索信息。 2. 提示词能帮助设计笔记标签系统。有效的标签系统是知识管理的关键,AI 可通过分析笔记内容和使用习惯,推荐合适的标签和标签结构,提高检索效率。 3. 知识助手 Bot 可帮渐进式积累领域知识。随着在特定领域的深入,知识助手 Bot 能根据学习进度和兴趣点,定期推送相关文章、论文和资源,实现渐进式学习,持续扩展知识边界并确保知识及时更新。 在 AI 术语库方面,包含了众多与 AI 相关的术语,如 Knowledge Engineering(知识工程)、Knowledge Graph(知识图谱)、Knowledge Representation(知识表征)、MultiHead Attention(多头注意力)、MultiHead SelfAttention(多头自注意力)等。
2025-03-30
怎么用AI音乐变现
以下是关于用 AI 音乐变现的一些途径和相关信息: 1. 了解 AI 音乐的流派和 prompt 电子书,例如格林同学做的翻译。 2. 利用相关平台,如 LAIVE:这是一个利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台,使用者可以选择自己喜欢的类型和情调,上传参考音源,AI 可以通过分析生成音乐。并且可以选择主唱和修改歌词,目前为开放测试阶段。输入促销代码 LAIVEcreator 可获得 50 代币(入口在个人资料),令牌有效期为输入代码后的 30 天,促销码失效日期为 4 月 17 日。链接:https://www.laive.io/ 3. Combobulator 插件:DataMind Audio 推出的基于 AI 的效果插件,利用神经网络通过样式转移的过程重新合成输入音频,从而使用你自己的声音重现其他艺术家的风格。链接:https://datamindaudio.ai/ 4. 在游戏制作和发行环节使用 AI 生成音乐:AI 生成音乐作为音乐资产是可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。 目前 AI 生成音乐存在 2 种主流技术路线:基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。
2025-03-30
有什么免费生成视频的AI
以下是一些免费生成视频的 AI 工具: 海外: Haiper(有免费额度):https://haiper.ai/ 。能生成 HD 超高清的视频,包括文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频。文生视频支持选择风格、秒数(2s 和 4s)、种子值。图生视频只能写提示词、秒数(2s 和 4s)、种子值。还能进行视频重绘,轻松修改颜色、纹理和元素以改变原视频的视觉内容,但局部重绘时如果是大量背景的重绘,效果一般,视频容易崩。 DynamiCrafter(免费):https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/DynamiCrafter ,https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter?tab=readmeovfile 。可以做 2 秒图生视频和短视频拼长视频。 Morph studio(内测):https://app.morphstudio.com/ 。暂未对外开放,可在官网提交内测申请,discord 上可以免费体验。支持文生视频、图生视频,英文提示词,支持运镜、运动强度、尺寸、秒数设置,默认生成 3s 视频。 国内: Hidreamai(有免费额度):https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频,提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制,支持多尺寸,可以生成 5s 和 15s 的视频。 ETNA:https://etna.7volcanoes.com/ 。可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8~15 秒,画质可达到 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps。 Dreamina(国内内测,有免费额度):https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频,视频生视频,支持图生视频首尾帧功能,提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择,支持多种尺寸,默认生成 3s 的视频。 可灵(免费):https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频,支持图生视频首尾帧功能,提示词可使用中文。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择(5s、10s),支持多种尺寸,默认生成 5s 的视频。
2025-03-30
我想做个专业领域的智能客服,请问您有一些类似案例吗?
以下是为您提供的一些相关案例: 在 Manus 案例中,有让其创建需要上传文件的 dify 工作流,如根据多篇文章写脱口秀段子,并制作简便美观的网页和接入工作流的 api 等复杂操作。 有关于智能客服场景如何帮助企业更好地对内服务客服、对外服务客户的案例。 在通用 AGENT 案例合集中,包括生活娱乐类 AGENT 方面的案例,如根据出差计划做成的具有多种功能的互动式网页,如供应商工厂探索地图;还有整活娱乐方面的案例,如荒谬句子生成器和豆瓣品味分析师。荒谬句子生成器实现了小时候的线下游戏功能,并增加了扩展句子和虚拟专家评论功能;豆瓣品味分析师能根据用户的豆瓣 id 获得评价信息并生成锐评报告。
2025-03-28
有没有ai润色的案例
以下是一些 AI 润色的案例: 1. 在一篇博客的数字化转型中,文章从 1000 字扩展到 5000 字。过程中与 AI 合作生成文章大纲与创意扩展,最后进行标题选择和整体评估。最终选定“AI 与人类协作:重塑内容创作的未来”的标题,AI 还指出语法错误和表达不一致的地方,作者据此修改。此过程耗时约 4 小时,比独立完成节省至少 60%的时间,且文章深度和广度显著提升。 2. 常见的文章润色 AI 工具有: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;ChatGPT,由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助;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。 3. 从逻辑、内容、语言三维度打造 Claude 润色方案,需求分析包括润色的三个层次,即语言表达层次(遣词用字准确性和优美性、句式结构流畅性、语气语调统一性)、逻辑结构层面(段落衔接过渡自然、论述层次分明重点突出、整体结构完整首尾呼应)、内容深度层面(论点论据充实完备、事实描述准确具体、观点阐述深入透彻),并按照需求分析、分步实现、提示词编写测试、总结的顺序进行。输入为已写好的内容,输出为 Claude 辅助润色完的内容。
2025-03-27
few shot 案例
以下是关于 few shot(少样本提示)的相关案例和信息: 示例是提高 Claude 性能并引导其生成期望输出的强大工具之一。通过在提示中提供精心制作的示例,能显著提高响应的准确性、一致性和质量,这种技术适用于高度详细、需要结构化输出或遵守特定格式的任务,也被称为少拍提示(若只提供一个示例则称为一拍提示)。 在情绪价值营销中,担心大模型听不懂、理解不了时,列举 few shot 通常是有效做法。比如挑选书中“情绪感知”和“情绪创造”章节的相关内容,加上网上优秀的 few shot 来构建提示词。 虽然大型语言模型有零样本能力,但在复杂任务上表现不佳,少样本提示可作为启用上下文学习的技术,在提示中提供演示引导模型实现更好性能。当模型规模足够大时,小样本提示特性开始出现。通过相关论文中的例子可演示少样本提示,对于更困难任务可增加演示。研究结果表明,标签空间、输入文本分布、使用格式等都对性能有影响,从真实标签分布中选择随机标签也有帮助。
2025-03-27
有coze硬件的案例吗
以下是一些关于 Coze 硬件的案例: 1. 一泽 Eze:用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力。 分步构建和测试 Agent 功能:首先进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求,自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建。左侧「选择节点」模块中,实际用上的有插件、大模型、代码。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的搭建。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本。 智能纪要:Code AI 应用开发教学,背景是智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 3. 大雨:【场景驱动】企业的哪些重复性任务,最适合用 Coze 循环节点来解决? 案例展示:出海品牌设计师。早起智能体的逻辑通过工作流承载,比如让 AI 出图以后,希望在它的基础上再修改,直到满意为止,这种情况没有循环节点,整个工作流会非常复杂。从这个案例可以明显感受到,在智能体的交互上,循环节点的出现,带来极大的可能性。部分工作流的截图体现出 Coze 在实际业务场景上,具有非常巨大的商业价值。
2025-03-25
我是一个产品经理,我想要绘制ai agent对现有业务流程的提升ppt,有没有一些好的案例
以下是一些关于 AI Agent 对现有业务流程提升的案例,希望对您绘制相关 PPT 有所帮助: 1. 在查询问题方面,如使用 Kimi Chat 时,它会在互联网检索相关内容并总结分析给出结论,这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子,同时 PPT 中还介绍了众多不同领域类型的工具,为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 2. 在任务执行的工作流路径规划方面,Agent 能够自行规划,面向简单或线性流程运行。例如,先识别男孩姿势,再找姿势提取模型、姿势图像模型、图像理解文本模型和语音合成模型来完成流程任务。 3. 在多智能体协作方面,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,如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员等,这些 Agent 相互协作共同开发应用或复杂程序。 4. 对于 AI Agent 的基本框架,OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。规划主要包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标,处理复杂任务,并对过去行动进行自我批评和反思,从错误中学习改进未来步骤,提高最终结果质量。 5. 在信息处理方面,近期出现的各类 AI 搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,不断颠覆传统搜索引擎。智能摘要功能能辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 6. 在信息表达方面,现在用自然语言描述一句话就能生成美观可用的图片,降低了不同角色的创作门槛和周期。 7. 对于产品经理的工作流,可使用 AI 进行搞定用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议先摸清自己的日常工作流,再根据工作节点线索找到适合自己的工具。 关于 Agent 的未来,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实,技术迭代会不断向前。同时,在法律法规方面,相关生命周期参与者应实施适当的透明度措施,直接受 AI 系统使用影响的各方应能获取足够信息以维护自身权利,技术标准也可为评估、设计和改进 AI 系统的透明度和可解释性提供指导。
2025-03-24
实践案例推荐,仅搜索教育、多邻国相关的内容
以下是与教育、多邻国相关的实践案例推荐: 张翼然:用 AI 为教师减负(3H) 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用 教师使用 AI 小技巧 想让 AI 做好,首先你得会做 教学目标:是否明确,与课程标准和学生实际需求相符合 教学方法:是否使用多种,考虑学生不同学习风格 能力培养:是否注重培养学生的思维、创新和实践能力 教学实践 教案中的教学过程是否紧密结合学生现实生活和个人经验 群里“公开问”创造良好探究学习气氛,提问技巧可见的快速提高 是否充分利用课堂时间,让学生参与教学 是否在教学中关注学生反馈和理解,及时调整教学策略 师生关系 是否营造良好教学氛围和师生关系 是否平等尊重学生主体地位,体现尊重和关爱学生的教育理念 是否注重发挥学生积极性和主动性,激发学习热情 移动教学应用: 多邻国 六六写字 幕布 “遇见苏轼”项目式教学 在教育实践中,针对二年级学生对于抽象数学概念感到困惑的痛点问题,也有相关的探索和尝试。
2025-03-20
人工智能的意义
人工智能具有多方面的重要意义: 从监管角度看,有效监管人工智能需要对其有共同的理解。目前对于人工智能没有广泛共识的通用定义,但通过参考其“适应性”和“自主性”这两个产生定制监管响应需求的特性来定义。“适应性”使解释系统结果的意图或逻辑变得困难,“自主性”使结果的责任分配变得困难。 从产业发展角度看,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产模式和经济发展形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设发挥重要支撑作用。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术加速迭代,呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 从学科本身角度看,人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长之事的科学。对于一些无法明确编程的任务,如根据照片判断人的年龄,正是人工智能感兴趣的领域。在金融、医学和艺术等领域,人工智能也带来了诸多益处。
2025-03-28
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况: 2024 年被称为国内大模型落地元年,经过一年时间的发展,呈现出以下特点: 1. 竞争格局:国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长:2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现:百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。在金融行业,百度也排名第一。 4. 行业应用:在智能终端行业,超半数手机厂商使用文心大模型,多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求:大模型进入产业落地后,除模型本身能力外,落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、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,大模型的竞争正成为体系化之战。 此外,2023 年国内大模型发展情况包括:智谱推出了 4 代 GLM,MiniMax 推出新模型及“星野”APP,月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少,在 2B 行业中,大模型对收入撬动有限。硬件层上,国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片,华为昇腾在单卡指标上接近,但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
人工智能是什么,有什么用
人工智能(AI)是一种能够模拟人类智能的技术。它已经在众多领域发挥着重要作用,为社会带来了广泛的益处。 以下是一些主要的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗:根据患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 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,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高质量。 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:(相关具体应用未在提供的内容中明确提及) 在法律法规方面,各国和地区都在制定相关规则,以规范人工智能的发展和应用,确保其在带来益处的同时,降低可能产生的风险。
2025-03-26
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面: 1. 基于深度学习技术和机器学习算法:通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习:例如在生成文本时使用大语言模型,通过监督学习不断预测下一个词语,经过大量的数据训练,从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习:包括文本、音频和视频等多模式的内容,这个学习过程称为训练,其结果是创造“基础模型”,如为聊天机器人提供支持的大型语言模型(LLM)。基础模型可用于生成内容并解决一般问题,也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
人工智能算法的发展历程是怎么样的?
人工智能算法的发展历程大致如下: 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础,发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大,随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习,能从自身错误中学习,且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音并识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面,算法通过分析数据和推断模型建立参数,或与环境互动学习,人类可注释数据,环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法,由 Geoffrey Hinton 开创,1986 年发表开创性论文引入反向传播概念,2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作,需要数据,如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
我是新手小白,先学习人工智能开发,从而找工作,如何开始
对于新手小白想要学习人工智能开发从而找工作,可以按照以下步骤开始: 1. 了解自身硬件情况和财力,选择合适的开始方式: 本地部署:如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度慢,不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署,强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台:对于电脑不符合要求的,可以使用在线工具,包括在线出图和云电脑,根据实际情况选择,前者功能可能受限,后者需手动部署。 配台电脑:不建议一开始就配主机,玩几个月后仍对 AI 有兴趣再考虑,主机硬盘要大,显卡在预算内买最好,其他随意。 2. 学习相关课程: 先验经验:需要熟练使用文生图、图生图,有一定逻辑思考和推理能力,适合炼丹新人、小白。 课程安排:课程约 70 80%是理论和方法论内容,大部分练习在课外沟通、练习,少部分必要内容在课上演示。 学习路径:必学、必看内容是基础课,解决环境和软件安装问题;建炉针对不同炼丹方式提供不同炼丹工具安装教程;正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 3. 进行项目实践,例如: 可以参考“齐码蓝:你(或孩子)还需要学编程吗?AI 编程 Master GPTs”中的项目,先进行需求分析与项目规划,包括功能需求(如每个离谱生物的页面展示图片、头像、文字介绍,支持文字和语音对话,展示相关离谱事件)和非功能需求(页面加载速度快、用户界面友好、支持响应式设计),以及用户故事(如访客浏览不同离谱生物档案、了解背景故事和相关事件、进行文字或语音交流)。 然后进行架构设计与模块化,采用前后端分离架构,前端负责展示界面和用户交互,后端负责处理业务逻辑和数据存取,通过 REST API 实现前后端交互,模块化分为前端模块(生物档案组件、事件展示组件、对话组件)和后端模块(生物档案 API、事件 API、语音处理 API)。 4. 了解法律法规:阅读《促进创新的人工智能监管方法》,了解 AI 在社会和经济中的应用和影响,以及相关的监管环境。
2025-03-24