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

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
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
人工智能与AI诈骗最新进展
以下是关于人工智能与 AI 诈骗的最新进展: 在 2024 年,AI 领域有诸多进展。在图像和视频方面,超短视频的精细操控,如表情、细致动作、视频文字匹配等有所发展,有一定操控能力的生成式短视频中,风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。AI 音频能力长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”出现,可稳定输出视频并直播带货。游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天基本成熟,在记忆上有明显突破,能较好模拟人的感情,产品加入视频音频,粘性提升并开始出圈。实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。AI 的商业模式开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,虽然大多数不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平,美国可能出现 GPT5,世界上开始出现“主权 AI”。华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代稍晚)。然而,AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧,AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 在 3 月底的 23 个最新 AI 产品中,有室内装修自动渲染的 HomeByte,生成效果超赞的新视觉模型 Playground v1,“图生文”反向工具 Clip Interrogator 以及致力于解决电话诈骗的 GPTCHA 等。 在技术应用方面,LLMs 能自动化写代码等流程,交通应用如 Google Maps 和 CityMapper 也使用了 AI。AI 在银行业的欺诈检测、信用管理和文件处理等方面发挥作用。同时,AI 还在药物研发、解决气候危机等领域有重要应用。 总之,AI 技术在不断发展的同时,也带来了如诈骗等问题,需要关注和解决。
2024-12-02
ai 与临床
AI 在临床方面有以下应用: 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:加速药物研发过程,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: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:控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 AGI 实现后,未来 20 年临床方面可能会有以下变革: 1. 医疗诊断更加精准快速,AGI 能综合海量医学文献、患者症状和检查结果给出诊断和治疗方案。 2. 患者可能先与 AI 健康助手交流,降低医疗咨询门槛,缓解医生短缺问题。 3. 在医学成像诊断上,AGI 进一步提升能力,减少漏诊误诊。 4. AGI 可定制优化治疗方案,参与手术规划和机器人手术操作,让手术更安全。 5. 远程医疗更实用,偏远地区患者可通过 AI 获得权威医疗意见,AI 协助人类医生进行远程手术。 6. AGI 可能在精神健康领域充当心理疗愈师的角色。 此外,除临床领域外,还出现了其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练,如搭配服装、提供职业建议、提升沟通能力等。未来每个人可能拥有理解个人生活独特背景的个性化聊天机器人,在面临生活变化时得到有共鸣的建议和支持。
2025-02-27
ai 医学 文献
以下是为您提供的关于 AI 医学文献的相关信息: 在医疗保健方面,AGI 会带来重大变革。医疗诊断将更精准快速,能综合海量医学文献、患者症状和检查结果给出诊断和治疗方案。在一些问诊场景中,ChatGPT 的表现甚至超过真人医生。未来患者可能先与 AI 健康助手交流,AI 能降低医疗咨询门槛,缓解医生短缺问题。在医学成像诊断上,AI 已显示出高水平,AGI 会进一步提升能力,减少漏诊误诊。治疗方面,AGI 可定制优化方案,参与手术规划和操作。远程医疗也会因 AGI 更实用,精神健康领域 AGI 可能充当心理疗愈师角色,但也存在对其治疗效果和隐私的顾虑,需要医疗监管机构制定标准。 在蛋白质结构预测和合成方面,ChatGPT 引发的范式转移涉及该领域,过去两周有大量突破。用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质,如 AlphaFold 等多个系统在蛋白质结构预测方面表现出色,还有新的 AI 系统能创造自然界中不存在的蛋白质,以及用于识别个体细胞中蛋白质模式等的新工具。相关文献参考:https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 、https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 、https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 。 如果您有一篇医学课题需要 AI 帮您给出修改意见,可以考虑使用以下工具: 1. Scite.ai:是为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:是科研神器,能提取结构化数据,生成文章概要等。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见。 这些工具可从不同角度审视和改进您的医学课题,您可根据具体需求选择合适的工具尝试。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-27
AI 在金融领域的应用与场景
AI 在金融领域有以下应用与场景: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 2. 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。 3. 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资选择。 4. 客户服务:提供 24/7 的服务,回答常见问题。 金融服务业接纳生成式 AI 可能带来重大变革。与传统 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式 AI 能创造全新内容,结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力,有望成为金融服务市场数十年来最大的变革。 在金融投资领域,Coze bot 可发挥重要作用。金融分析师和投资者能通过它自动接收最新市场动态、股市新闻和财务报告,从多个金融资讯平台抓取数据并生成分析报告,推送到常用交流平台,实现实时跟踪市场动向、捕捉投资机会、自动生成财务报告和方便团队协作等效果。
2025-02-27
有什么AI结合办 公场景的课程
以下是一些 AI 结合办公场景的课程: 【已结束】AIPO:校园 AI 创投活动 10 月 16 日 20:00,视频课程,讲师 EM7 南柒,课程标题为“AI 视频创作指南 商业片制作”,相关资料包括老师课件: 10 月 17 日 20:00,模型训练课程,讲师忠忠,课程标题为“0 基础模型训练”,相关资料:厚德云,课程回放: 10 月 18 日 20:00,comfyUI + 建站课程,讲师海辛/阿文,课程标题为“ComfyUI + Cursor 搭建应用”,相关资料:comfyUI、Cursor,课程回放: 10 月 20 日 14:00 18:00,校园 AIPO 线下路演 10 月 21 日 20:00,颁奖 Build on Trae AI 编程挑战 2 月 18 日 20:00 开始,分享材料(”,分享人 Super 黄 Eric,无作业要求 2 月 19 日 20:00 开始,分享材料(视频回放),内容为“AI 编程训练营 环境准备”,分享人 super 黄 2 月 20 日 20:00 开始,分享材料(视频回放) 2 月 21 日 20:00 开始,分享材料(视频回放) 2 月 22 日 20:00 开始,分享材料(视频回放) DAY1 必须了解的企业级 AI 应用开发知识点,本次共学课程会带着大家以“逛”+“体验”的模式,去云游一下阿里云百炼平台的市场,里面目前包含了市面上大量的可以直接使用的 API 能力、场景化的解决方案能力。在本次共学课程中仅需通过简单的界面操作,在几分钟内开发出一款大模型应用、在几小时内训练出一个专属模型,将更多精力专注于应用创新。
2025-02-27
如何用AI构建政务模型
以下是关于如何用 AI 构建政务模型的相关信息: 行业、学术界、研究组织和全球合作伙伴正在寻找解决基础模型监管相关挑战的方法。例如,基础模型的开发者正在探索将对齐理论嵌入模型的方式,政府需要与 AI 研究社区密切合作,利用研究见解并完善监管框架。 英国致力于提升在基础模型方面的能力。基础模型是一种新兴的通用 AI 类型,训练数据量大,能适应多种任务,其快速发展给政府监管带来新挑战。 需建立一个中央职能,支持单个监管机构的视野扫描活动,以实现可适应、协作和值得信赖的监管机制。该职能有助于建立一个能适应新兴趋势、召集合作伙伴共同识别趋势,并确保监管框架能应对新兴趋势的监管制度。 要确保与国际监管框架的互操作性,包括监测英国原则与国际监管方法、保证和/或风险管理以及技术标准之间的一致性,支持跨境协调与合作。此职能对于实现促进创新的监管制度至关重要,能确保英国创新者可进行国际交易,英国公司能吸引海外投资。
2025-02-27
AI用药说明书
以下是关于 AI 用药说明书的相关内容: 让 AI 写出想要的代码: 在用 Cursor 写代码时,可能会遇到 AI 输出的代码后期混乱的情况。 解决方法是使用.cursorrules 这个隐藏功能,它相当于放在项目根目录的“说明书”。提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里,AI 就会自动按照要求写代码。 高手和新手的区别在于是否懂得制定规则,让 AI 帮忙完成任务时,先花几分钟写个“说明书”,它就能成为靠谱的助手。 AI 在医疗药品零售领域的应用: 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品,提升销售转化率。 药品库存管理:通过分析多种因素,预测药品需求量,优化库存管理策略,降低成本。 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户拍摄药品图像,AI 系统自动识别并提供相关信息查询服务。 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客常见问题,减轻人工客服工作压力。 药店运营分析:分析药店大数据,发现潜在问题和优化空间,为决策提供参考。 药品质量监控:通过机器视觉等技术,自动检测药品是否合格。 药品防伪追溯:利用区块链等技术,实现全流程药品溯源,确保药品供应链的安全性和可信度。 需要注意,以上关于 AI 在医疗药品零售领域的应用内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-27
AI介入设计的相关案例
以下是大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的相关案例: 1. 在工作流方面: 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion,辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 在营销设计中,AI 设计使整体项目设计时间大约减少 18%左右,其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。 创意多样,项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速,设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效,从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 2. 具体应用场景案例: 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,再结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,更精准表达营销活动主题,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。 AI 布景:对于定制化真人模特实景素材的主题活动,通过 AI 完成页面所有素材的生产和输出,如七夕主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意等。 产品营销视觉:在 UI 设计场景中,采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果,如 88VIPAI 定制皮肤。 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即可快速完成准确的超级符号主视觉,如双 11AI 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。 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,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。 传播&投放:如双 11 超级发布品牌联合海报、媒介投放开屏海报。
2025-02-26
model endpoint ID是什么东西?请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
很抱歉,目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说,“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方,就像每个房间都有一个独特的门牌号,“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号,通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中,它可能类似于一个唯一的编码,比如“MEID12345”,用于区分不同的模型服务端点,以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助,如果您还有其他疑问,请随时向我提问。
2025-02-26
TPM 限制是什么意思?请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
TPM 限制指的是每分钟处理的事务数(Transactions Per Minute)的限制。 以字节火山引擎为例,它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说,限流的设置具有重要意义。 打个比喻,TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制,如果超过这个限制,就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域,超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如,当有大量的请求同时发送到系统,如果没有 TPM 限制,可能会导致系统响应变慢甚至崩溃;而有了合理的 TPM 限制,就能保证系统有序地处理请求,为用户提供稳定可靠的服务。
2025-02-26
在短视频制作领域,有哪些AI软件可供使用?可以提供哪些帮助?有没有很好的案例参考?
在短视频制作领域,以下是一些可供使用的 AI 软件及其所能提供的帮助和相关案例参考: 1. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 可生成视频脚本,剪映能依据脚本自动分析所需场景、角色、镜头等要素并生成素材和文本框架,实现从文字到画面的快速转化,节省时间和精力。 2. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入(如图像、文本、音频)转化为视频。 3. Pictory:AI 视频生成器,允许用户轻松创建和编辑高质量视频,用户提供文本描述即可生成相应内容。 4. VEED.IO:提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助用户从图像制作视频,并规划视频内容。 5. Runway:AI 视频创作工具,能将文本转化为风格化的视频内容,适用于多种场景,但存在爱变色、光影不稳定的问题。 6. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,可根据文本脚本生成视频。 案例参考:在制作 AI 短片时,会根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如,Pixverse 擅长物体滑行运动,有手部特殊运动的画面会用 Runway 来辅助完成,需要人物表情自然的画面会用 Pika 来生成。在声音方面,使用 11labs 进行对白制作,但存在 AI 声音没有情绪和情感的问题。在剪辑方面,先进行粗剪确定画面逻辑,再进行定剪调整和替换画面素材。音效和音乐方面,剪映中有简单音效库,复杂音效可能需另外制作,商用音乐要注意版权。特效方面,剪映可添加一些光影效果。包装方面,剪映智能匹配字幕较为方便。
2025-02-25
deepseek 落地案例
以下是关于 DeepSeek 的落地案例: 1. 华尔街分析师认为 DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能,并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为其或改变科技格局,降低 AI 行业的进入门槛。详情:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/deepseek 2. DeepSeek 在中文场景表现优秀,日常写作和表达习惯贴近人类,但专业论文总结略弱。数学能力不错,编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,提升语言评价灵活性与训练速度。更多信息:https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873 ,GRPO 详情:https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpodeepseekr18c6cff0cdeb84937a4197066af987e43 3. 举办了全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动,如郑州场展示搭建的无敌工作流,深圳场分享 DeepSeek+出海的落地方案,北京场玩起 AR+机械汪,广州场探讨如何使用 DeepSeek 辅助速通吃“霸王餐”,福州场有最年轻的分享者展示玩转 DS 的示例。同时,活动展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处,且 DeepSeek R1 大模型全面融入飞书多维表格、飞书智能伙伴创建平台等多款产品。详情:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KRtwwVqKKiB7PKkgzu3chsX6nzF 4. 在芯片行业,如存储芯片负责人考虑与 DeepSeek 谈 HBM4 定制合作,台积电研发中心因对方技术调整产能,ASML 总部针对对方算法调整策略,中芯国际因 DeepSeek 证明的技术提高产线利用率并获得追加投资。
2025-02-24
AI案例
以下是一些 AI 在不同领域的应用案例: 活动策划方面: 1. 活动主题及内容生成:根据活动目标、参与者背景等信息,AI 可以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:AI 可以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,AI 可以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 对话系统可以作为虚拟活动助手,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:AI 可以自动分析活动反馈(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,AI 可以优化营销策略,实现个性化营销。例如,针对目标受众的定向广告投放等。 其他领域: 1. 客户服务聊天机器人中的自然语言处理:具有适应性,能根据大量数据集训练对实时客户消息做出响应,并可能随着系统学习而增加个性化;具有自主性,基于客户文本输入生成类似人类的输出,回答查询、帮助客户查找产品和服务或发送有针对性的更新,操作时几乎不需要人工监督或干预。但可能存在无意包含不准确或误导信息等监管问题。 2. 医疗保健分诊系统的自动化:具有适应性,能根据医疗数据集、患者记录和实时健康数据分析预测患者病情;具有自主性,为医疗专业人员或直接为患者生成有关患者症状可能原因的信息,并推荐潜在的干预措施和治疗方法。 扣子案例: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
2025-02-22
人工智能与机器学习具体是什么
人工智能是一种目标,旨在让机器展现智慧,简称 AI。它包括多种实现方法,如自上而下的方法,即对推理过程进行建模,将其形式化为计算机程序,依赖于知识表示和推理;自下而上的方法,模拟大脑中的神经元,构建人工神经网络,通过举例让其学习解决问题。 机器学习是人工智能的一个子领域,是一种让机器自动从资料中找到公式的手段。机器学习模型分为监督和无监督两种,监督模型使用标记的数据学习并预测未来值,无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容,如自然语言、图像或音频等,其输出不是数字或类别。生成式人工智能模型使用统计模型预测预期响应,并根据训练数据生成新内容,但可能产生幻觉,即无意义或语法错误的单词或短语。 大语言模型是具有大量参数的“深度学习”模型。ChatGPT 是基于大型语言模型的对话机器人,是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。AIGC 是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。
2025-02-25
给我30份中央人民政府网站和工业和信息部网站2020~2023年期间发布的重要的国家层面与人工智能相关政策文件,列个清单
以下是中央人民政府网站和工业和信息部网站 2020 2023 年期间发布的部分重要的国家层面与人工智能相关政策文件清单: 1. 互联网信息服务算法推荐管理规定(算法推荐规定),于 2023 年 3 月 1 日生效。 2. 互联网信息服务深度合成管理规定(深度合成规定),于 2023 年 1 月 10 日生效。 3. 生成式人工智能服务管理暂行办法(生成式 AI 办法),于 2023 年 7 月 13 日公布并于 2023 年 8 月 15 日生效。 4. 生成式人工智能服务安全基本要求(征求意见稿),于 2023 年 10 月 11 日公开征求意见,意见反馈截止日期为 2023 年 10 月 25 日。 5. 科技伦理审查办法(试行)(征求意见稿)(伦理审查办法(草案)),于 2023 年 4 月 14 日公开征求意见,意见反馈截止时间为 2023 年 5 月 3 日。 6. 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿),于 2024 年 1 月 17 日公开征集意见,意见反馈截止时间为 2024 年 1 月 31 日。 由于未能获取到 30 份相关政策文件,建议您通过中央人民政府网站和工业和信息部网站的搜索功能,以获取更全面和准确的信息。
2025-02-25
有没有一个人工智能工具,可以针对某个网站的更新内容进行分析
以下是为您找到的一些可能针对网站更新内容进行分析的人工智能工具: 1. NotebookLM:可以综合不同材料生成笔记,但存在交互设计不够清晰的问题。 2. Excel 中的 Copilot:能帮助写复杂公式、创建可视化图表及书写 Python 代码完成复杂任务。 3. Loop:可以生成对应内容的表格和其他 Office 软件链接。 4. Stream 中的 Copilot:能够帮助理解视频内容,询问并跳转到对应时间点。 5. Bard:推出了英语版 Bard Extensions,可从 Google 工具中查找并显示相关信息,还能使用“Google it”按钮核实答案,分享聊天时可继续对话并询问。 6. PaLM 2 模型:根据用户反馈应用强化学习技术训练,更加直观和富有想象力。 7. Youtube 的 AI 工具:包括 Dream Screen 可添加背景、YouTube Create 编辑手机视频、AI Insights 获取创意和大纲建议、Aloud 自动配音、创作者音乐中的辅助搜索找到配乐。 8. Dzine:更新了 Insert Character 能力,可快速替换画面角色。 9. 谷歌 IOS 中 Google Lens:在手机 Chrome 浏览器中可更快视觉搜索,还将 AI Overviews 广泛集成到搜索结果中。
2025-02-24
怎么进入人工智能这个行业
要进入人工智能行业,可以从以下几个方面入手: 1. 学习基础知识:了解人工智能的发展历史、基本概念和原理,包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能:例如编程(如 Python)、数学(如线性代数、概率论)等。 3. 深入研究特定领域:如计算机视觉、自然语言处理等,选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目:通过实际参与项目,积累经验和提升能力。 5. 持续学习:人工智能领域发展迅速,要不断跟进最新的技术和研究成果。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在多个领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
2025-02-20
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下: 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19