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使用AI过程中如何确保信息的保密性?

Answer

在使用 AI 过程中,确保信息保密性可以从以下几个方面入手:

  1. 数据处理环节:将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 性能,同时便于发现和修正问题。
  2. 提问方式:对于复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化或深化。
  3. 提供学习内容:为 AI 系统提供大量高质量的数据和示例,包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,同时编写详细的流程和知识(knowhow)。
  4. 利用专业术语引导:在 Prompt 中使用专业领域术语,如法律术语,引导 AI 回答方向,使其更精准地提供所需信息。
  5. 验证与反馈:大模型的语料存在滞后性,使用 AI 回答后要进行交叉验证,确保信息准确性。同时结合自身专业知识进行引导,筛选和判断回答是否符合相关要求。
  6. 数据隐私保护:
    • 应通过内置保护措施防止滥用数据,用户对自身数据的使用有决定权。
    • 设计选择应确保默认包含隐私保护,包括确保数据收集符合合理预期,只收集特定情境下严格必要的数据。
    • 系统开发者应寻求用户许可并尊重其关于数据收集、使用、访问、转移和删除的决策,无法做到时应采用替代的隐私保护措施。
    • 同意应仅在能适当和有意义给予的情况下用于证明数据收集的合理性,同意请求应简洁、易懂,并赋予用户对数据收集和使用情境的决定权。
    • 对敏感领域(如健康、工作、教育、刑事司法和金融)的数据和推断应加强保护和限制,对青少年相关数据应优先保护。
    • 应避免不受检查的监视,监视技术应受到加强监督,包括对其潜在危害的预部署评估和范围限制,以保护隐私和公民自由。
  7. 政府监管:
    • 要求最强大的 AI 系统开发者向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。
    • 制定标准、工具和测试,以确保 AI 系统安全、可靠和值得信赖。
    • 为防止利用 AI 制造危险生物材料,制定新的生物合成筛选标准。
    • 建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践,以保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

例如,如果你正在使用AI进行数据分析,你可能需要将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理。这样做的好处是,你可以针对每个环节优化AI的性能,同时也便于发现和修正问题。还有一种是针对复杂的问题,律师可以采用逐步深化和细化的方式提问。先提出一个较为宽泛的问题,然后根据AI的回答进一步细化或深化问题。这种方法有助于律师逐步深入了解问题的各个方面。例如,在处理一起知识产权侵权案件时,律师可以先问:“这起案件中,被告是否构成侵权?”然后根据AI的回答进一步提问:“如果构成侵权,那么侵权的类型和程度是怎样?”给AI参考和学习的内容让他理解结构和学习,写出流程,写出knowhowAI系统通常需要大量的数据和示例来学习和理解任务的结构。提供高质量的参考材料和学习内容是提高AI性能的关键。这可能包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等。同时,编写详细的流程和知识(knowhow)也很重要,这不仅能帮助AI更好地理解任务,也能为人类用户提供指导。例如,在自动化文档处理中,你可以编写一个详细的指南,说明如何处理不同类型的文档,以及如何使用AI工具来提高效率。利用专业领域的术语引导在Prompt中使用法律术语来引导AI的回答方向。比如,在处理合同纠纷时,律师可以提示:“从合同签订条件、排他性合作和违约责任三个方面分析该合同的履行情况。”这样的引导有助于AI更精准地提供所需信息。验证与反馈大模型的语料存在一定滞后性,在使用AI的回答后,律师一定要对内容进行交叉验证,确保信息的准确性。同时,律师在使用AI时,还应结合自身的专业知识进行引导。通过专业知识对AI的回答进行筛选和判断,确保其符合我国法律伦理、立法目的和实务。

《人工智能权利法案蓝图》

You should be protected from abusive data practices via built-in protections and you should have agency over how data about you is used.You should be protected from violations of privacy through design choices that ensure such protections are included by default,including ensuring that data collection conforms to reasonable expectations and that only data strictly necessary for the specific context is collected.Designers,developers,and deployers of automated systems should seek your permission and respect your decisions regarding collection,use,access,transfer,and deletion of your data in appropriate ways and to the greatest extent possible;where not possible,alternative privacy by design safeguards should be used.Systems should not employ user experience and design decisions that obfuscate user choice or burden users with defaults that are privacy invasive.Consent should only be used to justify collection of data in cases where it can be appropriately and meaningfully given.Any consent requests should be brief,be understandable in plain language,and give you agency over data collection and the specific context of use;current hard-to-understand notice-and-choice practices for broad uses of data should be changed.Enhanced protections and restrictions for data and inferences related to sensitive domains,including health,work,education,criminal justice,and finance,and for data pertaining to youth should put you first.In sensitive domains,your data and related inferences should only be used for necessary functions,and you should be protected by ethical review and use prohibitions.You and your communities should be free from unchecked surveillance;surveillance technologies should be subject to heightened oversight that includes at least pre-deployment assessment of their potential harms and scope limits to protect privacy and civil liberties.Continuous surveillance and monitoring should not be used in education,work,housing,or in other contexts where the use of such surveillance technologies is likely to limit rights,opportunities,or access.Whenever possible,you should have access to reporting that confirms your data decisions have been respected and provides an assessment of the potential impact of surveillance technologies on

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.

Others are asking
AI文档
以下是为您整理的关于 AI 文档的相关内容: 如何使用 AI 来做事: 越来越强大的人工智能系统正快速发布,如 Claude 2、Open AI 的 Code Interpreter 等,但似乎没有实验室提供用户文档,用户指南多来自 Twitter 影响者。 作者基于经验为学生和感兴趣的读者准备入门指南,侧重于如何选择正确工具做事,提前阅读相关任务类型可能有帮助。 Cursor 进阶: 模块结构上的使用,目的是让 AI 输出更多理解信息,使用后 AI 回复会随机带图便于查阅。 意在以各种形式提升 AI 对所做事情的理解,方便用户理解以持续控制 AI 产出。 有更新提示词限制 AI 产出的情况。 建议配置各种文档,如初始化文档、目录文档、关联模块文档、全局文档等。 AI 文章排版工具: 主要用于自动化和优化文档布局和格式,处理学术论文和专业文档时很有用。 一些流行的工具包括:Grammarly(提供排版功能改进风格)、QuillBot(改进文本清晰度和流畅性)、Latex(学术论文排版常用,有 AI 辅助编辑器和插件)、PandaDoc(文档自动化平台)、Wordtune(重新表述和改进文本)、Overleaf(在线 Latex 编辑器)。 选择合适工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-22
用AI建立本地的知识库,推荐哪些?
以下是为您推荐的用 AI 建立本地知识库的方法和相关软件: 1. AnythingLLM: 包含了所有 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 构建本地知识库时,有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间,然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,接着选择对话模式(包括 Chat 模式和 Query 模式),最后进行测试对话。 2. Obsidian 加 Cursor: 可利用 Obsidian 的浏览器剪藏插件和 AI 插件,但配置复杂,可能存在恶性 Bug 。 可以用 Cursor 等 AI IDE 解决问题,主要有三类作用:帮助用模糊问题检索笔记库;基于笔记库进行研究,结合多个笔记软件给出建议;生成和修改笔记,如生成整个笔记文件或修改笔记文案。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-22
有没有专业分析和修改简历的AI
以下是一些专业分析和修改简历的 AI 工具: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 此外,还有超级简历优化助手,能帮助用户优化简历提高求职成功率。您还可以查看这里获取更多 AI 简历产品:https://www.waytoagi.com/category/79 。 希望这些信息对您有所帮助,您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。
2025-02-22
我是高中历史老师,我想知道用什么AI模型可以“将自己的PPT变成一篇论文”
目前在将 PPT 转换为论文方面,GPT 模型可能会有所帮助。例如,在“教育:一个历史老师用 GPT 给学生讲课”的案例中,学生利用 GPT 相关功能进行模拟体验,并根据要求撰写论文,包括分析模拟的准确性、进行事实核查等。 另外,Claude 模型也能在相关工作中发挥作用。比如可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中的信息,甚至找到适合的 PPT 制作工具并指导使用。 此外,一些神经网络大模型通过预测下一个字的方式生成文字,这种方式具有一定的创意性,且可拓展到图像、声音等领域。但需要注意的是,AI 的预测不一定保证完全正确。
2025-02-22
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
财务与ai
以下是关于财务与 AI 的相关内容: 生成式 AI 在金融服务业具有巨大潜力,能帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队日常工作。具体表现为: 1. 更动态的预测和报告: 预测方面:帮助编写公式和查询实现分析自动化,发现模式,为预测建议输入并适应模型。 报告方面:自动创建文本、图表等内容,并根据不同示例调整报告。 会计和税务方面:综合、总结并提供可能答案。 采购和应付账款方面:自动生成和调整合同、订单、发票及提醒。 2. 但生成式 AI 输出有局限性,在需要判断或精确答案领域不能完全依赖,至少需人工审查。 在将生成式 AI 应用于金融服务时,新进入者和现有参与者面临两个主要挑战: 1. 使用金融数据训练 LLMs:新进入者可能先使用公开金融数据优化模型,再用自身收集数据;现有参与者虽可利用专有数据但往往过于保守,这给新进入者带来竞争优势。 2. 模型输出准确性:金融问题答案影响大,新的 AI 模型需尽可能准确,初期人类常作为最终验证环节。 金融服务公司若用历史金融数据微调大型语言模型,能迅速回答各类金融问题。金融服务行业准备利用生成式 AI 实现五个目标:个性化消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理、动态的预测和报告。在现有企业与初创公司的竞争中,现有企业因专有金融数据访问权限有初始优势,但受准确性和隐私高标准限制;新进入者初期用公开数据,后逐渐生成自身数据并以 AI 作为新产品分销突破口。
2025-02-22
给我5个midjourney确保场景一致性的Sample提示词
以下是 5 个 Midjourney 确保场景一致性的 Sample 提示词: 1. Scifi movie scene. In the silverwhite space environment, from the overtheshoulder lens on the right side of the man with short hair and navy blue jumpsuit, a transparent virtual screen appeared on the wall in front of him. Behind there is the silhouette of another female employee with long blue hair, operating another screen. Rendered in a C4D style inspired by Unreal Engine, with high resolution and rich detail. sref url cref url ar 16:9 style raw sw 30 cw 100 2. In a magical forest, a fairy with colorful wings is sitting on a huge mushroom. The sunlight filters through the leaves, creating dappled patterns on the ground. cref https://my.image.host/fairy.jpg s 800 3. On a sandy beach at sunset, a couple is walking hand in hand, leaving footprints in the sand. The ocean waves crash gently in the background. cref https://my.image.host/couple.jpg ar 9:16 4. In a medieval castle courtyard, a knight in shining armor is training with a sword. The flags are fluttering in the wind. cref https://my.image.host/knight.jpg s 700 5. At a busy city street corner, a street musician is playing a guitar, surrounded by a crowd of people. The buildings are towering in the background. cref https://my.image.host/musician.jpg ar 4:3
2025-02-14
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件,可以参考以下方法: 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。 2. 一般而言,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时,先用关键词进行尝试性搜索,根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例,判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时,一般优选官方/高收藏/高成功率的插件,提升使用效果。如果实际试用效果不行,则换用其他插件,或自己编写上架插件。 例如,在搜索 TTS 文字转语音插件时,可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词;在搜索思维导图插件时,可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
如何利用自动对齐技术,确保16位不同地点的人员录制的同一句口号音频同步且整齐,请推荐具有此功能的音频编辑工具、网站或AI工具,以便将这16段音频精确叠加并融合成一个协调一致的整体
以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐: 在音频编辑中,常见的步骤如下: 1. 选择合适的数字音频工作站(DAW),如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频,只对融合部分进行 Inpaint 处理,保持其他音频信息不变,以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后,播放试听,并缩放波形图,检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题,可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理,如混响、限制器、压缩等,导致音频前后不一致,影响对接效果。因此,需要确保在不同的导出和处理步骤中,音频不受到额外的处理,或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括: 1. Studio One:可用于对齐拼接音轨,并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作,以丰富音频的层次,注意叠加后各音轨的电平,避免过载或失衡。 2. Udio:具有混音功能,可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域,通过滑块控制混音效果的强度。 此外,阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径,将现有的自动对齐方法分为四大类:利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号,并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型,对于音频对齐的直接应用可能有限。
2024-10-17
我要修改一个论文文档,要修改的地方已经在文档中标出,我要用哪些AI工具能够快速帮我高效修改论文并确保内容准确。
以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,丰富的模板库和协作功能简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 此外,还有一些中文的内容仿写 AI 工具,如: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 是智能写作助手,擅长多种文体写作,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 由腾讯 AI Lab 开发,提升写作者写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
我要修改一个论文文档,要修改的地方已经在文档中标出,我要用哪些AI工具能够快速帮我高效修改论文并确保内容准确。
以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 此外,还有一些中文的内容仿写 AI 工具,如: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手,能写心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
我想要了解 Defy 的相关信息
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 部署选项:提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-21
我想了解关于Deepseek的信息
以下是关于 DeepSeek 的信息: 1. 华尔街分析师的反应:DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,成本仅为一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。但 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑,高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 2. 实际使用体验:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 3. 相关链接:
2025-02-19
AI相关的舆情分析或信息订阅产品
以下是一些与 AI 相关的舆情分析或信息订阅产品: 腾讯研究院开发的系列产品: AI 每日速递:高度凝练的日报产品,帮助读者在 35 分钟内快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词:周报产品,基于 AI 速递内容构建,通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引,为研究者提供便捷的“检索增强”工具。 科技九宫格:以 35 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理的短视频栏目,通过可视化呈现促进读者对前沿技术的理解与讨论。 此外,团队还开展了 AGI 专题分析、AGI 线上圆桌、AI&Society 高端研讨会与 AI&Society 百人百问等系列研究探讨。 个人订阅的 AI 信息源: 包括公众号、Telegram、微博、即刻等平台。 推荐的 Telegram 频道:黑洞资源笔记、科技新闻投稿、AI 探索指南、ChatGPT 新闻聚合、ChatGPT 精选、极客分享、开源社区、深度技术资源、AI News、AI Copilot、GIthub 仓库推荐等。 公众号“卡尔的 AI 沃茨”也会有一些 AIGC 周报等。 一种通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答的方式: 利用 wewerss,建议使用 Docker。浏览器打开 http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口(为上面设置的外部端口)。 点开后输入 Dash 管理页面密码,先点帐号管理,然后点“添加读书帐号”(即使用微信读书来实现公众号订阅),扫码添加帐号。 然后在公众号源上,点添加,将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章,但建议不要短时间订阅太多公众号(最好不超 40 个)。在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db。
2025-02-17
使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
测绘地理信息可以使用的大模型有哪些?
以下是一些测绘地理信息可能使用到的大模型获取途径和相关信息: 1. 常用的模型网站有: 2. 关于 SDXL 大模型: SDXL 的大模型分为两个部分,base + refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。此外,还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下,vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 3. 模型下载和分辨: 在 Civitai 网站下载模型时,可通过科学上网,点击右上角筛选按钮找到所需模型类型,如 Checkpoint = 大模型、LoRA = Lora。感兴趣的模型可点击“Download”下载保存到电脑本地。 模型下载保存地址:大模型可存放在 SD 根目录(即下载 SD 时存放的文件夹);Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 若不知道下载的模型类型及应存放的文件夹,可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/,将模型拖动到空白处查看模型信息。
2025-02-15
有哪些主流的大模型?介绍一下每个大模型的具体信息,用英文回答
Some of the mainstream large models and their specific information are as follows: BERT: It is an encoderonly model commonly used in natural language understanding tasks such as classification and sentiment analysis. T5: An encoderdecoder model from Google, used for tasks like translation and summarization. GPT3: It has a large number of parameters and can complete tasks based on user input descriptions or examples. ChatGPT: Users can complete tasks by having conversations with it like with a human. The "large" in large models refers to the large amount of pretraining data, often from the Internet, including papers, code, and public web pages, usually at the terabyte level. Also, they have a large number of parameters. For example, GPT3 has 170 billion parameters.
2025-02-13