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在医疗场景，现在有哪些应用

Answer

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。
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References

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:

开发：AI应用大模型商业化落地现状与思考

接下来，我们将深入了解大模型在商业化过程中的实际应用情况。首先来看医疗行业，这是关乎每个人生命健康的重要领域。大模型在医疗行业的应用主要涵盖三个方向：疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。从医疗前期的图像诊断，基因组学和精准医疗到药物研发阶段再到最后病人的个性化医疗，人工智能都有其适合的应用场景。例如，在2020年，麻省理工学院利用AI发现了一种名为Halicin的新型广谱抗生素，它不仅能有效杀灭对现有抗生素产生耐药性的细菌，而且不会使细菌产生新的耐药性。这一突破性发现源于AI的助力。研究者先搞了一个由两千个性能已知的分子组成的训练集，这些分子都被标记好了是不是可以抑制细菌生长，用它们去训练AI。AI自己学习这些分子都有什么特点，总结了一套“什么样的分子能抗菌”的规律。之后又对美国FDA已通过的六万多个分子中进行分析，最终成功识别出了一个符合所有要求的分子，这就是Halicin。之后研究者开始做实验证明，它真的非常好使，大概很快就会用于临床，造福人类。这个例子充分展示了AI大模型在医疗领域的巨大潜力，目前很多医疗研究机构都进行医疗大模型的开发研究，大模型在医疗领域大有可为！广告营销行业目前仍然是AIGC()应用最多的业务场景之一，大模型在营销行业从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与打开营销生态新思路，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验，而对于广告图案的生成完全可以通过AI+设计相关的SOP来提高效率。大模型的应用不仅为营销策略提供了新的思路，还能为消费者带来更加个性化、智能化和互动性强的体验。此外，它们还能显著降低内容制作的成本并加速创意的实现过程。

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间||-|-|-|-|-|-|-||医学：DoctorGPT：您随时的私人医生！|不仅是一个AI模型，它集成了医学专家的知识，使其能够准确地回答各种医学问题。||工作|[医学：DoctorGPT：您随时的私人医生！](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HFxDw6u5MiboOjkkrnUcqBMgnJg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30||医学:中医应用|该项目将人工智能与中医结合，通过观察口腔、舌苔和抓脉，生成选择题，让患者作答，最后AI会生成药方。目前用于辅助看诊，提高诊疗效率。愿景是未来实现24小时独立问诊开药。||工作|[医学:中医应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DvrTwqdylijhRxk3HmtcQ3qenFe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31||数据：数据分析prompt|castordoc（做数据发现、数据治理的一家公司）整理的适合数据团队日常使用的prompt案例||工作|[数据：数据分析prompt](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/T7bVwK9ctiDK4YkEVhWcGvd6nFf?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31||工作流：成为生产力工具|介绍了自己平时是怎么用ChatGPT帮助成为生产力工具的|进击的盖茨比|工作|[工作流：成为生产力工具](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VuhJwClKBiY3Dyk98yWcSdeNnlb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31|

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AI工具在人力资源岗位提效的应用场景
AI 工具在人力资源岗位提效的应用场景主要包括以下方面： 1. 招聘环节： 职位描述生成。 简历分析。 面试题设计。 自动化筛选候选人简历，提升筛选工作的效率和准确性，减少人力资源部门的工作负担，降低因人为错误导致的招聘成本浪费。 2. 员工绩效评估： 分析员工工作表现。 识别绩效趋势和提升点。 为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展。 在全行业中，基础办公提效方面如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 此外，阿里云百炼大模型与猎聘携手共同推动招聘领域 AI 技术的全面升级，AI 赋能的全链路招聘流程，通过大模型的深度参与，显著提升了招聘效率和候选人体验，优化了整体业务效能。 但同时，人工智能在招聘中也存在潜在风险，如算法偏见、数据隐私和歧视等方面： 1. AI 偏见：训练数据集存在对特定社会群体或性别的偏见，可能会复制甚至加剧这些偏见。 2. 数据隐私：公司使用 AI 招聘系统收集大量个人数据，若被滥用，可能侵犯候选人隐私。 3. 算法偏见：数据集存在偏差会导致 AI 系统存在偏差。 4. 对残疾申请人：雇主使用 AI 招聘工具时，需为残疾申请人提供合理便利，确保不会无意或故意排除这些群体。 5. 种族和性别影响：AI 在招聘和晋升过程中存在无意中歧视某些种族和性别群体的风险。
2025-03-06
Midjourney多人物在不同场景下的一致性
以下是关于 Midjourney 多人物在不同场景下一致性的相关内容： 参数局限性： 最好使用 Midjourney 生成的图像，因为其对自身输出的解读已优化，使用真实世界图像可能导致扭曲或不一致。 无法精确复制每一个小细节，AI 更倾向于关注更广泛的视觉特征。 不太适用于多人组合，通常会让组内所有人看起来相同。 实际应用案例： 分镜和漫画：在不同面板和场景中保持同一角色的一致性，不丧失角色核心身份。 角色设计：为角色创建不同版本，如不同服装、姿势或环境中的版本。 奇幻和叙事艺术：以视觉一致的方式描绘角色在旅程中的变化。 最佳结果的技巧： 使用清晰、放大的图片，其中角色面部特征清晰可见，最好正对镜头，有助于 AI 更好地解读关键面部特征。 从 cw 100 开始，若希望引入变化，可逐渐降低该值。 角色参考： Midjourney 中的 cref 是一个高级命令参数，允许用户在多张图像之间保持角色一致性。无论创作故事板还是创建不同场景中的角色变化，该命令参数能确保角色的核心视觉特征（如面部特征、发型和服装）在每次生成时得以保留。 频道说明： 您可以仅描述环境、周围环境、背景或情境，Midjourney 将努力将角色融入场景中。但可能会出现不连贯的结果，此时可尝试使用更高值的样式化（s），如 s 800。 多个角色的放置： cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。若计划在场景中添加多个角色，需要使用平移按钮来添加。 基于 cref 的多个角色放置到单个画布上的最佳方法是使用平移功能将新的画布与现有画布拼接在一起，每个新画布的部分都将有自己的 cref。 1. 使用 /settings 将 Remix 打开，然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像，然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头。⬆️⬇️⬅️➡️每个都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。
2025-03-06
打工使用ai的场景
以下是一些打工中使用 AI 的场景： 1. 在处理信息方面，可输入 AI 产品的网址，如 https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，让 AI 自动处理并返回产品的名称、简介等信息。当下的 AI 产品大都支持自定义回复方式，如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”，在 Coze 里是“人设与回复逻辑”。设定时，其写法类似于 Prompt，可充分相信 AI 的理解能力，但由于其特性，可能不会总能返回合适结果，处理方法包括重试、优化 Prompt 或使用 Workflow 等。 2. 在工作中，要注意 AI 带来的影响，如信息茧房问题，不能过度依赖 AI 而忽视独立思考，同时应重视自身的行业积累。虽然 AI 目前不能大幅减少工作时间，且可能只是内卷手段，但它是技术和工程的结晶，对于推动创新和实用应用具有重要价值。
2025-03-05
ai使用场景
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。 药物研发，加速研发进程。 个性化医疗，提供定制治疗方案。 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，辅助贷款决策。 投资分析，帮助投资者做出明智决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人，回答客户问题和解决问题。 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： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 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，还有众多具体的 AI 应用产品，如辅助创作与学习方面的 AI 智能写作助手、语言学习助手等；推荐与规划方面的图像识别商品推荐、旅游行程规划器等；监控与预警方面的宠物健康监测设备、家居安全监控系统等；优化与管理方面的办公自动化工具、物流路径优化工具等；销售与交易方面的艺术作品生成器、汽车销售平台等。总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更深远的影响。
2025-03-05
我想要生成一张海报图，主题是妇女节，画面的主体是一个容光焕发的女性，海报下方有一个小场景，表达赠送阿胶产品的场景，该怎么提问
很抱歉，您提供的这些内容似乎与生成以妇女节为主题、包含特定元素的海报图的提问方式没有直接关联。如果您想要生成这样的海报图，您可以这样提问：“生成一张以妇女节为主题的海报，画面主体是一位容光焕发的女性，海报下方有一个小场景展示赠送阿胶产品的情景，画面色彩要温馨，女性形象要优雅自信，整体风格简约而富有节日氛围。”
2025-03-04
应用场景
以下是一些常见的 AI 应用场景： 1. 算法学习方面： KNN 近邻算法： 分类问题：如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题：如房价预测、股票价格预测等。 异常检测：常用于识别异常值或离群点。 推荐系统：找到与用户兴趣相似的其他用户或物品进行推荐。 图像分割：识别图像中的区域并进行分割。 聚类分析：适用于数据集中簇非明显球形或高斯分布的聚类任务。 Adaptive Boosting： 程序化广告领域，辅助在 ocpx 领域单一 KPI 场景下进行“展示”或“不展示”的逻辑门判断。 证明观点，如判断 40 岁以上、收入>50k 的人群更倾向于购买商品的观点是否成立。 解决回归问题，如预测连续值。 2. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析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。 3. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 4. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据进行推荐。 搜索和个性化：改善搜索结果和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。 5. 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。 6. 交通运输：（此处未给出具体应用场景的详细描述）
2025-03-03
AI医疗
AI 在医疗领域有广泛的应用，包括以下方面： 1. 医学影像分析：AI 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，如识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 3. 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 在医疗健康生物制药的研究方面，AI 也发挥着重要作用，取得了以下最新进展： 1. AI 提前三年诊断胰腺癌。 2. 两名高中生与医疗技术公司合作，发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. AI 帮助抗衰老，筛查出高效的药物候选物。 4. 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. AI 帮助早期诊断帕金森。 在蛋白质结构预测和蛋白质合成方面，过去两周有大量突破： 1. AlphaFold 是一种表现出色的 AI 系统，为科学家和药物开发提供巨大帮助。 2. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold 已进行 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发新的 AI 系统，创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学的 David Baker 教授团队开发基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion，用于生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发基于神经网络的新工具 PeSTo，可预测蛋白质相互作用。 6. 萨里大学开发人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式。 7. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶，目标是将其制成防弹材料。 相关文献参考： 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514
2025-03-05
临床医疗deepseek使用手册
以下是关于 DeepSeek 在临床医疗方面的使用手册： 使用案例： 借助 AI 分析好的文章： 找出最喜欢的文章，投喂给 deepseek R1（适合大多数有推理模型的 AI）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 让 AI 对自己写的文章点评：“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 根据文章内容对作者心理侧写：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 提升 DeepSeek 能力的方法： 用 Coze 做效果对比测试。 使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 特别鸣谢： 李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向。 Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源。 Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手。
2025-02-13
目前最好的用于医疗的AI
目前在医疗领域，有以下一些出色的 AI 应用： 1. 蛋白质结构预测和合成方面： AlphaFold 是由 DeepMind 开发的 AI 系统，在蛋白质结构预测方面准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供巨大帮助。 Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold 截至目前已经进行了 7 亿次预测。 多伦多大学研究人员开发了利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质的新 AI 系统。 华盛顿大学的 David Baker 教授的团队开发了基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 洛桑联邦理工学院的科学家们开发了基于神经网络的新工具 PeSTo，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快且通用性强。 在 Surrey 大学开发了一种人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶，该凝胶具有吸收冲击的能力，目标是将其制成防弹材料。 2. 疾病诊断与预测、药物研发以及个性化医疗方面： 麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin，它能有效杀灭对现有抗生素产生耐药性的细菌，且不会使细菌产生新的耐药性。研究者通过训练集让 AI 学习分子特点，总结规律，从大量分子中识别出符合要求的分子，之后实验证明其有效性，很快将用于临床。 为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习，投资创建模型生态系统，例如“专家”AI，通过学校教育和经验获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉。不应仅仅依靠大量数据和生成模型解决所有问题，而应通过堆叠模型进行训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。
2025-02-10
AI医疗
AI 在医疗领域有广泛的应用： 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：能加速药物研发过程，如识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 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，提高手术精度和安全性。 在医疗健康生物制药的研究方面，AI 也发挥着重要作用，取得了一些最新进展： 1. 提前三年诊断胰腺癌。 2. 两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. 帮助筛选抗衰老的高效药物候选物。 4. 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. 帮助早期诊断帕金森。 为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为医疗领域顶尖人才通常需要多年密集信息输入和实践学习，AI 也应投资创建模型生态系统，如“专家”AI，通过分层训练模型，而非仅依靠大量数据和生成模型解决所有问题。就像医学生从基础课程开始，科学家需要多年化学和生物学学习及实践指导，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-01-07
关于医疗辅助诊断的AI有哪些
以下是一些关于医疗辅助诊断的 AI 应用： 1. 医学影像分析：AI 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：用于加速药物研发过程，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：控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 平安好医生 APP 中的 AI 医疗诊断辅助系统：辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性。用户上传症状描述和检查报告后，系统能给出初步的诊断建议和治疗方案，为医生提供参考。
2025-01-02
举例说明，医疗人工智能应用的风险及其法理防范
医疗人工智能应用存在以下风险： 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害，包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时，可能对人们的生计产生重大影响，并侵犯基本权利，如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视，并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括： 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则，这些规则应与《宪章》保持一致，是非歧视性的，并符合欧盟的国际贸易承诺，同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务，促进对法规的遵从，确保法律的确定性。 3. 在特定条件下，明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是，欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统，以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统，在符合一定条件时不视为高风险系统。
2025-01-02
数据分析领域智能化应用实践
以下是关于数据分析领域智能化应用实践的相关内容： ChatGPT 助力数据分析 在个性化分析示例中，上传的数据均为假数据，包括游戏 A 流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据等，仅供测试。涉及单维度数据、多维度数据的折线图和柱状图。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可通过输入提示告诉它用哪个字段作为维度，或描述其他数据信息以使分析更准确。 总结和展望方面，ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景，能提高效率、降低技能门槛和支持决策。但案例分析结果可能简单，实际接入业务可定制多种分析模板，增加分析多样性。处理大量数据时，除注意长类型字段限制，还应指定允许查询或解析的字段，并对结果数据进行校验。随着技术进步，ChatGPT 等工具将为数据分析带来更多创新和突破。 金融领域的智能化应用 摩根大通的模型显示，美联储鹰鸽派评分上升 10 个百分点，意味着加息 25 个基点可能性增加约 10 个百分点。为深入应用成果，摩根大通等银行与大学合作培育生态系统，采用开源合作推动知识产权发展。研究者认为人工智能可通过处理大量数据集等完善经济和货币预测，为政策决策提供信息。摩根大通任命 Teresa Heitsenrether 领导新的数据和分析部门，目前公司有 300 多个人工智能用例投入生产，用于风险、勘探、营销等方面，降低了零售业务风险，改善了交易优化和投资组合构建。公司有 1000 多名数据管理人员、900 多名数据科学家和 600 名 ML 工程师，专注于自然语言处理等方面的人工智能和机器学习。
2025-03-06
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用，它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据，保存opus并把数据转换成wav，再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用？
很抱歉，目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑，例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接，如何接收和处理 Opus 数据，如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是，仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性，建议您在具备相关基础知识的前提下，结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。
2025-03-06
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用，它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据，保存opus并把数据转换成wav，再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用？
很抱歉，目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说，您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考： 1. 明确应用的功能需求，如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用，用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据，保存 Opus 并转换为 WAV 格式，然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点，例如“应用需基于 Android 平台，使用合适的网络库处理 WebSocket 连接，采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据，利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV，以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求，比如“在 Android Studio 开发环境中，遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是，Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求，还需要您进行进一步的修改和完善。
2025-03-06
AI在翻译行业的应用
AI 在翻译行业有广泛的应用： 1. 常见的应用是使用现成的 AI 翻译工具，能直接满足基本的翻译需求。 2. 对于有特殊翻译风格要求的情况，可以自己撰写提示词给 AI，对翻译要求进行专门说明，这是更高级的使用方式。 3. 若希望翻译的输入能自动参考自己的数据文档，并输出到微信平台等特定平台，就需要开发一个专属的智能体来实现功能。 4. 进一步地，若希望智能体与其他智能体协作，自动完成文章下载、翻译、输出、发布等一系列工作，可以搭建一个多智能体工作流系统。 5. 当翻译内容越来越专业，而现有的 AI 模型缺少很多专业词汇知识时，可能需要自己对 AI 模型进行训练，给它更多专业数据以使其更符合需求，但这一步的门槛和成本相对较高。 此外，在对访问量最大的 AI 工具及流量行为的研究中发现，人工智能聊天机器人在翻译和音译方面发挥着重要作用，其产生了巨大的流量份额。例如 ChatGPT 和 Google 的 Bard 等工具，它们不仅可用于写作和内容创作、教育和常识、集思广益和协助规划、产品推荐、数据输入和处理、不同类型的分析等，也可用于翻译。
2025-03-06
本网站是集成了各类ai工具，还是教授ai知识，操作应用
本网站（WaytoAGI）是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。它既集成了各类 AI 工具，如文生图、文生视频、文生语音等工具，也提供了丰富的 AI 知识，包括 AI 技术的发展与应用、多种 AI 生成工具（如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具，能创建个人 AI 智能体的豆包，输入文本可生成播客的 Notebook LN）、端侧大模型的特点、AI 工程平台（如 define、coach 等）及其应用、模型社区介绍等。无论您是 AI 初学者还是行业专家，都能在这里发掘有价值的内容，应用各类 AI 工具和实战案例等，让更多的人因 AI 而强大。 相关链接：https://waytoagi.com/ 即刻体验：https://waytoagi.com/
2025-03-06
现在国内最强大的ai是什么
目前国内较为强大的 AI 模型有： 智谱推出的 GLM 系列，一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的基于 MoE 架构的新模型，以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 需要注意的是，在 2023 年官宣 AI 大模型的公司众多，其中不乏蹭流量的。从产品层面看，2C 端真正出圈的“妙鸭相机”也只是昙花一现。大多数消费者对 AI 产品的态度是“猎奇”而非刚需。在 2B 行业中，大模型目前还是“纯技术投入”，对于收入撬动非常有限。另外，国内在硬件层上仍存在卡脖子问题，目前国内仍然没有芯片可以胜任大模型训练，不过在推理上已经开始有 Nvidia 的替代产品逐渐出现。同时，中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现出色，且各有优势。
2025-03-06
现在国内最强大的ai是什么
目前国内较为强大的 AI 模型有： 智谱推出的 GLM 系列，一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的采用 MoE 架构的新模型，以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 同时，由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。中国的一些模型在某些方面能与美国的前沿模型竞争，并且更注重计算效率和数据集建设来弥补资源上的不足。但总体而言，国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 还有不小差距。
2025-03-06
现在那个大模型效率好，更准确
以下是关于大模型效率和准确性的相关信息： 8 月正式上线的国内大模型： 北京企业机构：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com 、抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com 、智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn 、中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn 、百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ 、MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的：昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 让大模型更好工作的关键点： 明确目标和需求，避免广泛需求导致模型产出不佳。 设定明确角色，使模型选择明确知识范围，输出更精确结果。 让大模型一步一步执行，类似于大脑的快系统和慢系统。 对大模型礼貌效果好，可能与使用礼貌用语的数据质量较高有关。 使用思维链的行为模式，让模型将任务拆解并按特定任务思考演进。 OpenAI 的新模型 o1preview/mini： 复杂问题思考过程长达 30s，简单问题 5 10s。 使用条数少，冷却时间长，长达 7 天。 模型发展趋势：生成式应用场景有限，推理模型准确率不断攀升，可渗透到更多行业和高精尖业务中。不要因新模型推理速度慢而忽视其最终结果的正确性，可通过增配硬件解决速度问题。
2025-03-06
基于--cref的多个人物角色出现在一个画布中，具体该如何操作？我想要详细的步骤
基于 cref 在一个画布中放置多个人物角色的操作步骤如下： 1. 使用 /settings 将 Remix 打开，然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像，然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头（⬆️⬇️⬅️➡️），每个箭头都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。 需要注意的是： cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。如果计划在场景中添加多个角色，需要使用平移按钮来添加。 设置画布以描绘两个人的开场提示。 您的 cref 图像中应只包含一个角色。如果 cref 图像中有多个人物形象，Midjourney 将它们混合在一起，并混合到输出中。 语雀里面整理了 211 篇文档，共有 412731 字有关 AIGC 的相关文章，MJ 手册的规范使用说明，文章包含了很多大厂经验总结。无偿且标注了文章来源，地址：https://www.yuque.com/frannnk7/aidesign?《AIGC Design 手册》
2025-03-06
现在人工智能处于什么阶段
目前人工智能仍处于“任务渗透”阶段，而非“职业颠覆”。最常用于编程（37%）和写作（10%），对体力劳动和专业职业影响较小。中等收入、高学历职业的 AI 采用率最高，低收入和极高收入的较低。AI 增强人类工作的比例（57%）大于完全自动化（43%），短期内主要是辅助工具，而非取代人工。未来可能从“人机共创”模式向“任务外包”模式演进。 在过去，20 世纪 60 年代人工智能的研究更多处于理论阶段，不能实用。但随着计算机算力的增长，神经网络取得了突破。例如，2009 年和 2012 年分别在语音识别和图像识别比赛中取得成功。 如今，AI 产品在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了与市场的契合度，生成式人工智能正在经历快速增长，但也存在投资回报、融资环境不均衡、用户保留率等问题。预计 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“人类代理”的一年，未来将更有能力完成更高层次的认知任务。
2025-03-06
现在有哪些做音乐的AI平台
以下是一些做音乐的 AI 平台： ：前身为“Definite Technologies”，开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。 ：自适应 AI 音乐平台，通过高质量音频样本进行实时细胞组成。 ：基于 AI 的音乐助手，包括歌词写作助手。 ：实时音乐、音频和视频创作平台。 ：为创意媒体应用提供合成歌声。 ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。 ：使用 AI 创作音乐和语音。
2025-03-05