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AI可行性评估报告

Answer

以下是为您提供的关于 AI 可行性评估报告的相关内容:

一、关于 AI 责任和新技术的提案

  1. 该提案建立在 4 年的分析和利益相关者(包括学者、企业、消费者协会、成员国和公民)的密切参与基础上。
  2. 准备工作始于 2018 年,成立了责任和新技术专家组。专家组于 2019 年 11 月发布报告,评估了 AI 的某些特征对国家民事责任规则构成的挑战。
  3. 专家组报告的输入得到了三项额外外部研究的补充:
    • 基于欧洲侵权法对关键 AI 相关问题的比较法律研究。
    • 关于责任制度有针对性调整对消费者决策(特别是他们对采用 AI 支持的产品和服务的信任和意愿)影响的行为经济学研究。
    • 涵盖一系列问题的经济研究,包括 AI 应用的受害者与非 AI 设备的受害者在试图获得损失赔偿时面临的挑战;企业对当前责任规则在其涉及 AI 的业务中的应用是否不确定以及不确定程度;法律不确定性的影响是否会阻碍对 AI 的投资;国家责任法的进一步碎片化是否会降低 AI 应用和服务的内部市场的有效性,以及通过欧盟立法协调国家民事责任的某些方面是否会减少这些问题并促进欧盟公司对 AI 技术的总体采用。

二、AI 相关的其他内容

  1. 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧:在模型陷入重复或逻辑僵局时,可使用“退后一步”提示词,让其先进行多步、多角度思考,输出十段左右分析,再转化为代码实现。优势是避免错误方向的持续生成,促使模型输出新的思考过程。但如果模型输出内容已过于冗杂,建议修改原始提示词。
  2. AI 对程序员工作的影响分析:AI 可代替代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等部分;无法代替需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。专业程序员可通过 AI 提升效率,但非专业人士难以依赖 AI 完成复杂任务,需注重自身技能提升和架构设计能力。
  3. AI 应用场景:可从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度,分析访谈内容的内部一致性,并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。适合验证新闻、访谈或声明的真实性,发现潜在问题。

三、关于 AI 的创新方法

  1. 政府已通过发布相关内容支持工具的开发。
  2. 提出关于非监管工具对组织嵌入可信 AI 的帮助。
  3. 包括长期规划,如交付确保框架有效的核心功能的首次迭代、与关键监管机构合作、发布草案咨询、开发监管沙盒或试验台、发布监测和评估报告、更新 AI 监管路线图等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【立法提案】《欧盟人工智能责任指令》.pdf

The proposal builds on 4 years of analysis and close involvement of stakeholders,including academics,businesses,consumer associations,Member States and citizens.The preparatory work started in 2018 with the setting up of the Expert Group on Liability and New Technologies(New Technologies Formation).The Expert Group produced a Report in November 201925 that assessed the challenges some characteristics of AI pose to national civil liability rules.The input from the Expert Group report was complemented by three additional external studies:–a comparative law study based on a comparative legal analysis of European tort laws focused on key AI-related issues26;–a behavioural economics study on the impacts of targeted adaptations of the liability regime on consumers’decision making,in particular their trust and willingness to take up AI-enabled products and services27;–an economic study28 covering a number of issues:the challenges faced by victims of AI applications compared to victims of non-AI devices when trying to obtain compensation for their loss;whether and to what extent businesses are uncertain about the application of current liability rules to their operations involving AI,and whether the impact of legal uncertainty can hamper investment in AI;whether further fragmentation of national liability laws would reduce the effectiveness of the internal market for AI applications and services,and whether and to what extent harmonising certain aspects of national civil liability via EU legislation would reduce these problems and facilitate the overall uptake of AI technology by EU companies.25 Liability for artificial intelligence and other emerging digital technologies,November 2019,https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/1c5e30be-1197-11ea-8c1f01aa75ed71a1/language-en

宝玉 日报

🫧宝玉日报「1月15日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💡让Claude 3.5摆脱循环的提示技巧:“退后一步”提示词:在模型陷入重复或逻辑僵局时,建议使用提示词让其先进行多步、多角度思考,输出十段左右分析,再转化为代码实现。优势:避免错误方向的持续生成,促使模型输出新的思考过程。注意点:如果模型输出内容已过于冗杂,建议修改原始提示词,效果更好。🔗[https://x.com/dotey/status/1879426041153728799](https://x.com/dotey/status/1879426041153728799)2⃣️👩‍💻AI对程序员工作的影响分析:AI可代替的部分:代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等。AI无法代替的部分:需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。建议:专业程序员可通过AI提升效率,但非专业人士难以依赖AI完成复杂任务,需注重自身技能提升和架构设计能力。🔗[https://x.com/dotey/status/1879328239253963232](https://x.com/dotey/status/1879328239253963232)3⃣️🔍AI应用场景:访谈内容真实性分析提示词参考:从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度,分析访谈内容的内部一致性,并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。应用价值:适合验证新闻、访谈或声明的真实性,发现潜在问题。🔗[https://x.com/dotey/status/1879219256291967256](https://x.com/dotey/status/1879219256291967256)

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

compliance.Government is already supporting the development of these tools by publishing a(credit scoring)and HR practices(candidate scoring)respectively.21.Which non-regulatory tools for trustworthy AI would most help organisations to embed5.2 Extraterritorial application of the regulatory framework7.1 Conclusion and next stepsdata sources,and any identified thresholds or triggers for further intervention or iteration ofthe framework.This will be published for consultation.• Continue to develop a regulatory sandbox or testbed with innovators and regulators.127.In the longer-term,twelve months or more after publication,we will:• Deliver a first iteration of all the central functions required to ensure the framework iseffective.• Work with key regulators that have not published guidance on how the cross-sectoralprinciples apply within their remit to encourage and support them to do so.• Publish a draft central,cross-economy AI risk register for consultation.• Develop the regulatory sandbox or testbed drawing on insights from the pilot.• Publish the first monitoring and evaluation report.This will evaluate how well the cross-sectoral principles are functioning and the delivery of the central functions.Performancewill be measured against our framework characteristics:pro-innovation,proportionate,trustworthy,adaptable,clear and collaborative.The report will also consider existingregulatory activity and the role of government in supporting this,including whetherappropriate guidance(including joint guidance)has been issued.In the report,we willinclude considerations on the need for any iteration of the framework,including the needfor statutory interventions.• Publish an updated AI Regulation Roadmap which will set out plans for the future delivery

Others are asking
ai学习
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 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。
2025-02-23
想学习Ai制作用哪些免费软件好
以下是一些适合学习 AI 制作的免费软件: 1. 图像制作: 最透明的选项:Adobe Firefly(https://www.adobe.com/sensei/generativeai/firefly.html) 开源选项:Stable Diffusion(https://stablediffusionui.github.io/) 最佳免费选项:Bing 或 Bing Image Creator(https://www.bing.com/images/create)(使用 DALLE),Playground(https://playgroundai.com/)(允许您使用多个模型) 最佳质量图像:Midjourney(https://midjourney.com/) 2. 数字人制作: HEYGEN:人物灵活,五官自然,视频生成很快,但中文人声选择较少。 DID:制作简单,人物灵活,免费版下载后有水印。 KreadoAI:免费,功能齐全,但音色较 AI。 对于想出点子,最佳免费选项是必应(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx),付费选项是 ChatGPT 4.0。 在制作视频方面: 用于在视频中为人脸制作动画的最佳工具是 DiD(https://www.did.com/)。 用于从文本创建视频的最佳工具是 Runway v2(https://app.runwayml.com/)。 最佳语音克隆:ElevenLabs(https://beta.elevenlabs.io/speechsynthesis)
2025-02-23
如何用AI撰写汉语言文学论文
在撰写汉语言文学论文时,可以利用以下 AI 工具和平台来提供辅助: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,有助于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,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可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,简化论文编写。 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。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时需注意,AI 生成的内容仅供参考,仍需自己进行深入思考和创作。
2025-02-23
什么是AI?目前市场上主要的AI工具有哪些?
AI 即人工智能,是指让计算机模拟人类智能的技术。它旨在使计算机能够像人类一样学习、推理、解决问题和执行任务。 目前市场上主要的 AI 工具包括: 开发者工具:可让用户对 AI 伴侣的外形和个性有最大控制权,组合多种工具创造理想伴侣,通过短信、电话、实时视频聊天等互动。 个性(LLM 的文本):一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调,在特定应用场景表现出色。 记忆(向量存储):像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系,存储长期记忆等信息。 语音(语音合成):如 ElevenLabs 可赋予声音,控制年龄、性别和口音。 外表(SD 模型作图):LoRAs 可对图像风格等有精细控制。 动画(视频动画):像 DID 和 HeyGen 等工具可使图像“说话”。 平台:如 GCP、AWS 以及 Steamship 等。 UI 层:如 SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 等。 在健身领域的 AI 工具: Keep:中国最大的健身平台,提供全面健身解决方案。 Fiture:集硬件、课程内容、明星教练和社区于一体。 Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 Planfit:提供家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时指导。 在 AIGC 方面: AIGC 指利用生成式 AI 创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。生成式 AI 基于深度学习技术和机器学习算法,从已有数据中学习并生成新数据或内容。典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度的文心一言、阿里云的通义千问等。国内主要在相关法律法规框架下,由多部规定共同监管 AIGC 行业。
2025-02-23
生成图片的AI
以下是关于生成图片的 AI 的相关信息: 全国首例 AI 生成图片著作权案例解读:Stable Diffusion 模型可根据文本指令生成与文本信息匹配的图片,其生成结果取决于使用者输入的提示词,非排列组合工作模式下难有完全相同的输出图片,类似于画笔,使用者的设计决定最终成果。案例中法官承认依靠使用者输出设计生成的图片属美术作品,受著作权保护,鼓励创作,为艺术创作提供支持与新思路,节省创作成本。法律适用包括《中华人民共和国著作权法》第三条及《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条。 文生图工具:是利用人工智能技术通过分析输入文本描述生成图片的工具。受欢迎的工具包括 DALL·E(OpenAI 推出,可生成逼真图片)、StableDiffusion(开源,能生成高质量图片,支持多种模型和算法)、MidJourney(因高质量生成效果和友好界面在创意设计人群中流行)。在 WaytoAGI 网站可查看更多文生图工具。 AIGC 法律风险研究报告中的图像生成类:图像生成离不开深度学习算法,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)、Stable Diffusion 等,可用于数据增强、创造艺术、生成产品图像等。具有代表性的海外项目包括 Stable Diffusion(Stability AI)、DALLE 3(Open AI)、StyleGAN 2(NVIDIA)、DCGAN(Deep Convolutional GAN)。
2025-02-23
AI大模型的类别
AI 大模型主要包括以下类别: 1. 生成式 AI:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式,生成的内容称为 AIGC。 2. LLM(大语言模型):例如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解,如上下文理解、情感分析、文本分类等,生成只是其处理任务之一。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 相关技术名词及概念关系: 1. AI:即人工智能。 2. 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 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。 3. 深度学习:一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,其完全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。
2025-02-23
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
AI应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面的问题
AI 应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面存在以下问题: 1. 教育体系具有惯性,课程设置、教师资格认证、学术评价体制等均有深厚传统根基,更新和调整需要时间,资源重新配置无法一蹴而就,大规模改革提案的决策流程涉及多方利益博弈,是长期议程。 2. 现有的教育体系追求稳定性和标准化,而非灵活性和快速响应,抵制变动,本质上较为保守,与 AI 引领的教育创新所需的快速试错和持续迭代能力脱节。 3. 教育政策更新滞后,政策制定者对新兴技术理解不足,无法充分预见技术对教育的长远影响,政策调整受预算限制、法规约束和政治周期影响,过程缓慢。 4. 技术与政策的脱节体现在教师的培训和招聘上,多数教师未接受相关培训,不仅要掌握工具操作,还需了解如何与教学目标结合,当前教师培训和专业发展项目在数量和质量上与需求存在差距。 5. 现有评估和认证机制侧重于传统学习方法和结果,学校和教师受其约束,创新的教育实践难以得到认可,甚至可能因偏离既定评价标准而遭质疑。
2025-02-10
请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案,包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。
以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案: 项目介绍: 智能家居安防系统是利用人工智能技术,对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术,旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式: 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入,同时提供定期的维护和升级服务,用户按需订阅。 竞品分析: 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势,新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析: 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视,需求不断增长。同时,技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划: 1. 产品研发:不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务:建立完善的售后服务体系,提高用户满意度。 风险评估: 1. 技术风险:如技术更新换代快,需要持续投入研发。 2. 市场风险:竞争激烈,市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险:需符合相关法律法规和标准。 融资规划: 根据项目的发展阶段和资金需求,制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是,以上方案仅为初步框架,具体内容还需要进一步深入调研和细化。
2024-12-11
AI 评估 GPU 大模型的性能指标,包括输入 token 和输出 token 能力的区分。
以下是关于 AI 评估 GPU 大模型性能指标中输入 token 和输出 token 能力区分的相关内容: 大模型是通过输入大量语料进行训练,从而获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。在大模型的训练和使用过程中: 1. 训练需要大量计算,GPU 更合适,只有具备大量 GPU 的才有资本训练大模型。 2. 大模型需要大量数据量,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 要用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 完成上述步骤后,大模型就可以进行如翻译、问答等推导(infer)工作。 Token 是大模型语言体系中的最小单元,人类语言发送给大模型时,会先转换为其自身语言,推理生成答案后再翻译输出。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同,通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,都是以 token 为单位计量的。 在评估 GPU 大模型性能时,显卡的常规指标很重要。大部分模型默认采用 FP16 的加载方式,因此显卡的性能指标主要关注 FP16 的算力和显存大小。算力影响推理速度,包括输入数据处理和持续吐出数据的速度,会体现在从提示词输入后到第一个输出的 token 的等待时间间隔,以及流式输出下每秒吐字的字数,通常每秒 10 token 以上能获得较好的用户体验。显存大小影响能否装载模型,可通过“参数大小乘 2”简化判断所需显存大小,但实际显存需求还会受其他因素影响。
2024-12-05
如何对rag进行评估
对 RAG 进行评估可以从以下几个方面入手: 1. 使用 RAG 三角形的评估方法: 在 LangChain 中创建 RAG 对象,使用 RAGPromptTemplate 作为提示模板,指定检索系统和知识库的参数。 在 TruLens 中创建 TruChain 对象,包装 RAG 对象,指定反馈函数和应用 ID。反馈函数可使用 TruLens 提供的 f_context_relevance、f_groundness、f_answer_relevance,也可自定义。 使用 with 语句运行 RAG 对象,记录反馈数据,包括输入问题、得到的回答以及检索出的文档。 查看和分析反馈数据,根据 RAG 三角形的评估指标评价 RAG 的表现。 2. 建立评估框架将检索性能与整个 LLM 应用程序隔离开来,从以下角度评估: 模型角度(generation): 回答真实性:模型结果的真实性高低(减少模型幻觉)。 回答相关度:结果和问题的相关程度,避免南辕北辙。 检索角度(retrieval): 召回率(recall):相关信息在返回的检索内容中的包含程度,越全越好。 准确率(precision):返回的检索内容中有用信息的占比,越多越好。 3. 考虑以下评估方法和指标: 生成质量评估:常用自动评估指标(如 BLEU、ROUGE 等)、人工评估和事实验证,衡量生成文本的流畅性、准确性和相关性。 检索效果评估:包括检索的准确性、召回率和效率,其好坏直接影响生成文本的质量。 用户满意度评估:通过用户调查、用户反馈和用户交互数据了解用户对 RAG 系统的满意度和体验。 多模态评估:对于生成多模态内容的 RAG 系统,评估不同模态之间的一致性和相关性,可通过多模态评估指标实现。 实时性评估:对于需要实时更新的 RAG 任务,考虑信息更新的及时性和效率。 基准测试集:使用基准测试集进行实验和比较不同的 RAG 系统,涵盖多样化的任务和查询,以适应不同的应用场景。 评估方法和指标的选择取决于具体的任务和应用场景,综合使用多种评估方法可更全面地了解 RAG 系统的性能和效果,评估结果能指导系统的改进和优化,满足用户需求。此外,RAGAS 是一个用于 RAG 评估的知名开源库,可参考使用: 。需要注意的是,RAG 适合打造专才,不适合打造通才,且存在一定局限性,如在提供通用领域知识方面表现不佳,可能影响模型的风格或结构输出、增加 token 消耗等,部分问题需使用微调技术解决。
2024-11-13
怎么评估提示词的效果?
评估提示词的效果可以从以下几个方面进行: 1. 模型的准确率:观察模型生成的回答与预期结果的匹配程度。 2. 流畅度:检查生成的文本在语言表达上是否通顺、自然。 3. 相关性:判断生成的内容与提示词所表达的意图和需求的关联程度。 提示词工程师在评估提示词效果时,通常会采取以下步骤和方法: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力,精心考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式,不断改进提示。 3. 实际测试:包括对基础提示词模板的测试,确保其能兼容国内外各种模型,并生成拟人化的提示词,然后将其应用于不同模型中评估实际应用效果和适应性。 此外,提示工程有几项核心原则: 1. 编写清晰的指令。 2. 将复杂任务分解为简单任务。 3. 给模型一定的时间空间思考。 4. 系统地测试性能变化。 要提高提示技巧,应多学习和实践。同时,可以参考大模型厂商的提示工程指南,以及 LangGPT 结构化提示词知识库中的相关资料,如:
2024-10-15
帮我找知识库里和「评估」相关的内容或文章
以下是知识库里与“评估”相关的内容: 提示工程: 评估程序在优化系统设计时很有用。好的评估程序需要具备以下特点: 具有代表性:能够代表真实世界的使用场景,或者至少包含多样化的测试用例。 样本量充足:拥有足够的测试用例,以保证统计结果的可靠性。 易于自动化:可以自动运行或重复执行。 评估工作可以由计算机、人类或两者协作完成。计算机可以使用客观标准以及一些主观或模糊标准自动执行评估,其中模型输出由其他模型查询评估。是一个开源软件框架,提供了创建自动评估程序的工具。 基于模型的评估在评估具有多种可能答案的问题时非常有用,模型可以根据预定义的标准对不同的答案进行评分,帮助我们选择最佳答案。可以用模型进行评估和需要人工评估之间的界限是模糊的,并且随着模型变得越来越强大而不断变化。 OpenAI 官方指南: 评估程序(或称为“Evals”)对于优化系统设计非常有用。良好的评估: 代表现实世界的使用(或至少是多样化的)。 包含许多测试用例以获得更大的统计能力。 易于自动化或重复。 输出的评估可以由计算机、人类或混合来完成。计算机可以使用客观标准以及一些主观或模糊标准来自动评估,其中模型输出由其他模型查询评估。是一个开源软件框架,提供用于创建自动评估的工具。 当存在一系列可能被认为质量相同的输出时,基于模型的评估可能很有用。使用基于模型的评估可以实际评估的内容与需要人工评估的内容之间的界限是模糊的,并且随着模型变得更强大而不断变化。 Gemini 报告: 为了评估 Gemini 模型在政策领域和其他在影响评估中确定的关键风险领域中的表现,在模型开发的整个生命周期中开展了一系列评估。 在训练和优化 Gemini 模型过程中,会进行开发评估以进行“hillclimbing”。这些评估是由 Gemini 团队设计的,或者是针对外部学术基准的评估。评估考虑诸如有用性(指令遵循和创造力)、安全性和事实性等问题。 保证评估是为了治理和审查而进行的,通常在关键里程碑或培训运行结束时由模型开发团队之外的团队进行。保证评估按照模态进行标准化,数据集严格保密。只有高层次的见解被反馈到训练过程中,以协助缓解工作。保证评估包括对 Gemini 政策的测试,并包括对潜在生物危害、说服力和网络安全等危险能力的持续测试。 外部评估由谷歌之外的合作伙伴进行,以发现盲点。外部团体对模型进行了一系列问题的压力测试,包括白宫承诺书中列出的领域,测试通过结构化评估和非结构化的红队测试进行。这些评估的设计是独立的,并且结果定期报告给 Google DeepMind 团队。
2024-09-30
目前通过AI工具的结合是否可以根据已调研完成的病例数据输出一份医学报告
目前,通过 AI 工具的结合,在一定程度上可以根据已调研完成的病例数据输出医学报告。例如 GPT4V 在医学图像理解方面显示出了有效性,能够为各种医学图像生成完整的放射学报告。在一些案例中,如腹部 X 射线图像和右膝的 MRI 图像,GPT4V 能正确识别研究并提供准确诊断。但也存在一些错误,比如在手部/腕部 X 射线图像中错过远侧桡骨骨折,在胸部 CT 中错误识别结节位置和产生测量误差。尽管生成的报告能保持高质量格式,可作为模板减轻医学专业人士起草报告的工作负担,但由医学专业人士评估生成的报告以确保其正确性和准确性仍是至关重要的。
2025-02-20
能对数据表格进行分析,生成分析报告的ai软件
以下是一些能够对数据表格进行分析并生成分析报告的 AI 软件及相关信息: 1. 在撰写专业区域经济报告方面: 信息收集:可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 能辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分:针对报告需求拆分内容,避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 在金融服务领域: 生成式 AI 可以帮助金融服务团队从更多的数据源中获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面:生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化,还能帮助发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 报告方面:生成式 AI 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整此类报告,无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 会计和税务方面:生成式 AI 可以帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 采购和应付账款方面:生成式 AI 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 3. 在法律风险方面: 以菲林诉百度网讯案为例,北京互联网法院认为计算机软件智能生成的报告不构成著作权法意义上的作品,不受著作权法的保护。但该分析报告仍具备传播价值,被认定为“法人作品”。软件开发者(所有者)可通过收取软件使用费用等方式获得利益,软件使用者不能以作者的身份在分析报告上署名,但可以采用合理方式表明其享有相关权益。
2025-02-14
如何设计报告总结提示词
以下是关于设计报告总结提示词的相关内容: 一、学术场景数据处理 (一)论文内容总结 大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档,节省时间。例如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容,提高梳理效率。 (二)论文内容翻译 大模型能弥补翻译软件的不足,帮助学生更好地理解原文。GLM 结合良好的提示词能够快速翻译论文内容,提高阅读效率。 (三)论文内容扩写润色 将论文内容转化为社交媒体的科普内容时,精心设计的润色提示词可根据特定场景调整,生成多样化润色结果。如针对小红书的使用场景,调整提示词以匹配其口语化、轻松愉快的氛围。 二、卓 sir:2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告 实现思路: 1. 确定调研报告的大纲目录,可通过手机识别老师发的示例报告目录截图。 2. 确定整体的语言风格和特色,如“逻辑清晰,层层递进,条理分明”,可让 Claude 2 总结范文的语言风格。 3. 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,设置循环结构,在生成一段章节内容后,经同意再进行下一章节,对于需要调用 webpolit 插件查询信息的章节打上标签,让 GPT4 自主搜索信息后生成内容。 三、年底了,惊艳一次,用 Claude Artifacts 生成年终总结 制作过程与思考: 1. 设计灵感来源于一泽火出圈的社交名片和年底做年终总结的需求。 2. 提示词可 DIY 美化和润色,Claude 能给出迭代建议,但需具备基本美感,平时可参考设计网站。 3. 年终总结框架由基本信息、核心成果、相关展示、复盘总结、规划展望五个模块构成。 4. 提示词在 Claude 里一遍生成,但模型不稳定,不理想时可明确指出让其修改调试。
2025-02-13
能帮我写一份deepseek的洞察分析报告吗
以下是关于 DeepSeek 的洞察分析报告: 一、用户体验 用户 May 第一次使用 DeepSeek 后,有以下感受: 1. 深度思考过程展示:将如何写白皮书的思考过程全程展示,与习惯的 ChatGPT 黑盒子模式不同,这种坦白的方式体验良好。 2. 回答的白皮内容和排版: 有引用链接:答案的每一句话都标注了引用的网站,方便用户判断出处的严谨性。 有参考文献:直接在文末列出参考的白皮书,为用户查找相关资料提供便利。 回答内容质量:质量不错,没有明显的 AI 痕迹。 二、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,并在全球主要市场的 App Store 登顶。但也有不同观点,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。 三、实际使用表现 1. 文字能力:在中文场景中高度符合日常和写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力:经过优化,表现不错。 3. 编程能力:略逊于 GPT,据用户反馈。 4. 技术创新: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。 四、相关动态 复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型。
2025-02-01
查看deepseek v3 技术报告
以下是关于 DeepSeek V3 的相关信息: Andrej Kaparthy 赞扬 Deepseek 的技术报告值得一读。 很多中国人将 DeepSeekV3 视作“国货之光”,它对高性能算力的依赖小,将训练和推理当作一个系统,给出诸多新的技术思路,注重用工程思维高效解决算法和技术问题。 DeepSeek 的创始人梁文锋出生于 1980 年代,来自广东省的一个五线城市,毕业于浙江大学,主修软件工程,本硕,人工智能方向,非常低调。 阅读 DeepSeek V3 的技术报告列出的研发人员名单近 200 人,均为本土 CS,很多核心是清北及大学应届的 CS 硕博,即便核心人员也是毕业 3 5 年 CS 博士,研发人员充分信任不断自我选择,这是中国最像 OpenAI 研发组织分工和氛围的 AI 研究机构。 您可以通过以下链接获取相关技术报告:
2025-01-31
你这里有AI报告的合集吗
以下是为您提供的部分 AI 报告合集: 2024 年 5 月 9 日: 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日: 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日: 《 Fastdata 极数:《》 《》 清华大学五道口金融学院:《》 国盛证券:《》 托尼·布莱尔全球变化研究所:《》 腾讯云:《》 您可以在以下链接查看更多详细内容:
2025-01-22