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法律方面的运用

Answer

以下是关于法律方面在 AI 领域的运用:

开源中文法律大语言模型

  • LaWGPT:基于中文法律知识的大语言模型。地址:[https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT] 。该模型在通用中文基座模型基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练,并通过构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调,增强了在法律领域的基础语义理解和执行能力。
  • LexiLaw:中文法律大模型。地址:[https://github.com/CSHaitao/LexiLaw] 。它是基于 ChatGLM-6B 微调的,旨在为法律从业者、学生和普通用户提供准确、可靠的法律咨询服务,包括具体法律问题的咨询,以及对法律条款、案例解析、法规解读等方面的查询。
  • Lawyer LLaMA:中文法律 LLaMA。地址:[https://github.com/AndrewZhe/lawyer-llama] 。开源了一系列法律领域的指令微调数据和基于 LLaMA 训练的中文法律大模型的参数,首先在大规模法律语料上进行了 continual pretraining,借助 ChatGPT 收集数据进行指令微调,让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。

律师常用 Prompt 场景

  • 案例检索:最好使用法律行业垂类的 AI 产品。Prompt 指令词示例:“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。”预计效果是 AI 系统将检索相关数据库,找出符合要求的判例,并提炼出关键判决理由和结果,形成摘要报告。Prompt 结构提示:【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】
  • 类案检索:同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。

相关法律规定: 《生成式人工智能服务管理暂行办法》:

  • 第一条:为促进生成式人工智能健康发展和规范应用,维护国家安全和社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益,根据相关法律、行政法规制定本办法。
  • 第二条:利用生成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务适用本办法。国家对利用生成式人工智能服务从事特定活动另有规定的,从其规定。未向境内公众提供生成式人工智能服务的某些情况不适用本办法。
  • 第三条:国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则,对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。
  • 第四条:提供和使用生成式人工智能服务,应当遵守法律、行政法规,尊重社会公德和伦理道德,并遵守多项规定,包括不得生成法律、行政法规禁止的内容,防止产生各种歧视,不得实施垄断和不正当竞争行为,尊重他人合法权益,提升服务的透明度,提高生成内容的准确性和可靠性。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

LaWGPT:基于中文法律知识的大语言模型地址:[https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT](https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT)简介:该系列模型在通用中文基座模型(如Chinese-LLaMA、ChatGLM等)的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练,增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上,构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调,提升了模型对法律内容的理解和执行能力。LexiLaw:中文法律大模型地址:[https://github.com/CSHaitao/LexiLaw](https://github.com/CSHaitao/LexiLaw)简介:LexiLaw是一个基于ChatGLM-6B微调的中文法律大模型,通过在法律领域的数据集上进行微调。该模型旨在为法律从业者、学生和普通用户提供准确、可靠的法律咨询服务,包括具体法律问题的咨询,还是对法律条款、案例解析、法规解读等方面的查询。Lawyer LLaMA:中文法律LLaMA地址:[https://github.com/AndrewZhe/lawyer-llama](https://github.com/AndrewZhe/lawyer-llama)简介:开源了一系列法律领域的指令微调数据和基于LLaMA训练的中文法律大模型的参数。Lawyer LLaMA首先在大规模法律语料上进行了continual pretraining。在此基础上,借助ChatGPT收集了一批对中国国家统一法律职业资格考试客观题(以下简称法考)的分析和对法律咨询的回答,利用收集到的数据对模型进行指令微调,让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

律师常用Prompt场景Prompt的艺术在于如何精准地与AI进行有效沟通。在法律领域,有效的Prompt能够引导AI提供更加精确和相关的输出。场景一:案例检索案例检索最好是使用法律行业垂类的AI产品,通用型AI要么查不出来,要么数据不全,要么是生成式的内容不能满足需求。1.Prompt指令词:请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。2.预计效果:AI系统将检索相关数据库,找出符合要求的判例,并提炼出这些案例中有关“混淆可能性”标准的关键判决理由和结果,形成摘要报告。3.其他例子:(1)Prompt指令词:检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例,分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准,为即将面临的专利侵权案件提供参考。(2)Prompt指令词:比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决,总结对雇主有利的判决趋势,为客户提供合规操作指导。(3)Prompt指令词:研究环境法相关案例,特别是涉及工业废弃物处理的法律责任,为客户提供合规处理建议,以降低潜在的法律风险。4.Promopt结构提示:【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望AI做的事情】场景二:类案检索案例检索最好是使用法律行业垂类的AI产品,通用型AI要么查不出来,要么数据不全,要么是生成式的内容不能满足需求。1.Prompt指令词:

【法律规定】生成式人工智能服务管理暂行办法

第一条为了促进生成式人工智能健康发展和规范应用,维护国家安全和社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益,根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《中华人民共和国科学技术进步法》等法律、行政法规,制定本办法。第二条利用生成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务(以下称生成式人工智能服务),适用本办法。国家对利用生成式人工智能服务从事新闻出版、影视制作、文艺创作等活动另有规定的,从其规定。行业组织、企业、教育和科研机构、公共文化机构、有关专业机构等研发、应用生成式人工智能技术,未向境内公众提供生成式人工智能服务的,不适用本办法的规定。第三条国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则,采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展,对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。第四条提供和使用生成式人工智能服务,应当遵守法律、行政法规,尊重社会公德和伦理道德,遵守以下规定:(一)坚持社会主义核心价值观,不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度,危害国家安全和利益、损害国家形象,煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定,宣扬恐怖主义、极端主义,宣扬民族仇恨、民族歧视,暴力、淫秽色情,以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容;(二)在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中,采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视;(三)尊重知识产权、商业道德,保守商业秘密,不得利用算法、数据、平台等优势,实施垄断和不正当竞争行为;(四)尊重他人合法权益,不得危害他人身心健康,不得侵害他人肖像权、名誉权、荣誉权、隐私权和个人信息权益;(五)基于服务类型特点,采取有效措施,提升生成式人工智能服务的透明度,提高生成内容的准确性和可靠性。

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Figma在AI方面的运用
Figma 在 AI 方面有以下运用: 1. 作为基于云的设计工具,Figma 提供了自动布局和组件库,有助于团队快速协作并迭代产品设计。 2. Figma 的社区开发了一些 AI 插件,用于增强设计流程,例如 Ando Your design copilot、Magician for Figma 等。 3. 行业专家认为在设计工作中,AI 可以提高设计师的能力,使设计更易接触,例如在 Figma 中,AI 可能取代基于组件的设计工作,让设计师专注于端到端流程。 4. 随着 AI 技术的发展,未来可能会有更多与 Figma 相关的 AI 功能和应用出现。
2025-02-03
怎么学习运用在运营短视频ai
以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念,了解什么是人工智能,它的主要分支(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。同时,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。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中,您可以找到一系列为初学者设计的课程,这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。特别建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品,在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作:如利用 AE 软件,通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用 auto field 自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材,结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径:可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE,还可参考模板。 需要注意的是,AI 出现后,AE 的使用有所减少,有些动效可用 AI 完成。
2025-02-02
零基础,如何系统性的学习和运用AI,请提供一个系统性的教程学习
对于零基础学习和运用 AI,以下是一个系统性的教程: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、深入学习 Python 编程(如果希望继续精进) 至少熟悉以下内容: 1. Python 基础 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程(OOP) 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。
2025-01-29
我是一家企业服务公司的负责人,我们业务的主要工作是给客户提供品牌策划,搭建新媒体矩阵账号,请问我应该如何学习ai才能运用ai技术提升工作效率
对于您这样的企业服务公司负责人,想要通过学习 AI 技术提升工作效率,可以从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基础知识:包括 AI 的基本概念、原理和应用领域,建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理(NLP):这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助,例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具:如 ChatGPT 等,学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具:用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具:借助 AI 实现营销流程的自动化,提高工作效率。 6. 参加相关培训课程:线上或线下的专业 AI 培训,系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态:了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例,借鉴他人经验。 8. 实践与实验:在实际工作中尝试应用 AI 技术,不断总结经验,优化工作流程。
2025-01-25
AI如何运用到集装箱物流行业?
AI 在集装箱物流行业有以下应用方式: 1. 物流路线优化:利用 AI 分析各种数据,如货物数量、目的地、运输条件等,优化物流路线,降低运输成本。 2. 配送计划制定:通过 AI 制定更合理的配送计划,提高配送效率和准确性。 3. 集装箱管理:借助数据分析和机器学习技术,优化集装箱的分配和使用,提高利用率。 4. 预测需求:利用 AI 预测货物的需求,提前做好准备,减少库存和延误。 5. 风险评估:分析潜在的风险因素,如天气变化、交通拥堵等,提前制定应对策略。 例如,像丰巢快递柜管理系统利用 AI 和物联网技术管理柜子的使用情况,提高快递配送效率。未来,AI 在集装箱物流行业的应用还将不断拓展和深化。
2025-01-24
AI 在保险公司的运用
AI 在保险公司的运用主要体现在以下几个方面: 1. 医疗大模型:与真人医生的治疗方案达到了 96%的一致性,有助于提升保险服务的准确性和可靠性。 2. 保险销售:GPT 可以作为业务人员的个人助理,帮助他们更专业地为用户提供服务,提升用户体验和满意度,从而建立信任关系。 3. 服务链优化:通过 AI 设计服务链,结合用户目标和服务设计,提供优质的服务内容和方案,实现用户财务需求与保险商品的双赢。 4. 改善用户体验:关注在线与远程服务的体验、非标签化的用户分类和数字化运营服务体系,同时考虑用户心理状态和路径设计,与保险营销员的实际需求相结合。 此外,AI 不仅在保险领域发挥作用,在生物制药和医疗保健领域也正在引发革命。AI 被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。在金融服务行业,生成式 AI 代表着重大飞跃,与传统的 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式 AI 可以创造全新的内容,可能带来金融服务市场数十年来最大的变革,预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳。
2025-01-21
法律咨询ai、agent推荐
以下为为您推荐的法律咨询 AI 和 agent: 法信智能法律咨询:这是一个 AI 法律咨询助手,运用自然语言处理和知识图谱技术,能够解答法律问题并提供法律咨询。其市场规模达数亿美元。 Casetext:在法律领域表现出色,2023 年 4 月访问量约 479 万,2024 年 3 月增至 628 万,占比提升至 68%。它是法律赛道的领先产品,可能因提供高质量法律信息和工具而受用户青睐。
2025-01-13
AI律师,法律咨询类如何借助ai来搞定,推荐文章和工具
以下是关于法律咨询类如何借助 AI 来搞定的相关内容: 潘帅提出,使用 AI 进行数据分析时,应将各环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。针对复杂问题,律师可逐步深化细化提问方式。要给 AI 提供参考和学习内容,包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识。利用专业领域术语引导 AI 回答方向,如在处理合同纠纷时提示特定方面。使用 AI 回答后要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选判断。还可指定 AI 模仿资深律师的风格,要求其提供多个例子和从多个角度思考,如给出多种诉讼策略并分析优劣。 陶力文律师认为不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案,应把提示词当作相对完善的“谈话方案”,在对话中产生成果。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入就得到想要的东西。 潘帅还提到了 PEMSSC 方法,包括个性化的风格、给参考或一定逻辑结构、从多个角度思考、总结概括、区分以及明确能力或角色,并分别举例说明了如何应用。
2025-01-13
有哪些优质的法律大模型数据集
以下是一些优质的法律大模型数据集: 1. ChatLaw: 地址: 简介:由北大开源的一系列法律领域的大模型,包括 ChatLaw13B(基于姜子牙 ZiyaLLaMA13Bv1 训练而来),ChatLaw33B(基于 Anima33B 训练而来,逻辑推理能力大幅提升),ChatLawText2Vec,使用 93w 条判决案例做成的数据集基于 BERT 训练了一个相似度匹配模型,可将用户提问信息和对应的法条相匹配。 2. LaWGPT: 地址: 简介:该系列模型在通用中文基座模型(如 ChineseLLaMA、ChatGLM 等)的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练,增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上,构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调,提升了模型对法律内容的理解和执行能力。 3. LexiLaw: 地址: 简介:LexiLaw 是一个基于 ChatGLM6B 微调的中文法律大模型,通过在法律领域的数据集上进行微调。该模型旨在为法律从业者、学生和普通用户提供准确、可靠的法律咨询服务,包括具体法律问题的咨询,还是对法律条款、案例解析、法规解读等方面的查询。 4. Lawyer LLaMA: 地址: 简介:开源了一系列法律领域的指令微调数据和基于 LLaMA 训练的中文法律大模型的参数。Lawyer LLaMA 首先在大规模法律语料上进行了 continual pretraining。在此基础上,借助 ChatGPT 收集了一批对中国国家统一法律职业资格考试客观题(以下简称法考)的分析和对法律咨询的回答,利用收集到的数据对模型进行指令微调,让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。
2025-01-08
谈谈医疗人工智能的风险及其法律防范,举一个具体例子,如影响肿瘤外科内科
医疗人工智能在带来诸多益处的同时,也存在新的风险。以下为您举例说明其风险及法律防范: 以自动化医疗分诊系统为例,其具有适应性和自主性。适应性方面,它能基于对医疗数据集、患者记录和实时健康数据的分析来预测患者病情;自主性方面,它能为医疗专业人员或直接为患者生成有关症状可能原因的信息,并推荐潜在的干预和治疗措施。 然而,这也带来了一些风险和监管问题。比如,若该系统提供了错误的医疗建议,导致患者出现负面健康结果,责任归属不明确,影响患者获得赔偿。 在法律防范方面,需要明确此类系统的责任界定,制定相关法律法规,确保患者在因错误建议受到损害时能够获得有效的救济。同时,应加强对医疗人工智能系统的监管和评估,确保其准确性和可靠性。
2025-01-02
法律智能律师
以下是关于法律智能律师的相关内容: 一、什么是 Prompt 及如何写出好的 Prompt 1. Prompt 指的是给人工智能(AI)系统提供的信息或者问题,用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。对于 AI 来说,一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解需求,并给出更相关、更有用的回答。 2. Prompt 的建议框架及格式: CRISPE 框架: Capacity and Role(能力与角色):明确 AI 的角色和能力,如专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如处理一起复杂的合同纠纷案件,向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement(陈述):明确期望 AI 完成的任务,如要求 AI 总结案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality(个性):确定希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment(举例):通过举例进一步说明。 二、关于写 Prompt 的实践经验 1. 不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到完美符合要求的答案,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。 2. 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”,真正的成果需要在对话中产生,在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 3. 现在大多数人(包括各个大厂的提示词工程师们)基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。这种希望通过一个超级提示词母机,保证 AI 不出错的一次性生成用户想要的理想效果的工程学路线,恐怕原理上比较难走。 4. 对于想要尝试 AI 的朋友们,建议多给到 AI 几轮对话修正的余地,不要期望输入一次提示词 AI 就能给到想要的东西,毕竟很多时候自己刚开始也不知道自己想要什么。 三、个人写 Prompt 的习惯和示例 1. 基于个人习惯和审美偏好,把 Prompt 或者提示词称为【灵机符箓】或简称【符箓】,把 AI 称为【灵机】。 2. 习惯用的大模型是 KIMI,但别的 GPT、文心一言、豆包等也都可以,具体效果可能有不同。 3. 示例:敕令法律文章撰写 箓: author:叁随道人 version:1.0(20240626) language:中文 符: 你是一名资深中国律师,不仅精通法律,而且熟悉商业实践和人性,本任务中你需要根据【基础材料】,输出特定【语言风格】的文章。开头是惯例的赋予 AI 灵机一个“身份”,这实际上就是一次划定【边界】,避免输出的结果里出现国外的或非法律的内容,过于宽泛。而后是一个总的任务流程,和两个关键变量【基础材料】和【语言风格】。首先获得基础材料。
2024-12-30
我现在是一家公司的实习生,目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手,这个系统的功能是提取案件中的信息,自动填写到预设好的要件中,比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等,我该如何去学习提示词
以下是关于如何学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等,辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。同时,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互是最佳方法,无需严格遵循规则,未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-12-23
AI创意行业思维拓展方面的应用
以下是关于 AI 创意行业思维拓展方面应用的相关内容: 一、通过智能工具实现博客的高效数字化转型 1. 内容创作与管理中的常见挑战 2. 通过 AI 生成文章大纲与创意扩展 案例:从 1000 字到 5000 字的扩展 开始扩展:举例深化理解 以“AI 辅助写作的优势”为例,如使用 Claude 模型辅助写作后日均文章产出增加且质量未降,在克服写作瓶颈时提供新颖切入点,以及强大的数据处理和分析能力。 持续优化和润色:与 AI 互动,审阅扩展内容并获取优化建议,如指出表达不清之处和添加转折句增强连贯性。 最后润色:标题选择和整体评估 选定“AI 与人类协作:重塑内容创作的未来”的标题,AI 指出语法错误和表达不一致的地方并据此修改。 3. 成果和反思 文章从 1000 字扩展到 5200 字,耗时约 4 小时,比独立完成节省至少 60%的时间,深度和广度显著提升。 体会到 AI 是高效写作助手和强大思维拓展工具,帮助从多角度思考问题,发现被忽视的观点,同时需思考人类创作者在 AI 时代的独特价值,学会更好利用 AI 工具并保持创造力和批判性思维。 二、分众传媒携手阿里通义大模型开拓品牌广告 AI 营销新模式 1. 业务价值 品牌营销 AI 化:赋能品牌客户利用 AI 大模型技术进行品牌定位分析和策略制定,在存量博弈市场找到差异化优势,高效利用线下流量建立品牌势能。 降低营销门槛:通过一键生成广告语、一键 AI 设计等 AI 应用,帮助中小广告主快速高效制作广告创意素材。 业务价值回报:为分众拓宽客户边界,提高服务能力,通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 AI 小智助手:通过“AIchat”对话交互方式进行品牌洞察分析和营销策略制定,基于通义千亿大模型进行准确语义理解和意图分类,并根据用户提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 AI 广告语:基于分众高质量广告语数据和方法论搭建的 Agent 生成应用,模拟营销专家创作思路,使用 Cot 思维链技术增强广告生成的准确性。
2025-02-05
在写文章方面AI给我们的帮助有哪些
在写文章方面,AI 能为我们提供多方面的帮助: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能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 技术提供文本校对、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,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,便于进行数据分析和可视化。 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,提供丰富模板库和协作功能,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。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词(prompt): 已有基本提示词时,AI 能生成基础文章。 若想提升质量,可提供更详细、具创意的提示词,让 AI 更好捕捉文章语气、风格和重点。 例如:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词不仅提供明确指导,还设定文章基本结构和内容要求,AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需微调,以符合预期和公众号风格。
2025-02-04
对于没有编程经验的使用者,Cursor和VSCode+roo code相比哪个更适合用来软件开发?需要从哪几方面进行考虑?
对于没有编程经验的使用者,在选择 Cursor 和 VSCode + Roo code 用于软件开发时,需要从以下几个方面进行考虑: 环境配置方面: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 有赠送额度,如果没有赠送余额,可以选择充值,支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化充值方式,并创建一个 API key,注意 API key 只会出现一次,请及时保存。 代码编辑器选择与设置方面: 可以下载 cursor(https://www.cursor.com/)或者 vscode(https://code.visualstudio.com/),只要代码编辑器可以下载插件即可。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。安装完后,打开三角箭头可看到 RooCline,选中并点击齿轮进入设置,依次设置以下内容: 配置基本参数: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士:记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击这个 blingbling 的星星优化提示词,最终在 deepseekr1 的加持下基本上能一遍得到想要的结果,各种特效效果交互逻辑正确,画面优雅,交互效果不错。
2025-02-04
我想学会使用ai,该学习哪些方面的知识
如果您想学会使用 AI ,以下是一些您需要学习的方面: 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,您可以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,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI ,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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: 可以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。 AI 的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点包括: 1. 学习路径偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 学习路径偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-01-27
大学生学习ai的哪个方面更好
对于大学生学习 AI,以下几个方面是不错的选择: 1. 编程语言:从 Python、JavaScript 等编程语言入手,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 工具和平台:尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验其应用场景。也可以探索一些面向大学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 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. 实践项目:参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 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,思考其对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 在教育领域,AI 带来了很多新的可能性: 个性化学习:可以大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供“口袋里的老师”,理解其独特需求,回答问题或测试技能。 学科学习:有像 Speak、Quazel、Lingostar 这样的应用帮助学习语言,Photomath、Mathly 指导数学学习,PeopleAI、Historical Figures 辅助历史学习。 作业辅助:Grammarly、Orchard、Lex 等工具帮助学生解决写作难题,提升写作水平。还有 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-01-27