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我是一名主要服务于企业的律师,怎样才能得到ai最大化的帮助

Answer

作为服务于企业的律师,要得到 AI 最大化的帮助,可以从以下几个方面入手:

律师的优势:

  1. 具备深厚的法律专业知识,能提供专业的法律分析和建议。
  2. 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。
  3. 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议。
  4. 作为专业人士,在危机应对时能在紧急情况下做出专业判断,提供及时的法律建议和解决方案。

律师的不足:

  1. 处理大量信息和数据时人工效率有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。
  2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,尤其在复杂案件中。
  3. 在处理复杂案件时,可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。

AI 的优势:

  1. 信息检索与整理:能迅速从大量数据中检索相关信息,提取和整理案件相关资料。
  2. 模式识别与预测:通过导入历史数据和参考信息,设定指令,可以预测案件的可能结果,辅助制定诉讼策略。
  3. 自动化文档处理:能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。
  4. 多任务处理能力:可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。

AI 的不足:

  1. 法律解释与推理:难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时,能力非常有限。
  2. 理解道德和情感:难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。
  3. 创新或个性化的服务:难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务,因为大模型是基于预设的数据和规则,不能及时采集到客户所有的即时信息,很难超出语料的内容生成创新且专业的答案,因此很难针对性地为客户提供专业服务。

律师与 AI 协同的关键在于:根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导 AI 发挥其最大的效用。例如,在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,能够迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时,律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。给出类似“根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”的 prompt。

同时,要认识到 AI 存在一定的“不稳定性”,不能期待设计一个完美的提示词就能得到完美答案,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”,真正的成果需要在与 AI 的对话中产生,并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

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

律师在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。3.创造性解决问题:律师能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议,如为新技术制定合法性指导。4.危机应对:律师作为专业人士,恰恰需要具备能够在紧急情况下能做出专业判断,提供及时的法律建议和解决方案。律师不擅长的方面1.处理大量信息和数据:在需要处理大量文本和数据的情况下,律师人工的效率非常有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。2.处理细节:律师可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,如:时间,人物,金额,关系,尤其是在复杂案件中。3.精力与情绪:在处理复杂案件时,律师可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。基于以上,律师和Ai的协同并非简单相加,而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时,最关键的任务是:如何根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导AI发挥其最大的效用。在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导AI精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,能够迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时,律师可以指导AI生成和修改标准化合同。例如,给出prompt“根据提供的模板,自动生成一份关于XX事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”。这样,律师可以在保证合同质量的同时,大幅减少在文档起草和修订上的工作量。

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。

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

律师与AI如何更好地协同AI大模型擅长的方面1.信息检索与整理:AI大模型能迅速从大量数据中检索相关信息,如法律法规和案例的检索,提取和整理案件相关资料。2.模式识别与预测:通过导入历史数据和参考信息,设定指令,AI大模型可以预测案件的可能结果,如判决趋势、赔偿金额,辅助制定诉讼策略。3.自动化文档处理:AI大模型能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。4.多任务处理能力:AI大模型可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。AI大模型不擅长的方面1.法律解释与推理:AI大模型可以根据历史信息和数据给出一些预测和判断,但仍然难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时,AI的能力非常有限。2.理解道德和情感:AI大模型难以理解案件中涉及的复杂情感和动机,如离婚案件中的夫妻之间可能出现的多重关系。3.创新或个性化的服务:AI大模型难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务,因为大模型是基于预设的数据和规则,不能及时采集到客户所有的即时信息,很难超出语料的内容生成创新且专业的答案,因此很难针对性地为客户提供专业服务,哪怕是基于同样的事由或案件。律师擅长的方面1.法律专业知识:律师具备深厚的法律知识,能够提供专业的法律分析和建议,如在证券欺诈案件中的专业分析。2.沟通与谈判:

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目前有什么ai可以审核文件
目前有以下几种 AI 可以审核文件: 1. AI Review:这是一项功能,可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天以获取详细信息。为了让其对您有利,您可以为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面,比如性能。目前有几个选项可供选择进行审核,如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 在专利审查方面: 专利检索与分类:AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估:AI 可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析:AI 可以分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 3. Midjourney:今天早上 3 小时前 MJ 将测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功”能以及下一代 AI 审核系统。图像编辑器允许您从计算机上传图像,然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素,还推出了“图像重纹理化模式”。AI 审核系统将从整体上检查您的提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但在第一个发布阶段,这些功能仅开放给已生成至少 10,000 张图像的用户(年度会员可用)以及过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。
2025-03-15
如何让ai帮我写论文
利用 AI 写论文可以参考以下步骤: 1. 确定论文主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成论文的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果论文涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 另外,在让孩子使用 AI 辅助写作时,可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。 还有成功利用 AI 写小说的经验,比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 以表格的形式输出细节描述,这样做有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题,比如 AI 记性不好导致修改不符合预期。
2025-03-15
AI应用开发社区或者微信群
以下是一些与 AI 应用开发相关的社区和微信群信息: 云栖大会 9 月 19 日招募 AI 创作者,包括 AI 艺术创作者、AI 应用开发者(特别是工作流、企业解决方案开发者)、开源社区的活跃成员、有 AI 技术背景的初创企业和工作室。招募渠道包括在线招募(在开源社区平台如 GitHub、Gitee 的项目展示页面发布招募信息,在 AI 技术论坛和设计论坛如 CSDN、简书、知乎等发布招募帖,在微信、QQ 社群内的 AI 开发者群发布信息)和线下招募(在相关行业会议和活动中设置摊位,与高校 AI 实验室或研究机构合作)。招募方式包括报名表单、筛选流程(初步筛选和二次筛选)、确认参展并提供详细参展指导手册。 通往 AGI 之路有飞书和微信交流群。说明:请填写问卷进群,群内会分享最新 AI 信息、社区活动;加入群后欢迎积极分享,飞书群内置 AI 智能机器人可回复任何与 AI 相关的问题。同时欢迎投稿,包括 AI 技术探讨与分析、实践经验与案例分享、行业动态与趋势观察、开发心得与技术教程等。投稿要求原创、严谨、有深度,配图说明更佳,观点明确,结构清晰,建议字数 1500 5000 字,提交后 2 3 工作日反馈,必要时沟通修改建议,优质内容将收录知识库。 加入 AI 编程社开发者社群,可获得更多 AI 编程相关资讯。若二维码过期,公众号后台回复“社群”即可进群。
2025-03-15
现在有能自主抓取股票交易数据的AI吗
目前在信息爆炸的时代,借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例,可构建一个 Bot,当被问及如“XX 股票今天表现怎么样?”“复盘今天的家电板块”等问题时,它能从海量市场数据中找到有价值信息,进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是,若希望在本地私有化部署,就无法使用某些相关服务。 不过,尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。
2025-03-15
如何学习ai绘画
以下是关于如何学习 AI 绘画的一些指导: 首先,了解 AI 绘画的工作原理很重要。就像学习画画要临摹大师的作品一样,AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。以 Stable Diffusion 为例,其大模型就相当于您花四十年学习的绘画风格,您需要选对合适的大模型才能画出符合心意的作品。大模型可以在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。 其次,您可以借助一些专业的工具和导师。比如《AI 绘画助手》,它是一位专业且贴心的学习导师,能为新手小白和进阶爱好者提供优质实用的指导。它能将复杂的神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚,介绍流行的 AI 绘画工具如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等的使用步骤和独特之处,传授风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用以及获取高分辨率精美图像的方法,还能通过丰富的实战案例引领您从零基础起步创作作品,并为您答疑解惑和规划学习路径。 另外,像二师兄这样的学习者的经验也值得借鉴。他从下载安装包和教学视频开始,啃完 SD 的教程并进行炼丹实践,还与小伙伴探讨 AI 变现途径,加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 并打磨文生图提示词。 总之,学习 AI 绘画需要了解原理、选对工具、不断实践和交流学习。
2025-03-15
想在comfyui搭建一个音频节奏生成ai抽象粒子视觉效果的工作流,应该使用哪些模型节点?如何搭建?
在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流,您可以参考以下内容: 1. 大模型节点: 您可以根据自己的风格选择不同的大模型,推荐使用: AWPainting,链接:https://civitai.com/models/84476/awpainting primemixanything,链接:https://civitai.com/models/75089/primemixanything xxmix9realistic v40,链接:https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic 2. 关键词节点: 可以使用工作流内的关键词,也可以输入自己的正负面关键词。 3. Lora 节点: 可根据自己风格搭配进行选择,如需多个 Lora 可进行串联。 4. ControlNet 节点: 选用 qrcode_monster V2 版本,相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法,没有魔法的同学文末领取模型。下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 5. 采样器节点: 所有生图的老演员了,Step 要选择高步数,35 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp 2m sde 基础节点介绍: 1. Checkpoint 基础模型(大模型/底模型)节点: 属于预调模型,决定了 AI 图片的主要风格。输出连接:Model 连接 KSampler 采样器的 Model;Clip 连接终止层数的 Clip;Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。 2. Clip 终止层数(clip skip)节点: ComfyUI 的是负数的,webUI 的是正数。输出入点:Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点:Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。 3. Prompt 节点: 输出入点:Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点:正向提示词和负面提示词各连接一个。 4. KSampler 采样器: 输出入点:Model 连接 Checkpoint 基础模型;Positive 连接正向提示词;negative 连接负面提示词;latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点:Latent 连接一个 VAE 的 Samples。 5. Empty Latent Image 潜空间图像: 设置出图尺寸,例如 10241024。输出入点:Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。 此外,还有一些根据插件整理的工作流,您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后,点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点(如果没看到,就按一下 home 键),包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸,采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数,而且全都是中文面板。打开模型节点,可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数,点击“运行节点树”,直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI,点击确定即可。等待一会,就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台,看到出图时间。
2025-03-15
我是一个公司的平面设计师,经常设计海报一类的工作,怎样才能用人工智能帮助到我。
作为一名平面设计师,您可以通过以下方式利用人工智能来辅助您的工作: 一、使用 AI 海报生成工具 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户可通过简单拖放操作创建海报,其 AI 功能能帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,简化设计流程。 二、参考案例分享 以东阿阿胶海报设计为例,拆解步骤如下: 1. 得到需求——提取元素——绘制线稿——用 controlnet 转绘上色——ps 优化——定稿。 2. 需求元素:风格要潮流插画,还要有唐代元素和国潮(前期基本上是沟通成本,主要定线稿)。 3. 提取元素:获取的信息需要体现产品图,需要体现唐代元素,需要 logo 在中心位置,按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制:沟通的元素是牡丹花、驴子(最后换成了琵琶)、人参和产品图和 logo,所以进行线稿调整绘制(中间很多细节沟通)最终定下线稿(里面很多元素都是拼接的)。 5. 拆分元素线稿:这一步非常重要,因为会涉及到后续元素替换等问题,比如单个 logo、产品等,提取出单独元素,进行绘制,最后进行替换。 6. 单个元素绘制:这样会让单个元素更加精致,也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡,选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果(将单独跑的元素在 ps 里替换优化,再过一遍 sd 进行溶图放大)得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了,换成了一把琵琶,也是同产品图一样的做法,最后把琵琶替换掉驴子,得到定稿图。 三、相关模型和关键词 上色运用的大模型:GhostMix 鬼混_V2.0 。 lora 模型:“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 。 controlnet 模型:“Module:lineart_coarse,Model:contr 。 关键词:yellow background,Fashion,international blockbusters,fashion posters,fantasy,yellow,black and red tones,yellow background,peonies,donkeys,product packaging expert master,<lora:盒子系列——平面国潮插画_v1.0:0.3> 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-06
我是一名高中物理教师,怎样才能得到ai最大化的帮助
以下是一些高中物理教师可能获得 AI 最大化帮助的途径: 1. 利用 AI 提供代码帮助,例如在使用特定计算语言(如 Wolfram 语言)表达教学内容时,从非正式概念转变为明确的计算语言。 2. 参考关于教师使用 AI 的小技巧,例如在生成教学相关的各种材料(如教案、课程计划、大单元教学计划等)时,借助 AI 提高效率和质量。 3. 探索人机智慧学习协作框架,以更好地将 AI 融入教学过程。 但需要注意的是,目前关于 AI 在科学领域的文献研究还不够系统,其在教学中的应用也有待进一步探索和完善。
2025-02-13
我是一个AI提示词小白,怎样才能提升自己对提示词编写的能力。
以下是提升提示词编写能力的一些方法: 1. 了解提示词的基本概念:提示词用于描绘您想生成的画面,输入语言支持中英文,不同模型可能有不同的输入要求。 2. 预设词组:小白用户可以点击提示词上方的官方预设词组进行生图。 3. 确保提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等要素,例如“一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量”。 4. 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,输入不想生成的内容,如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 5. 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。 6. 善用辅助功能:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还可删除所有提示词或使用会员加速。 7. 优化和润色提示词的方法: 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语,避免笼统。 添加视觉参考:插入相关图片参考,提高 AI 理解能力。 注意语气和情感:用合适的形容词、语气词调整整体语气和情感色彩。 优化关键词组合:尝试不同搭配和语序,找到最准确表达需求的方式。 增加约束条件:添加限制性条件,如分辨率、比例等。 分步骤构建提示词:将复杂需求拆解为逐步的子提示词。 参考优秀案例:研究有效的范例,借鉴写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化:多次尝试不同写法,根据输出效果反馈持续完善。 8. 提示词探索路径: 遵循 OpenAI 官方的六项最佳实践,包括写清晰具体的指令、给模型时间思考、使用分隔符等。 运用各种提示词框架,如 CRISPE 和 BROKE 等。 明确任务目标,保证描述精确完整。 采用角色扮演方法,让模型更好地理解上下文并生成相关回答。 使用结构化提示词,提高可读性和组织性。 进行提示词测试和迭代,不断优化效果。 将提示词封装为智能体,使复杂任务处理更模块化和可复用。 总之,编写高质量提示词需要不断实践、总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-15
AI在行政办公领域的最大化高效利用方法
以下是关于 AI 在行政办公领域最大化高效利用的相关内容: 拜登于 2023 年 10 月 30 日签署了 AI 行政命令,其中提到: 1. 为政府机构使用 AI 发布指导,包括明确保护权利和安全的标准,改进 AI 采购,并加强 AI 部署。 2. 通过更快速和高效的合同,帮助机构更快速、更便宜、更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员,作为由人事管理办公室、美国数字服务、美国数字军团和总统创新奖学金领导的政府范围内 AI 人才激增的一部分。各机构将为各级相关领域的员工提供 AI 培训。 在其他方面: 1. 推动医疗保健领域负责任地使用 AI 并开发负担得起的救命药物,卫生与公众服务部将建立安全计划以接收和处理涉及 AI 的危害或不安全医疗实践的报告。 2. 通过创建资源支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具,塑造 AI 在教育领域的潜力。 3. 为减轻 AI 对工人的风险,支持工人集体谈判的能力,并投资于所有人都能获得的劳动力培训和发展。制定原则和最佳实践以减轻 AI 对工人的危害并最大化其益处,解决工作岗位流失、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。制作关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告,并研究和确定加强联邦对面临劳动力中断(包括来自 AI 的)的工人支持的选项。 此外,AI 在科学领域不断改写着我们对世界的认知,例如在医疗领域,如乳腺癌筛查方面可能带来改进;在农业领域,通过机器人和 AI 应用于田间管理可提高效率等。
2024-10-16
如何最大化使用大模型
如何最大化使用大模型 大模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术,它通过在大量语料上进行无监督学习,从而获得语言的统计规律和语义表示。这种技术可以用于各种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、机器翻译、摘要生成等。要最大化使用大模型,可以从以下几个方面入手: 1. 选择合适的模型:不同的大模型具有不同的特点和适用场景,需要根据具体任务和数据集选择合适的模型。例如,GPT3 是一种非常强大的语言模型,但它的计算成本较高,不适合处理大规模数据集。而 BERT 则是一种轻量级的语言模型,适用于处理大规模数据集。 2. 进行模型压缩:大模型的参数非常多,占用的内存非常大,因此在进行模型部署时,需要进行模型压缩。模型压缩可以通过使用更小的数据类型、剪枝、量化等技术来减少模型的大小和计算量。 3. 进行模型微调:大模型是通过在大量语料上进行无监督学习得到的,因此它的输出可能不符合具体任务的要求。为了提高大模型的性能,需要对其进行微调。模型微调可以通过在特定任务上进行有监督学习来实现。 4. 进行模型部署:大模型的部署需要考虑计算资源、内存、带宽等因素。为了提高模型的部署效率,可以使用容器化技术、分布式计算等技术来优化模型的部署。 5. 进行数据增强:大模型的训练需要大量的语料,为了提高模型的泛化能力和鲁棒性,可以使用数据增强技术来增加语料的多样性。数据增强技术可以通过对原始语料进行各种变换来实现,如替换、插入、删除等。 总之,要最大化使用大模型,需要选择合适的模型、进行模型压缩、模型微调、模型部署和数据增强等方面的工作。
2024-05-23
ai和律师的结合
AI 与律师的结合具有多方面的特点和协同方式: 律师擅长的方面: 1. 具备深厚的法律专业知识,能够提供专业的法律分析和建议,例如在证券欺诈案件中的专业分析。 2. 在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 律师不擅长的方面: 1. 处理大量信息和数据时,人工效率非常有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,尤其是在复杂案件中。 3. 在处理复杂案件时,可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。 AI 大模型擅长的方面: 1. 信息检索与整理,能迅速从大量数据中检索相关信息,如法律法规和案例的检索,提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测,通过导入历史数据和参考信息,设定指令,可以预测案件的可能结果,辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理,能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力,可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 大模型不擅长的方面: 1. 法律解释与推理,难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证,特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时。 2. 理解道德和情感,难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。 3. 创新或个性化的服务,难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务。 律师与 AI 协同的方式和技巧: 1. 律师在运用大模型时,要根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导 AI 发挥其最大的效用。 2. 在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。 3. 当需要自动化处理文档时,律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。 4. 例如在使用 AI 进行数据分析时,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,针对每个环节优化 AI 的性能,同时也便于发现和修正问题。 5. 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。 6. 给 AI 提供参考和学习的内容,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)。 7. 在 Prompt 中使用法律术语来引导 AI 的回答方向。 8. 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。
2025-01-25
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
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
搭建一个专业的律师智能体
搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面: 1. 多智能体的通信问题:不同智能体之间的通信至关重要,包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题,而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责:以客服多智能体为例,只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent,并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写:对于律师智能体,写好提示词很重要。例如,在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理,替换具体的人物姓名、时间和地点。同时,注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求:像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用:决策智能体在企业自动化中发挥作用,如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例,将付款方规则转换为有向无环图,利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。
2024-12-17
律师如何使用 ai
律师使用 AI 可以从以下几个方面入手: 一、认识 AI 1. 把 AI 当成黑箱,只需知道它是能模仿人类思维、理解和输出自然语言的东西,不必深究技术原理。 2. 认识到 AI 具有“似人非人”的特点,存在一定的不稳定性和不确定性。 3. 借鉴人类各个文明传说和古老哲人的智慧,在与 AI 相处时,既要基于其“非人”一面,通过清晰的语言文字压缩其自由度,明确告知任务、边界、目标、实现路径和所需知识;也要接受其“似人”一面可能出现的问题,如学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行等,并加以教育、监督和鞭策。 二、具体使用方法 1. 针对数据分析等任务,将各个环节分开处理,优化 AI 性能,便于发现和修正问题。 2. 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. 为 AI 提供参考和学习的内容,包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,编写详细的流程和知识(knowhow)。 4. 在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 的回答方向。 5. 对 AI 的回答进行验证与反馈,交叉验证确保信息准确性,结合自身专业知识进行筛选和判断,确保符合我国法律伦理、立法目的和实务。
2024-12-04
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师?我已经获得了法律职业资格证,但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手: 1. 知识学习与案例研究:利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台,深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助:借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量,确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析:通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景,进行分析和应对策略的制定,提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析:利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析,以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新:借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势,为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时,要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19