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应用到律师软件的AI能力

Answer

以下是应用到律师软件的 AI 能力相关内容:

律师在工作中的优势包括:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 作为专业人士,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。

律师不擅长的方面有:

  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,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,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. 精力与情绪,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。

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。

在法律领域,生成式 AI 具有文本总结方面的能力。通过使用大模型,律师可以快速总结法律研究报告、实务文章、法学论文以及法律法规,帮助他们更高效地获取核心内容和深度见解。

对于如何认识 AI,作为不具备理工科背景的文科生,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。驱动 AI 工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处,都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果,且皆需要面对工具可能突破界限(发疯)的情况。当想让 AI 实现愿望时,基于它的“非人”一面,需要尽可能通过语言文字(足够清晰的指令)压缩它的自由度,不仅要清晰告诉它需要干什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径方法是哪一条,最好还直接给到它所需的正确的知识。

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。

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[heading1](👈 左侧目录看分类)1[content]|标题|简介|作者|入库时间|封面|分类|前往查看👉|内容速读|原文发布时间|录入人员|sync|类目特征|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||律师,生成式AI,原理和实践丨part3|在法律领域的应用,特别是在文本总结方面的能力。通过使用大模型,律师可以快速总结法律研究报告、实务文章、法学论文以及法律法规,帮助他们更高效地获取核心内容和深度见解。文章还展示了一些具体的应用场景,并对几款生成式AI工具进行了比较和评估。总的来说,生成式AI的文本总结能力在法律领域有着广泛的应用前景。<br>Amazing Webpilot,telling friends!<br>|[@Wifi](https://aiweaver.feishu.cn/record/1sfvut5Z4IPZFwc2Iyj1bQjN8)|2023/10/18||Prompt,AI写作,生活服务,学术研究|[https://mp.weixin.qq.com/s/j_78GAJIBUj5fYrBMUGqQA](https://mp.weixin.qq.com/s/j_78GAJIBUj5fYrBMUGqQA)||2023.09|nimbus|||NzI5NzU2OTc5MTIyNzgwNTcwMDpyZWNSN2NJQVFaOmE1MDk5ZWEzMDRiYjNlZTdhMTk2NGQzNWI4MzRiMzkzOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

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

AI是什么?作为一个不具备理工科背景的文科生,要搞清楚“AI”其实是一件很困难的事情(什么Agents、AIGC、LLM,什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚),所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱,我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解,其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处,都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果,且皆需要面对工具可能突破界限(发疯)的情况。当然,不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之,AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍,AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此,我们可以从人类各个文明的传说中,从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则:1.当你想让祂实现愿望时,基于祂的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩祂的自由度——(1)你不仅要清晰的告诉祂需要干什么,还需要清晰的告诉祂边界在哪里。(2)你不仅要清晰的告诉祂目标是什么,还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。(3)你不仅要清晰的告诉祂实现路径,最好还直接给到祂所需的正确的知识。

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推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章: 麦肯锡于本月发布的《2023 年 AI 现状:生成式 AI 的爆发之年》重磅报告,可在下查看,还有金融观察家的相关解读,链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuOSP7QYszqbidiIUHyU2A 。 全球精选网站中新增的,它是构建 AI Agents 的协作平台,关注 AI 智能体的伙伴不容错过。 来自 CV Hub 的必读文章《》。 清华的免费公开课《。 AIGC Weekly01 中的文章推荐: 对 Stable Diffusion 工作原理的介绍,来源:https://jalammar.github.io/illustratedstablediffusion/ 。 Emad 写的关于 SD V2 模型的一些笔记,来源:https://twitter.com/EMostaque/status/1595731398450634755 。 Hugging Face Inference Endpoints 指南,介绍如何部署 Stable Diffusion 以针对给定的输入提示生成图像,来源:https://www.philschmid.de/stablediffusioninferenceendpoints 。 GPT4 预测相关内容,来源:https://twitter.com/paraschopra/status/1596762675710918656 。 《AI 时代工作的未来》,讲述了未来的新工作流程,来源:https://noahpinion.substack.com/p/generativeaiautocompleteforeverything 。 新手学习 AI 的相关文章: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 开始 AI 学习之旅,可在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库有很多实践后的作品、文章分享。 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。
2025-04-16
在aily中使用大模型,需要给大模型挂载知识库。如何操作?
在 Aily 中使用大模型并挂载知识库,可按以下步骤操作: 1. 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传相关文件。根据您上传的文档大小,百炼需要一定时间解析,通常占用 1 6 分钟,请您耐心等待。 2. 建立索引:进入,根据引导创建一个新的知识库,并选择刚才上传的文件,其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引,以便后续大模型回答时检索参考。选择向量存储类型时,如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADB PG。 3. 引用知识:完成知识库的创建后,可以返回进入到刚才创建的应用设置界面,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息,以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 此外,RAG(检索增强生成)是一种结合了检索和生成的技术,能让大模型在生成文本时利用额外的数据源以提高生成质量和准确性。其基本流程为:首先,给定用户输入(如问题或话题),RAG 从数据源中检索出相关文本片段(称为上下文);然后,将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型(如 GPT),输入通常包含提示,指导模型生成期望输出(如答案或摘要);最后,从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。
2025-04-16
如何准备Aily知识库
准备 Aily 知识库可以从以下几个方面入手: 一、深入理解 RAG 1. 准备知识库数据:RAG 的第一步是准备知识库数据,当下技术下其能力以处理文本数据为主,如 PDF、在线云文档、EXCEL 等。 2. 文本预处理:这是文本准备时的重要环节,也称为数据清洗和去噪。目的主要有两点,一是清理无效的数据,如删除无效、过时或不相关的数据以提高后续检索速度;二是统一数据的格式,将不同的数据元转换成统一格式便于后续处理和检索。 二、利用 MCP 搭建 Obsidian AI 知识库 1. 安装插件并获取 API Key:在 Obsidian 的「第三方插件」「社区插件市场」找到 Loccal Rest API 插件安装并启用,在插件设置中获取 API Key。 2. 访问链接并启用服务:访问 https://coddingtonbear.github.io/obsidianlocalrestapi/,点击右下角的「Authorize」输入 API Key 启用服务。 3. 准备本地文件位置:点击 Obsidian 左下角仓库的管理仓库,选择在「访达中显示仓库文件夹」,按住「Option」键右键复制文件夹路径备用。 4. 在 Chatwise 中启用 MCP 服务,让 AI 模型检索内容并构建知识库。 三、其他相关知识 1. AI 相关技术与活动:包括 AI 音乐创作、数字人语音合成、config UI 的应用等技术介绍,以及社区共创项目、作业与报名、线下寄送物料组织活动、AI 春晚等活动介绍。 2. 共学活动与技能提升:接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解,可先从练习提示词入手。 3. 硬件机器人材料购买:若搞硬件机器人,部分材料需尽快购买。 4. 自媒体发布与流量扶持:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,作品也可发布在 GitHub 等平台。 5. 活动奖项与历史玩法:设有最佳创业奖和最佳投资奖,有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法,之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 6. 工具使用与新大赛预告:可使用多种 AI 工具,新的大赛即将开启,有百万奖金池,相关动态会在社区活动栏目公布。
2025-04-16
哪个AI工具可以做文字描述后生成视频呢
以下是一些可以通过文字描述生成视频的 AI 工具: 1. 即梦 AI: 进入方式:点击主界面左侧边栏“视频生成”按钮进入视频制作界面。 操作步骤: 视频类型包括文生视频(把文字描述变成动态视频)和图生视频(让静态图片“动起来”)。 输入提示词,在文本框内输入想要绘制的内容描述。 选择视频模板与风格,包括视频模型(默认选择最新的模式)、生成时长(不同时长消耗积分不同)、视频比例(画幅的尺寸)。 点击“生成”按钮,稍作等待,AI 将自动完成视频制作。视频生成后,可以点击“下载”按钮下载到本地。 2. 可灵 AI(快手):https://app.klingai.com/cn/texttovideo/new 3. 海螺 AI:https://hailuoai.com/video/create 4. vidu:https://www.vidu.cn/ 5. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 6. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址:https://www.midjourney.com 7. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 8. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 9. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 10. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 11. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 12. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/
2025-04-16
openai 最新的模型是什么
OpenAI 最新的模型包括: 1. o3/o4 模型:具备跨学科知识整合与独立创新能力,助力科研从设想到实验设计加速,大幅提升效率,定价高达 2 万美元/月,瞄准科研机构与政府实验室。相关链接: 2. Quasar:或为 OpenAI 今晚开源模型名,Quasar(类星体)象征遥远而明亮的能量体,隐喻模型性能强大,命名暗示该模型或聚焦高能计算与远程知识覆盖。相关链接: 3. o1preview 与 o1mini:拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限,可在 Web 客户端中进行尝鲜体验。在一些评估中表现出色,如在 2024 美国数学奥林匹克竞赛(AIME)资格赛中跻身美国前 500 名学生之列,在竞争性编程问题(Codeforces)中 o1preview 拿到了 62 个百分位,在物理、生物和化学问题的基准(GPQA)o1 与 o1preview 都超过了人类博士水平的准确性。
2025-04-16
现在有什么AI最新资讯
以下是为您汇总的 AI 最新资讯: 4 月 1 日: 【AI 模型及应用】OpenAI 将会开源一个推理模型,ChatGPT 即将推出推理强度控制选项,Gpt4o 生图能力面向免费用户;Gemini 2.5 Pro 免费使用,任何人都可以使用 Canvas 进行编码和创作。 【AI 视频】Higgsfield 发布 50 多个电影级摄影机动作预设,提升动态镜头表现力;luma 为 Ray 2 引入摄像机运动概念,可基于预设镜头并组合编辑;Remakes 支持基于用户上传图像直接编辑,并融合 Remade 视频特效,简化创意流程;Meta 宣布推出 MoCha 系统,实现电影级说话角色合成效果。 【AI 3D】HSMR 推出从单张图像重建人体 3D 骨骼和网格模型的系统;krea 引入 AI 3D 生成能力,扩展其创意工具的功能范围;PGC 推出基于物理的单一姿势高斯布料模拟技术,提升数字服装的真实感。 【AI 音频】MiniMax Audio 发布全新 Speech02 语音模型,提升语音合成质量。 3 月 17 日: 【AI 3D】UE5MCP 提出旨在将 AI 驱动的自动化集成到虚幻引擎中,可用于游戏关卡设计,游戏编程等;Motion Anything AI 生成动作技术,根据音乐生成舞蹈动作;米哈游创始人蔡浩宇发布 AI 游戏预告《Whispers from the Star》,以 AI 智能体语音交互为核心推进剧情;字节团队预告即将开源 AI 3D 建模技术 Hi3DGen。 【AI 视频】可灵接入 Deepseek R1,帮助书写 AI 视频提示词;Long Context Tuning for Video Generation 用于场景级视频生成的长上下文调整技术。 【AI 绘图】Thera 新 sota 超分辨率模型,允许任意尺寸图像进行高清化。 【AI 语音】赤兔 Chitu 清华团队模型推理引擎,可以实现 DeepSeek 推理成本降低一半,性能翻番;Anthropic 预推出 Harmony 新功能,可将本地目录集成 Claude 中;百度文心大模型 4.5 和文心大模型 X1 正式发布,免费向用户开放。 3 月 27 日: 【AI 模型及应用】Open AI 宣布支持 MCP,同时 MCP 更新规范;通义更新 7B 的 Qwen2.5 Omni 多模态模型,同时通义网站(Qwen Chat)更新视频实时通话和实时通话功能。 【AI 图像】Ideogram 推出 Ideogram 3.0 新版本模型;海螺更新 image01 的预设库能力,可以直接选预设提示词。 【AI 视频】可灵更新“新版本”多图参考能力;节点式画布工具 FLORA 增加自定义风格能力。 【AI 3D】FirePlace 用于 3D 场景中物体放置的多模态大语言模型框架。
2025-04-16
用数据作图的ai软件有哪些
以下是一些用数据作图的 AI 软件: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 此外,还有一些辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)中的生成设计工具,可根据用户输入自动产生多种设计方案。 在 AI 绘图方面,目前市面上主流的有 Stable Diffusion 和 Midjourney。Stable Diffusion 开源免费、可本地化部署、创作自由度高,但需要较好电脑配置,尤其是显卡;Midjourney 操作简单方便,创作内容丰富,但需要科学上网且付费,每月费用约 200 多元。前期想要了解的可以试试 Stable Diffusion,具体安装方法可参考 B 站【秋葉 aaaki】的视频。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源: 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 课程包含从零开始的应用界面教学,涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况,包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程: 涵盖了众多工具,如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf: 包括教师的 AI 减负指南,生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项,AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化,自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作,探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题,教师能力重塑,极简思维的教育应用,生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践,如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
grok API能用在什么软件上
Grok API 可以用在以下软件上: 1. 扣子工作流:可以用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,还能参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译:由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容,可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景,比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP:比如通过快捷方式接入 Siri。 此外,xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本,如 grok3beta、mini、fast 等,满足不同场景需求,上下文窗口达 131K,支持图像输入输出,但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。
2025-04-12
人脸识别软件
以下是为您整合的关于人脸识别软件的相关信息: 在“【已结束】AI 创客松 参与同学自我介绍和分类”中,Dylan 擅长人脸识别算法和动作捕捉产品。 在“SmartBotX 模块化桌面机器人——说明文档”中,桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示,可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 在“14、LayerStyle 副本”中,使用 YoloV8 模型可以检测人脸、手部 box 区域或者人物分割,支持输出所选择数量的通道。同时,Mediapipe 模型可以检测人脸五官,分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。
2025-04-12
文章配图的智能体或者软件
以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容: 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到,智能时代,智能应用会从有形界面消失,变成无所不在的助理或智能体,辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10:智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路》中,个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况,但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到了相应结果。同样的提示词,元器某应用也有生成。此外,文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。
2025-04-11
我是一名律师,怎么写好法律研究的提示词
作为一名律师,写好法律研究的提示词可以参考以下要点: 1. 理解 Prompt 的概念:Prompt 是给人工智能系统提供的信息或问题,用于引导其产生特定回答或执行特定任务,就像启动和引导对话的起点。对于 AI 来说,好的 Prompt 能帮助其更准确理解需求并给出更有用的回答。 2. 采用建议框架及格式: CRISPE 框架: Capacity and Role(能力与角色):明确希望 AI 的角色和能力,如专注于民商事法律领域,擅长案例研究、法律条文检索及案件策略分析。 Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如处理复杂合同纠纷案件时,向 AI 提供案件关键事实、相关法律及背景。 Statement(陈述):直接明确期望 AI 完成的任务,如总结案件中双方诉求、检索法条、预测判决结果。 Personality(个性):确定希望 AI 以何种风格或方式回答。 Experiment(举例):通过举例进一步说明。 3. 转变思路:不要期待设计一个完美的提示词就能让 AI 百分百给出完美答案,提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,成果需要在与 AI 的对话中产生。要多给 AI 几轮对话修正的余地,因为很多时候自己刚开始也不知道想要什么。 4. 示例:如陶力文律师习惯用的大模型是 KIMI,将提示词称为【灵机符箓】,把 AI 称为【灵机】。在具体的提示词中,明确作者、版本、语言等信息,赋予 AI 特定身份以划定边界,同时明确总的任务流程和关键变量,如基础材料和语言风格。
2025-04-11
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
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。
2025-02-13
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
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是 5 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在人才获取与配置中的应用 What:利用 AI 技术对求职者的简历和技能进行自动筛选和匹配,以快速找到最适合岗位的人才。 Why:节省招聘时间和成本,提高招聘效率和准确性,确保企业能够吸引到最合适的人才。 How:通过收集和分析大量的求职者数据,训练 AI 模型来识别关键技能和经验;将企业的岗位需求与求职者的简历进行智能匹配。 场景二:AI 在薪酬管理中的应用 What:借助 AI 分析市场数据和员工绩效,为企业提供合理的薪酬建议。 Why:确保薪酬公平合理,提高员工满意度,有助于吸引和留住优秀人才。 How:收集同行业薪酬数据和员工绩效数据,利用 AI 算法进行分析和预测;根据分析结果为企业制定个性化的薪酬方案。 场景三:AI 在员工关系管理中的应用 What:使用 AI 监测员工的情绪和满意度,及时发现问题并提供解决方案。 Why:改善员工工作体验,增强员工忠诚度,减少员工流失。 How:通过员工在工作中的交流、反馈等数据,运用自然语言处理技术分析员工情绪;根据分析结果采取相应的措施,如组织团队活动、提供心理支持等。 场景四:AI 在学习与发展中的应用 What:利用 AI 为员工提供个性化的培训课程和学习计划。 Why:提升员工的能力和绩效,促进员工的职业发展,适应企业的发展需求。 How:分析员工的技能水平和职业发展目标,利用 AI 推荐适合的学习资源和课程;跟踪员工的学习进度和效果,不断优化学习计划。 场景五:AI 在 HR 共享与 HRIS 中的应用 What:通过 AI 实现 HR 流程的自动化和智能化,如请假审批、福利申请等。 Why:提高 HR 工作效率,减少人工错误,提升服务质量。 How:将 HR 流程进行数字化和标准化,利用 AI 技术实现自动审批和处理;建立智能客服,解答员工常见的 HR 问题。
2025-04-15
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估: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。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用: 在 Model Context Protocol 托管平台中: 特色功能方面,Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程,适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具(如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成)、AI 对话工具(如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成)、Google Workspace 集成(如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理)、学术研究工具(如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问)、AI 数据库管理(如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成)。 面对 AI 幻觉问题时,可使用结构化思考工具辅助判断,如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策,检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成,风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面,构建逻辑体感轮子,包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容,体现结构化思维,通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例: 在企业运营方面,包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域,协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,针对学生情况以及兴趣定制化学习内容,论文初稿搭建及论文审核,帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业,有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 在零售/电商领域,包括舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业,有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名:使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具,还有很多乐趣等待挖掘,例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13