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ai在法律方面的应用

回答

AI 在法律方面有以下应用:

  1. 协助律师处理复杂案件:律师在面临情绪、精力、时间等压力可能影响专业判断时,可与 AI 协同,借助其优势相互加持。
  2. 精准信息检索与整理:律师能指导 AI 精确抓取法律法规、先例判决等关键信息,为案件准备获取素材,也能让其生成和修改标准化合同,减少文档起草和修订的工作量。
  3. 辅助整理案件事实和证据:在处理复杂法律关系和前沿性案件时,利用 AI 可减少工作时间。
  4. 常用 Prompt 场景:
    • 案例检索:最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。
      • 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。
        • 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。
        • 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。
        • 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。
  5. 提供法律建议的方法:
    • 采用逻辑结构,如 SWOT 分析法或 4P 原则。
    • 从多个角度思考,如在分析商事诉讼时从市场趋势、竞争对手行为等角度思考诉讼策略。
    • 简洁明了总结核心观点和注意事项。
    • 使用引号、分隔符号及连接词组织 Prompt。
    • 赋予 AI 特定角色,如专注于民商事法律领域的律师,以提升工作效率。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

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。同时,在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中,律师需要更多地依靠自己的专业进行分析,发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度。这个时候利用AI来辅助整理案件事实和证据,就可以减少大量的工作时间。

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:

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

比如:在为客户提供法律建议时,我们可以采用SWOT分析法或4P原则等逻辑结构。例如,使用SWOT分析法来评估一个商业合同的优势、劣势、机会和威胁,从而帮助客户完成更明智的交易。Multiple Angles当面对复杂的法律问题时,我们需要从多个角度进行思考。比如,在分析一个商事诉讼时,我们可以从市场趋势、竞争对手的行为、战略规划、财务状况以及市场前景等多个角度来思考诉讼策略,以确保为客户提供全面且深入的法律建议。Summarize在提供法律建议时,我们需要用简洁明了的语言来总结核心观点和注意事项。例如,我们可以概括出5点关于案件处理的核心观点,并列出7点在案件推进中需要特别注意的事项。Separator为了确保我们的建议清晰易懂,我们可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织Prompt。这样做不仅能让建议更有条理,还能通过AI给到更优质的信息。Capacity and Role比如:你是一名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。通过赋予AI这样的角色,我们能够更有效地利用它的数据处理和模式识别能力,从而提升律师的工作效率。3.Prompt方法总结

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2025-05-09
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2025-05-08
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2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
多模态应用
以下是一些多模态应用的案例: 1. 电商领域: 拍立淘:由淘宝推出,用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面,简化购物搜索步骤。 探一下:支付宝推出的图像搜索引擎,拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域: 诗歌相机:拍照能生成一首诗,还能打印,将诗意与现代技术结合,并做成硬件形式。 3. 技术平台: 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力,包括多模态能力。 4. 其他应用场景: 融图:如把图二中的机器人合成到图一的环境中,保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片:使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果:将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画:把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解(图像数据):识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果:生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图:参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟:将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图:保留人物样貌、神态,制作成特定要求的 3D 手办三视图。
2025-04-18
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
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
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
法律AI
以下是关于法律 AI 的相关内容: 在法律领域,AI 具有多方面的应用和作用: 法律意见书撰写: AI 能够根据案件背景、证据材料及适用法律法规,自动撰写初步的法律意见书,包含对案件事实的梳理、法律分析和结论部分。例如: 1. 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,为客户提供应对策略。 2. 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,包括股东权益保护和董事会职责,确保符合相关法规要求。 3. 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,为客户制定应对措施。 4. 为公司股权转让交易起草股权转让协议,规定转让方和受让方的信息、股权转让的份额、价格、支付方式和时间表等。 5. 起草初创公司股权转让协议,明确创始股东向新投资者转让股权的条件等。 6. 为上市公司股份转让交易起草协议,包括股份描述、转让价格、支付安排等。 7. 起草家族企业股权内部转让协议,涵盖股权分配、价格确定方式等。 诉讼策略制定: AI 可基于相关法律条款和案例法,提供诉讼策略,包括对权利的分析、侵权行为评估、证据搜集建议等。例如: 1. 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、侵权行为等。 2. 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略。 3. 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略。 模拟法庭: AI 能模拟法庭审理过程,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,并给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 使用技巧和注意事项: 1. 进行数据分析时,将环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。 2. 针对复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问。 3. 为 AI 系统提供大量数据和示例、高质量的参考材料、详细的流程和知识。 4. 在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向。 5. 对 AI 的回答进行交叉验证,结合自身专业知识筛选判断,确保符合法律伦理、立法目的和实务。
2025-04-07
关于处理法律事务的提示词
以下是关于处理法律事务的提示词相关内容: 1. 陶力文律师观点: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,应将提示词视为相对完善的“谈话方案”,成果在对话中产生。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入提示词就得到想要的东西。陶律师习惯用的大模型是 KIMI,也可使用 GPT、文心一言、豆包等。其个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】,库里每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。【箓】描述符箓整体所属、版本,【符】关键,涉及具体操作步骤和方法,开头赋予 AI 身份划定边界。 2. 潘帅观点:律师常用 Prompt 场景包括案例检索和类案检索。案例检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在问题。案例检索的 Prompt 指令词结构为【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】,并列举了多个具体例子,如商标侵权案件中“混淆可能性”标准的判例检索等。
2025-04-03
社招如何从法律行业转化为AI产品经理
以下是为您提供的从法律行业转化为 AI 产品经理的一些建议: 1. 学习 AI 相关知识:了解人工智能的基本概念、技术和应用,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 掌握相关工具和技术:熟悉如 ChatGPT、MJ 等常用的 AI 工具,以及模型微调等技术。 3. 积累项目经验:可以尝试参与一些 AI 相关的项目,哪怕是小型的,以增加实践经验。 4. 关注行业动态:及时了解 AI 产品领域的最新趋势和发展,为转型做好准备。 5. 提升产品管理能力:学习产品规划、需求分析、用户体验设计等方面的知识和技能。 6. 建立人脉网络:与从事 AI 产品工作的人员交流,获取更多的信息和机会。 另外,参考以下案例可能对您有所帮助: 黄鹏从法律行业成功转型到 GPT 产品领域,浅尝过 MJ、Runway,了解模型微调。 潘帅分享了法律人如何用好 AI 的 Prompt 指令词,例如在法规研究与解读方面,针对具体法律和需求生成详细的分析和指南。在法律意见书撰写或非诉交易文件材料方面,根据已有证据材料和相关法律条文撰写初步法律意见书。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-18
我想了解法律AI的最新发展状况
以下是关于法律 AI 最新发展状况的一些信息: 潘帅作为法律科技探索者,整理了关于 AI 大模型使用方法的资料并结合自身经验编写了相关内容。他指出在人工智能时代,律师要实现人机协同,需理解 AI 优劣势及自身长处与不足。 《促进创新的人工智能监管方法》提到,AI 已在众多领域带来重大进步和效率提升,具有巨大的变革潜力,能用于多种场景,推动经济增长和创造就业。但这只是开始,随着技术发展,会有更多应用出现,英国需创造利于创新的监管环境。 AIGC 法律风险研究报告指出,AI 将改变生活各方面,带来生产力解放和生产关系变化,法律需做出回应。生成式人工智能技术在多领域带来创新、效率与价值的同时,也带来了传播虚假信息、侵犯个人信息权益、数据安全等法律风险。飒姐法律团队致力于为其发展保驾护航,总结法律红线风险,提示合规要点。
2025-03-11
如果你是一个AI领域的专家,我有个问题关于应用AI来学习的:假设我有一个网上的课程,然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来,然后输入给AI,让AI来学习,如果以后我问AI关于这方面的问题的话,AI能像课程老师一样思考,来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容: AI 的学习方式与人类有相似之处,也有不同之处。在医疗保健领域,为产生真正的改变,AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始,如正规学校教育和学徒实践,通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说,当前学习方式及技术人员对待方式存在问题,应通过堆叠模型训练,而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,能反映对基本元素的理解和预测能力,可能会平行于人类教育范例发展,也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易,且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时,应让 AI 接触现实世界互动,避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而,您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习,然后期望它像课程老师一样回答问题,目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
有没有很对汽车三维建模方面的AI应用 介绍介绍
以下是一些与汽车三维建模相关的 AI 应用: Vibe Draw:可以根据草图进行 3D 建模。 PhysTwin:能够通过视频创建交互式物理数字孪生。 GroomLight:用于重打光的人体头发外观建模的混合逆向渲染。
2025-04-11
有没有很对汽车三维建模方面的AI应用 介绍介绍
以下是一些与汽车三维建模相关的 AI 应用: Vibe Draw:可以根据草图进行 3D 建模。 PhysTwin:能够通过视频创建交互式物理数字孪生。 GroomLight:用于重打光的人体头发外观建模的混合逆向渲染。
2025-04-11
目前的大模型ai工具中 你觉得文本处理 写作这方面那个工具最强 最像人
目前在大模型 AI 工具中,对于文本处理和写作方面,以下是一些相关信息: 生成式人工智能的工作原理:在整体的人工智能领域,监督学习用于标记事物,一直占据很大比例。现在生成式 AI 快速崛起,强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建,大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语来生成文本,这需要大量数据。 大语言模型的应用:运用大语言模型写故事、修改文本很有用,但它可能编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确。网络搜索与大语言模型的区别在于网络搜索可追寻信息来源,大语言模型能提供建议与策略。 写作方面:使用大模型工具如 LLM 来写作,集思广益、头脑风暴非常有用。网页版聊天时提供更多信息,翻译也可使用 LLM,但其效果受网络文本量影响。 推荐的大模型工具:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。一些国产模型如智谱和文心可以文生图。 相关工具:除了 Snapbox 外,还有 OpenCAT 等类似工具可供选择。有多种文本处理与总结工具,如 kimi 网页总结助手、ChatHub 等,以及翻译插件与 AI 对话插件、沉浸式翻译插件等。Memo Al 可以对音频视频进行转文字、字幕翻译、语音合成等,并由多种 AI 模型提炼内容精华总结、生成思维导图。 综合来看,不同的大模型工具在文本处理和写作方面各有特点,难以简单地确定哪一个最强、最像人,具体取决于您的需求和使用场景。
2025-04-01
minimax侧重在哪些方面
MiniMax 侧重在以下几个方面: 1. 语音技术: 快速克隆:仅需 10 秒音频即可克隆语音,智能情感系统精准捕捉细腻情感变化。 多维预置语音:提供 300+语音选项,支持 17 种语言(不断扩展),涵盖口音、性别、年龄、风格等。 专业音效:支持房间音效、电话滤镜,输出接近录音室级别。 2. 通用人工智能: 成立于 2021 年 12 月,是通用人工智能时代基础设施建设者和内容应用创造者。 拥有文本、语音、视觉多种模态融合的通用大模型引擎能力并打通产品全链路。 自研了整套端到端 AGI 引擎系统。 3. 团队组成:核心技术研发成员均来自全球知名高校和全球顶尖科技公司,拥有世界顶尖自然语言处理、语音、计算机视觉、计算机图形学等工业界和学术界经验,拥有多项全球领先的人工智能领域研究成果,具有上百个全球发明专利,1/3 的团队成员拥有世界顶尖技术实验室的博士学位。 相关链接: 免费试用: API 平台:
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28