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使用AI过程中如何确保信息的保密性?

Answer

在使用 AI 过程中,确保信息保密性可以从以下几个方面入手:

  1. 数据处理环节:将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 性能,同时便于发现和修正问题。
  2. 提问方式: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. 提供学习内容:为 AI 系统提供大量高质量的数据和示例,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)。
  4. 利用专业术语引导:在 Prompt 中使用专业领域术语,如法律术语,引导 AI 回答方向,使其更精准地提供所需信息。
  5. 验证与反馈:大模型的语料存在滞后性,使用 AI 回答后要进行交叉验证,确保信息准确性。同时结合自身专业知识进行引导,筛选和判断回答是否符合相关要求。
  6. 数据隐私保护:
    • 应通过内置保护措施防止滥用数据,用户对自身数据的使用有决定权。
    • 设计选择应确保默认包含隐私保护,包括确保数据收集符合合理预期,只收集特定情境下严格必要的数据。
    • 系统开发者应寻求用户许可并尊重其关于数据收集、使用、访问、转移和删除的决策,无法做到时应采用替代的隐私保护措施。
    • 同意应仅在能适当和有意义给予的情况下用于证明数据收集的合理性,同意请求应简洁、易懂,并赋予用户对数据收集和使用情境的决定权。
    • 对敏感领域(如健康、工作、教育、刑事司法和金融)的数据和推断应加强保护和限制,对青少年相关数据应优先保护。
    • 应避免不受检查的监视,监视技术应受到加强监督,包括对其潜在危害的预部署评估和范围限制,以保护隐私和公民自由。
  7. 政府监管:
    • 要求最强大的 AI 系统开发者向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。
    • 制定标准、工具和测试,以确保 AI 系统安全、可靠和值得信赖。
    • 为防止利用 AI 制造危险生物材料,制定新的生物合成筛选标准。
    • 建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践,以保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗。
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

例如,如果你正在使用AI进行数据分析,你可能需要将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理。这样做的好处是,你可以针对每个环节优化AI的性能,同时也便于发现和修正问题。还有一种是针对复杂的问题,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。这种方法有助于律师逐步深入了解问题的各个方面。例如,在处理一起知识产权侵权案件时,律师可以先问:“这起案件中,被告是否构成侵权?”然后根据AI的回答进一步提问:“如果构成侵权,那么侵权的类型和程度是怎样?”给AI参考和学习的内容让他理解结构和学习,写出流程,写出knowhowAI系统通常需要大量的数据和示例来学习和理解任务的结构。提供高质量的参考材料和学习内容是提高AI性能的关键。这可能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)也很重要,这不仅能帮助AI更好地理解任务,也能为人类用户提供指导。例如,在自动化文档处理中,你可以编写一个详细的指南,说明如何处理不同类型的文档,以及如何使用AI工具来提高效率。利用专业领域的术语引导在Prompt中使用法律术语来引导AI的回答方向。比如,在处理合同纠纷时,律师可以提示:“从合同签订条件、排他性合作和违约责任三个方面分析该合同的履行情况。”这样的引导有助于AI更精准地提供所需信息。验证与反馈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。

《人工智能权利法案蓝图》

You should be protected from abusive data practices via built-in protections and you should have agency over how data about you is used.You should be protected from violations of privacy through design choices that ensure such protections are included by default,including ensuring that data collection conforms to reasonable expectations and that only data strictly necessary for the specific context is collected.Designers,developers,and deployers of automated systems should seek your permission and respect your decisions regarding collection,use,access,transfer,and deletion of your data in appropriate ways and to the greatest extent possible;where not possible,alternative privacy by design safeguards should be used.Systems should not employ user experience and design decisions that obfuscate user choice or burden users with defaults that are privacy invasive.Consent should only be used to justify collection of data in cases where it can be appropriately and meaningfully given.Any consent requests should be brief,be understandable in plain language,and give you agency over data collection and the specific context of use;current hard-to-understand notice-and-choice practices for broad uses of data should be changed.Enhanced protections and restrictions for data and inferences related to sensitive domains,including health,work,education,criminal justice,and finance,and for data pertaining to youth should put you first.In sensitive domains,your data and related inferences should only be used for necessary functions,and you should be protected by ethical review and use prohibitions.You and your communities should be free from unchecked surveillance;surveillance technologies should be subject to heightened oversight that includes at least pre-deployment assessment of their potential harms and scope limits to protect privacy and civil liberties.Continuous surveillance and monitoring should not be used in education,work,housing,or in other contexts where the use of such surveillance technologies is likely to limit rights,opportunities,or access.Whenever possible,you should have access to reporting that confirms your data decisions have been respected and provides an assessment of the potential impact of surveillance technologies on

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Require that developers of the most powerful AI systems share their safety test results and other critical information with the U.S.government.In accordance with the Defense Production Act,the Order will require that companies developing any foundation model that poses a serious risk to national security,national economic security,or national public health and safety must notify the federal government when training the model,and must share the results of all red-team safety tests.These measures will ensure AI systems are safe,secure,and trustworthy before companies make them public.Develop standards,tools,and tests to help ensure that AI systems are safe,secure,and trustworthy.The National Institute of Standards and Technology will set the rigorous standards for extensive red-team testing to ensure safety before public release.The Department of Homeland Security will apply those standards to critical infrastructure sectors and establish the AI Safety and Security Board.The Departments of Energy and Homeland Security will also address AI systems’threats to critical infrastructure,as well as chemical,biological,radiological,nuclear,and cybersecurity risks.Together,these are the most significant actions ever taken by any government to advance the field of AI safety.Protect against the risks of using AI to engineer dangerous biological materials by developing strong new standards for biological synthesis screening.Agencies that fund life-science projects will establish these standards as a condition of federal funding,creating powerful incentives to ensure appropriate screening and manage risks potentially made worse by AI.Protect Americans from AI-enabled fraud and deception by establishing standards and best practices for detecting AI-generated content and authenticating official content.The Department of Commerce will develop guidance for content authentication and watermarking to clearly label AI-generated content.Federal agencies will use these tools to make it easy for Americans to know that the communications they receive from their government are authentic—and set an example for the private sector and governments around the world.

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
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
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
给我5个midjourney确保场景一致性的Sample提示词
以下是 5 个 Midjourney 确保场景一致性的 Sample 提示词: 1. Scifi movie scene. In the silverwhite space environment, from the overtheshoulder lens on the right side of the man with short hair and navy blue jumpsuit, a transparent virtual screen appeared on the wall in front of him. Behind there is the silhouette of another female employee with long blue hair, operating another screen. Rendered in a C4D style inspired by Unreal Engine, with high resolution and rich detail. sref url cref url ar 16:9 style raw sw 30 cw 100 2. In a magical forest, a fairy with colorful wings is sitting on a huge mushroom. The sunlight filters through the leaves, creating dappled patterns on the ground. cref https://my.image.host/fairy.jpg s 800 3. On a sandy beach at sunset, a couple is walking hand in hand, leaving footprints in the sand. The ocean waves crash gently in the background. cref https://my.image.host/couple.jpg ar 9:16 4. In a medieval castle courtyard, a knight in shining armor is training with a sword. The flags are fluttering in the wind. cref https://my.image.host/knight.jpg s 700 5. At a busy city street corner, a street musician is playing a guitar, surrounded by a crowd of people. The buildings are towering in the background. cref https://my.image.host/musician.jpg ar 4:3
2025-02-14
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件,可以参考以下方法: 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。 2. 一般而言,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时,先用关键词进行尝试性搜索,根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例,判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时,一般优选官方/高收藏/高成功率的插件,提升使用效果。如果实际试用效果不行,则换用其他插件,或自己编写上架插件。 例如,在搜索 TTS 文字转语音插件时,可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词;在搜索思维导图插件时,可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
如何利用自动对齐技术,确保16位不同地点的人员录制的同一句口号音频同步且整齐,请推荐具有此功能的音频编辑工具、网站或AI工具,以便将这16段音频精确叠加并融合成一个协调一致的整体
以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐: 在音频编辑中,常见的步骤如下: 1. 选择合适的数字音频工作站(DAW),如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频,只对融合部分进行 Inpaint 处理,保持其他音频信息不变,以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后,播放试听,并缩放波形图,检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题,可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理,如混响、限制器、压缩等,导致音频前后不一致,影响对接效果。因此,需要确保在不同的导出和处理步骤中,音频不受到额外的处理,或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括: 1. Studio One:可用于对齐拼接音轨,并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作,以丰富音频的层次,注意叠加后各音轨的电平,避免过载或失衡。 2. Udio:具有混音功能,可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域,通过滑块控制混音效果的强度。 此外,阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径,将现有的自动对齐方法分为四大类:利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号,并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型,对于音频对齐的直接应用可能有限。
2024-10-17
我要修改一个论文文档,要修改的地方已经在文档中标出,我要用哪些AI工具能够快速帮我高效修改论文并确保内容准确。
以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供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,提高语言质量。 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,丰富的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。 此外,还有一些中文的内容仿写 AI 工具,如: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 是智能写作助手,擅长多种文体写作,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 由腾讯 AI Lab 开发,提升写作者写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
我要修改一个论文文档,要修改的地方已经在文档中标出,我要用哪些AI工具能够快速帮我高效修改论文并确保内容准确。
以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供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,提高语言质量。 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,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 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。 此外,还有一些中文的内容仿写 AI 工具,如: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手,能写心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
我想了解最新的ai的即时信息(最新资讯与ai工具)
以下是为您提供的最新 AI 即时信息和工具: 4 月 1 日 AI 资讯: 【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 19 日 AI 资讯: 【AI 模型】 英伟达:发布全球首个开源人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1 及相关 GTC 信息。 谷歌 Gemini:放出了两个功能 Canvas 和 Audio Overview。 【AI 视频】 STAbility AI:发布 Stable Virtual Camera,2D 图像转化 3D 视频。 Domo AI:推出“图片说话”功能,带口型匹配。 【AI 3D】 Roblox:推出 AI 3D 技术 Cube 3D。 Claude MCP Unity 版本推出。 【AI 音乐】 AI 音乐工具 Udio:推出 v1.5 Allegro。 LVAS Agent:基于多智能体协作的长视频音频合成。 获取 AI 资讯的渠道: 公众号:超时空视角、AI 替代人类。 小红书/抖音:EverAI。 B 站:Ever AI 酱(这里会有教程及 AI 工具界面操作)。 关于“通往 AGI 之路”知识库和社区平台: WaytoAGI(通往 AGI 之路)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 社区定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 目前合作过的公司/产品包括阿里云,通义千问,淘宝,智谱,支付宝,豆包,火山引擎,marscode,coze,堆友,即梦,可灵,MiniMax 海螺 AI,阶跃星辰,百度,Kimi,吐司,liblib,华硕,美团,美的,360,伊利,魔搭,央视频,Civitai,Openart,Tripo3D,青椒云等。
2025-04-10
如果面试AI产品经理岗位,我的简历应该如何介绍对应的AI项目?目前我在做的是一个AI深度解读的功能,用户通过报告页面进行深度解读,进入后触发AI与用户的沟通,根据沟通信息,将用户的一些情况写在病历信息中,最终发给医生
以下是为您提供的一些参考,帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目: 在您所做的 AI 深度解读功能项目中,可以从以下几个方面进行介绍: 项目背景:阐述开展该项目的原因和目标,例如为了提升医疗服务的效率和准确性,满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责:详细说明您在项目中的具体职责,如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现:描述项目中所运用的关键技术,如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化:提及为提升用户体验所采取的措施,比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益:展示项目取得的成果,如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外,您还可以参考以下其他相关人员的项目经验: 秦超作为 AI 2C 项目负责人,在产品落地服务方面具有丰富的经验,包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域,将宠物与 AI 结合,具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理,在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理,熟悉 ChatGPT,写过 prompt,使用过多种 AI 创作工具,并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理,熟悉 prompt,部署过多种绘图项目,使用过多款 AI 创作工具,期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助,祝您面试成功!
2025-04-01
扣子设置了微信客服机器人,如何实现机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息。
要实现微信客服机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息,您可以按照以下步骤进行操作: 前提条件: 1. 已开通了。 2. 已搭建了 Bot。 步骤一:获取微信客服配置信息 1. 登录平台。 2. 单击企业信息,然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置,然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后,先不要关闭该页面。 步骤二:在扣子中配置微信客服信息 1. 在 Bots 页面,选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面,单击发布。 3. 找到微信客服渠道,然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID,然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey,然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后,先不要关闭该配置窗口。 步骤三:配置回调地址 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面,输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格,空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面,复制 secret。 3. 单击客服账号,复制账号。 步骤四:发布 Bot 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面,输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息,然后勾选微信客服渠道,再单击发布。 4. 发布完成后,单击立即对话登录微信客服,体验 Bot 效果。 常见问题: 1. 收不到机器人回复消息怎么办? 可尝试通过以下方法解决: 查看微信客服的启用状态:登录,在应用管理页面,点击微信客服。确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能,需要关闭。关闭后,该应用在工作台入口将被隐藏,员工不可使用。请谨慎评估。 检查近期是否有登录企业微信应用。确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。 如果还是有问题,可以发送邮件至 [email protected] 反馈。
2025-03-30
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
推荐一些优质AI信息源,X上的
以下是为您推荐的一些优质 AI 信息源: 1. 在,Grok 能通过 X 平台实时了解世界,还能回答多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题,独具幽默回答模式,可避免恶意提问,留下邮件可申请早期测试。 2. 「AI 研究报告》中文版,这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告。 3. 即刻 App 的“”等免费圈子,这里有前沿信息线索,很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 此外,AI 知识库的信息来源还有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。对于初学者入门,推荐看 Open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。还有经典必读文章,如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,以及软件 2.0 时代相关内容。
2025-03-28
图片信息提取
图片信息提取主要包括以下几个方面: 1. 实现工作流: 上传输入图片。 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息。 场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 零代码版本:选择 Coze 平台,将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用,封装图片理解大模型和图片 OCR 为工作流插件。 2. 银海的工程视角 TrickleOnWeChat 方案: 设计信息整合和提炼的 Prompt 提示词,将 OCR 文本信息与图片识别信息关联整合,按信息分类分析方法整理并按指定格式输出,增加标签分类。 3. 星流一站式 AI 设计工具: 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息,滑动鼠标到“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。 图像筛选功能包括推荐(根据生图参数推荐)、热门(推荐浏览量最高的图片)、搜索(输入描述进行图像搜索)。 图像调取包括点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”,生图参数调取包括整体调取(点击“发送到生成器”调取全部参数)和单个调取(点击右侧单独的发动键调取单个参数)。
2025-03-24