以下是为您找到的相关内容： Sir Patrick Vallance 的审查强调过早匆忙地对 AI 进行监管可能会抑制创新。我们的方法与这一观点一致，认识到在对法定干预做出决定之前需要建立更强大的证据基础。在这样做的过程中，我们将确保在保持迭代方法的灵活性和为企业提供明确性之间取得正确的平衡。如 3.3.1 节所述，我们将提供一系列核心功能，包括视野扫描和风险监测，以识别和应对框架未充分涵盖优先风险的情况，或者监管机构职权范围之间的差距对创新产生负面影响的情况。 案例研究 3.6：应对监管政策挑战 自动驾驶汽车 新的 AI 用例的某些方面可能超出了监管机构现有的职权范围，这意味着他们没有授权来解决特定危害或支持新产品进入市场。自动驾驶汽车的出现突出了这样的监管和政策挑战。在复杂的 AI 驱动软件能够执行指定的驾驶任务的情况下，现有的监管结构（通过向人类驾驶员发放许可证来实现道路安全责任）不符合目的。这给自动驾驶汽车的开发和部署带来了不确定性，这不能仅由监管机构解决。为了实现政府“使英国成为世界上开发和部署自动驾驶汽车技术的最佳地点之一”的雄心，制造商需要清楚他们所运营的监管环境，公众需要对这些车辆的安全性、公平性和可信度有信心。相关参考资料包括：《监管机构代码》（Office for Product Safety and Standards，2014 年）、《什么是英国宪法？》（The Constitution Unit，University College London，2023 年）、《技术创新监管审查：数字技术》（HM Treasury，2023 年）、《英国处于交通革命的边缘》（Department for Transport，2021 年）、《AI 创新监管方法》、政府发布的《2025 年互联与自动化移动报告》以应对这一挑战，描述了如何调整生态系统以刺激创新。

AI 在采购相关领域有以下应用： 在医疗药品零售领域： 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 在 To B 领域： 智能办公：在办公垂域场景中，比如快速总结群聊内容或会议信息，或者为写公文提供结构模板参考等。 智能客服：借助 agent 接入企业的 QA 知识库，对用户的信息予以回应，并依据用户的回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 AI 导购：依据用户的问题，结合产品的介绍和评论信息等，为用户推荐更为准确、精准的产品。 总之，AI 技术在采购相关领域可以提升用户体验、优化管理、降低成本等，是一个值得重视的发展方向。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在条件生成场景中，进行微调可以参考以下指南： 1. 在提示末尾使用分隔符，例如\n\n\n\n。当最终向模型发出请求时，也要附加此分隔符。 2. 在完成结束时使用结束 token，例如 END。在推理过程中将结束 token 添加为停止序列，例如 stop=。 3. 目标是至少约 500 个示例。 4. 确保提示+完成不超过 2048 个 token，包括分隔符。 5. 确保示例具有高质量并遵循相同的所需格式。 6. 确保用于微调的数据集在结构和任务类型上与模型将用于的数据集非常相似。 7. 使用较低的学习率和仅 1 2 个时期往往更适合这些用例。 此外，还有以下案例研究： 1. 基于技术属性列表的产品描述：将输入数据转换为自然语言很重要，这可能会带来卓越的性能。为了获得高性能，请确保完成是基于所提供的描述。如果经常查阅外部内容，则以自动方式添加此类内容将提高性能。如果描述基于图像，则使用算法提取图像的文本描述可能会有所帮助。由于完成只有一个句子长，可以在推理过程中用作停止序列。 2. 实体提取：这类似于语言转换任务。为了提高性能，最好按字母顺序或按照它们在原始文本中出现的相同顺序对不同的提取实体进行排序。这将有助于模型跟踪需要按顺序生成的所有实体。数据集可能如下所示，例如：多行分隔符效果最好，因为文本可能包含多行。理想情况下，输入提示的类型会高度多样化（新闻文章、维基百科页面、推文、法律文件），这反映了提取实体时可能遇到的文本。

以下是关于微调的最佳实践： 一般最佳实践：使用更多高质量的示例进行微调效果更好。要微调一个比使用基本模型使用高质量提示更好地执行的模型，应提供至少几百个高质量的示例，最好由人类专家审查。从那里开始，性能往往会随着示例数量的每增加一倍而线性增加。增加示例的数量通常是提高性能的最佳和最可靠的方法。分类器是最容易上手的模型。对于分类问题，建议使用 ada，经过微调后，它通常只会比功能更强大的模型稍微差一点，同时速度更快，成本更低。 准备数据集：微调是一种强大的技术，可用于创建特定于您的用例的新模型。在微调您的模型之前，强烈建议阅读以下针对您的用例的最佳实践和具体指南。 具体指南：微调可以解决多种问题，最佳使用方式可能取决于您的具体用例。常见的微调用例和相应的指南包括： 如果您要对预先存在的数据集进行微调，而不是从头开始编写提示，请务必在可能的情况下手动检查您的数据是否存在令人反感或不准确的内容，或者如果数据集很大，请检查尽可能多的随机样本。

以下是关于写好一段代码的一些指导： 1. 向代码添加注释：请输入您要添加注释的代码段，查看代码片段并为每一行代码提供注释，解释其目的和功能。检查完代码后，重新生成带有添加注释的代码段。 2. 比较两段代码：请输入您要比较的两个代码段，并描述您在构建的内容和目的。例如，您正在开发一个特定项目并且想评估将第一个比较项与第二个比较项进行比较。请提出基于您正在构建的内容的要求，并创建两个满足这些要求的代码库，一个使用第一个比较项，另一个使用第二个比较项。同时提供在本地计算机上运行这两个应用程序的明确说明。 3. 生成正则表达式：请创建一个正则表达式匹配您想匹配的模式。 对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的步骤如下： 1. 先复制第一段：!pip install beautifulsoup4 requests 并运行。 2. 点击左上方“+代码”按钮，新建一个新的代码块。 3. 最后，复制后面的代码，并运行。 在开发中，以 LangChain 应用开发为例，其具有诸多优势： 1. 代码简洁清晰，几行即可实现想要的功能，且具有很高的可扩展性和灵活性。 2. 例如，如果想要以流式的方式获取内容，只需要改变调用方法，使用 stream 代替 invoke。 3. 如果想要同时处理多个主题，改变调用方法，使用 batch 代替 invoke。 4. 如果想让请求异步执行，操作也较为简单。 5. 模型的变更也十分简单，只需要变更 modal 变量的定义即可。例如 prompt = BasePromptTemplate

RAG（检索增强生成）与 AI Agent 存在以下区别： RAG 是给大模型提供一个浏览器工具来使用，而 AI Agent 则是给大模型提供了更多的工具，如长期记忆（相当于给大模型一个数据库工具来记录重要信息）、规划和行动（在大模型的 prompt 层进行目标拆解，并输出不同的固定格式 action 指令给工具）。 在实际应用中，外置知识的集成和管理常常采用 RAG 架构，它通过检索外部知识源来增强模型的生成能力。而 AI Agent 不仅依赖内置知识，还能实时检索和整合最新的外部信息来完成任务，例如可以让大模型帮忙安排差旅，它会判断完成目标所需的步骤，搜索差旅记录，预订酒店和机票等。 总的来说，AI Agent 在 RAG 的基础上有了更多的功能和更广泛的应用空间。

目前在将现实照片转换成动漫风格方面，以下为您推荐一些常见的网站和工具： 1. 美图秀秀：功能丰富，操作相对简单，有多种动漫风格转换效果可选。 2. 醒图：提供多种特效和滤镜，包括动漫风格的转换。 至于 Bot 方面，暂时没有特别突出和广泛使用的专门用于现实照片转动漫风格的 Bot。但您可以持续关注相关领域的发展，可能会有新的工具出现。

很抱歉，目前知识库中没有您所需的关于特定产业（如手机、汽车、石油化工等）中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路，您可以据此进行进一步的资料收集和研究： 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性，阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型，如压力传感器、温度传感器、位置传感器等，并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段，从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势，如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节，包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域，如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势，如微型化、集成化、智能化、无线化等，并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。

以下是关于智能发送邮件的相关信息： 开发：GPT 智能客服部署 账号搭建 配置 Action，关联第三方 API：Action 是 GPT agent 对接第三方 API 方式，使用自然语言对接，0 编程。Zapier 是一个第三方 API hub。创建 Action，使用 Zapier 关联 Gmail API，实现人工服务邮箱联系。GPT 聊天中，用户提及“send mail”（需区分大小写）就会触发动作。Action 是 Zapier 通过 Gmail 发送邮件给客服团队。GPT 会归纳整理邮件的内容。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。易于使用，支持多种平台，适用于多种语言。网站：https://www.grammarly.com/ Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句。界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。网站：http://www.hemingwayapp.com/ ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议。功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。网站：https://prowritingaid.com/ Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等。生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。网站：https://writesonic.com/ Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 GPTs 与 Zapier 实战案例：智能邮件分类与回复 假设您是一家公司的客服代表或独立开发者，每天收到大量客户邮件，包括咨询、投诉、反馈等多种类型。手动处理既费时又易出错。可以实现一个自动化工具流，根据邮件内容自动分类（如投诉、感谢信等），并生成合适回复内容，再发送给对应发件人。之前有关于 Zapier 和 GPTs 结合的具体操作步骤，请移步文档:【实战】效率神器：ChatGPT 和 Zapier 实现自动化！

以下是关于 AI 对公共财政职能影响的相关内容： 在金融领域，摩根大通利用 AI 创建金融模型，通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量，完善经济和货币预测，使中央银行和政府能从更准确的通胀、国内生产总值增长和失业率等指标预测中受益，为政策选择提供信息，改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。 金融服务业接纳生成式 AI 能带来具有成本效益的运营，例如在质量保证方面，生成式 AI 可加速银行和金融科技公司确保符合众多监管机构要求的过程。 在责任设计与实施方面，我们应将责任通过设计纳入 AI 产品和组织，无论在 AI 流程的哪个阶段，所做决策都会产生影响。