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欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响,请举例说明(注意,简洁凝练)

Answer

欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响主要体现在以下方面:

  1. 立法参考:我国与欧盟在人工智能立法工作上“齐头并进”,且立法理念有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。该法案对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
  2. 市场拓展:若我国的 AI 项目有意拓展欧洲市场,可能因针对不同市场重新训练特有模型效率不高,而不得不根据欧盟法案对产品进行调整。

同时,我国是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家,从 2022 年开始陆续出台全面指南,如今审查机构已介入。我国持续生产 SOTA 模型,由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案,发布模型前须提交测试以校准拒绝率。虽然禁止 Hugging Face 等国外网站访问,但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。此外,伦理道德和人权向来是人工智能技术发展绕不开的终极话题,我国《科技伦理审查办法(试行)》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。但由于该《办法》适用于所有科技活动,人工智能的特殊性可能无从得到体现,且如何界定和解释“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统也面临相当大的不确定性和模糊性。

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References

2024人工智能报告|一文迅速了解今年的AI界都发生了什么?

《欧盟人工智能法案》获得批准,正式生效随着该法案的通过,**欧洲成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。**执行将分阶段进行,对“不可接受的风险”(例如欺骗、社会评分)的禁令将于2025年2月生效。美国大型实验室努力应对欧洲监管欧盟人工智能法案和长期以来的《通用数据保护条例》(GDPR)对隐私和数据传输的要求相结合,使美国实验室难以适应其服务。Anthropic的Claude在2024年5月之前才向欧洲用户开放使用,而Meta不会为欧洲客户提供多模态模型。与此同时,苹果公司正在反对欧盟的数字市场法案,声称其互操作性要求与它在隐私和安全方面的立场不兼容。因此,苹果公司推迟了在欧洲推出Apple Intelligence。中国人工智能监管进入执行时代我国是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家,从2022年开始陆续出台全面指南,如今审查机构现在正在介入。我国持续生产SOTA模型,由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型同时避免给政治问题提供“错误”的答案,在发布模型之前,必须提交其模型进行测试,以校准拒绝率。虽然禁止Hugging Face等国外网站访问,但官方批准的“主流价值观语料库”可以作为训练数据源。美国对中国实施更严格的出口管制和投资限制美国商务部发出了信函,要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售。不仅如此,美国正在采取措施阻止或限制(包括半导体、国防、监控和音频、图像和视频识别)的中国初创企业的投资。美国不仅禁止了某些物品的出口,还在限制期限前向国际合作伙伴施压。这影响到了NVIDIA、Intel和ASML。

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

[heading4](1)纳入道德伦理和人权考量的以风险为基准的统一人工智能治此外,伦理道德和人权向来都是人工智能技术发展绕不开的终极话题。其高度概括性、抽象性和不确定性,导致如何将这部分内容融入人工智能治理考验着立法者的立法技术。而以风险为基准的人工智能治理框架提供了其中一种解决方案。《人工智能法案》将人工智能系统对伦理道德和基本人权的影响有机纳入规制框架和评估框架中,对相关责任主体的义务配置和履行起着决定性的作用。实际上,我国《科技伦理审查办法(试行)》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。伦理审查委员会的审查结果也能够阻止违反道德伦理科技活动的开展。不过由于该《办法》适用于所有的科技活动,人工智能的特殊性可能无从得到体现。另外,应如何界定和解释“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统也面临相当大的不确定性和模糊性。[26]https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2107/2107.03721.pdf人工智能系统会带来的问题,具体取决于使用它们的人、地点和目的。在一定程度上可能难以统一进行风险分类。[27]https://link.springer.com/article/10.1007/s12027-022-00725-6《人工智能法案》虽然通过举例的方式帮助解释和澄清,但仍可能无法应对快速发展变化的人工智能系统。因而以风险为基准的人工智能管理框架究竟成效如何仍有待进一步的观望和研讨。

快讯|欧盟《人工智能法案》,已通过谈判

三、《法案》将对我国AI监管产生何种影响?我国与欧盟对于人工智能立法的工作一直以来处于“齐头并进”的态势,遥遥领先于其余各国,双方的立法理念也不难看出有共通之处,尤其体现在风险分级管理、高风险项目的“备案”、“评估”、“透明”等原则,均在《生成式人工智能服务安全基本要求》、《人工智能法1.0(专家意见稿)》等相关法律法规中已有所体现,此次欧盟的《人工智能法案》也必将对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。同时,如果AI项目有意拓展欧洲市场,由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高,将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》而对产品进行调整。四、总结监管过严,则技术发展不畅,监管过松,则乱象丛生。但监管势在必行,毕竟技术侵染的土壤后留下的烂摊子,最终依然是政府出面收场。马老师曾经说过,战胜AI最好的办法是先掌握AI,关注监管动态,是为了稳步跑赢落在最后的那个人,为此你可以关注这个公众号,还可以扫码添加我的微信,找我喝个咖啡。

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你是一名DEEPSEEK专家,请用大白话交给小白掌握deepseek的使用,举例说明
DeepSeek 的使用对于小白来说可能有点复杂,但我尽量用大白话给您解释清楚。 比如说,您想让 DeepSeek 帮您生成“玄武门之变结束的当天,李世民在深夜写下一段独白,你觉得他会写什么?”这样的内容。 DeepSeek 会这样来处理: 1. 先回顾玄武门之变的历史背景,比如这场政变发生在 626 年,李世民杀了兄弟,逼父亲退位等。 2. 思考李世民当晚的心理,可能有释然、愧疚、恐惧、自责等多种复杂情绪,还要考虑他是被迫还是早有预谋。 3. 要让生成的独白不仅符合历史事实,还要有文学性,体现人性的复杂。比如要平衡他的野心与自责,对未来的抱负与对过去的悔恨。 4. 考虑当时的文化背景,像儒家思想对孝悌的重视,李世民的行为违背了这些伦理,他可能会内心挣扎,还可能为自己的行为找正当理由。 5. 按照您的需求,给独白加上一些文学修辞,像比喻、对仗、意象等,增强画面感。 另外,DeepSeek 还有个很厉害的地方,就是它能在独白文本中“自作主张”地加入括号里的场景描述,让整个输出更有画面感。比如“(夜风掀动案头《韩非子》,停在‘夫妻者,非有骨肉之恩也’那页)”、“(墨迹在‘弑’字上晕开一团)”、“(忽然扔笔,抓起铜镜)”这些句子,很难相信是 AI 写的。 总之,使用 DeepSeek 时要考虑很多方面的因素,它能根据您的提示词和需求,生成很精彩的内容。
2025-03-13
举例说明,意图和FAQ训练的区别
意图和 FAQ 训练是两种不同的概念。 意图训练主要侧重于理解用户的核心意图或目的。例如,在一个客服场景中,用户的意图可能是查询产品信息、寻求技术支持或进行投诉等。通过对大量的用户交互数据进行分析和学习,模型能够识别出这些不同的意图类别。 FAQ 训练则侧重于常见问题及其对应的标准答案。比如常见的“产品如何退换货”“售后服务的联系方式是什么”等问题,以及相应的准确回答。 总的来说,意图训练更注重对用户目的的分类和理解,而 FAQ 训练更侧重于对特定常见问题的准确回答。
2025-01-13
举例说明,医疗人工智能应用的风险及其法理防范
医疗人工智能应用存在以下风险: 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害,包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时,可能对人们的生计产生重大影响,并侵犯基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括: 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,这些规则应与《宪章》保持一致,是非歧视性的,并符合欧盟的国际贸易承诺,同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务,促进对法规的遵从,确保法律的确定性。 3. 在特定条件下,明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统,以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统,在符合一定条件时不视为高风险系统。
2025-01-02
欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响,请举例说明
欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响举例如下: 积极影响: 1. 对中小企业的兼顾激励与监管:欧盟的法案顾及到了中小企业在人工智能领域的弱势地位,适当地将对中小企业的合规义务豁免规定以及合规支持规定纳入未来的人工智能立法中,有利于形成健康有序的公平竞争秩序,激发中小企业的科技创新活力,同时防止过度监管。例如,2023 年《AI 法案》折衷草案通过制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款、促进监管沙盒广泛而平等的参与、降低评估费用等措施降低中小企业的合规成本。 2. 纳入道德伦理和人权考量:《人工智能法案》将人工智能系统对伦理道德和基本人权的影响有机纳入规制框架和评估框架中,我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。 不利影响: 1. 以风险为基准的管理框架存在不确定性:伦理道德和人权具有高度概括性、抽象性和不确定性,如何将其融入人工智能治理考验立法技术。《人工智能法案》对“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统的界定和解释存在相当大的不确定性和模糊性,可能难以统一进行风险分类,成效有待进一步观望和研讨。 2. 可能无法完全适应中国国情:中国和欧盟在人工智能发展的阶段、市场环境、企业结构等方面存在差异,欧盟的法案在具体适用时可能需要进行较大的调整和适配,否则可能无法有效发挥作用。
2024-12-29
AI的能力边界是什么,请举例说明
AI 的能力存在边界,主要体现在以下方面: 1. 知识来源受限:AI 的知识来源于训练数据,无法超越这些数据的范围,如同学生不能回答课本之外的问题。 2. 推理能力有限:即使拥有足够的知识,AI 也无法像人类一样进行无限的推理和联想。 例如,在“Hallucination is Inevitable:An Innate Limitation of Large Language Models”这篇论文中,揭示了 AI 幻觉无法被完全消除的根本原因就在于 AI 模型的能力边界。 在探索者队伍的研究中,有人提出开发一个用于探索 AI 能力边界的实验平台,这也从侧面反映了对 AI 能力边界的关注。 此外,国际政治的边界或将按照 AI 技术边界来重新划分,也说明了 AI 能力边界的影响范围之广。
2024-08-31
大语言模型领域, 如何理解“退火”概念。 请用通俗易懂的方式举例说明
在大语言模型领域,“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说,您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时,不会一开始就用猛火高温一直烧,而是会逐渐升高温度,然后再慢慢降低温度,让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中,“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中,对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化,以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中,没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。
2024-08-13
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
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
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
分析一下目前国内的ai浏览器有哪些,给我推荐一款简洁、高效、实用的ai浏览器
目前国内的 AI 浏览器有以下几种: 1. AI Share Card 插件: 安装方式: 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件,下载地址:https://aicard.eze.is 。 Chrome 应用商店安装,也可以在 Chrome 应用商店直接搜索 AI Share Card(需要正确网络环境访问,安装后支持自动更新)。 下载最新安装包,访问官网下载最新安装包,适用于无法访问应用商店的用户,本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。 2. Dia:Arc 浏览器抓住了最近两年 AI 爆发提供的机会,增加了多项 AI 功能。但 The Browser Company 公司宣布重新做一款 AI 浏览器 Dia,团队决定将其打造成更前瞻、更强大、更 AI 的浏览器,把浏览器变成每个人的应用程序平台。 如果您想要一款简洁、高效、实用的 AI 浏览器,Arc 浏览器可能是一个不错的选择,它增加了网页摘要、问答、搜索、自动管理等多项 AI 功能。
2025-02-03
我想做简洁卡通风格的ai动画,根据故事文案生成的那种,需要保持人物一致性,用哪个工具比较好?
以下是一些适合生成简洁卡通风格、根据故事文案生成动画并保持人物一致性的工具: 1. U 传:在 U 传中,通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图,可保持人物一致性。新注册有免费生成额度。 2. 季梦:可辅助写视频提示词,能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词,还可写分镜脚本。若为 1.2 版本,选慢速或适中的标准模式,效果更好,且生成的视频无水印。每天给 60 积分。 3. 可玲:可辅助写视频提示词,能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词,还可写分镜脚本。每天给 60 积分,可用于日常使用,创作片子可能需买会员,生成的视频有无水印选项。 此外,在使用 Midjourney 生图时,若要保持人物和场景一致性,有两个取巧的方式:一个是像上个视频一样生成动物,动物会比较容易保持一致性;另一个方式是特定的名人或者有特殊属性的人物。在确定影片风格时,比如可以选择皮克斯动画风格。同时,在提示词中利用 cref 命令也有助于保持人物的一致性。
2024-12-18
我的英文水平是CET4,想要在一年内达到雅思7分。请以一位专业的英文老师角度给与建议。请将建议以简洁的表达以及每日计划的形式体现出来
对于您想要在一年内从 CET4 水平提升到雅思 7 分的目标,以下是一些简洁的建议和每日计划: 建议: 1. 扩充词汇量:雅思对词汇的要求较高,建议每天背诵一定量的雅思核心词汇。 2. 提升听力水平:多听雅思真题听力,尝试精听和泛听结合。 3. 加强阅读训练:每天进行雅思阅读练习,提高阅读速度和理解能力。 4. 注重写作练习:定期写作并请专业老师批改,学习优秀范文的结构和思路。 5. 口语练习:找语伴或参加英语角,多说多练,纠正发音和语法错误。 每日计划: 早上: 背诵 30 个雅思词汇。 听 30 分钟雅思听力真题,并做笔记。 中午: 利用午休时间阅读一篇雅思阅读文章。 晚上: 写一篇雅思作文,并对照范文进行修改。 进行 30 分钟的口语练习,可以通过模仿、对话等方式。 周末: 做一套完整的雅思模拟试题,包括听力、阅读、写作和口语。 总结本周的学习情况,找出薄弱环节,加强练习。 需要注意的是,学习计划要根据个人实际情况进行调整,保持坚持和耐心,祝您成功!
2024-12-17
我是一个英文CET4级水平的上班族,想要在一年内达成雅思7.5分,请问如何使用AI帮助我实现这个目标。请用简洁易懂的表达,使用项目日程表的形式,将计划分成月度、周和日。
很抱歉,目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习,比如使用智能语言学习软件,它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试,并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具,帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考: 月度计划: 第一个月:熟悉雅思考试的题型和要求,通过 AI 工具进行基础评估,制定整体学习策略。 第二个月:重点提升听力和阅读能力,利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月:加强写作和口语的训练,使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月:进行阶段性模拟测试,分析薄弱环节,利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月:继续巩固各项能力,增加练习难度和时长。 第六个月:参加真实的雅思模拟考试,根据结果调整学习计划。 第七个月:针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月:进行全面复习,通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月:保持练习状态,调整心态。 第十个月:再次进行模拟考试,评估学习效果。 第十一个月:做最后的强化复习和准备。 第十二个月:做好考试的各项准备,保持良好状态迎接考试。 周计划: 每周安排 5 天进行学习,每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试,评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据,调整下周学习重点。 日计划: 每天早上背诵单词和短语,可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意,这只是一个初步的框架,您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利,早日实现目标!
2024-12-17
但是chat gpt 总结的会议纪要太简洁了 我想要的非常复杂 怎么办呢?
如果您觉得 Chat GPT 总结的会议纪要太简洁,而您想要更复杂详细的内容,可以按照以下步骤操作: 1. 利用通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记等工具进行录音转文字。以钉钉闪记为例,首先打开钉钉闪记,结束录音后点击“智能识别”,然后点击智能摘要获取会议纪要。 2. 如果需要更丰富的内容,可以复制所有文案或下载文本文件到 GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中,再将会议内容发送。 3. 该场景对应的关键词库包括:会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 4. 提问模板如下: 第一步:用飞书会议等软件整理好会议记录,并分段式发给 ChatGPT 生成总结:请根据以下会议资料,整理会议的关键信息,包括:会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。会议资料:1、时间:XXX 年 XXX 月 XXX 日;2、地点:XXXX;3、参与人员:XXX、XXX;4、会议主题:XXXX;5、讨论内容:Speaker1:XXX;Speaker2:XXX;Speaker3:XXX。 第二步:检查生成的总结:请根据我提供的会议补充信息和修改要求,对 XXX 部分进行修改:1、会议补充信息:XXXX;2、修改要求:XXXX。 第三步:优化文本格式和风格:1、请将生成的总结,以 XXX 形式呈现(例如:以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格);2、请给上述会议总结,提供修改意见,并根据这个修改意见做最后的调整。 此外,就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件一样,提交给 GPT 的任务也可以如此。对于复杂任务,其错误率往往较高,通常可以重新定义为一系列较简单任务的工作流程,其中早期任务的输出用于构建后续任务的输入。比如使用意图分类来识别用户查询的最相关指令,对于需要非常长对话的对话应用程序,总结或过滤以前的对话,逐段概括长文档并递归构建完整概要。
2024-10-26
我是一名企业任用岗人,需要作一版关于AI在任用管理(包括员工入职管理,员工异动管理,员工转正管理,员工离职管理,员工合同续签管理)工作中的成果展示,进行简易的分享;我不知道如何分享,且分享的表述如何简洁而不失重点。
以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例,可作为您在任用管理工作成果展示中的参考: 营销:定制营销报告,涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公:高效做 PPT,利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容,再借助 MindShow 转换为精美 PPT;编写 Excel 公式,通过交互和迭代获取准确公式;写邮件,满足特定需求。 办公:会议总结,包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理:通过创建和维护跨团队项目协作计划,明确员工角色和职责。 销售:话术总结优缺点,考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素;定制销售解决方案,综合企业产品和服务等内容。 客服:定制客服话术,涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR:团队绩效管理,根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议;面试工具,如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学:研制采摘机器人,如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索;设计航天器零部件,提高设计效率和创新度。
2024-10-16