使用 AI 进行合同分析具有以下优势： 1. 高效筛查：AI 模型可以迅速汇总不同系统中的关键信息，帮助合规官员更快地得出交易是否存在问题的答案。 2. 更准确地预测洗钱者：AI 可以根据过去 10 年的可疑活动报告（SARs）进行训练，检测报告中的新模式，并创建自己对洗钱者构成的定义。 3. 更快的文档分析：AI 可以分析大量的文档，如合同、报告和电子邮件，并标记需要进一步调查的潜在问题或关注区域。 4. 培训和教育：AI 可以用于开发培训材料，并模拟真实世界的场景，以教育合规官员关于最佳实践以及如何识别潜在风险和不合规行为。 5. 新进入者可以使用来自数十个机构的公开可用合规数据进行自我启动，并使搜索和综合变得更快、更便捷。较大的公司从多年收集的数据中受益，但他们需要设计适当的隐私功能。 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。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。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。

"智能体"（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念。它指的是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体。智能体可以是软件程序，也可以是硬件设备。以下是对智能体的详细介绍： 智能体的定义 智能体是一种自主系统，它可以通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主Agent系统中，LLM 充当Agents的大脑，并辅以几个关键组成部分： 规划 子目标和分解：Agents将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。 反思和完善：Agents可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。 记忆 短期记忆：所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习。 长期记忆：这为Agents提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 工具使用 Agents学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 智能体的类型 智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）： 这种智能体根据当前的感知输入直接采取行动。 不维护内部状态，也不考虑历史信息。 示例：温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）： 维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模。 能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。 示例：自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）： 除了感知和行动外，还具有明确的目标。 能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。 示例：机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）： 不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。 评估行动的优劣，权衡利弊。 示例：金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）： 能够通过与环境的交互不断改进其性能。 学习模型、行为策略以及目标函数。 示例：强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 智能体的应用 智能体在各种应用中扮演重要角色，以下是一些典型的应用领域： 1. 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 6. 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。 智能体的设计与实现 设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤： 1. 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 3. 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 5. 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。 总结 智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动，在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统，智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。

以下是根据你的需求为你生成的文章： 如何创作 AIGC 视频项目 创作 AIGC 视频项目需要以下几个步骤： 1. 生成视频脚本：把你想写的选题告诉 ChatGPT，它就能生成一条完整的视频脚本，包括了具体场景和转场画面。虽然在创意上依旧乏善可陈，但利用 ChatGPT 编写新闻，提高内容制作效率，在非专业人士入手视频创作来说，还是有一定帮助的。 2. 制作视频分镜：视频制作中主要用到的工具是 Runway，可以对图生视频有更详细的控制，比如说可以控制镜头的移动。通过推镜头的方式，让人仿佛置身在场景当中。还可以通过笔刷的方式来控制画面元素的移动，让镜头的发展方向能按照想要的进行。这样就能做出船在江中穿行，云朵在空中流动的画面。通过这些方式的组合应用，将所有的分镜全部制作成动态视频。当然考虑到最终的视频的衔接，在制作的时候要思考上下镜头的运动关系。 3. 生成视频：Phenaki 是一个强大的视频生成模型，可以根据给定的文本描述生成高质量的视频。在推理阶段可以产生长视频，即可能包含一个或者多个 text prompt 的视频。步骤如下： 冷启动：首先从全 MASK token 开始，在 1st prompt 的输入下，按照 MaskGIT 的采样方式生成第一段视频。 Shift Time：就是把前一段最后 K 帧视频，经过 CViViT 的 encoder 得到 codebook 编码。 MaskGIT：把当前段剩余的 video token 置为 MASK token，并且在 Next Prompt 的输入下，做 MaskGIT 采样补全，生成第二段视频。 重复 Shift Time 和 MaskGIT，直到结束：不断重复以上步骤，直到生成整个视频。 以上就是创作 AIGC 视频项目的基本步骤。希望对你有所帮助。

Gamma.app 是一个在线演示文稿制作平台，它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户可以通过简单的文本输入来生成幻灯片，Gamma 的 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式的嵌入，如 GIF 和视频，使得演示文稿更加生动和吸引人。Gamma 提供了多种预设主题和自定义选项，允许用户调整和优化他们的演示文稿。

有可以阅读文献的 AI。在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些论文写作中常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索工具：Zotero 结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。Semantic Scholar 是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。百度学术智能助手是百度推出的一款学术研究辅助工具，它结合了百度在自然语言处理和大数据分析方面的技术。该工具可以帮助用户快速找到相关学术资料，提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 2. 内容生成和辅助写作工具：Grammarly 通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。Quillbot 是一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员精简和优化论文内容。知网 AI 智能写作适合各类文档写作的场景，包括：研究报告，调研报告，资讯报告等。 3. 研究和数据分析工具：Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。Knitro 是一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式工具： 除了上述工具，还有一些 AI 辅助阅读工具，如 360AI 浏览器，可以帮助用户在阅读文献时进行问答、生成思维导图等。

Coze 工作流的 LLM 节点支持配置批量处理模式，后续该节点会按照配置多次运行，直到达到次数限制或者列表的最大长度，可以实现重复/循环输出。以下是一个示例，展示了如何使用 Coze 工作流的 LLM 节点实现重复/循环输出： 1. 配置 LLM 节点：在 LLM 节点的配置中，选择所用的大语言模型，并设置 Temperature 和提示词等参数。在提示词中支持使用 {{variable}} 引用输入参数（Input）。 2. 配置批处理：在 LLM 节点的配置中，启用批处理模式，并设置每次运行的参数值。可以根据需要设置不同的参数值，实现重复/循环输出。 3. 调用 LLM 节点：在工作流中调用 LLM 节点，并传入输入参数。LLM 节点会根据配置和输入参数生成输出结果。 4. 循环输出：根据批处理的配置，LLM 节点会多次运行，并每次生成不同的输出结果。这些输出结果可以通过工作流的输出节点返回给用户。 通过以上步骤，可以使用 Coze 工作流的 LLM 节点实现重复/循环输出。需要注意的是，Coze 工作流目前还不支持流式地输出结果，用户需要等 Workflow 执行完才能看到结果，这点比较影响体验。

人声分离是指将混合在一起的声音信号中的人声部分和背景音乐部分分离开来的过程。它是一种音频处理技术，常用于音乐制作、音频编辑、语音识别等领域。以下是一些关于人声分离的常见方法和技术： 1. 基于音频信号处理的方法：这种方法通常使用滤波器、音频特效等技术来对音频信号进行处理，以分离出人声部分和背景音乐部分。这种方法的优点是速度快，适用于实时处理，但分离效果可能不够理想。 2. 基于机器学习的方法：这种方法使用机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，来对音频信号进行学习和分类，以分离出人声部分和背景音乐部分。这种方法的优点是分离效果好，但需要大量的训练数据和计算资源。 3. 基于深度学习的方法：这种方法使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，来对音频信号进行学习和分类，以分离出人声部分和背景音乐部分。这种方法的优点是分离效果好，适用于复杂的音频信号，但需要大量的训练数据和计算资源。 总的来说，人声分离是一项复杂的技术，需要结合多种方法和技术来实现最佳的分离效果。同时，随着人工智能技术的不断发展，人声分离技术也在不断地提高和改进。

AIGC 市场规模正在迅速增长，预计未来几年将保持高速发展。根据 IDC 数据，2022 年中国智能决策市场规模达到 10.55 亿美元，比上一年增长了 20.5%。随着企业智能决策的接受程度逐渐提升，预计未来 5 年中国智能决策解决方案市场复合增长率将达到 50%以上。到 2028 年，由于效率提升，中国的开发人员投入到创新工作的时间将大幅提升，由原来仅占开发时间的 20%提高到 50%。 根据灼识咨询的报告，2022 年，全球 AI 市场的规模达 1997 亿美元，复合年增长率为 29.4%，预计 2027 年将达到 5624 亿美元，2022 年至 2027 年的复合年增长率为 23.0%。尽管生成式 AI 技术栈的兴起伴随着极高的市场欢迎度以及真实的市场收益，但市场中的价值将在哪里积累尚未明确。基础设施提供商可能是迄今为止市场上的最大赢家，他们赚取了流经技术栈的大部分资金；应用类公司的营收增长得非常快，但在留存率、产品差异化和毛利率上却容易遇到瓶颈；模型提供商虽然对这个市场而言不可或缺，但绝大多数都还没有实现大规模的商业化。

能继续追问的 AI 可以提供更有价值的帮助。以 Pi 为例，它在机制设置上采取提问式结尾、不断主动追问，这更有让人聊下去的欲望。同时，Pi 还可以准确地找出与棒球相关的作品，主动引导讨论其中的角色，准确概括角色的特点，并介绍现实里有名的棒球选手。然而，当涉及到观点讨论时，Pi 的态度过于乐观。此外，智能助产术教学法也强调了教师的善于追问和学生的自我省察能力，以及持续追问的动力、关怀并教导学生向善的艺术和持续追问的机制等关键要素。这些都可以为 AI 的发展提供有益的启示。

卡片式回答的AI平台是一种利用人工智能技术，来自动回答用户提出的问题的在线平台。这种平台通常设计用于提供快速、准确的信息搜索和问题解答服务，使用户能够获得及时且相关的回答。以下是提供卡片式回答服务的AI平台： Quivr Quivr是一个开源应用，它尝试让AI与本地笔记库进行交互，通过卡片笔记的内容以流畅、清晰的方式回答问题。 这些平台通过结合卡片式学习和AI技术，为用户提供了一种新颖、高效的学习和信息获取方式。用户可以根据自己的需求选择合适的平台进行知识管理和问题解答。