人工智能（AI）的应用场景十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：（此处未提及具体应用，您可以补充更多信息以便为您详细介绍） 此外，市面上还有 100 个应用 AI 的产品，项目主要涉及以下几方面： 1. 辅助创作与学习：如 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划：包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警：如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理：涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易：有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 在管理方面，善于为 AI 提供明确沟通和上下文，明晰其能力边界，合理拆解和整合任务能提升协作效率。同时，医保严禁 AI 自动开处方，而 Coinbase 则在多个领域全面推动 AI 应用。

以下为您推荐几款可以帮助出首饰设计图的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 此外，还有以下相关的 AI 工具和平台： 1. ：利用 AI 帮助进行时装设计，创建逼真的产品图像，为情绪板提供信息并提升设计过程。 2. ：使用户能够连接和使用 AI 模型创建强大的应用程序，无需编码知识，还提供货币化和分享作品的机会。 3. YouTube Summary with ChatGPT：插件可获取 YouTube 视频的语音转文字内容，并复制到 ChatGPT 中转化为摘要文章。 4. ：可帮助设计公司 swag。 5. ：人工智能驱动的音频和视频搜索引擎。 6. ：将 Gravity Forms 与 OpenAI 集成的插件。

以下是为您推荐的适合珠宝首饰设计的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建设计，其 AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 此外，以下是一些其他领域的 AI 工具，供您参考： 1. Brancher.ai：http://brancher.ai/ 是一个使用户能连接和使用 AI 模型创建强大应用程序的平台，无需编码知识，还提供货币化和分享作品的机会。 2. YouTube Summary with ChatGPT：一个插件，可获取 youtube 视频的语音转文字内容，并复制到 ChatGPT 中转化为摘要文章。来源：https://glasp.co/youtubesummary 3. Slingshot 的 SwagAI：https://www.useslingshot.com/swagai/ 可帮助设计公司 swag 的 AI 工具。 4. Context：https://addcontext.xyz/ 人工智能驱动的音频和视频搜索引擎。 5. Gravity Forms OpenAI：https://gravitywiz.com/gravityformsopenai/ 将 Gravity Forms 与 OpenAI 集成的插件。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于新手学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于律师如何使用好 AI 及编写 Prompt 的相关内容： 1. 什么是 Prompt：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，就像启动和引导聊天的起点。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，简单来说就是告诉 AI 要做什么。 2. Prompt 的建议框架及格式： 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、擅长案例研究等。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如案件关键事实、相关法律等。 Statement（陈述）：明确希望 AI 完成的任务，如总结案件诉求、检索法条等。 Personality（个性）：希望 AI 以何种风格或方式回答。 Experiment（举例）：通过具体例子说明如何应用上述框架。 3. 对 AI 的认识： 要学习古人的智慧，接受 AI 存在的“不稳定性”，不能期待设计完美的提示词就得到完美答案，提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在对话中产生。 4. 编写 Prompt 的示例： 具体习惯使用的大模型如 KIMI 等。 示例：敕令法律文章撰写，包括“箓”（描述所属、版本等）和“符”（赋予 AI 身份、设定任务流程和关键变量等）。

在“工程化框架”选择部分曾介绍过 Dify ，接下来使用 Dify 推出的“工作流”功能将流程设计和提示词落地。首先建立整体工作流程，此流程缺少知识检索环节，因本文仅关注提示词层面内容所以略过，后续会在知识回复内容中提供假定检索到的知识，以助看清整个工作流程。延申阅读：Dify——工作流：https://docs.dify.ai/v/zhhans/guides/workflow/introduce

以下为您介绍可以生成手机长图条漫的 AI 工具 Anifusion： 网站：https://anifusion.ai/ Twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai Anifusion 是一款基于人工智能的在线工具，旨在帮助用户轻松创建专业质量的漫画和动漫作品，即使没有绘画技能，用户只需输入文本描述，Anifusion 的 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。 主要功能： AI 文本生成漫画：用户输入描述性提示，AI 会根据文本生成相应的漫画页面或面板。 直观的布局工具：提供预设模板，用户也可自定义漫画布局，设计独特的面板结构。 强大的画布编辑器：在浏览器中直接优化和完善 AI 生成的艺术作品，调整角色姿势、面部细节等。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型，实现不同的艺术风格和效果。 商业使用权：用户对在平台上创作的所有作品拥有完整的商业使用权，可自由用于商业目的。 使用案例： 独立漫画创作：有抱负的漫画艺术家无需高级绘画技能即可将他们的故事变为现实。 快速原型设计：专业艺术家可以在详细插图之前快速可视化故事概念和布局。 教育内容：教师和教育工作者可以为课程和演示创建引人入胜的视觉内容。 营销材料：企业可以制作动漫风格的促销漫画或用于活动的分镜脚本。 粉丝艺术和同人志：粉丝可以基于他们最喜欢的动漫和漫画系列创作衍生作品。 优点： 非艺术家也可轻松进行漫画创作。 基于浏览器的全方位解决方案，无需安装额外软件。 快速迭代和原型设计能力。 创作的全部商业权利。 缺点：（未提及）

人工智能的发展历史如下： 起源于二十世纪中叶，最初符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因方法局限性和成本问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为神经网络奠定基础。 1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，“人工智能”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段（1950s 1960s）的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期（1970s 1980s）的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期（1990s 2000s）的机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）；深度学习时期（2010s 至今）的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型、多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速。

AI 切磋大会的相关信息如下： 全年活动规划：每月最后一个周日举行，具体日期包括 2 月 23 日（deepseek）、3 月 30 日、4 月 27 日、5 月 25 日、6 月 29 日、7 月 27 日、8 月 31 日、9 月 28 日、10 月 26 日、11 月 30 日、12 月 28 日。 2 月 23 日活动亮点：深度聚焦以 DeepSeek 为核心的交流专场，实战导向包括真实案例分享、方法论提炼与自由脑暴，全网联动，线下在北京、上海、广州、深圳、杭州、成都、武汉、南京、郑州、济南、长沙、西安、昆明、大理、重庆、苏州、天津、福州、厦门、宁波、兰州、太原、台州 23 地云聚会，线上同学可以加入到游戏设计中，线上也可以参与围观。 参与方式： 报名链接： 案例提交截止：2 月 20 日（优质案例将获主会场展示机会！） 填写报名表后，就可以在指定的时间到指定的地点参加，无需审核。 分会场招募：开放城市组织者申请，提供资源支持（需要添加城市可以联系王贝：微信号 AIGCcreation） 关注官网： 合作联系：aj@waytoagi.com 建议参加线下活动时带上电脑，以便现场创作。

生成式 AI 主要有以下类型和相关工具： 类型：生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频。能够帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。 工具： Google Cloud 提供了多种易于使用的工具，如 Vertex AI，它是端到端机器学习开发平台，可帮助构建、部署和管理机器学习模型。 图中描绘的趋势显示，相关工具和基础设施逐渐模块化和专业化，公司被分组到以下四个主要类别： Orchestration（编排）：涉及 DUST、FIAVIE、LangChain 等公司提供的工具，帮助管理和协调各个部分和任务。 Deployment,Scalability,&PreTraining（部署，可扩展性和预训练）：如 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供工具，用于部署模型、保证可扩展性和进行预训练。 Context&Embeddings（上下文和嵌入）：如 TRUDO，Llamalndex，BerriAI 等公司提供工具，处理和理解语言上下文以及进行嵌入。 QA&Observability（质量保证和可观察性）：如 Pinecone，drant，Vald 等公司提供工具，确保模型表现和监控性能状态。 目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。国内主要在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》共同监管 AIGC 行业。