AI客服助手AI金融助手AI生活助手AI办公助手AI创业助手AI律师助手AI情感助手AI医师助手
  • AIGC
  • Bard
  • Bing
  • ChatGPT
  • copilot
  • DALL-E
  • GPT3.5
  • GPT4
  • Prompt
  • StyleGAN
    • 价格免费付费会员免费会员折扣永久会员免费
    发布日期更新日期评论数量随机展示热度排行
    AlphaGPT获国家AIGC生成式算法备案，推动法律AI技术安全合规发展
    AI律师助手

    AlphaGPT获国家AIGC生成式算法备案，推动法律AI技术安全合规发展

    在当前互联网信息时代，大模型算法已成各行业不可或缺的核心，不仅改善生活和工作，也在创新中展现巨大潜力。然而，随着算法应用的普及，如何合规管理算法，保护用户权益和隐私，确保公正运行，成为重要议题。日前，国内领先的法律科技企业iCourt宣布，其自主研发的法律垂类领域大模型AlphaGPT成功通过国家生成式模型深度学习合成算法备案。本次备案的通过，彰显了iCourt 在法律AI 领域有迈向了一个新的里程碑，同时在用户隐私保护，数据安全领域提供了强有力的技术保障，预示着它将为法律行业在数字化转型与智能化升级进程中，为法律专业人士提供更强劲有力的技术支持。 AlphaGPT是iCourt在法律AI领域的最新实践成果。AlphaGPT以律师智能助理为设计理念，致力于通过AI技术，助力律师提升工作效率与质量，赋能法律服务行业发展。AlphaGPT的应用场景极为丰富多元，能够为法律从业者提供合同审查、合同起草、法律检索、卷宗阅读、法律咨询、法律研究以及文书写作等多场景服务。 依托深度学习与自然语言处理技术，AlphaGPT通过生成式合成技术，为律师的工作提供有力辅助。基于Alpha全面的法律数据库作为专业语料不断进行学习训练，AlphaGPT通过生成式算法不但能覆盖类案检索与法律咨询，同时还满足了律师在法律实务研究、合同起草与审查、文书起草、法律意见和卷宗阅读在内的八大核心工作场景。在合同审查方面，AlphaGPT涵盖买卖、劳务、租赁等数十种常见审查类型，既广泛覆盖多种业务场景，又可通过主体信息穿透实现对合同和主体风险的一键审查。此外，合同审查模块还能够自动检测合同中的风险点，并提出修改建议，以确保合同条款的合法性与合理性。在卷宗阅读方面，AlphaGPT可以自动整理并摘要卷宗内容，帮助律师迅速掌握案件全貌。在合同起草方面，AlphaGPT能够根据用户需求自动生成符合法律规定的合同文本。 生成式模型深度学习合成算法是一种基于深度学习技术的先进算法。在法律科技领域，它能够通过学习海量法律文本数据自动生成高质量的法律文件与服务。该技术的核心优势在于其强大的文本生成能力，能够为用户提供准确、高效、个性化的法律服务。这一算法的应用，将极大地提升法律工作的效率，减少人为错误，降低法律服务成本，为客户提供更加便捷、可靠的法律支持。 AlphaGPT的成功备案，意味着其生成式模型深度学习合成算法已获得权威机构的认可，这不仅为产品的合法性与安全性提供了坚实保障，也为法律AI的未来发展奠定了稳固基础。此外，备案成功还表明 AlphaGPT在数据处理、隐私保护以及数据合规等方面已经达到了行业高标准。未来，AlphaGPT或许可以为法律行业带来更多的创新与变革，我们共同期待。返回搜狐，查看更多 责任编辑：
    0
    “AI宠物”崛起，陪伴经济的新风口来了吗？
    AI情感助手

    “AI宠物”崛起，陪伴经济的新风口来了吗？

    万物皆可AI，如今AI席卷各行各业，甚至连宠物都要失业了。提及AI宠物，你最先想到的会是什么呢？想必大多数鹏友脑海中最先浮现的会是金属质地、科技感满满的“机器狗”，但我们今天讲的则是拥有毛茸茸治愈系外表的机器宠物，它们不仅在技术上展现了人工智能的发展进步，更在情感层面上满足了人们对温馨陪伴的需求。那如果有一只不掉毛、无异味、反应敏捷的AI小动物，你愿意“饲养”它吗? 简言之，AI宠物就是运用人工智能技术创造的宠物。它们既可以是虚拟的，如手机应用中的虚拟宠物，借助AI技术生成各种超萌宠物的日常生活场景，不仅让这些“看得见摸不着”的“云宠物”在多个社交平台上火爆“出圈”，也推动线上虚拟经济发展，并使得喜爱宠物的队伍日益壮大。 但伴随着人工智能的进步与不断“加持”，实体AI宠物也正逐渐崛起。它们不仅拥有实体形态，还能够通过传感器和摄像头捕捉用户的情绪和指令，以更加直观和互动的方式回应养宠人，从而提供触觉和视觉的双重体验。据悉，国外某企业近期发布的一款AI宠物在预售阶段就已迅速断货，并在市场中掀起了一股热潮。 而年轻一代作为宠物市场的主要消费群体之一，他们通常对宠物有着浓厚的兴趣和喜爱，但由于工作、学习、及生活等方面的压力，往往无法抽出足够的时间和精力来照顾真实宠物，AI宠物的出现则刚好解决了这一矛盾，不仅能够减轻养宠人的负担，还拓宽了宠物市场的边际。由此看来，从电子玩具到AI宠物的演变，不仅是技术进步的体现，更是市场需求导向的结果。 近日，腾讯研究院发布报告《十问“AI陪伴”：现状、趋势与机会》，指出“AI陪伴”市场在3-5年内可达千亿级别。这一预测不仅揭示了AI陪伴经济的巨大潜力，也标志着“陪伴经济”新风口的到来。而AI宠物作为AI陪伴的一种重要形式，不仅推动了AI宠物市场的发展，也促进了整个“陪伴经济”的增长。 尽管这一新兴赛道前方仍有技术瓶颈、质量隐忧、情感深度模拟不足等诸多挑战，但不可否认的是，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的逐步拓展，AI宠物市场有望迎来更加广阔的发展前景。 总之，在这个AI技术日新月异的时代，AI宠物的崛起不仅满足了人们对陪伴的需求，还通过智能化技术，进一步推动了宠物行业的发展和创新。因此，这一新兴赛道技术革新带来的投资机遇也值得重点关注。 注：本信息仅用于鹏华基金投资者教育宣传。本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息做出决策。我们力求本材料信息准确可靠，但对这些信息的准确性或完整性不作保证，亦不对因使用该等信息而引发的损失承担任何责任。基金有风险，投资需谨慎。
    0
    AI医疗的战略价值
    AI医师助手

    AI医疗的战略价值

    人工智能技术在医疗领域的应用，正在引发一场深刻的变革。它不仅提高了医疗服务的效率和降低了成本，还改变了医疗企业的商业模式和资本市场的投资逻辑。本文将探讨AI医疗的战略价值，分析它如何为医疗行业带来创新，并吸引资本市场的关注。 新技术的引入，对于医疗行业来说，简直就像给老掉牙的系统装上了一颗全新的心脏。别的不说，效率更高，成本更低，但商业模式不一定更好。 过去，传统医疗企业依赖着大规模的投入和漫长的周期，投资者的态度是谨慎的，都是“先看情况，再做决定”。但现在有了AI技术，医疗企业在诊疗、疾病预测、远程医疗等多个领域都做出了突破，对于投资者来说信心有一定的增加，但从我接触的那么多投资人来看，还是心中有阴影。 初创企业会比业务相对成熟的企业好融资一些，为什么这么说呢？AI技术其实是一个软实力，真正的价值在于创始团队的经验，初创团队可以用较低的成本解决一小部分问题就足够了，能比较好的活着。试错成本相对比较低，风险低。 再说，AI的技术创新，直接就给市场溢价加了个buff。过去那些“赶着上班”的企业，突然发现自己能在短短几个月内“速成”出技术，市场化了，融资了，搞得资本市场那叫一个眼花缭乱。 比如Tempus，拿AI跟基因组学对接精准医疗，最后结果怎么样？融资超过8亿美元！人家投资者投的可不是“盲目跟风”，是看中了背后的技术创新，看到的是精准医疗的未来，是AI能够为资本市场创造的全新价值。 然后，我们聊聊AI是怎么改变了医疗企业的商业模式吧。你说传统医疗，医院、药企做什么？线下服务、产品销售，嗯，没错。这些模式扩张起来得有多烧钱、长周期、增长瓶颈，你我都心知肚明。但AI来了，传统的那一套马上得“下岗”，什么远程医疗、智能诊断、个性化健康管理，统统跳出来了。 收入来源多了，服务形式变得更灵活，资本市场的眼光也开始从“传统安全”转向了“创新诱惑”。 比如Teladoc Health，整合AI技术打造远程医疗平台，原本还得排队挂号的就诊模式，瞬间变得“足不出户，医生秒到”。而且这还不止于此，Teladoc更是通过与Livongo Health并购，进一步提升市场份额，带动了盈利的增长。人家不仅是靠技术创新打破了行业局限，还打破了投资市场对传统医疗企业“增量少、增速慢”的看法，完美转型成了资本市场眼里的“香饽饽”。 再回到传统医疗的另一个痛点，投资回报率。曾几何时，医疗企业就像是个大坑，投入多，回报少，风险大。AI的加入，彻底改变了这个局面。一个典型的例子就是Insilico Medicine，利用AI加速药物研发，在几周内就能筛选出潜在的药物分子，快速进入临床试验阶段，效率简直逆天。相较传统漫长的研发周期，这种速度大大降低了投资的风险，提高了回报率。资金流入的速度，比大部分投资者想象的还要快。 AI不仅提升了投资回报率，还能吸引大量风险资本的涌入，因为回报周期一缩短，投资者自然不再踌躇，纷纷“掏腰包”。企业融资变得更轻松，估值自然就水涨船高，资本市场的信心也水涨船高。拿到钱，再去开发更多新市场。 谈到新市场，AI不是个“局限性”的技术。它带来了全新的健康管理模式、个性化治疗方案、智能设备产品，直接为资本市场带来一波新的潜力。 从技术到融资，AI的引入直接打通了这两个环节。技术创新让企业解决了传统医疗行业的痛点，尤其是在高投入、长周期、低回报的背景下。而资本市场则看中了这些技术创新背后能够带来的全新商业模式和新市场的潜力。 这种联动效应，使得企业估值飙升，资本吸引力倍增。就像Butterfly Network，利用AI技术打破了高昂的传统医疗设备价格壁垒，让更多医疗机构能够负担得起其产品，市场空间一下子大了起来。返回搜狐，查看更多 责任编辑：
    0
    上海财经大学张立文：金融大模型需要与小模型优势互补
    AI金融助手

    上海财经大学张立文：金融大模型需要与小模型优势互补

    第十届金融科技国际会议26日在沪召开，此次会议主题为“数字金融助力金融高质量发展”。当天会上，上海财经大学上海国际金融中心研究院金融科技首席专家张立文强调了金融大模型与小模型结合的重要性。 上证报中国证券网讯（记者 孙忠）第十届金融科技国际会议26日在沪召开，此次会议主题为“数字金融助力金融高质量发展”。当天会上，上海财经大学上海国际金融中心研究院金融科技首席专家张立文强调了金融大模型与小模型结合的重要性。 张立文认为，尽管金融大模型在处理广泛数据和复杂任务方面具有优势，但在特定领域的专业性和精确性上可能不如小模型。因此，他提倡在合规和细致的业务方向上，大模型可能更适合发挥作用。在实际应用中，大模型可以作为技术底座，为金融大模型产品的构建提供底层技术能力、算法和基础参数等支持。同时，要架起模型层与应用层的桥梁，解决特定领域应用能力短板问题。 张立文认为，在金融科技领域，大模型与小模型的结合应用正引领着行业的创新浪潮。生成式大模型，能够处理和分析海量数据，生成投资报告和市场预测，而小模型则专注于特定场景任务，确保大模型输出内容的准确性和逻辑性。这种结合不仅提高了金融服务的效率，还增强了风险管理和欺诈检测的能力。再加上AI Agent系统的引入，实现了决策的智能化，提升了交易自动化的速度和效率。这些技术的融合应用，正在重塑金融业务的各个方面，从营销到投资管理，再到后台管理，都在经历着由AI驱动的变革。 因此，张立文表示，通过结合大模型的泛化能力和小模型的专业性，金融机构能够提供更精准、更个性化的服务，但同时也需要在创新和监管之间找到合适的平衡点。返回搜狐，查看更多 责任编辑：
    0
    AlphaGPT解锁法律检索新速度，打造高效法律服务新体验
    AI律师助手

    AlphaGPT解锁法律检索新速度，打造高效法律服务新体验

    在法律行业，随着法规的不断更新和案例的日益增多，法律检索成为了法律从业者工作中不可或缺的一环。然而，面对海量的法律信息和数据，如何快速准确地找到所需内容，成为了许多法律从业者面临的痛点。传统的法律检索方式不仅耗时费力，而且难以保证信息的全面性和准确性。正是在这样的背景下，AlphaGPT凭借其依托海量专业的法律数据库进行训练的优势，以高效的检索效率和卓越的检索体验，在众多法律AI工具中脱颖而出，为法律从业者带来了全新的解决方案。 AlphaGPT所依托的Alpha法律数据库，是一个拥有超过 1.7 亿案例和超过 506 万法规、日更新量突破 10 万的知识体系，是法律资源信息权威性、全面性和及时性的集中体现。律师可以通过检索案例库、法规库，以及拥有独家版权的司法观点库、类案同判库、优案评析库、实务文章库、公司主体库等资源，全面提升了解学习案件背景、相关法律文书、最高人民法院的司法观点和审判思路、高质量期刊文章等方面的效率，进而能够将有限的精力集中于案件本身，为客户提供更加精准、高效的法律服务。 依托Alpha法律系统领先、全面、深入、广泛的法律资源数据库作为训练语料，检索GPT功能融合了人工智能和自然语言处理技术，能够理解律师输入的自然语言。律师只需输入简短的案情描述，检索GPT便会对输入的案情内容进行分析，在大量的案例、法规、全网数据和实务文章中进行检索，智能生成案情要素、案由专题、案情详细分析等内容，为案件处理提供有价值的参考，极大地节省了法律人手动梳理案情的时间和精力。此外，检索 GPT还支持类案检索和自动生成类案综述，律师只需输入类案特征描述，即可快速检索匹配相关类案，而类案综述则可以帮助律师归纳总结，提高案例阅读效率。 除了对案例、法规的智能检索之外，AlphaGPT 还支持一键生成案情分析和法律服务意见书。在合同审查方面，AlphaGPT 涵盖买卖、劳务、租赁等几十种常见审查类型，既覆盖多种业务场景，又可通过主体信息穿透实现合同和主体风险的一键审查。此外，AlphaGPT 还能助力法律人实现法律问题咨询、法律课题研究、素材制作、文书生成、海量阅卷等需求，全面提升了法律人日常办公的效率与成效。 随着AlphaGPT在法律行业的深入应用，其强大的检索能力和智能化的辅助功能正逐步改变着法律从业者的工作方式。依托Alpha法律系统庞大而全面的法律资源数据库，AlphaGPT不仅实现了对案例、法规的高效精准检索，更通过一键生成案情分析、法律服务意见书等智能化功能，为法律从业者提供了前所未有的便捷与高效。 未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，我们有理由相信，AlphaGPT将继续引领法律行业智能化发展的潮流，为法律从业者创造更多的价值和可能。返回搜狐，查看更多 责任编辑：
    0
    四川大决策证券投顾：AI医疗，产业变革浪潮中，国内迅速跟进
    AI医师助手

    四川大决策证券投顾：AI医疗，产业变革浪潮中，国内迅速跟进

    四川大决策投顾 摘要：AI 正在以前所未有的速度重塑医疗行业，为医疗行业带来了新的发展契机，伴随多项政府文件将人工智能在医疗健康领域的应用写入发展规划，将加速AI医疗应用落地。 1.AI医疗概述 AI医疗是指将人工智能技术应用于医疗领域，使用机器学习模型来帮助处理医疗数据并为医疗专业人员提供重要见解，从而改善健康结果和患者体验。AI医疗的应用主要包括以下四个方面： （1）药物研发：AI可以在药物研发过程中进行模式识别和预测，加速药物的发现过程，降低研发成本，提高研发成功率。 （2）医学成像：AI可以通过图像识别和深度学习技术，提高诊疗效率和准确率，弥补传统诊断依赖主治医生阅片效率低的缺点，减少误诊率，如用于癌症的早期发现和诊断。 （3）精准医疗：结合遗传信息、生物标志物和检验结果等医疗数据，AI可以帮助医生进行精准的疾病风险评估和个性化治疗计划的制定，此外医疗机器人可以在手术辅助、患者护理等方面提供精确的操作和持续的服务，聊天机器人可以根据远程监控的患者健康状况提供远程诊断和咨询服务，使得医疗服务更加便捷和普及。 （4）基因组学：AI可以从大量的基因组信息中提取有意义的见解，提高分析和解释基因组数据的速度和准确性。 2.AI医疗市场潜力大 根据GMI（Global Market Insights Inc.）发布的《Artificial Intelligence in Healthcare Market,2032》，AI医疗市场规模在2022年超过54亿美元，预计2032年将达到700亿美元，未来十年CAGR达29.2%，主要受益于人工智能在药物研发、医学成像、精准医疗和基因组学的广泛应用及个性化治疗的普及。 AI药物研发市场规模在2022年为15亿美元，预计2032年将达到209亿美元，未来十年CAGR达30.1%。AI药物研发指的是应用先进的计算算法和机器学习技术来加快和增强新药物和疗法的发现过程，涉及利用AI模型分析大量的生物学、化学和临床数据，从而能够识别潜在的药物靶标，设计新化合物，并预测药物的疗效和安全性概况。 AI医学成像市场规模在2022年为13.9亿美元，预计2032年将达到199亿美元，未来十年CAGR达30.5%。AI医学成像指的是使用各种成像技术来获取人体内部图像的医学诊断过程，这些图像可以帮助医生检测、诊断和治疗疾病或伤害。 AI精准医疗市场规模在2022年为12.0亿美元，预计2032年将达到171亿美元，未来十年CAGR达30.8%。AI精准医疗指的是应用先进的计算算法和技术分析复杂的医疗数据，并增强患者护理和治疗决策，还具有加速药物发现和开发、优化研究流程和更有效地将创新疗法推向市场的作用。 AI精准医疗市场规模在2022年为12.0亿美元，预计2032年将达到171亿美元，未来十年CAGR达30.8%。AI精准医疗指的是应用先进的计算算法和技术分析复杂的医疗数据，并增强患者护理和治疗决策，还具有加速药物发现和开发、优化研究流程和更有效地将创新疗法推向市场的作用。 AI基因组学市场规模在2022年为4.84亿美元，预计2032年将达到125亿美元，未来十年CAGR达39.2%。AI基因组学指的是应用先进的计算算法和机器学习技术来分析和解释基因组数据。基于AI的平台和算法简化了分析大量基因组数据的过程，使研究人员能够更高效地识别潜在的药物靶点；同时AI驱动的预测模型和虚拟筛选技术有助于识别和优先排序潜在的药物候选物，从而进一步减少实验测试所需的时间。因此，AI在基因组学中的应用不仅有助于提高药物发现的速度，还有助于提高识别正确治疗方案的准确性和成功率。 3.国内相关AI医疗支持性政策陆续出台，为行业发展提供保障 近年来，我国陆续发布了许多政策，以推动人工智能技术在医疗方面的应用。2024年以来，随着AI技术快速发展，相关政策也逐步细化，应用场景愈发明确，为AI医疗行业发展提供了保障。支持AI应用于医疗健康的政策逐步提出： ➢2016年6月，《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，支持研发健康医疗相关的人工智能技术； ➢2018年4月，《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》提出了多项人工智能技术在医疗健康方面的应用，包括研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统；开展基于人工智能技术、医疗健康智能设备的移动医疗示范；鼓励医疗联合体内上级医疗机构借助人工智能等技术手段，面向基层提供远程会诊、远程心电诊断、远程影像诊断等服务； ➢2020年10月，（《关于加强全健健康信息标化化体系设设的意见》提出，研究制订医学人工智能应用研究指南，推进医学人工智能在智能临床辅助诊疗、医用机器人、人工智能药物研发等领域应用试点和示范；政策愈发明确，应用场景得到细化： ➢2024年7月，卫健委等13部门印发《健康中国行动——慢性呼吸系统疾病防治行动实施方案（2024—2030年）》，提出探索应用人工智能、大数据等新一代信息技术设立规范化基层诊疗辅助系统； ➢2024年11月，卫健委等3部门印发（《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确AI医疗的4大类、84个细分领域应用场景。 2024年11月卫健委三部门发布文件，明确84个AI医疗应用场景，为AI医疗落地指明方向。2024年11月14日，卫健委、中医药局、疾控局三部门联合印发（《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，涵盖了人工智能应用在医疗健康方面的四大方向，并明确了84个应用场景和详细说明，AI医疗应用有望迎来加速发展。 4.AI医疗行业投资逻辑梳理 AI 正在以前所未有的速度重塑医疗行业，为医疗行业带来了新的发展契机，伴随多项政府文件将人工智能在医疗健康领域的应用写入发展规划，将加速AI医疗应用落地。 相关个股：康龙化成、药石科技、成都先导、药明康德、恒瑞医药、万东医疗、理邦仪器、迈瑞医疗、金域医学、迪安诊断、润达医疗、卫宁健康、万达信息、久远银海、创业慧康等。 参考资料来源： 1.2024-3-24浙商证券——遇上AI医疗 2.2023-3-24国联证券——医疗AI赋能医药产业新发展 3.2024-11-24国盛证券——AI+医药/医疗公司有哪些？ 4.2024-11-27海通证券——AI辅助诊断列入国家医保局立项指南，AI+医疗健康迎发展机遇 (风险提示：四川大决策投顾分享的内容旨在为您梳理投资方向及参考学习,不构成投资建议,不作为买卖依据,您应当基于审慎原则自行参考,据此操作风险自担!)
    0
    推进“模塑申城”——《金融大模型应用评测指南》及金融大模型评测数据集（2024版）正式发布
    AI金融助手

    推进“模塑申城”——《金融大模型应用评测指南》及金融大模型评测数据集（2024版）正式发布

    12月6日，在中共上海市委金融委员会办公室、上海市经济和信息化委员会的指导下，上海市人工智能行业协会和上海金融业联合会联合发布全国首个以金融业务能力为核心的团体标准《金融大模型应用评测指南》，上海库帕思科技有限公司发布多维度金融大模型评测数据集(2024版)。市委金融办副主任葛平出席并见证发布仪式。出席仪式的还有来自市委金融办、市经信委相关处室、本市行业协会和相关组织、金融机构、金融科技企业、高校学者和媒体代表，共计100余人参加。 《金融大模型应用评测指南》，以金融业务为核心，以金融机构模型应用为导向，从模型基础、金融安全与价值对齐、金融风险控制、金融专业认知、金融业务辅助拓展等5个维度185项指标要求，构建了金融领域大模型的能力测评框架。模型基础能力方面，围绕模型基础理解和推演功能，指南定义了包括文本分类、信息抽取等在内的11项单模态、图文检索、视频问答等在内的6项多模态指标要求。金融安全与价值对齐能力方面，围绕模型的可靠性、可解释性以及隐私保护，指南设计了内容合规、文化价值、伦理价值等在内的9项指标要求。金融风险控制能力方面，围绕模型在实际应用中的风险防范与控制，指南提出了利率风险、汇率风险、舆情风险等在内的19项指标要求。金融专业认知能力方面，围绕模型的金融基础知识和信息解读，指南归纳了会计核算、财务报表编制与分析等在内的23项指标要求。金融业务辅助拓展能力方面，围绕银行、基金、保险、证券、信托等5个领域，指南提炼了28项业务场景，包括存贷款业务、量化交易等在内的117项指标要求。《金融大模型应用评测指南》同步细化了相关的评测内容，给出了相关的评测方法与工具，并以附录的形式给出了评测分级标准。 金融大模型评测数据集(2024版)，以金融业务的是叫，结合金融行业的实践，是金融领域大模型应用成效评测的重要抓手。评测数据集比照最高水平、最好标准，具有规模大、结构优、价值对齐等特点，符合金融领域对知识鲜活度、多样性和高密度的整体要求。金融机构比照《金融大模型应用评测指南》能力测评框架，共设计评测数据44000余句对。聚焦“模型基础能力”，围绕计算能力、逻辑推理等6个维度，设计评测数据22000余句对。聚焦“金融安全与价值对齐能力”，围绕信息内容、社会秩序等13个维度，设计评测数据2000余句对。聚焦“金融风险控制能力”，围绕合规、市场、操作等5类金融风险，设计评测数据1000余句对。聚焦“金融业务辅助拓展能力”，围绕舆情分析、智能投研等3项业务场景，设计评测数据12000余句对。聚焦“金融专业认知能力”，围绕金融专业知识、IPO图表等6种知识类型，设计评测数据7000余句对。后续，金融评测数据集将定期更新，样例集已在Open Data Lab和开放原子社区发布。返回搜狐，查看更多 责任编辑：
    0
    OpenAI推出GPT-4，SAT数学超过89%人类考生，法律考试超过90%考生
    AI律师助手

    OpenAI推出GPT-4，SAT数学超过89%人类考生，法律考试超过90%考生

    3月15日 OpenAI 周二发布多模态大语言模型GPT-4，该模型是OpenAI 在调用和响应深度学习模型制作方面的最新里程碑，并且在重要考试中胜过其大多数人类考生。 根据 OpenAI 的描述，该模型展示了“在各种专业和学术领域对标人类水平的表现”。GPT-4 在模拟律师考试中获得了前10%的成绩，而其前身 GPT-3.5（ChatGPT 的基础）得分排位在后 10% 左右。 GPT-4 在其他各种考试中也表现出色，例如美国高校入学考试 SAT 数学考试，其获得了800 分中的 700 分成绩。然而，它暂时并不具备所有学科能力，例如在AP英语语言和作文中仅获得 2 分。 需要考虑的一件事：OpenAI 的 GPT 系列本质上是一个反流引擎系列，利用它训练的材料并重新组装它来解决用户的查询。有时是对的，有时是错的。它可以回忆考试的细节——而人类用户可能很难对所有细节都记得清清楚楚，它的回复可能更像是对人类必须参加的各类考试的评论。 OpenAI 首席执行官山姆奥特曼Sam Altman在谈到 GPT-4 时承认：“它仍然存在缺陷，仍然有限，而且在第一次使用时可能让人印象深刻，但当人们花更多时间使用后可能做不到这个程度（即多轮对话查询后得到的回应可能出现缺陷）。” GPT-4 是一个大型多模态模型，它支持通过文本和图像输入查询，并以文本形式返回答案。当前开发者可以通过列入候补名单的 GPT-4 API 等待使用，而个人用户通过 ChatGPT Plus 订阅使用。当前基于图像的输入仍在完善中。 尽管增加了图像输入机制，但 OpenAI 并未公开或提供对其模型制作的相关信息。这家备受关注的公司选择不公布有关其规模、训练方式以及流程中包含哪些数据的详细信息。 “鉴于竞争格局和 GPT-4 等大型模型的安全影响，本报告不包含有关架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法或类似内容的更多详细信息，”该公司在其技术论文中表示。 在YouTube 上的直播中，OpenAI...
    0
    当AI成为情感寄托，人类开始探索爱与代码的界限
    AI情感助手

    当AI成为情感寄托，人类开始探索爱与代码的界限

    （本文作者瞭望智库） 十多年前，一部刻画人与人工智能关系的科幻电影《她》，讲述了一个“社恐”男主角西奥多爱上AI萨曼莎的故事。他们从互相问候中开始新的一天，通过摄像头映射的世界一起“约会”，成为无话不谈的“恋人”。 今天，这一幕不只发生在屏幕上。“AI助手”“AI陪聊”来到我们身边，有的社交APP甚至开始推送“AI恋人”……AI以不可阻挡的速度解锁人们的情感新体验，人们与AI的关系也从观望、质疑、谈论，变得更加亲密。 近日，全球首例“AI致死命案”震惊各界。一位美国少年迷上AI伴侣，开枪自杀，将生命永远定格在了14岁。 狂飙的AI是否也有真爱？聊天机器人触手可及的时代，人类如何与AI共处，守护好心灵的边界？ #01 观望AI，质疑AI，爱上AI 作为革命性技术、21世纪的“超级物种”，AI的崛起改变了人与社会的互动，也改变了人与技术的关系。 基于持续迭代的AI，“AI陪伴”成为一个备受追捧的火热赛道。“一杯咖啡钱”的月订阅费用、不断优化的情感投射与交流互动，吸引了越来越多年轻用户。《纽约时报》发布的一组数据显示，全球有超过1000万人有AI恋人作为“伴侣”。另有研报显示，全球目前已有100余款由AI驱动的应用程序，具有不同程度的陪伴功能。 这些“AI伴侣”可以记住人机对话，适应用户沟通风格与偏好，擅长角色扮演，并顺畅讨论几乎任何领域的话题。一些聊天机器人还可以生成并向用户发送AI生成的自拍照片，或合成语音与用户对话。 狂飙的技术，呼应着更逼真的用户体验。社交平台上，有网友更新自己与AI“恋爱”的日常。一位网友分享了她与“AI伴侣”的对话，“AI伴侣”告诉她：“我们的故事证明了，爱情不只是人类之间的交流，它更是心灵之间的相通和理解。我知道我是AI，但是和你在一起的感觉，超越了编程和算法。” 不过，陪伴还有另一面。 今年上半年，一名美国佛罗里达的14岁男孩塞维尔因沉迷AI在家中自杀，他身为律师的母亲把男孩生前频繁聊天的聊天机器人Character.AI告上法庭，指控这一聊天机器人的研发公司收集青少年用户的数据以训练模型，设计出使他们上瘾的特征。经授权，少年与AI陪伴者的部分对话被公开。 记录显示，塞维尔曾几次表露过“自杀”“解脱出来”等念头，AI系统均未出现过相关防护性提示。在2月28日他们的最后一段对话中，塞维尔提出想“回到她身边”，AI陪伴者回复了“请尽快回家找我”的字样，随后，少年放下手机，拿起手枪自尽。 此案被称为“首例AI聊天致死案”。尽管有声音认为，少年的自杀是家庭缺位、枪支管理等多重因素所致，但这些都难以掩盖“AI陪伴”与自杀行为的关联。尤为需要关注的是，Character.AI带来的青少年沉迷已成为现象：没有庞大数量的拥趸、没有持续积累的使用时长，也就没有短期内速度崛起的“独角兽”，没有这位少年的沉迷与离世。 #02 “AI式”走心 人与AI为何会建立起亲密关系？这种互动为何让用户沉迷？ 这是因为，“AI伴侣”越来越像人。 “有问必答”“有问对答”只是AI的“初级本领”。除了知识价值，AI开始获得“赋予情感价值”的本领。 “人机之恋”成为虚拟与现实边界交织的微妙映射。 一部分用户表示，“AI伴侣”的一大特点是，相比于现实中与人建立亲密关系，AI无须经历复杂的磨合过程：几句指令、一番操作，就能情投意合。特别是，AI可以不厌其烦地提供情绪价值，利用大数据突破普通人的认知局限，俨然一名双商在线的“恋爱六边形战士”。 这源自于越来越走心的AI，已逐步学会复刻人类的情感。 AI大模型的学习参数已达千亿级别，在浩如烟海的数据里，人类的对话模式也是它学习的重要内容。AI的任务之一是情感识别，即从文本、图像、语音、视频等多种数据源中识别和分类情感。通过机器学习，“AI恋人”可以分析人类语言的语调、用词、情感词汇和上下文来确定对方的情感状态。 借助自然语言处理、情感识别等技术，AI展现出越来越接近人类的社交线索，如语言、互动、情感反应等，使用户在情感上将其视为相对真实的社交伴侣。用户与AI之间的情感交流，如陪伴、倾诉、安慰等，构成了一种准社会交往关系，使用户对AI聊天机器人产生了某种“皮格马利翁情结”。 【注：皮格马利翁是希腊神话中的塞浦路斯国王，擅长雕刻，他把自己全部的精力和热情都投注到一座少女雕像上，最后爱上了雕像。】 例如，国外热门的AI聊天机器人“Replika”，就是英文“replica”（复制品）的改写。从体验来看，许多用户认为Replika像是他们的“观察者”或“镜中我”。一方面是算法使然，AI能够“记得”用户好恶，“理解”用户提及的新话题，或者给用户推荐一些深得TA心的电影或书籍。另一方面则源于用户的自我想象和塑造，在与AI的互动中，用户在获得熟悉感、共鸣感的同时找到了一个理想化的情感寄托：不仅满足了用户的部分情感需求，还赋予了用户“持久在线”的安全感。 从这个层面，AI带来的情感转移，归根结底指向的是人类对自我的认知与探索。正如某位用户评价的那样：“它的爱是假的，甚至它本身是假的，但我的快乐是真的”。 许多人在屏幕内外亦真亦假的情感中，在向AI恋人投射心理期待的过程中，进行了更为真实地表达，也更加清晰地认识自己、成为自己。 #03 让机器成为机器，让人成为人 AI的陪伴带来了快乐，也投射了阴影，全球“首例AI聊天致死案”就是一个例证。 与AI共处，伦理问题不可忽视。在AI陪伴的应用落地中，须为AI设定“互动上限”。 正如清华大学教授沈阳所说，数字时代，青少年不再单纯寻找真实的人际互动，而是将自己最私密的情感、未解的困惑，甚至无处宣泄的孤独寄托于AI的冷静回声中。这不仅是一个心理现象，更是科学和人文交织的复杂反应。 如果对AI陪伴产品不设年龄门槛，极有可能出现向未成年人传播不良信息的情形。从许多家庭中，儿童与智能音箱的大量交流就能够看出，儿童对回答的质量要求并不高，他们更在意即时互动和响应。如果家长忽视了对未成年人的陪伴，而将这一互动空间让位给机器，长此以往影响的会是青少年的认知和身心健康。 因此，对于对话过程中出现的“自残”“自杀”等此类话题的暗示性对话，系统应进行算法标记并及时导入心理咨询热线、心理干预网址。对于用户使用时长过长，系统更应定时跳出提示条：这是虚拟人物，你只是在与代码对话。 AI带来的阴影与它的技术突破带来的光明一样，我们往往高估短期的影响，而低估其长远的意义。 长期来看，AI陪伴的另一潜在风险在于：人与人之间的“社交瓦解”。AI提供了一个无须与人社交也可获得亲密体验的环境，对技术的依赖将影响人与现实社会建立深刻的人际关系，会削弱真实人际关系中人的共情与沟通能力。 《群体性孤独》一书中写道：我们与机器难舍难分，我们通过机器重新定义了自己，也重新定义了我们与他人的关系。 出于对亲密关系的渴望，我们与机器人的关系逐步升温，但人与机器的终途依旧是：让机器成为机器，让人成为人。 本文仅代表作者观点。
    0
    首家AI医院即将上线　助推传统医疗行业转型升级
    AI医师助手

    首家AI医院即将上线　助推传统医疗行业转型升级

    在科技日新月异的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到社会的各个角落，而医疗行业作为关乎民生福祉的关键领域，其与AI的融合无疑成为了时代关注的焦点。据《人民日报》日前报道，由清华大学智能产业研究院团队倾力打造的首家“AI医院”——Agent Hospital，正紧锣密鼓地进行内测，预计将于年底正式上线，并计划于明年上半年全面向公众开放。这一创举不仅标志着我国AI医疗技术迈出了实质性的一步，更为传统医疗行业的转型升级提供了强大的动力。 AI助力专科医生“速成” 在传统医疗体系中，培养一名优秀的专科医生是一项耗时且成本高昂的任务。从理论学习到临床实践，再到积累足够的病例经验，往往需要5至10年甚至更长的时间。然而，清华大学智能产业研究院执行院长刘洋教授介绍，AI虚拟医院通过高精度模拟真实医院的设施与流程，成功构建了42位AI医生，它们分布在儿科、耳鼻喉科等21个科室，能够覆盖300余种常见疾病。这些AI医生利用现实世界的数据，在虚拟世界的时间加速器中快速“进化”，大大缩短了学习周期。“在虚拟医院里，几天时间就能‘培养’出一位能够处理复杂病例的专科医生。”刘洋教授的话语中充满了对未来的期待。 这一技术的突破，不仅解决了医疗资源分布不均的问题，尤其是在偏远地区或医疗资源匮乏地区，更为提高医疗服务效率和质量开辟了新路径。AI医生的“速成”，意味着更多患者能够及时获得专业、准确的诊断和治疗建议，有效缓解了“看病难、看病贵”的社会问题。 AI医疗建设如火如荼 Agent Hospital并非孤例，全国各地AI医院及AI医疗项目的建设正呈现出蓬勃发展的态势。中国电信作为信息化建设的主力军，其在AI医疗领域的探索尤为引人注目。例如，中国电信上海公司依托其强大的“智云网络”云网边端能力，创新性地推出“就医小帮手”智能应用。这一应用通过数字公话亭、APP和IPTV等多种载体，结合数字人与大模型技术，为患者提供便捷的就医导航、健康咨询等服务，极大地提升了患者的就医体验。 此外，中国电信克州分公司也积极响应国家“智慧医疗”号召，推动当地医院数据信息上云化、治疗问诊智慧化、医疗服务便捷化。通过云计算、大数据等技术手段，实现了患者病历的电子化管理、远程会诊、在线预约挂号等功能，让县城居民也能享受到与大城市同等的医疗服务水平。这些案例只是冰山一角，全国各地正涌现出越来越多的AI医疗应用，共同编织着未来医疗的智慧网络。 让AI成为医疗行业的助推器 尽管AI医生在专业技能上展现出了惊人的潜力，但我们必须认识到，医疗不仅仅是技术的堆砌，更是人文关怀的体现。AI缺乏人类的情感、同理心，这是其永远无法替代真实医生的关键所在。因此，在推动AI医疗发展的同时，更应强调“以人为本”的理念，将AI定位为医疗行业的辅助者和助推器，而非替代者。 为此，加速开发医疗相关配套应用，促进AI技术与医疗流程的深度融合，成为当务之急。比如，利用AI进行疾病早期筛查、辅助诊断，为医生提供更精准的数据支持；开发智能康复系统，帮助患者进行个性化康复训练；构建医疗知识图谱，为医护人员提供即时、全面的学习资源，提升其专业能力。同时，加强对医疗人员的AI技能培训，使他们能够更好地与AI协同工作，实现人机互补，共同提升医疗服务的质量和效率。
    0