AI 工具和智能体可以帮助法律从业者提高工作效率、更准确地分析案例和法律文件，也能为普通人提供一定的法律咨询服务。
以下是一些常见的法律方面的 AI 工具或者智能体：
这些 AI 工具和智能体可以帮助法律专业人士提高工作效率，为企业和个人提供便捷的法律服务。但需要注意的是，它们不能完全替代人类律师的专业判断和分析，在使用时仍需结合专业知识进行评估和决策。同时，法律领域复杂多变，AI 工具的回答和建议也可能存在一定的局限性。
豆包AI
1 个月前
根据《Nature》最新发表的研究，非营利研究机构METR发现了一项被称为“智能体摩尔定律”的规律，即AI智能体（Agent）在完成长期任务方面的能力每7个月翻一番。这一发现揭示了AI在任务完成时间跨度上的指数级增长趋势，并提出了“50%-任务完成时间跨度”这一新指标来衡量AI的能力变化。 核心发现 能力翻倍周期：自2019年以来，AI智能体完成任务的时间跨度每7个月翻一番。这意味着，如果2019年AI完成某项任务所需时间对应人类需要10分钟，那么7个月后，这一时间将缩短至20分钟。 加速趋势：2024年，AI能力的增长速度进一步加快，部分最新模型的能力每3个月翻一番。 未来预测：按照这一趋势，预计5年后（即2030年左右），AI将能够完成许多当前需要人类花费一个月时间才能完成的任务。 研究方法 METR团队通过以下步骤验证了这一规律： 任务设计：设计了170个多样化任务，涵盖软件工程、机器学习、网络安全等领域，并测量人类专家完成这些任务所需的时间，建立“人类基准线”。 指标引入：提出了“50%-任务完成时间跨度”指标，即AI在50%成功率下完成任务的时间长度。这一指标对数据分布的微小变化具有鲁棒性。 模型评估：评估了2019年至2025年间发布的13个前沿AI模型（如GPT系列、Sonnet 3.7等），通过逻辑回归分析计算每个模型的时间跨度。 验证与外部实验 为了验证结果的可靠性，研究团队进行了多项外部实验，包括： 回溯预测：使用2023-2025年数据验证趋势一致性。 任务混乱度分析：评估任务复杂性对AI性能的影响，发现AI在复杂任务上的提升速度与简单任务相似。 基准测试：在SWE-bench等数据集上验证了类似的指数增长趋势。 意义与影响 技术进步：这一发现标志着AI在执行长期任务能力上的显著进步，可能推动AI在软件开发、研究等领域的广泛应用。 劳动力市场影响：AI能力的快速提升可能对劳动力市场产生深远影响，未来或替代部分人类工作，尤其是重复性和耗时任务。 社会挑战：研究提醒社会各界需关注AI技术进步带来的就业和经济挑战，并提前制定应对策略。 未来展望 METR团队预测，按照当前趋势，AI可能在2028年11月达到一个月的任务时间跨度，保守估计则在2031年2月实现。尽管研究存在任务局限性和未来不确定性，但团队确信AI能力每年有1~4倍的增长趋势。 这项研究为AI技术的发展提供了新的量化标准，同时也引发了对AI未来应用和影响的深入思考。
1 个月前
阿里推出新夸克，集成AI对话、深度搜索、深度执行等功能，标志着其从搜索引擎向AI Agent的转型。 新夸克接入通义系列模型，用户规模超2亿，DAU达3430万，位居AI应用榜首。
1 个月前
2025 年 3 月 12 日消息，OpenAI 发布 Agent 工具包，推出一组新的 API 和工具以简化 Agent 应用程序开发，包括新的 Responses API、网络搜索、文件搜索、计算机使用工具和 Agents SDK 等，还计划在接下来的几周和几个月内发布其他工具和功能。
2 个月前
高盛报告：阿里巴巴领衔AI基建，腾讯主导AI应用领域 2月14日，高盛发布最新研究报告，揭示了中国互联网行业在人工智能（AI）技术快速发展背景下的新格局。报告指出，行业正逐渐分化为两大阵营：AI基础设施建设和AI应用开发。阿里巴巴凭借其强大的云服务基础设施，成为AI基建领域的关键力量；而腾讯则依托其在消费者端（C端）应用的广泛生态和卓越用户体验，成为AI应用领域的核心推动者。 报告详细分析了两家公司的优势：阿里巴巴作为中国最大的云服务提供商，其规模优势在AI基础设施建设中占据重要地位，预计在2026财年将实现14倍的预期市盈率。腾讯则凭借其微信超级应用的潜在AI代理功能和闭环交易能力，在2025财年预期市盈率达到16倍，同时腾讯云在中国公共云市场中也稳居前三。 报告进一步预测，随着中国AI模型的灵活性和计算成本效率的显著提升，超级应用如微信和抖音将继续深化在电子商务和本地服务等交易领域的应用。此外，随着开源模型的兴起和计算成本的降低，AI的采用率将进一步提高，特别是在支持多年云和数据中心需求增长的企业端（B端）场景中。 高盛特别强调，腾讯通过其强大的C端生态和用户体验，将AI技术深度融入日常生活。报告以元宝为例，指出其快速崛起是腾讯在AI应用领域实力的体现。元宝集成了DeepSeek-R1模型的强大推理能力和腾讯云的AI推理基础设施，不仅提供了更智能的交互体验，还通过微信生态的独特内容支持，实现了更精准的信息推送和更高效的任务执行。 报告最后指出，集成R1后的元宝在用户体验上实现了质的飞跃，用户可以通过多轮对话和深度思考模式，快速获取微信公众号、视频号等生态内的丰富内容，进一步巩固了腾讯在AI应用领域的领先地位。
2 个月前
随着人工智能技术的飞速发展，像DeepSeek这样的大模型正在以前所未有的方式改变我们的生活、工作和社会。这些先进的AI工具不仅服务于企业和专家，也为普通人提供了前所未有的机会，让他们能够突破传统限制，实现自我提升和价值创造。以下是DeepSeek等大模型为普通人带来的十大新机遇： 1. 教育平权：个性化学习让知识触手可及 在知识经济时代，教育是个人发展的基石。然而，传统的教育资源分配往往存在不均衡的问题。DeepSeek 的“自适应学习系统”通过分析用户的学习习惯和目标，提供量身定制的学习计划，帮助职场人士高效备考职业资格考试（如CPA、CFA），或快速掌握新技能（如编程、数据分析）。这种技术降低了学习门槛，让更多人享受到高质量的教育资源，从而实现教育公平。 2. 就业革命：人机协作提升职场竞争力 面对日益激烈的就业市场，DeepSeek 的“智能工作台”成为职场人的得力助手。无论是自由职业者还是全职员工，都可以通过DeepSeek 自动化完成重复性任务（如撰写报告、代码调试），并获得实时建议以优化工作成果。此外，DeepSeek 还能分析市场需求，推荐高价值项目，助力用户提升收入水平。这种人机协作模式不仅提高了工作效率，还让普通人在职场中更具竞争力。 3. 创业加速：智能化管理降低创业风险 对于许多普通人来说，创业是一条充满挑战的道路。DeepSeek 的智能管理系统为创业者提供了全方位支持，包括市场调研、趋势预测、运营优化以及客户关系管理等功能。即使是零技术背景的用户，也能借助DeepSeek 快速开发产品原型、制定营销策略，并吸引投资。这项技术显著降低了创业门槛，让更多人有机会将梦想变为现实。 4. 医疗普惠：个性化健康管理改善生活质量 慢性病管理一直是全球医疗体系的一大难题。DeepSeek 的健康助手通过整合用户的基因信息、生活习惯和体检数据，生成个性化的健康管理方案。它不仅能预警疾病风险，还能动态监测健康状况，减少不必要的线下复诊次数。这项技术不仅提升了医疗服务的可及性，还大幅降低了患者的医疗成本，真正实现了“科技造福民生”。 5. 财富升级：智慧钱包助力财富增值 理财对大多数人而言是一项复杂且耗时的任务。DeepSeek 的“智慧钱包”通过大数据分析和算法优化，为用户提供专业的投资建议。无论是风险评估、资产配置还是动态调仓，DeepSeek 都能根据用户的具体情况量身定制方案，帮助他们在不确定的市场环境中实现财富增值。这项技术让普通人无需具备专业金融知识，也能轻松管理自己的财务未来。 6. 社交赋能：提升人际交往能力 良好的社交能力是职场成功和个人幸福的重要因素之一。DeepSeek 的社交辅助功能可以帮助用户分析对话中的语气和情感，提供实时反馈，避免沟通失误。同时，它还能根据对方兴趣点生成有趣的话题，缓解社交焦虑。通过DeepSeek，普通人可以更自信地参与社交活动，建立更广泛的人脉网络。 7. 文化创作：激发创意潜能 无论是写作、绘画还是音乐创作，DeepSeek 都可以成为艺术家和爱好者的创意助手。它可以自动生成故事大纲、诗歌或剧本初稿，提供语言润色建议；也可以根据用户描述生成图像或设计草图，甚至协助创作旋律和编曲。这项技术极大地降低了艺术创作的技术门槛，让每个人都能轻松表达自己的创意想法。 8. 电商优化：精准营销提升销售业绩 DeepSeek 在电商领域的应用为普通人开辟了新的商业机会。通过分析用户行为数据和市场趋势，DeepSeek 可以帮助小型商家优化产品页面、制定定价策略，并生成高效的广告文案。此外，它还能自动推荐适合的促销活动，吸引更多潜在客户。这项技术让普通人即使没有丰富的营销经验，也能轻松运营自己的线上店铺，实现可观的经济收益。 9. 数据变现：挖掘数据价值创造收入 在数字化时代，数据已经成为一种重要的资产。DeepSeek 提供的数据分析工具可以帮助普通人从日常生活中收集的数据中提取有价值的信息，并将其转化为经济收益。例如，通过分析社交媒体互动、购物记录或旅行偏好，DeepSeek 可以为企业提供定制化的市场洞察报告。这项服务不仅让普通人能够参与到数据经济中，还能从中获得额外收入。 10. 内容创作：打造个人品牌实现流量变现 DeepSeek 的内容生成能力为普通人提供了全新的创收途径。无论是撰写博客文章、制作短视频还是设计在线课程，DeepSeek 都能提供强大的支持。它可以根据用户需求生成高质量的内容素材，并优化标题、关键词和排版，提高内容的吸引力和传播效果。通过持续输出优质内容，普通人可以逐步建立起自己的个人品牌，并通过广告合作、付费订阅等方式实现流量变现。 结语 DeepSeek 等大模型的出现，标志着AI技术从实验室走向了大众生活。它们不仅改变了教育、就业、创业、医疗、理财等领域，还在电商优化、数据变现和内容创作等方面为普通人带来了新的经济收益机会。无论你是学生、职场人、创业者还是普通市民，都可以借助这些强大的工具找到属于自己的逆袭之路。在未来，DeepSeek 等AI技术将继续拓展边界，为每个人创造更加美好的生活。
2 个月前
本文是对创建一套德国人工智能账单和人工智能会计记账系统的分析： 德国市场对高效、合规的会计解决方案需求旺盛，尤其是中小企业和初创企业。结合人工智能（AI）技术和会计领域的专业知识，可以开发出一个创新且实用的 KI-RECHNUNG 系统。以下是技术可行性分析和系统架构建议： 一、技术可行性分析 1. 语言大模型的作用 自然语言处理（NLP）：语言大模型（如通义千问、GPT等）可以帮助用户通过自然语言输入（例如语音或文本）与系统交互。例如： 用户可以用自然语言描述交易：“我今天买了一台电脑，花了1,200欧元，含税。” 系统会自动解析并生成正确的会计分录。 智能问答支持：回答用户关于税务法规、会计准则或系统操作的问题。 自动化文档生成：生成发票、财务报表、税务申报文件等。 2. RAG（检索增强生成）的优势 结合外部知识库：RAG 技术允许语言模型在生成答案时参考外部数据源，例如德国会计准则（HGB）、税务法规、DATEV 数据格式等。 动态更新规则：税务和会计法规经常变化，RAG 可以实时从权威来源（如德国税务局官网或 DATEV API）获取最新信息，确保系统的合规性。 个性化服务：根据企业的行业特点、历史交易数据和税务状况，提供定制化的建议。 3. AI 在会计中的具体应用 自动分类交易：通过机器学习算法，将银行流水自动分类为收入、支出、增值税等类别。 异常检测：识别潜在的错误或欺诈行为，例如重复支付、异常金额等。 预测分析：基于历史数据预测现金流、税务负担或利润趋势。 合规检查：确保所有账目符合德国 HGB 和税法要求。 二、系统架构设计 1. 核心模块 (1) 用户交互层 功能： 提供友好的用户界面（UI），包括 Web 应用和移动应用。 支持自然语言输入（文本/语音）。 显示账单、报表和税务信息。 技术实现： 前端框架：React.js 或 Vue.js。 自然语言接口：集成语言大模型（如通义千问）。 语音识别：使用 ASR（自动语音识别）工具，如 Google Speech-to-Text 或 Whisper。 (2) 数据处理层 功能： 解析用户输入并生成会计分录。 自动分类银行流水和发票。 计算增值税、企业所得税等。 技术实现： 使用 RAG 模型结合外部知识库（如 DATEV 规则、德国税法）。 集成 OCR（光学字符识别）工具（如 Tesseract 或 Google Vision）处理纸质发票。 使用机器学习算法（如分类模型）处理交易数据。 (3) 数据存储层 功能： 存储用户数据、交易记录、发票和报表。 确保数据安全性和隐私保护。 技术实现： 数据库：PostgreSQL 或 MongoDB。 文件存储：AWS S3 或 Azure Blob Storage。 数据加密：符合 GDPR 要求。 (4) 合规与集成层 功能： 确保系统符合德国会计和税务法规。 集成第三方服务（如 DATEV、Elster）。 技术实现： 使用 DATEV API 导入/导出数据。 集成 Elster 接口进行电子税务申报。 定期更新法规数据库。 (5) 分析与报告层 功能： 生成资产负债表、损益表、现金流量表等。 提供财务分析和预测。 技术实现： 数据可视化工具：Power BI、Tableau 或自定义图表库（如 D3.js）。 使用时间序列分析和预测模型（如 ARIMA 或 LSTM）。 三、关键技术栈 1. AI 和 NLP 语言模型：通义千问、GPT-4、BERT 等。 RAG 框架：LangChain、FAISS 或 Pinecone。 OCR 工具：Tesseract、Google Vision。 2. 数据处理 机器学习：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch。 数据管道：Apache Kafka、Airflow。 3. 前后端开发 前端：React.js、Vue.js。 后端：Node.js、Django、Flask。 API 集成：RESTful API、GraphQL。 4. 数据库与存储 关系型数据库：PostgreSQL、MySQL。 NoSQL 数据库：MongoDB。 文件存储：AWS S3、Azure Blob Storage。 5. 安全与合规 加密：AES-256、SSL/TLS。 身份验证：OAuth 2.0、JWT。 GDPR 合规：数据匿名化、访问控制。 四、实施步骤 1. 需求分析 调研目标用户（德国中小企业和初创企业）的需求。 确定核心功能（如账单生成、税务申报、报表生成）。 2. 数据准备 收集德国会计和税务法规的数据。 构建训练数据集（如历史交易记录、发票样本）。 3. 模型开发 微调语言模型以适应会计领域。 训练 RAG 模型以结合外部知识库。 4. 系统开发 开发前后端应用。 集成 DATEV 和 Elster 接口。 5. 测试与优化 进行功能测试、性能测试和合规性测试。 根据用户反馈优化系统。 6. 上线与推广 部署到云平台（如 AWS、Azure）。 推广至目标市场，提供免费试用或订阅模式。 五、商业价值与前景 1. 商业模式 订阅模式：按月或按年收费。 增值服务：提供高级功能（如预测分析、税务咨询）。 合作伙伴：与税务顾问合作，扩大客户群。 2. 市场机会 德国中小企业数量庞大，对高效、合规的会计解决方案需求强烈。 AI 技术的应用可以显著降低人工成本，提高效率。 3. 竞争优势 利用语言大模型和 RAG 技术，提供更智能、更个性化的服务。 专注于德国市场，深度适配本地法规和用户习惯。 如果你对本方案的技术实现有专业能力，或者想讨论具体的开发计划，请随时与想法提出者联系：juningermany (微信) ！
2 个月前
Replit Agent 是由 Replit 2024年9月推出的一款基于人工智能的编程工具，旨在通过自然语言提示帮助用户自动构建应用程序。它覆盖了从代码编写、开发环境配置到调试和部署的整个软件开发流程，极大地简化了开发过程，尤其适合从零开始构建 Web 应用程序原型。以下是关于 Replit Agent 的详细介绍： 1. 核心功能 Replit Agent 的主要功能包括： 自然语言生成代码：用户可以通过输入详细的自然语言提示（如“创建一个待办事项应用”），Replit Agent 会自动选择适当的编程语言、框架和技术栈，并生成代码原型。这一功能大大降低了编程门槛，即使是没有编程经验的用户也能快速上手。 开发环境配置：Replit Agent 能够自动设置开发环境，安装所需的依赖项，避免了繁琐的手动配置过程。 项目协作助手：在项目构建过程中，用户可以与 Replit Agent 互动，提供 API 密钥、反馈或方向指导，Agent 会根据这些信息调整和优化项目。 快速原型开发：Replit Agent 特别擅长从零到一构建 Web 应用程序原型，能够在几分钟内生成可交互的应用原型，例如创建一个类似 Wordle 的小游戏或一个优惠券生成器。 迭代与测试：用户可以对生成的开发计划进行修改、删除或重新生成，并实时跟踪开发进度，进行应用的测试和调试。 跨平台支持：除了 Web 端，Replit Agent 还支持通过 Replit 移动应用使用，方便用户随时随地进行开发。 部署支持：项目完成后，用户可以直接通过 Replit 的部署功能将应用程序上线，实现开发与部署的无缝对接。 2. 适用场景 Replit Agent 适用于多种开发场景： 快速原型制作：初创企业或个人开发者可以利用 Replit Agent 快速生成产品原型，验证创意可行性。 个性化应用开发：从简单的优惠券生成器到复杂的 3D 游戏，Replit Agent 都能在短时间内完成开发并部署上线。 教育领域：Replit Agent 为编程教育提供了直观的工具，学生可以通过自然语言输入快速看到代码生成效果，降低学习门槛。 自动化工作流：用户可以用 Replit Agent 替代昂贵的自动化工具（如 Zapier），构建自定义的工作流解决方案。 3. 技术特点 自然语言接口：Replit Agent 支持自然语言输入，用户无需掌握复杂的编程语法即可启动项目。 多语言支持：支持多种主流编程语言，如 JavaScript、Python、Node.js 等，能够满足不同类型的开发需求。 自动化程度高：从环境配置到代码生成再到部署，Replit Agent 能够自动化处理整个开发流程，显著提升开发效率。 沙盒环境：提供安全的代码评估环境，支持新功能的测试和验证。 4. 使用方式 Replit Agent 目前仅对 Replit Core 和 Teams 订阅用户开放早期访问。使用步骤如下： 登录 Replit 账号：确保已订阅 Replit Core 或 Teams 计划。 创建项目：在 Replit 主页或移动应用中输入自然语言提示，描述想要构建的应用。 生成原型：Replit Agent 会根据提示自动生成代码和开发计划。 迭代与测试：用户可以修改开发计划，跟踪进度，并进行测试。 部署应用：完成开发后，通过 Replit 的部署功能将应用上线。 5. 优势与不足 优势： 降低开发门槛：即使是初学者也能通过自然语言提示快速构建应用。 快速开发：从想法到部署只需几分钟，适合快速验证创意。 全流程自动化：覆盖从环境配置到部署的整个开发流程，节省时间和精力。 不足： 访问受限：目前仅对 Replit Core 和 Teams 用户开放，普通用户无法使用。 功能局限性：对于复杂项目或高度定制化的需求，Replit Agent 可能表现不足。
2 个月前
欧盟在2024年6月签署的《人工智能法案》（AI Act），这是全球首个具有约束力的AI水平监管法规。 AI法案背景：欧盟立法者在2024年6月签署了《人工智能法案》，旨在为欧盟境内使用和供应AI系统设立一个共同框架。 AI法案的主要目标：该法案通过对AI系统进行分类，采用基于风险的方法，设定不同的要求和义务，以确保AI系统的安全和合规性。 AI法案的实施时间表：该法案于2024年7月12日在欧盟官方期刊上发布，并于2024年8月生效。 AI法案的关键内容： AI系统的分类和监管：根据风险等级，AI系统被分为四类：不可接受风险、高风险、有限风险和低风险系统。高风险系统需遵守一系列要求和义务，而低风险系统则不受进一步约束。 高风险AI系统的具体要求：高风险AI系统必须符合风险管理、测试、技术稳健性、数据训练和数据治理、透明度、人类监督和网络安全等方面的要求。 通用人工智能（GPAI）模型的特别规定：GPAI模型需遵守透明度要求，并在具备系统性风险时进行风险评估和缓解。 禁止的AI实践：包括使用操纵性或欺骗性技术、针对脆弱群体的AI系统、用于社会评分的AI系统等。 立法过程： 提案和初步讨论：欧盟委员会提出了该法案的提案，并经过多次讨论和修订。议会和理事会的谈判：议会和理事会经过多轮谈判，最终在2023年12月达成临时协议。 最终文本的确定：该法案于2024年3月由议会通过，2024年5月由理事会通过，并于2024年6月正式签署。 实施和执行： 执行机构和监督机制：各成员国需设立至少一个市场监督机构，负责监督该法案的实施。欧盟层面也将设立多个支持机构。 合规措施和处罚：对不合规的实体将处以高额罚款，具体金额根据违规行为的严重程度而定。 沙盒机制和现实测试：各成员国需设立至少一个AI监管沙盒，以促进创新AI系统的开发和测试。 最新政策辩论： 学术界的反馈：一些学者认为该法案在某些方面需要改进，如对AI系统的定义、责任分配和执行机制等。 国际协调与合作：确保AI治理的国际协调，特别是与美国的合作，被视为关键。 未来立法方向：讨论了在其他领域（如工作场所的AI、生成式AI的竞争、能源可持续性等）进行立法的可能性。 以上就是欧盟议会《人工智能法案》的背景、主要内容、立法过程及实施机制，并讨论了相关的政策辩论和未来方向。
2 个月前
AI 在能源领域的应用非常广泛，包括能源管理、优化、电网监控、预测分析等。以下是一些常见的 AI 能源工具和平台： 1. 能源管理与优化 Autogrid：提供 AI 驱动的能源优化和需求响应管理，适用于智能电网和可再生能源集成。 Grid Edge：利用 AI 分析能源消耗模式，提高电网效率并优化能源分配。 Bidgely：基于 AI 的家庭和企业能源管理平台，可分析用电模式并提供节能建议。 2. 预测分析与智能电网 DeepMind for Google Data Centers：谷歌旗下的 DeepMind 通过 AI 预测冷却需求，优化数据中心的能耗，节约高达 40% 的能源消耗。 Schneider Electric EcoStruxure：利用 AI 提供实时电力监控和预测分析，优化工业和建筑能源管理。 IBM Watson IoT for Energy：利用 AI 进行能源监测和预测维护，提高能源基础设施的稳定性。 3. 可再生能源优化 Nnergix：基于 AI 的天气预测和太阳能/风能发电优化工具，提高可再生能源的利用率。 Bluesky Analytics：利用 AI 监测空气质量和碳排放，优化可再生能源发电策略。 GE Renewable Energy Digital Wind Farm：AI 驱动的风力发电优化系统，可提高风机效率。 4. 能源交易与市场分析 Enel X：提供 AI 驱动的能源交易和需求响应管理，提高电力市场的效率。 Stem：AI 智能储能系统，优化电力存储和调度，提高电网稳定性。 FlexiDAO：基于 AI 的能源区块链平台，优化能源交易和绿色能源认证。 5. 碳排放监测与 ESG 评估 Microsoft Sustainability Calculator：基于 AI 计算企业的碳排放，并提供优化建议。 CarbonChain：AI 驱动的碳足迹计算和供应链碳排放监测工具。 Watershed：帮助企业监测、分析和减少碳排放，符合 ESG 目标。 这些工具主要应用于能源优化、智能电网管理、可再生能源预测、碳排放监测等领域，能够帮助企业和政府更高效地管理能源资源，降低成本，提高可持续性。
3 个月前
腾讯两大智能体平台：腾讯元器和 AppAgent。
