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本文目录一览：

• 1、用AI做Excel,说人话自动处理表格,太爽了!
• 2、梳理中国AI法律大模型都有哪些?
• 3、deepseek在高校教育方面的应用
• 4、北大黄铁军、杜凯团队在《自然·通讯》发表生物神经网络精细仿真算法并...

用AI做Excel,说人话自动处理表格,太爽了!

用AI做Excel，实现“说人话”自动处理表格，确实非常便捷！如今，AI技术正以前所未有的速度发展，从ChatGPT到Microsoft 365 Copilot，再到各种新兴的AI应用，它们正在逐渐改变我们的工作方式。在Excel领域，AI的加入更是让数据处理和分析变得前所未有的轻松。

AI在Excel中的应用确实提供了极大的便利，能够自动处理表格，但并不能完全替代人类。具体来说：自动化处理表格：AI工具如Microsoft 365 Copilot和ChatExcel，能够通过对话或简单指令自动处理Excel表格。例如，根据数据自动创建图表、分析销售趋势、生成新的工作表进行深入研究等。

用AI做Excel，即通过AI技术自动处理表格，确实能够带来非常高效和便捷的体验。具体来说：自动生成图表与分析：AI如Copilot能根据表格数据自动生成图表，帮助用户快速分析和解读数据。例如，它可以迅速分析季度销售趋势，并以直观的方式呈现出来，使用户更容易理解数据背后的含义。

梳理中国AI法律大模型都有哪些?

中国AI法律大模型主要包括以下几个：LawGPT-zh（獬豸）简介：LawGPT-zh是一个中文法律大模型，它利用ChatGPT清洗了CrimeKgAssitant数据集，并结合中华人民共和国法律手册上的核心法律条文，生成了具体的情景问答和知识问该模型通过基于文本构建QA对的方式，提高了在法律问答任务上的表现。

中国法律行业类GPT大模型主要包括以下几个： 法观 简介：法观AI（lawgpt.cn）是由中国司法大数据研究院、数智枫桥研究院、天同律师事务所联合研发运营的法律行业GPT大模型。它深度结合司法实践经验，旨在提升法律文书分析、案情研判以及法律咨询等核心业务环节的工作效能和准确度。

法行宝是一款实用的在线法律工具，为用户提供免费且高效的法律服务。用户可以轻松访问法律资源，快速获取所需的法律知识，满足日常法律咨询和了解法律信息的需求。元典问达华宇元典基于大模型AI创新研发，集法律智能问答引擎与类案检索工具于一体。

综上所述，“法信法律基座大模型”作为国内首个法律行业AI基座大模型，在技术创新、应用前景、攻克技术难题、国际领先地位以及未来展望等方面都展现出了显著的亮点和优势。

元景思维链大模型 推出单位：联通数据智能有限公司。特点：央企首个开源的通用思维链大模型，能够完成复杂的推理任务。九天·语言大模型 推出单位：中国移动。特点：采用自研纯解码结构与多专家算法架构，训练数据融合多行业专业数据。

表现突出的法律分析AI软件有元典问达、Amicus、MetaLaw、通义法睿、法智、ChatLaw、得理法搜。具体介绍如下：元典问达：华宇元典基于大模型AI研发，是法律智能问答引擎与类案检索工具的结合体。它提供一站式法律服务，涵盖法律问答、文书生成、文档分析等。

deepseek在高校教育方面的应用

DeepSeek在高校教育方面的应用主要体现在助力高校创新创业教育、革新教学方法、解决校园实际问题以及激发全校师生的AI学习热情等方面。

DeepSeek在高校中的应用主要体现在学习辅助、社团活动策划、生活服务、职业规划、智能化与个性化服务以及创新创业教育等方面。学习辅助：DeepSeek如同一位全能学霸，能够解答大学生在学习中的疑难问题，并以通俗易懂的方式解释复杂原理。

DeepSeek在教育中的应用方法主要体现在以下几个方面：提供定制化学习方案DeepSeek通过强大的搜索引擎和数据分析能力，能够根据学生的学习习惯、进度和需求，推荐最适合的学习资源。例如，针对数学薄弱的学生，系统可推荐专项练习题或基础概念讲解视频；对于学习能力较强的学生，则提供拓展性学习内容。

在口算批改方面，DeepSeek能够秒识别熊孩子的乱涂鸦，大大提高了批改效率。在试卷分析方面，它能够自动生成《班级知识漏洞地图》，帮助老师更好地了解学生的学习情况。在选科规划方面，DeepSeek能够结合历年大数据预测最优组合，为学生提供更加科学的选科建议。

北大黄铁军、杜凯团队在《自然·通讯》发表生物神经网络精细仿真算法并...

北大黄铁军、杜凯团队在《自然·通讯》发表了生物神经网络精细仿真算法，提出了树突分层调度方法（DHS），实现了生物神经网络高精度仿真效率的数量级提升，并构建了基于GPU的仿真学习加速框架DeepDendrite，为探索大脑奥秘和发展下一代人工智能提供了关键支撑。

北京大学计算机学院黄铁军教授与北京大学人工智能研究院杜凯助理研究员团队，在生物神经网络精细仿真领域取得了重大突破。他们提出的精细神经元仿真算法，在《自然·通讯》（Nature Communications）上发表，并证明了该算法在理论上的最优性。这一成果为探索大脑奥秘和发展下一代人工智能提供了关键支撑。