chatgpt泄密案例 泄露秘密案例

本文目录一览：

• 1、人工智能会取代人类吗?
• 2、生成式AI进入“幻灭的低谷”期,警惕项目失败的四大原因
• 3、一个GPTs防御指令,帮你阻挡90%的暴力破解
• 4、用gpt开发小游戏
• 5、重磅!千亿参数法律大模型PowerLawGLM正式发布

人工智能会取代人类吗?

1、人工智能不会完全取代人类，但会在特定领域形成深度协作或局部替代，人类需谨慎掌控技术主动权以规避失控风险。具体分析如下：人类的核心优势在于不可替代的智慧特质人类在自然竞争中处于顶端，并非依赖体力、速度或生物防御能力，而是凭借沟通协作、经验传承与理性决策构成的复合型智慧。

2、人工智能未来不会完全取代人类，但会在特定领域改变工作方式，人类与人工智能更可能形成互补关系。具体分析如下：人工智能的能力边界人工智能的核心优势在于高效处理重复性、规律性任务，例如制造业中的流水线操作、物流中的货物分拣、数据领域的文档处理与基础分析等。

3、人工智能不会完全取代人类，而是与人类形成协作伙伴关系。从AI的优势与替代范围来看，AI在数据处理、重复性任务、危险环境作业中表现优异。

4、综上所述，人工智能不会完全取代人类，但将深刻改变人类社会和人类角色。我们需要以开放的心态和积极的态度面对这一变革，并努力探索人机共存、人机协作的新模式和新路径。

5、人工智能不会完全取代人类。虽然人工智能技术在近年来取得了显著的进步，并在许多领域展现出了强大的能力，但人类仍然具有许多独特的优势和特点，这些是无法被人工智能完全替代的。首先，人工智能在处理复杂决策和未知情境时，仍然受限于其算法和数据。

生成式AI进入“幻灭的低谷”期,警惕项目失败的四大原因

技术限制和不成熟问题表现：企业过度依赖未成熟的AI技术（如早期自然语言处理模型），导致产品性能不稳定，客户流失。失败原因：AI技术仍存在局限性（如上下文理解、复杂场景适应），盲目应用可能适得其反。规避策略：技术评估：明确AI技术的适用场景与边界（如图像识别优于文本生成）。

工程化与治理挑战凸显AI工程：从“期望顶峰”跌入“幻灭低谷”，暴露规模化落地难题，如模型版本部署、性能衰减、合规风险等。负责任AI：需应对恶意诱导、敏感信息处理等法规问题，提前布局可规避监管风险（如欧盟AI法案）。AI治理平台：首次出现在“创新触发期”，反映市场对系统性风险管控工具的需求。

网络问题：原因：剪映在生成效果或执行任务时需要访问网络资源，网络不稳定或速度较慢可能导致任务失败。解决方案：确保网络连接稳定，尽量避免在网络高峰期使用；清除浏览器缓存后重新加载页面；尝试更换其他网络连接。软件版本问题：原因：剪映不断更新迭代，旧版本可能不支持某些新功能或特效。

实际技术能力与公众期待存在差距。Gartner从2000多种技术中提炼的“必知”新兴技术列表显示，生成式AI等与AGI相关的技术可能在2-10年内发挥作用，但短期内（如生成式AI）即将进入“幻灭低谷期”，表明其实际应用效果未达预期。

低谷与低速发展期 在AI发展的初期，由于算力及理论知识方面的匮乏，AI技术经历了长时间的低谷与低速发展。爆发式增长 进入21世纪，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，AI技术实现了重大突破，迎来了爆发式增长的新高潮。

关键在于其技术迭代，尤其是生成式AI技术的运用，帮助它跨越了旅游行业存在的四道鸿沟。四道鸿沟与传统技术挑战 旅游行业长期面临信息不对称、算力不对称、运营不对称、信用不对称等四道鸿沟。

一个GPTs防御指令,帮你阻挡90%的暴力破解

1、一个有效的GPTs防御指令可以帮助阻挡90%的暴力破解，具体防护措施包括：添加防护指令：在原始提示词前添加特定的防护指令，这些指令旨在防止知识库文件和提示词被直接泄露或滥用。保存修改后的提示词并进行测试，确保防御指令的有效性。

2、利用GPTs（Grimoire）生成网站代码 面对Tldraw的局限性，我转向了GPTs（特别是Grimoire）来生成网站代码。Grimoire是一个经过大量训练的语言模型，它能够理解复杂的指令并生成高质量的代码。我将我的原型图发送给Grimoire，并给出了详细的描述和要求。

3、举个例子，对于风格创作，你可以输入这样的指令：“请学习下面这篇文章的风格，定义为‘XXXXX风格1’，标题为{title}”，AI小蜜会据此生成相应的故事大纲或续篇。对于多故事多标题的需求，AI小蜜同样游刃有余。

用gpt开发小游戏

使用GPT开发小游戏是完全可行的。GPT在游戏开发中的应用 GPT（如ChatGPT）作为一种强大的自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言，这在游戏开发中有着广泛的应用潜力。特别是在游戏代码的编写、游戏逻辑的构建以及游戏剧情的生成等方面，GPT都能提供有力的支持。

首先，创建HTML基础结构，建立游戏的舞台。接着，编写CSS代码，为游戏增添视觉美感。随后，开发JavaScript逻辑，实现游戏核心功能，如跳跃与障碍物移动。整合HTML、CSS、JavaScript，构建完整游戏。初次运行，小恐龙与障碍物出现异常，配色不协调，跳跃功能失灵。

简易网站开发完成，整个过程用时不到五分钟。除了网页，DevOpsGPT还能用于开发小游戏、web应用及小型应用等。感兴趣的朋友可自行体验。通过DevOpsGPT，无需编程知识也能开发功能齐全的网站，方便快捷，满足不同需求。

全流程AI生成工具：码上飞（CodeFlying）用户仅需用中文描述游戏需求（如“制作暗黑风格的三国杀小游戏，主角为诸葛亮”），AI会通过多智能体协作完成以下步骤：需求梳理：解析用户描述，明确游戏类型、风格、核心玩法等关键要素。

Cursor是一款集成了众多大模型（如DeepSeek、GPT、Claude等）的AI编程工具，它能够满足各种使用场景，包括但不限于提高工作效率、科研提效、开发小游戏、网站以及制作手机App等。即使你不懂编程，Cursor也能通过AI技术助你实现创意。

重磅!千亿参数法律大模型PowerLawGLM正式发布

1、PowerLawGLM法律大模型正式发布 2023年，随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为行业内的热门话题。在这一背景下，幂律联合智谱AI共同发布了基于中文千亿大模型的法律垂直大模型——PowerLawGLM。该模型聚焦于法律细分领域，针对中文法律场景的应用效果具有独特优势，并具备丰富的法律知识和法律语言理解能力。

2、法律垂直领域大模型PowerLawGLM 0 幂律智能CEO涂存超在发布会上介绍了法律大模型PowerLawGLM 0。

3、近期，幂律智能举办了2023战略发布会，详细介绍了其法律大模型PowerLawGLM 0。在发布会现场，幂律智能创始人兼CEO涂存超向与会者分享了Power Law在法律领域的最新进展。在当前大模型盛行的背景下，法律领域正受到前所未有的影响与冲击。

4、幂律智能与合作伙伴联合推出了信创一体机解决方案，该方案不仅兼容开源大模型如DeepSeek，还支持闭源大模型，实现了从应用到模型再到硬件的无缝对接。PowerLawGLM一体机 2024年底，幂律与智谱联合发布了PowerLawGLM一体机。

5、基于PowerLawGLM的方案在参数规模、训练语料、模型能力等方面都比过去更加强大。幂律智能已经跑通了从增量训练到微调训练、Prompt优化、badcase调优训练的完整闭环，确保法律大模型能够持续进化。

6、PowerLawGLM 概述：PowerLawGLM 是由幂律智能联合智谱 AI 发布的千亿参数级法律垂直大模型，主要针对中文法律场景。技术特点：PowerLawGLM 的数据组成与 ChatLaw 类似，但针对中文法律场景进行了优化。它在中文法律场景的应用效果展现出了独特优势，尤其在处理中文法律文本方面。