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v2ex · 2026-06-08 22:04:26+08:00 · tech

目前来说信访对于普通人是一件非常困难的事情,大部分人讲不清楚问题的要害点,不知道应该对应哪条法律以及违规项。 如果使用 AI 能够流程化的帮助普通人进行信访材料整理以及流程梳理,那这将是一件非常有意义的事情。 需要用户把前因后果描述清楚,然后通过 LLM 进行分析帮助用户修正并让用户补齐描述内容中缺少的关键信息。将信访这件事情流程化让老百姓信访不在困难。 依法信访流程助手 + 材料整理工具 + 证据清单工具 + 管辖路径导航工具 目前市场上有类似的产品吗

v2ex · 2026-06-08 22:04:26+08:00 · tech

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v2ex · 2026-06-08 22:04:26+08:00 · tech

目前来说信访对于普通人是一件非常困难的事情,大部分人讲不清楚问题的要害点,不知道应该对应哪条法律以及违规项。 如果使用 AI 能够流程化的帮助普通人进行信访材料整理以及流程梳理,那这将是一件非常有意义的事情。 需要用户把前因后果描述清楚,然后通过 LLM 进行分析帮助用户修正并让用户补齐描述内容中缺少的关键信息。将信访这件事情流程化让老百姓信访不在困难。 依法信访流程助手 + 材料整理工具 + 证据清单工具 + 管辖路径导航工具 目前市场上有类似的产品吗

IT之家 · 2026-06-03 07:43:46+08:00 · tech

IT之家 6 月 3 日消息,科技媒体 Appleinsider 昨日(6 月 2 日)发布博文,报道称苹果获批一项新专利,在配合 Vision Pro 头显使用时,Apple Pencil 通过触觉反馈传递虚拟物体的摩擦、纹理和粗糙感。 IT之家援引博文介绍,最新获批专利名称为《表面纹理检测与模拟》, 把 Apple Pencil 描述为 Vision Pro 头显的沉浸式配件。 用户握住设备接触虚拟物体后,可感到表面粗糙度、摩擦变化和运动轨迹反馈。 在专利描述中,苹果希望从 Apple Pencil 切入,并探索其它不同形态,拓展网上手持设备系统。 苹果强调该方式可以提升扩展现实(Extended Reality)体验,让虚拟空间里的物体不只可见,还能通过手部触感被“感知”。 在技术实现方面,苹果列出多种技术路径。设备可加入陀螺仪,根据滚转角改变表面触感;也可通过 Haptic Feedback(触觉反馈)向用户施加力、振动或运动,从而模拟、增强或抵消摩擦、纹理、粗糙感等体验。 专利文件接近 12000 字,并配有 9 页图纸。图纸显示,手写笔笔尖可能装有摄像头、干涉仪或表面传感器。苹果还提到线性执行器部件,可让设备局部伸出或收缩,并搭配惯性测量单元和颜色传感器。

LinuxDo 最新话题 · 2026-05-28 15:41:09+08:00 · tech

【注意!】这篇帖子只作为这个构想的意见征集,并没开始落地,各位佬针自由讨论即可。 一直以来有个构想,想开篇帖子,集合所有佬评论的力量, 汇总当前主流领域里 AI 最佳实践 ,这样可以作为灯塔持续为后来者指路。 目前这里只简单讲了下我的想法,毕竟按照这个构想会是个大工程而且可行性未知,欢迎佬友们对我的一切想法自由讨论~ 之所以会想采用共建的方式去做焚决,是因为看到在 AI 时代人的使用体验感受非常重要,benchmark 还是没办法和人的实际体验完全锚定,在 L 站又有各位佬友作为 AI 时代的先锋弄潮儿。 如果这个想法能够顺利实践并被认可,后面会想办法长期维护,原因一方面是最佳实践的擂主一直会变,一方面是大家会持续回复,而且也得最大程度规避马太效应(也就是后面发的回复没人看)。 我构想里的,比较好的共建方式还得是评论回复?或者定期弄个周刊?投票的话因为无法保证每票的质量而且不利于长期维护,感觉不太行。如果是靠一条条的评论回复,最好应该是遵循模板,而且大家对于评论本身的打分投票,也应该是有分级制度的。 回归正题 我想共建的是这么一套体系(以下是我结合 AI 的思路延伸构思的,但如果太冗余可能要遵循奥卡姆剃刀和第一性原理做精简) 领域 × 任务 × 最强方案 × 最佳实践 × 成本 × 坑点 × 证据 对应到希望得到的回复是: a、当前的顶级/性价比最佳/国产最佳方案是什么 b、各自适合什么场景 c、最佳实践是什么 d、成本、稳定性、访问门槛如何 e、有哪些真实坑点 f、有哪些可复现证据 总目标 当前时间点下 ,各领域 AI 能力边界在哪里? 每个领域目前最强/性价比最佳/国产最佳的方案是什么? 真实项目里怎么用,怎么避坑? 领域分类 通用对话 / 推理 / 写作 编程 / 代码审查 / 自动修 bug 长文档理解 / 知识库 / RAG 搜索研究 / 深度调研 / 信息验证 数据分析 / 表格 / BI 图像生成 / 图像编辑 / 设计 视频生成 / 视频编辑 / 数字人 语音识别 / TTS / 同传 / 音频处理 多模态理解 / OCR / 截图理解 Agent / 浏览器操作 / 自动化工作流 本地模型 / 开源模型 / 私有化部署 API 工程化 / 成本 / 延迟 / 稳定性 安全、合规、隐私、企业落地 中文场景能力:中文写作、中文资料、中文搜索、中文 OCR 等 每个领域统一的回复模板 【领域】例如:代码生成 / 深度研究 / 图像编辑 【我认为当前第一梯队】 方案 A、方案 B、方案 C: 【适合场景】 A 适合什么、B 适合什么、C 适合什么 【不适合场景 / 明显短板】 【最佳实践】 提示词 / 工作流 / 工具链 / 配置方式 【证据】 自己项目经验、benchmark、对比截图、demo、文章链接、失败案例 等等 【成本与门槛】 价格、是否需要 API、是否需要本地部署、国内访问情况、稳定性 【更新时间】 2026-05-28 【再次声明】本帖只是讨论这个构想的可行性,不代表最终版本,也无需开始按照模板回复! 8 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题