应用场景：要做一个新法律规定的合规建议。解法如下：
1.准备好你做其他Memo时已调适完参数的AI模型；
2.制备处置该法规及相关联法规的各个神经元模块组合；
3.准备好你转化客户指示的AI模型，复制黏贴客户指示，再将产出结果复制黏贴进第1.第2.项参数设置好的AI模型；
4.生成内容，人工修改。
下图是两幅AI根据文字描述所作的绘图
曾经找人素描费时费力费钱，如今AI可以做到。
同样地，一些摄影、修图大师，如今再难与AI的物美价廉相抗衡。
那么，AI能否代替至少绝大部分律师的工作呢？
基于法律是一项标准化的工作内容，今天我们就将开展一场头脑风暴，看看如何来执行这个律师自动化计划：
假设：
所有的技能、事实、认知都可以拆分成基本的单元；
拆分后的单元再综合起来又可以构造功能组块；
熟能生巧或者说经验，即是对于基本单元构造成功能组快最佳路径的记忆；
识别出不同的场景，匹配调用对应的功能组块即可完成任务；
场景的识别可以无限二分，细化到所有细节都囊括；
经验可以通过熟练工录入、教科书/百科全书拆解录入投喂AI；
上述的行为若称为预训练，就可以把成果存储，存储的产物我们可以称为单个神经元，遇到适用场景时被激活调用；
每个神经元接管不同的功能，从点线面的识别，到战略层面的抽象思考；
每个人可以单独调试自己的AI，比如你设置规则所有的句子结束“。”后面空两格；
某些涉密Know-how，客户隐私，不存储在模型中，但模型中可以设置处置上述涉密信息的规则；
再设置一台AI用来检验生成用的AI是否做出了符合标准的产品，猫和老鼠日夜不停互相博弈；
再可引入竞争机制，对单个神经元，甚至神经元构成的功能组进行PK，优胜劣汰。
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