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问题1#xff1a;设计AI预问诊系统
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患者…以下是我与大模型进行 AI 产品设计练习后的思考整理涵盖医疗、教育、工业等多个真实场景欢迎一起交流探讨
问题1设计AI预问诊系统 目标用户患者 医生 核心痛点
患者不会描述症状 / 填写耗时长医生获取信息效率低 / 初步病历质量差 解决方案
动态追问机制用临床BERT微调模型根据主诉智能跳转提问内容如腹痛 → 饮食/排便情况结构化输出生成重点突出、可编辑的初步病历医生一键勾选可用字段支持批注反馈图文上传支持引导用户拍摄规范照片如舌苔、伤口自动标注时间风险控制机制 敏感词过滤如“自杀”触发人工介入置信度提示如“仅供参考置信度72%”医生修改数据反哺模型训练
问题2设计AI虚拟人物的人格系统 人格维度设计
核心层三观框架通过RLHF基于人类反馈的强化学习确保安全合规表现层性格、学历、兴趣、语言风格职业经济水平等可调节参数记忆层根据对话生成“人生经历”实现个性化互动
️ 内容安全机制
实时审核API如Perspective API事后抽样复核 用户举报机制敏感话题自动切换模式或引导至正向话题 商业化延伸
可付费解锁名人IP角色如“马斯克创业导师”匿名数据可用于心理学研究合作 关键设计人格分离架构 安全沙盒机制平衡个性与可控性 问题3设计一个AI口语陪练App帮助6-12岁儿童学英语口语 核心功能设计
个性化数字人提供多样化的数字人形象如动漫角色、明星等吸引孩子开口练习个性化课程推荐根据用户口语水平和偏好指定个性化的课程多模态互动结合语音和动画反馈创造生动的学习体验发音纠错技术利用OpenSpeech的CTC模型进行音素级对比精准纠正中式发音习惯激励体系设置连续打卡解锁限定数字人皮肤等奖励机制鼓励孩子持续学习家长控制面板包括学习报告自动生成、禁用时间段设置等功能让家长放心 关键设计以趣味性为核心兼顾教育效果和家长需求 问题4ai医疗诊断项目中AI误判情绪低落为抑郁症倾向如何预防这类伦理问题
⚠️ 潜在风险
错误记录影响保险、就业医疗责任边界模糊
️ 系统级防护设计
诊断分级机制分为“高危”“待查”“常规”三类标签医生确认流程AI生成内容需医生手动确认后才可入正式病历追溯与审计机制 所有AI建议附带“诊断依据链”医生修改时强制填写原因下拉菜单选择类型 法律合规措施
患者签署《AI辅助诊断知情书》数据脱敏 GDPR/HIPAA合规存储 设计理念AI只做工具决策权始终在医生手中 问题5为制造业工厂设计AI视觉检测系统如何应对网络条件差、缺陷类型多样的挑战 解决方案
边缘计算优先选择英伟达Jetson Nano作为边缘设备支持本地实时处理数据同步策略采用SQLite本地存储LoRa无线技术LoRa是一种用于远距离通信的技术它允许设备之间在低功率消耗的情况下进行长距离的信息交换实现夜间批量上传交互界面简化考虑到工人操作环境UI需简洁明了字体大操作步骤简单直接模型迭代机制通过人工复核结果反馈至模型进行迭代训练特别是针对难以识别的缺陷类型离线学习与小样本学习初期积累训练数据使用迁移学习提高在小样本情况下的识别能力 问题6ai健身教练项目中手机摄像头实时检测健身动作导致发热严重如何调整方案
️ 技术排查思路
是否是模型推理负载过高是否是连续帧处理导致CPU过热 优化策略
关键帧检测仅在动作起止点进行识别如深蹲起身瞬间轻量化部署使用MediaPipe姿态估计 TensorFlow Lite量化模型边缘计算分流将部分逻辑交由手环/手表处理如加速度判断动作完成度 用户体验补偿
发热预警“检测到手机过热已切换省电模式精度降低20%”外设导流“外接摄像头用户平均评分4.8星” 商业妥协
与运动手环厂商分成推广打造AI硬件生态闭环 最终目标在性能与体验之间找到最佳平衡点 问题7推出AI法律咨询助手时如何规避给出错误建议或让用户过度依赖的风险
️ 风险控制措施
回答模板标准化“根据《XX法》第X条…仅供参考具体请咨询当地律师”自动识别高风险问题对于敏感问题如“如何转移财产”强制转接人工服务地域化法律知识图谱构建根据不同省份的法律差异调整回答内容并显示适用地区信息三层过滤机制 知识库仅收录公开裁判文书回答引擎禁用假设性推论敏感问题必须经过人工审核 设计理念确保AI仅作为辅助工具不取代专业法律服务 问题8开发AI宠物喂食器时如何平衡成本与精度
️ 技术方案选型
轻量化CV模型选用MobileNet等高效能低功耗模型进行宠物品种/体型识别传感器组合集成重量、图像、气味等多种传感器全面监测宠物状态用户手动覆盖机制允许用户根据实际情况调整投食计划确保灵活性优雅降级方案断网情况下切换至预设模式并保留最近30天进食数据用于后续分析 双模检测架构
常规模式定时拍照重量传感器监测食物消耗量高敏模式检测到异常动作如宠物扒碗触发即时拍摄确保精确投喂 欢迎大家留言交流你在实际项目中遇到的挑战或解决方案一起碰撞更多灵感
