NoOneNoBody

1. 免赔问题
2. 自购药问题（住院有些药不在住院费用清单内）
自行考虑，为了父母，其他人总不能叫你不要买吧？

法理全胜，现实全败算不算赢呢？

有亲戚诉欠薪胜诉，十年拿不到一分钱，因为被诉人名下无财产，全在他老婆名下；法院说要证明他老婆的部分财产（且确认是哪部分）来自这家欠薪公司，才能执行

来了，我就知道有一天会有人问这个问题

现在的 AI 并非真正 AI ，它只是 LLM ，它处理的是语言，也就是语境的反应，并非真正的推导和生成，而应该叫“组合成”
喂聊天作为语料是方向性错误，那是把 chat 的结论作为判决依据
喂法律作为语料，则是技术错误，模型不具推理能力，只有分类归纳能力

法庭审判就是一个大的行为定义过程（性质和分级），然后最后量刑就是将这个定义结论寻找对应的法律条文并应用
总的来说，最大的坎是语言文字和行为的对应。

法律是管理行为的，目前的法律都是经过人类理解的，因为里面的定义并没有行为描述，而是行为的分级定义，因为不需要，人类分得清伤人和杀人，AI 首先需要的行为描述的判断，目前 AI 还分不清打架、伤人和杀人呢

AI 介入判决，目前可能能做的是由人类决定行为性质，AI 量刑。这里又有一个新的坎：考虑行为再现性，就是“是否会再犯”，这是一个重要量刑依据，回归社会后再犯可能性低或零，量刑是会减轻的，AI 做这个预测还有很长的路要走才能达到

建议先问一下目前的 AI：什么叫“随地吐痰”？

@laminux29 #5
a = '234',

@lekai63 #20
听过“非暴力催收”么？我从熟人那听过一例：
熟人的熟人有个小店，她儿子在外借了一大笔，还不起跑了
然后每天有人坐在她店门口，一坐几个小时，五大三粗全身纹身，别人看见都不敢进店，绕路走
报警吧，人家啥也没做，连话都没有更别说威胁、暴力之类了，道个歉就走了，第二天换个人来
不到半年，小店关了，她悄悄搬家了……

粤语其中一个很容易被忽略的是开口音和闭口音，讲粤语的教别人时也不会提醒，因为自己本来就不会错，岭北大部分人学的时候也没留意这个
例如 “入”，粤语是闭口音，普通话是开口音，学粤语没留意的话，发音结束仍然是开口，就说成粤语的“日”字了，我见好多人都是这样

别说粤语了，学英语都没怎么用过音标，没说过的单词靠看拼写来猜发音，然后错了都是靠听正确发音来纠正的

钱多就没有这种感觉，钱少有这感觉不见得是坏事，不要 PTSD 就好
我经常晾几天就不想买了

我买猪肉走几家先看看，亲戚直接走到最近那家买最贵那种，我就旁边站着都不敢吱声

@yuyuf #39
你想错了方向了
以图搜图其实不需要很高精度，以某个中等偏上的阈值，找出多个结果，然后按相似度排序就可以了

而我这个是要求较高精度的
例如给出一个消防栓图片，以图搜图只是找出相似消防栓即可。但我这个需求首先是要同一个消防栓，且连消防栓拍摄角度都要相同（旋转也视为角度相同），应该叫“以改图匹配原图”
而且最好能低消耗，因为它反而能作为提高精度的深度学习，训练的前置分类工作使用

来，我有个多年没解决的难题，你来试试
其实也不是没解决，只是觉得自己的思路老旧固化，跳不出“一亩三分地”，目前的方案不满意

比较两张图片，检测是否相似，或接近一致
假设 A 图为原图，B 图可能为 A 图的部分（裁切）、变色，旋转、加水印、镜像翻转、缩放，以上一种或多种可能组合，注意，缩放可能是先裁切后再缩放到原图相同尺寸
以最小资源消耗，确定 B 与 A 的重合度