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过程可能包括以下步骤：
1获取外挂软件?：通过添加客服微信或访问特定网站下载软件 。
2启用手机权限?：在手机设置中开启辅助功能权限，允许软件监控游戏操作 。
3配置消息提醒?：在软件设置中开启新消息提醒和连接软件选项 ，确保后台持续运行。
4调整微信群设置?：关闭相关群聊的“消息免打扰 ”功能 ，以触发底层接口 。
5保持运行环境?：确保手机屏幕常亮且软件后台持续连接 。
操作非常简单，对于新手玩家也可以完美运行该软件，它兼容的棋牌游戏内容非常多 ，喜欢的朋友加QQ群师傅教你操作 ，而且能完美绕过平台检测，不会导致封号
她的日常工作是负责官方公众号、小红书以及视频号的内容产出 ，核心需求是每周输出3篇图文 、2条短视频脚本 ，既要兼顾“科技+生活 ”的品牌调性，同时也要适配平台算法 、吸引潜在客户。
而目前 ，AI工具已经成为她“离不开的助理” ，引入AI协作之后，图文内容的初稿、素材的处理 、封面设计的生成等基础工作都交给AI完成 ，单篇图文的产出耗时从3小时压缩到1.5小时 ，短视频脚本+剪辑耗时从6小时缩短到2小时。“每周可以节省下10个小时的工作时间，用来策划线下的试驾直播 、用户故事征集等内容 ，大大提高了工作效率 ” ，李思思告诉《锋面》记者 。
她说，AI工具目前已经告别了只简单回答问题的阶段，会开始主动给自己提供建议 ，比如“建议穿插其他内容平衡账号内容结构 ”“追问补充信息”“甚至记住常用的字幕字体、转场风格” 。
在独立AI开发者路磊看来 ，目前在一些领域内，AI已经能够进化到开始主动协同。其核心原因是由于技术迭代 ，新一代大模型通过亿万级参数训练 ，具备了深层以图感知和长期记忆的能力 。
“目前AI已经能够从指令中拆解出核心诉求，还能记住长期协作中用户的习惯偏好 。比如通过建立意图拆解与需求预判模型 ，通过关键词提取和场景关联的算法 ，提取出用户的核心需求。 ”路磊说 。在医疗、新媒体等领域里，都已经形成了AI承做基础环节+人类进行核心把控的固定模式 。
但是 ，现阶段的协同仍然存在一些问题——由于目前的AI尚未实现与人的“深度共生 ” ，人虽然能从机械性的工作中得到部分解放，但是同时面临着AI能力限制 、责任分配 、情感伦理等风险——这也是接下来AI在人机协同中需要逐一解决的重要问题。
“要实现真正的AI与人协同共生 ，还有很多问题要解决 。”路磊表示 。
01
“不敢轻信 ”
“AI系统引入以后 ，对标准化病灶的识别率较高，但是面对非典型、复杂场景时，识别能力就会大幅下降。 ”张晓华是北京市大兴区某三甲医院放射科副主任 ，从事胸部影像诊断15年 。2024年 ，医院引入某知名品牌胸部影像AI辅助诊断系统，初衷是让AI承接基础病灶的识别工作 ，构建“AI初筛+医生复核诊断”的人机协同模式 ，从以往AI的被动参与，到全程主动介入 。
但落地后 ，这套系统在“协作 ”时出现的种种问题 ，让张晓华越来越谨慎。
她首先肯定了AI的价值，“对于直径大于5毫米的典型肺结节 、大面积肺炎等常规病变 ，AI可以快速精准标注 ，无需排查影像，单份报告基础阅片时间缩短一半。 ”
但是随着系统的深入应用 ，张晓华发现所谓的“协同工作”从“高效减负 ”的初衷 ，渐渐变成了“反复纠错+双重核验 ”的复杂模式 。
张晓华对这套系统并不满意：对于直径小于3毫米的微小结节 、靠近胸膜或纵隔的隐匿性病灶，AI漏诊率高达40%；面对钙化灶与实性结节的鉴别、炎性假瘤与肿瘤的区分等非典型病变，AI常出现误判 ，将良性钙化灶标注为疑似恶性结节 ，或把恶性肿瘤误判为炎症，“这就需要我逐一对比影像细节 、结合临床经验修正 ，反而增加了复核时间 。”张晓华说。
但AI算法的“黑箱 ”又给张晓华的复核带来更多麻烦 。她告诉记者 ，目前的AI标注系统仅能标注病灶位置，无法解释“为何判定为该病变 ” ，让医生无法快速验证结论的合理性 。
“我的一位病例在AI预判时被标注‘疑似肺结核病灶’ ，但是结合影像观察后发现，其更符合真菌感染的特征。但我无法快速得知AI判断的逻辑 ，只能逐一分析影像 ，查询患者既往病史 、血常规等结果，才避免了误诊 。”张晓华说 。
也正是如此 ，AI标注的病灶 ，张晓华不敢直接采信，必须重新确认每一个细节，因为“AI从来不告诉她结论是怎么下的” ，万一基于错误特征判定 ，“就可能导致严重后?
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