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- 豆包AI语音设置与使用技巧全解析
- 豆包AI的语音交互功能实用且高效,尤其适合不便打字时使用。1.开启语音控制需在“设置”中找到“语音交互”,开启唤醒词识别、语音输入等选项,并下载语音模型包,同时确保麦克风权限允许;2.使用时唤醒词后直接下达清晰指令,如查天气、设提醒、放音乐,还可绑定快捷语句提升效率;3.若出现无反应或识别错误,可检查网络、环境噪音、唤醒词清晰度及App版本,必要时重启或重装应用以解决问题。
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- Deepseek+Tome,一键生成创意PPT
- 用Deepseek满血版搭配Tome能高效制作创意PPT1.先用Deepseek生成结构清晰的内容大纲,输入主题即可快速获取包含指定部分的框架,并可细化调整;2.再将大纲导入Tome自动生成视觉化页面,其能智能排版并推荐图表、图标等元素,手动微调配色字体更佳;3.最后优化细节,如标题吸引化、加入金句、图文替换文字列表、手动编辑设计页等,显著提升整体表现力。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 480浏览 收藏
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- 字节发布豆包助手,AI掌控手机新体验
- 字节跳动正式推出了全新升级的豆包手机助手技术预览版本,标志着智能助手进入一个全新时代。这款产品不再局限于传统语音助手的基础功能,如设定闹钟或查询天气,而是被赋予了“手机第二大脑”的全新定位。它融合了视觉感知、长期记忆存储以及自主操作能力,能够深入理解并灵活使用手机的各项功能,真正实现替用户完成复杂任务。该助手最核心的技术突破在于实现了业内首个真正意义上的端侧持久记忆系统。这一能力让AI可以像一位贴心的生活管家,持续记住用户的个人偏好与日常细节,并在需要时精准调用。例如,在演示中,当用户询问车辆停放位置时,
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 豆包 端侧持久化记忆 跨App自动操作 480浏览 收藏
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- 为什么不要向AI聊天机器人咨询健康问题?
- 4月28日消息,自从OpenAI、微软和谷歌推出了AI聊天机器人,许多人开始尝试一种新的互联网搜索方式:与一个模型进行对话,而它从整个网络上学到的知识。专家表示,鉴于之前我们倾向于通过
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- 基于AIGC技术,韩国电信巨头推出AI聊天机器人
- 据外媒报道,韩国最大的移动通讯运营商SK Telecom正计划全面推出自己的人工智能聊天机器人,但该项目的一位高管称,该公司正在研究一种与ChatGPT截然不同的产品。SKT在2022年5月已经
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- 人工智能将如何影响元宇宙
- 不久以前,你只能在科幻小说中找到人工智能,但现在,它是一个非常标准的技术工具,变得越来越重要。那么,人工智能到底是什么,它如何影响互联网,它将如何帮助改变web3和元宇宙的世
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- ChatGPT接招:谷歌正式开放Bard AI聊天机器人供用户测试
- 谷歌在 2 月份发布了其 Bard 对话式 AI 后,一直在努力改进聊天机器人的回答,因为它在 Twitter 上首次亮相时就传播了错误信息。最近该公司将生成式 AI 功能添加到几乎所有服务中,而对 Bard 聊
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- 测试GPT-4的初创公司表示其强大的功能令人惊叹
- OpenAI公司日前发布了其文本生成模型GPT-4,引起了人们的广泛关注。但该公司表示,开发人员还不能在上面构建任何产品或服务,因为API仍在等待列表中。这意味着只有少数用户有机会使用OpenAI
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- 工业4.0:自动化的下一阶段
- 我们正处于新的转型期,技术专家和经济学家表示,这可能是人类技术的下一次伟大革命,即工业4.0,AI、云和数据技术可用于通过复杂的应用改善工业流程。首先是石器时代,然后是铁器时代
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- 应对全球气候危机,人工智能能做些什么?
- 通货膨胀是个全球性的问题,而且随着气候变化正在加剧。这是因为极端天气事件的频率和严重程度的增加导致了食品、能源和其他必需品的价格上涨。但希望还是存在的:人工智能可以帮助我
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- 机器学习天降福音!数据科学家、Kaggle大师发布「ML避坑宝典」
- 数据科学和机器学习正变得越来越流行。进入这个领域的人数,每天都在增长。这意味着,很多数据科学家在构建第一个机器学习模型时,并没有丰富的经验,所以很容易发生错误。以下就是
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- 深度学习中的拓扑美学:GNN基础与应用
- 导读:在真实世界中,很多数据往往以图的形式出现,例如社交网络、电商购物、蛋白质相互作用关系等,过去几年基于神经网络的图数据分析与挖掘方式因其出色的性能受到了广泛的关注,不
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 深度学习 拓扑美学 479浏览 收藏
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- 世优科技发布AI数字人产品“世优BOTA”,开启数字化时代新篇章!
- 2023年4月20日,“世优BOTA”产品发布会在北京圆满落幕。此次发布会上,世优(北京)科技有限公司(以下简称“世优科技”)正式发布了新一代AI数字人现象级产品——“世优BOTA”。来自现实
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- 面向大规模深度学习训练的缓存优化实践
- 一、项目背景和缓存策略首先来分享一下相关背景。近年来,AI训练应用越来越广泛。从基础架构角度来看,无论是大数据还是AI训练集群中,大多使用存储与计算分离的架构。比如很多GPU的阵列放到一个很大的计算集群中,另外一个集群是存储。也可能是使用的一些云存储,像微软的Azure或者是亚马逊的S3等。这样的基础架构的特点是,首先,计算集群中有很多非常昂贵的GPU,每台GPU往往有一定的本地存储,比如SSD这样的几十TB的存储。这样一个机器组成的阵列中,往往是用高速网络去连接远端,比如Coco、imagenet、Yo
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