• 科大讯飞语音识别接入指南
    科大讯飞语音识别接入指南
    使用科大讯飞语音识别功能的关键在于理清流程并准备好相关材料,具体步骤如下:1.注册账号并完成实名认证,登录后开通所需服务;2.进入控制台创建应用,获取AppID、APIKey和APISecret等调用凭据;3.根据需求选择HTTP或WebSocket方式调用API接口,发送请求并处理返回结果;4.注意音频格式、网络请求、错误码等常见问题,合理使用免费额度并评估是否需要升级付费套餐。只要按上述步骤操作,即可顺利实现语音转文字功能。
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  • PerplexityAI知识库检索技巧全解析
    PerplexityAI知识库检索技巧全解析
    PerplexityAI在文档向量化中可能采用了基于Transformer架构的预训练语言模型,如BERT、RoBERTa或GPT系列中的嵌入模型。1.它通过自注意力机制捕捉上下文依赖关系,生成高质量语义向量;2.文本经分词后通过模型处理,输出固定长度的数值向量作为文档嵌入;3.这些嵌入能编码复杂语义信息,实现对多义词和上下文的理解;4.PerplexityAI可能进一步微调基础模型,以适配其知识库领域和查询模式。
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  • Gemini如何自动化采编新闻?全流程解析
    Gemini如何自动化采编新闻?全流程解析
    Gemini在新闻采编中并非代替记者,而是作为辅助工具提升效率。1.在选题与素材收集方面,Gemini可快速抓取多模态信息,提取热点关键词和情绪倾向,辅助判断传播价值,并能生成会议摘要、整理突发事件背景资料。2.在内容撰写方面,Gemini适用于标准化新闻初稿生成,如财报解读、赛事简报和灾害简讯,同时支持多语言翻译,但生成内容仍需人工审核。3.在编辑审校环节,Gemini可检查语法、优化语句、转换写作风格,并标注敏感词或版权风险,提升稿件质量与品牌一致性。4.在后期分发方面,Gemini可生成适配平台的标
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  • 豆包AI创意库,朋友圈神图评论提升秘诀
    豆包AI创意库,朋友圈神图评论提升秘诀
    豆包AI通过个性化、情感化和互动性的内容生成,可以提升朋友圈神图评论互动率达90%。1.根据用户风格和热点生成吸引人的图文组合;2.分析社交数据生成引发讨论的内容;3.调整内容以最大化吸引关注;4.定期使用并参与讨论提升整体互动率。
    科技周边 · 人工智能   |  13小时前  |   334浏览 收藏
  • 笔尖AI续写功能实测!轻轻松松告别写作困难户
    笔尖AI续写功能实测!轻轻松松告别写作困难户
    智能续写功能通过分析已有文本生成多个选项,激发灵感并突破写作瓶颈。1.明确写作目标和主题,确保续写内容贴合需求;2.善用关键词和短语引导AI理解意图;3.灵活选择和修改续写内容,结合个人风格进行润色;4.融入个人经验和思考,提升文章深度;5.避免同质化,注重原创观点、案例数据支撑、语言优化及参考文献引用;6.根据不同写作场景如学术论文、新闻报道、营销文案、创意写作等调整应用技巧,从而提升写作效率与质量。
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  • 豆包AI玩转PPT大纲,3个小技巧让你效率爆表!
    豆包AI玩转PPT大纲,3个小技巧让你效率爆表!
    要利用豆包AI生成高质量PPT大纲,关键在于精细化提问、迭代优化和融入个人风格。1.提问要具体明确,如“介绍人工智能在医疗影像诊断中的应用”,而非模糊主题;2.生成后需审视逻辑结构、补充案例数据,并通过追问深化内容;3.融入个人观点、独特案例和视觉设计,提升PPT个性与吸引力;4.避免内容泛化、逻辑混乱和信息错误,需反复核对与调整;5.最终将大纲用于实际演讲,完善讲稿、设计视觉效果并充分排练,确保演讲效果出色。
    科技周边 · 人工智能   |  4星期前  |   豆包AI 迭代优化 个人风格 PPT大纲 精细化提问 333浏览 收藏
  • 豆包AI编程教学:手把手教你用豆包AI轻松写代码
    豆包AI编程教学:手把手教你用豆包AI轻松写代码
    豆包AI编程功能实用且适合新手,核心在于掌握提问方式与理解输出。一、写程序需具体描述需求,明确目标、指定语言、补充细节,并让AI解释逻辑;二、提高准确率可分步骤提问、给出样例输入/输出、让AI检查错误、通过多轮对话修正;三、适用场景包括初学者练习、快速原型开发、代码翻译、解释注释及调试辅助。正确使用提示功能能让AI更好地辅助编程任务。
    科技周边 · 人工智能   |  3星期前  |   编程 代码 新手 豆包AI 提问技巧 333浏览 收藏
  • Qwen3Embedding:阿里通义开源模型发布
    Qwen3Embedding:阿里通义开源模型发布
    Qwen3表征是什么Qwen3表征是依托于Qwen3主体模型研发的文本表征、检索与排序专用模型。它继承了Qwen3的核心架构,比如GroupedQueryAttention、SwiGLU激活函数等,并经过多阶段训练,包括大规模弱监督预训练、高质量监督微调以及模型融合,从而增强了性能和稳定性。该模型支持多语言,包含119种语言,参数量从0.6B到8B,用户可以自由设定表征维度并优化指令适配。在MTEB等任务中表现出色,例如Qwen3-Embedding-8B在MTEB
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  • MidjourneyAPI使用教程与参数解析
    MidjourneyAPI使用教程与参数解析
    调用MidjourneyAPI可通过第三方平台集成到应用中,具体步骤为:注册账号并获取API密钥、阅读接口文档、发送请求;基本流程包括发送“/imagine”命令、等待任务完成、获取图片链接;常用参数有prompt、aspect、style、version、chaos、seed;生成图片后需注意临时链接处理、调用频率限制及错误重试机制。
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  • 豆包AI写演讲稿技巧分享
    豆包AI写演讲稿技巧分享
    用豆包AI写演讲稿的关键在于明确主题与受众、分步优化内容。一、先确定演讲主题和听众需求,输入具体背景信息以提高AI生成的针对性;二、利用AI搭建结构并多次调整,逐步细化内容细节;三、借助AI润色语言,增强表达感染力与吸引力;四、最后人工检查逻辑与节奏,确保整体流畅自然。通过引导、优化和打磨AI辅助工具,能高效完成高质量演讲稿。
    科技周边 · 人工智能   |  3星期前  |   豆包AI 演讲稿写作 333浏览 收藏
  • 中国科学家“人工树叶”研发新进展
    中国科学家“人工树叶”研发新进展
    近日,中国科研人员成功研发出一种高效且稳定的半透明光电阳极装置,能够显著加快水氧化反应的速率,从而提升太阳能水分解制氢的效率,为更高效、耐用的“人工树叶”发展提供了新路径。太阳能是一种清洁且可持续的能源形式,但其供应具有间歇性。无偏压太阳能水分解技术通过直接利用太阳能驱动水分解成氢气和氧气,有望将不稳定的太阳能转化为可储存的氢能,被视为解决能源短缺与环境污染问题的重要手段之一。然而,由于光电阳极上的水氧化反应速率较慢,限制了整体水分解效率的提升,成为该技术发展的关键瓶颈。针对这一挑战,天津大学化工学院新能
    科技周边 · 人工智能   |  2星期前  |   氢能 太阳能 333浏览 收藏
  • 2025年5月小米SU7销量飙升冲第六
    2025年5月小米SU7销量飙升冲第六
    根据公开数据,2025年5月,我国狭义乘用车零售销量达到193.8万辆,同比增长13.7%,环比增长10.4%;1至5月累计零售销量为881.1万辆,同比增长9.1%。在轿车市场方面,5月零售销量为87.3万辆,同比增长8.7%,共有31款车型月销量突破万辆大关。其中,销量前十的车型依次如下:第一名,吉利星愿,销量38715辆吉利星愿第二名,比亚迪海鸥,销量31105辆,同比下降7.3%比亚迪海鸥第三名,比亚迪秦PLUS,销量29328辆,同比下降39.7%第四名,五菱宏光MINIEV,销量29017辆
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  • ElserAI漫画如何生成高清印刷版?
    ElserAI漫画如何生成高清印刷版?
    要生成适合印刷的高分辨率漫画作品,关键在于调整ElserAIComics的输出尺寸、DPI和细节控制。1.设置画布尺寸为实际打印大小,并将DPI调至300;2.使用超分工具提升清晰度而非直接拉伸;3.选择适合印刷的风格并优化提示词以增强线条与背景清晰度;4.分层输出人物、背景和特效以便后期处理;5.根据不同印刷需求调整色彩模式和分辨率设置。
    科技周边 · 人工智能   |  2星期前  |   高分辨率漫画 333浏览 收藏
  • SmolVLA开源,轻量机器人模型发布
    SmolVLA开源,轻量机器人模型发布
    SmolVLA是HuggingFace推出的一款轻量级视觉-语言-行动(VLA)模型,专为资源受限的机器人平台设计。该模型参数规模约为4.5亿,具备较高的计算效率,可在CPU上运行,使用单个消费级GPU即可完成训练,并且能够部署在MacBook等设备上。SmolVLA完全依赖于开源数据集进行训练,其训练数据集标签为“lerobot”。SmolVLA的核心功能多模态输入处理能力:SmolVLA支持多种输入方式,包括图像、语言指令和机器人本体状态信息。图像通过视觉编码器提取特征,语言指令则被转换为
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  • 如何在Colab上运行AI绘画模型 Google Colab环境配置与模型加载
    如何在Colab上运行AI绘画模型 Google Colab环境配置与模型加载
    在Colab上运行AI绘画模型的关键在于配置环境、安装依赖和加载模型。1.首先打开GoogleColab并启用GPU,通过Runtime>Changeruntimetype选择GPU加速器,并用!nvidia-smi验证是否成功;2.安装必要依赖库如torch、diffusers、transformers等,并注意版本兼容性,必要时从Git仓库安装源码;3.从HuggingFace加载StableDiffusion模型权重,使用.to("cuda")将其部署到GPU运行,并通过pipe(prompt
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