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- 百度AI问答教程：轻松上手指南
- 百度AI搜索智能问答可通过五种方式开启：一、官网首页点击“AI”菜单或底部链接；二、直访chat.baidu.com并登录；三、百度APP内点击“AI伙伴”后选择“对话问答”；四、账号设置中开启“启用智能问答”；五、对话框输入@问答专家触发专属引擎。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 399浏览 收藏
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- Claude敏感词过滤与内容安全设置
- 要确保Claude生成内容的安全合规，核心在于构建多层防御体系。首先，在输入端进行前置过滤，使用关键词、正则表达式或第三方API审核用户输入；其次，在输出端实施后置过滤，结合关键词匹配、语义分析和专业审核模型对AI输出进行二次审查；第三，通过Prompt工程设定系统级指令、负面约束清单、上下文引导及示例，主动规范Claude的生成行为；最后，可适当调整API参数如temperature以间接提升内容安全性。这些措施共同构成一个主动、定制化、多层次的内容安全策略。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 399浏览 收藏
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- 即梦AI优化技巧与参数调整方法
- 即梦AI生成质量提升需五步操作：一调temperature（0.3～0.5保逻辑，0.7～0.8促创意）；二启top_p（0.85～0.92平衡多样性与聚焦）；三设max_tokens（略超目标长度防稀释）；四用systemprompt锚定角色与风格；五行三轮迭代（初稿→聚焦→精修）。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 399浏览 收藏
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- 豆包日报周报太单薄？需数据对比深度分析
- 若豆包AI生成的日报/周报仅罗列基础数据而缺乏维度拆解与归因逻辑，主因是提示词未明确分析深度与结构要求；可通过重构提示词结构、前置数据标注、分步指令链、注入业务规则库、反向验证指令五种方法系统提升分析质量。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 399浏览 收藏
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- 夸克AI搜索怎么用？官网入口一览
- 夸克AI搜索是集成先进AI技术的智能搜索工具，能理解深层查询意图并提供精准结果。其官网入口为https://www.quark.cn/，支持网页和移动端访问，具备文档处理、云存储、内容摘要生成、题目解析、文案润色等功能，拥有简洁界面和跨设备同步能力，满足学习、办公等多场景需求。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 夸克ai搜索 398浏览 收藏
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- 豆包AI官网入口及使用教程
- 豆包Ai官方网页版入口为https://www.doubao.com/chat/，支持多模态内容生成、长文本分析、视频创作、实时交互与方言识别，提供高效办公、创意生产及跨设备使用体验。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 豆包AI 398浏览 收藏
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- Writesonic扩写提示使用方法详解
- 使用详细提示、分段扩写、深入解释指令和情境设定可有效延长Writesonic生成内容。一、提供含背景、受众、语气的完整提示，并添加关键词确保覆盖功能、场景等要点；二、将核心句拆解为多个特性分别扩写，如“音质出色”转为“低音技术优势”专项描述，再整合成连贯段落；三、在提示前加“请深入解释”类指令，提出开放式问题，促使模型输出原因、实例与对比；四、设定具体情境如“设计师在咖啡馆使用笔记本”，引导AI生成环境、情绪与操作细节，增强内容丰富度。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 扩写提示 398浏览 收藏
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- AI志愿助手怎么开启位置共享
- 首先确认AI志愿助手已获取位置权限并开启定位服务，接着所有用户需登录同一账号体系并完成实名认证，然后通过“我的搭子”功能添加好友并发送位置共享邀请，对方接受后即可实现实时位置共享，最后可在共享管理页面调整共享时长或停止共享。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | ai志愿助手 398浏览 收藏
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- Keras神经网络建模教程入门指南
- 使用Keras快速搭建神经网络模型需掌握以下步骤：1.安装Keras并确认后端环境，推荐通过tensorflow.keras导入模块；2.使用Sequential模型堆叠层，定义输入形状、神经元数量和激活函数；3.编译模型时选择合适的损失函数、优化器和评估指标；4.准备数据并调用.fit()开始训练，合理设置epochs和batch_size并划分验证集。
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- SD采样器怎么选？Eulera与DPM++对比解析
- Eulera适合探索性创作与细节修复，但结果不收敛；DPM++系列（如2M/SDEKarras）具确定性与高收敛性，适用于稳定复现。选用需匹配任务目标、显存及参数约束。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 398浏览 收藏
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- 豆包AI脚本优化，分镜提示词生成攻略
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- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 398浏览 收藏
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- 豆包AI如何辅助程序员调试代码
- 豆包AI可通过分析错误信息、理解问题描述、审查代码逻辑和提供优化方案来辅助调试。1、提交完整错误日志、代码片段及环境信息以精准定位异常来源。2、用自然语言描述预期功能与实际行为差异，并提供测试用例帮助模拟问题。3、请求逐行审查关键代码，识别变量作用域、边界条件等潜在缺陷。4、在复杂难修时获取更简洁可靠的替代实现，权衡效率后选用最优方案。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 豆包AI 398浏览 收藏
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