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- 阿里OKKI智能营销体上线，询盘暴涨3倍！
- 近日，在AIAgent元年的浪潮下，正奋力在人工智能时代实现弯道超车的外贸行业，迎来了专属于自身的垂直领域智能体。阿里国际站旗下的智能工作台OKKI正式推出首个面向外贸营销的智能体——OKKIAiReach，旨在为外贸商家挖掘全新的生意增长点。该智能体具备自动生成并分析供应链图谱、精准识别潜在客户的能力。根据内测数据，启用AiReach后，营销邮件打开率从6%跃升至15%，询盘量增长达3倍，团队人均效能提升6倍。小满科技相关负责人现场展示了OKKIAiReach如何高效自主地协助外贸企业锁定“有效客
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | AI智能体 外贸 OKKIAiReach 智能营销体 询盘 196浏览 收藏
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- PerplexityAI插件开发入门教程
- 开发PerplexityAI插件需四步：1.准备好开发环境，熟悉Node.js或Python，安装VSCode、Postman、Git，注册开发者账号并获取API密钥，部署平台如Vercel；2.理解工作机制，插件为外部API服务，接收请求处理后返回结果，需定义名称、操作、参数格式；3.编写插件并测试，使用Express或FastAPI构建服务，创建路由、解析参数、调用API、返回数据，通过Postman或调试工具测试；4.提交上线，部署至线上服务器，确保稳定安全，提交插件信息至开发者后台，审核通过后即可
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 196浏览 收藏
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- Shutterstock高级搜索技巧与精准筛选方法
- 答案：Shutterstock的构图感知搜索通过画布拖拽关键词控制画面布局，结合筛选器精准定位图片类型、尺寸、颜色等属性，并支持反向搜索找相似图，大幅提升找图效率。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | Shutterstock 196浏览 收藏
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- DeepSeekOCR图片识别教程及网址使用方法
- 调整图像预处理、启用高精度模式、用正则表达式筛选、结合语义修复断行链接，并通过HTTP请求验证有效性，可高效提取图片中的网址。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 正则表达式 图像预处理 DeepSeekOCR 链接验证 图片网址识别 196浏览 收藏
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- 如何调整通义千问英语难度设置
- 通过设置提示词可调控通义千问英语输出难度：一、在提问时加入“初级”“专业学术风格”等指令明确语言级别；二、利用对话反馈动态调整，根据用户请求切换术语与句式复杂度；三、预设Basic、Intermediate、Advanced三级模板，依关键词触发对应输出策略，实现从基础到专业的渐进适配。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 通义千问 196浏览 收藏
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- TFX训练AI大模型入门指南
- TFX通过模块化组件和编排工具实现大型AI模型的高效训练与部署。首先，ExampleGen导入数据并转换为tf.Example格式，支持多种数据源如BigQuery以应对大规模数据。StatisticsGen、SchemaGen和ExampleValidator协同进行数据验证，确保数据质量，及时发现缺失值、异常值等问题。Transform组件利用tf.Transform进行数据预处理，保证训练与推理的一致性，并借助ApacheBeam实现分布式处理。Trainer组件支持分布式训练策略（如Mirrore
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | AI模型训练 TFX KubeflowPipelines 机器学习流水线 TensorFlowExtended 195浏览 收藏
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- 豆包AI绘图如何生成真实照片？超写实参数详解
- 如果您尝试使用豆包AI绘图生成具有真实感的照片，但结果偏卡通或失真，则可能是参数设置未优化。以下是实现超写实风格图像的详细操作步骤：一、调整模型模式至“写实增强”豆包AI绘图提供多种生成模式，其中默认模式可能偏向艺术化表达。切换至专门针对真实感优化的模式可显著提升细节还原度。1、在绘图界面找到“模型类型”选项，点击下拉菜单。2、选择标注为“PhotorealisticBoost”或中文“写实增强”的模型版本。3、确认模型加载完成后，再输入提示词以确保生效。二、精确设置提示词结构提示词直
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 参数 提示词 豆包AI绘图 超写实 负面提示 195浏览 收藏
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- 豆包AI生成Python文本分析代码教程
- 想用豆包AI写Python文本分析代码的关键在于给出清晰指令。1.首先明确分析内容，如处理中英文、分词、词频统计或情感分析，并具体说明是否去停用词等细节；2.可让豆包推荐适用库和结构，如jieba、collections.Counter、re或TextBlob，并提供基本代码框架；3.也可直接要求生成完整可运行代码，例如读取中文文本、使用jieba分词、去除标点与停用词并输出高频词；4.最后根据实际需求调整代码，如修改输入方式、添加自定义停用词表或更改输出格式，即可快速搭建文本分析程序。
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- 多模态AI训练方法与模型开发教程
- 多模态AI训练并不复杂，关键在于理解其基本原理、准备合适数据集、选择适当工具并注意优化方向。首先需掌握多模态概念及数据融合方式；其次要使用配对且高质量的多模态数据集，可从COCO、VQA等公开数据入手；接着选用PyTorch或TensorFlow等框架，并结合HuggingFaceTransformers等工具搭建模型；最后要注意解决特征维度不一致、训练不稳定等问题，通过归一化、对比学习和分阶段训练等方式优化模型表现。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 195浏览 收藏
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