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- Deepseek满血版+Writesonic大纲生成攻略
- 通过结合Deepseek与Writesonic,可高效批量生成博客大纲。1.用Deepseek作为“内容策略师”,输入宽泛主题或关键词,获取多角度核心思想、痛点分析及子话题;2.将Deepseek输出的“思想火花”导入Writesonic,利用其模板快速结构化为引言、H2/H3标题、结论等框架;3.通过双向迭代优化,将Writesonic生成的大纲反馈给Deepseek深化扩展,确保创意深度与结构严谨并重。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 314浏览 收藏
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- 飞桨PaddlePaddle安装教程详解
- 首先确认系统、Python版本及硬件满足要求,推荐使用主流操作系统并安装Python3.6–3.9;若使用GPU需配套NVIDIA驱动与CUDA版本。建议创建虚拟环境隔离依赖。接着根据设备选择安装方式:仅用CPU可执行pipinstallpaddlepaddle;使用GPU则需匹配CUDA版本,如pipinstallpaddlepaddle-gpu==2.6.0.post118用于CUDA11.8。也可通过Conda安装,添加清华源后运行condainstallpaddlepaddle-gpucudato
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | GPU pip 安装 CUDA PaddlePaddle 110浏览 收藏
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- Megatron-LM训练方法解析:大模型高效训练技巧
- Megatron-LM的核心分布式训练策略包括张量并行、流水线并行和数据并行。张量并行将模型内部的大型矩阵运算拆分到多个GPU上,降低单卡显存占用但增加通信开销;流水线并行将模型按层划分,分配到不同GPU形成计算流水线,通过微批次和交错调度减少“气泡”空闲;数据并行则在每个设备上复制模型副本,处理不同数据批次,并通过All-Reduce同步梯度。三者协同工作,实现模型在大规模集群上的高效训练。实际训练中需通过参数如--tensor-model-parallel-size和--pipeline-model-
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 数据管理 性能瓶颈 分布式训练 并行策略 Megatron-LM 242浏览 收藏
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- 豆包AI构建Laravel路由技巧分享
- 使用豆包AI写PHPLaravel路由的关键在于清晰描述需求。1.明确说明API结构,如“管理商品的API路由,需分页、认证中间件、路径前缀是/api/v1”,AI会生成对应路由代码并可限制暴露方法;2.告知Laravel版本及是否启用API路由,避免冗余代码或遗漏配置;3.让AI生成控制器骨架及注释说明,提升开发效率;4.提醒AI注意安全性与最佳实践,如参数验证、认证中间件和异常处理,确保代码质量。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 365浏览 收藏
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- 即梦AI手机导出设置与适配教程
- 即梦AI导出手机格式的步骤是:1.打开导出选项,选择“移动设备优化”格式,2.点击“确认”并检查文件。移动端适配设置需:1.进入“设备适配”选项,2.调整界面布局并测试。常见问题包括界面元素重叠、文本过小和响应速度慢,需细致调整。避免兼容性问题的方法是:1.选择广泛支持的格式,2.使用“兼容性检查”功能,3.在不同设备上测试。移动端适配可能需要编写代码以实现更精细的控制和复杂效果。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 380浏览 收藏
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- GLM-4.5大模型开源,性能强成本低
- 近日,中国AI领域再传重磅消息:曾被OpenAI点名关注的国内人工智能企业智谱,于28日晚正式推出其全新一代旗舰级大模型——GLM-4.5。这款模型专为智能体(Agent)应用而生,在复杂推理、代码生成以及智能体间交互等通用能力方面实现了深度融合与技术跃迁,综合性能已稳居全球领先水平。作为全球首款达到SOTA(State-of-the-Art)级别的原生智能体大模型,GLM-4.5不仅在国内综合评测中位列第一,更在开源模型中拔得头筹,整体表现媲美当前国际顶尖旗舰模型。为全面评估其通用性,研发团队选取了
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 开源 人工智能 智能体 大模型 GLM-4.5 428浏览 收藏
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- AI数据可视化搭配豆包使用教程
- 豆包与AI模型数据可视化工具虽未天然打通,但可通过以下方法实现协同:1.导出图像或嵌入链接:静态图表导出为图片插入豆包,交互式图表通过链接跳转查看;2.利用豆包文档记录分析过程:结合代码块、图表截图和文字说明,增强可读性与逻辑性;3.借助豆包表格功能整理数据:用于可视化前的数据准备或结果展示。这些方法提升了信息整合与团队协作效率。
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 243浏览 收藏
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