• Qwen3-30B-A3B开源模型重磅发布
    Qwen3-30B-A3B开源模型重磅发布
    Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是阿里通义实验室推出的Qwen3系列中的一款非思考型大语言模型,整体参数规模达到305亿,实际激活参数为33亿,拥有48层网络结构,并支持高达262,144的上下文长度。该模型在指令理解、逻辑推理及多语言处理方面表现优异,特别适合本地化部署,对硬件资源的需求较为友好。可通过sglang或vllm等框架实现高效推理,是开发者与研究人员的理想选择,现已可在QwenChat平台直接体验其能力。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507的核心功
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  • DeepSeek+百度网盘,文件管理新玩法
    DeepSeek+百度网盘,文件管理新玩法
    深度学习结合DeepSeek和百度网盘可以大幅提升文件管理的智能化水平。1)DeepSeek通过训练可以实现文件的智能分类,利用百度网盘的存储空间便于数据收集。2)通过百度网盘API,可以编写Python脚本获取文件列表并传给DeepSeek模型进行分析和分类。3)优化DeepSeek模型性能需要调整参数、增加数据多样性和定期更新。4)未来,DeepSeek与百度网盘的深度融合将带来更智能的文件搜索、备份和恢复功能,提升用户体验。
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  • AI剪辑挑战:10素材练就高超技巧
    AI剪辑挑战:10素材练就高超技巧
    想提升AI剪辑技能,需通过实战挑战锻炼创意与技术。1.快速剪辑挑战:使用AI生成电影预告片并分析其节奏与情绪匹配能力;2.自动字幕添加挑战:测试不同软件在口音与语速下的识别准确性;3.视频风格转换挑战:尝试将视频转化为艺术画风或复古风格;4.背景去除与替换挑战:处理复杂背景以适应虚拟场景需求;5.动态对象跟踪挑战:为移动物体添加特效打下基础;6.情绪匹配剪辑挑战:使视频与音乐情感协调统一;7.多角度视频合成挑战:整合多源素材增强内容层次感;8.视频修复挑战:提升老旧视频清晰度与色彩表现;9.特效合成挑战:
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  • AI剪辑助力脚本与配音匹配
    AI剪辑助力脚本与配音匹配
    如何用AI生成适合画面的脚本?先给AI关键词生成脚本结构,再用提示词控制语气风格,并按镜头分段。若画面已定,可输入镜头内容让AI生成贴合文案。图像识别+配音自动匹配怎么做?导入视频启用“智能识别”,生成画面描述后转TTS合成语音并同步。注意平台识别差异,建议先试一小段。配音和画面节奏怎么不打架?控制语速避免过快或拖沓,在画面切换处留配音空白,关键画面加强调句式,确保音画协调。
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  • 文心一言能扩图吗?图文扩展功能详解
    文心一言能扩图吗?图文扩展功能详解
    文心一言不支持直接的图片扩展功能,但可以通过文本描述生成与图片相关的详细内容。1.输入图片描述,文心一言生成更详细的文本。2.无法直接编辑图片,需借助其他工具。3.生成的文本不保证与图片完全匹配。
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  • 面板市况下半年三大关键点分析
    面板市况下半年三大关键点分析
    进入下半年,尽管是面板产业的传统旺季,但报价却显得疲软,7月上旬电视面板各尺寸价格全面走跌。对于后市发展,专家指出,今年下半年需特别关注面板市场的三大关键因素,包括特朗普政府的关税政策动向、中国大陆官方的补贴措施变化,以及大陆面板厂商的减产执行情况。研调机构Omdia显示部门资深研究总监谢勤益表示,第三季面板市场已进入提前备货后的调整阶段,价格与出货量均面临下修压力。Omdia预估,自6月底起,电视面板价格将呈现每月约2至3美元的跌幅,平均跌幅约为1%至2%,呈现温和下滑趋势。谢勤益进一步分析,当前电视面
    科技周边 · 人工智能   |  1个月前  |   减产 美国关税 面板市场 价格走势 中国补贴 269浏览 收藏
  • DeepSeek能处理地理数据吗?GIS教程详解
    DeepSeek能处理地理数据吗?GIS教程详解
    DeepSeek处理地理信息主要通过自然语言理解和智能文本生成辅助GIS工作。一、其原理是利用大语言模型解析非结构化数据、编写脚本、结合RAG技术实现知识检索,如提取土地利用报告关键信息并分类汇总。二、应用场景包括智能数据处理、地图制图辅助、空间查询解释及知识管理系统,如黑龙江测绘局部署DeepSeek构建问答平台。三、上手准备需具备GIS基础、准备地理数据、搭建本地化环境、接入API或编写脚本,可从自动标注等简单任务开始实践。
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  • Deepseek联动Synthesia,虚拟主播体验升级
    Deepseek联动Synthesia,虚拟主播体验升级
    用AI生成虚拟主播视频的方法是通过Deepseek满血版与SynthesiaAvatars联动实现,1.准备好Deepseek和Synthesia的账号,并整理好内容类型、文案草稿、背景音乐和视频风格设定;2.利用Deepseek生成口语化脚本,优化句子结构和术语表达,提高自然度;3.在Synthesia中选择或自定义虚拟形象,粘贴脚本并设置语速、背景、字幕等细节,注意匹配形象与内容气质及口型同步;4.导出后进行淡入淡出、品牌标识、背景动画等后期处理,并根据平台调整尺寸保存源文件以便后续更新。整个流程高效
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  • 豆包AI声纹加密功能详解
    豆包AI声纹加密功能详解
    豆包AI未明确支持声纹加密功能。目前公开资料未提及其具备声纹识别或相关生物特征安全机制,建议用户关注官方信息或联系客服确认;声纹识别是通过语音特征进行身份验证,不同于真正意义上的加密技术;若考虑启用生物特征验证,应了解服务商的数据处理方式;同时,提升AI工具安全性可采取定期改密、双重验证、谨慎授权等通用策略。
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  • AI工具未来五年发展趋势解析
    AI工具未来五年发展趋势解析
    未来五年AI工具的核心价值在于深度融合与智能协作,通过API化和模块化嵌入现有流程、发展领域特定AI、强化人机协同、构建可信赖AI。首先,AI将通过API接口无缝集成到CRM、ERP等系统中,实现无感高效协作;其次,医疗、法律等垂直领域AI将崛起,提供更精准的专业支持;再次,AI作为增强器提升人类创造力与决策力,推动协同进化;最后,数据隐私、算法公平性、模型可解释性等伦理问题将成为关注重点,确保AI可靠合规。
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  • 蝉镜振动强度怎么调?触觉设置全攻略
    蝉镜振动强度怎么调?触觉设置全攻略
    要调节“蝉镜”的振动强度,需进入设备“设置”菜单,找到“声音与振动”或“触觉反馈”选项,通过滑动条或预设等级(如强、中、弱)调整振动大小,部分设备支持分别设置来电、通知等场景的振动强度;若振动感觉不明显或过强,可检查佩戴位置或放置表面材质是否影响振感,尝试重启设备或更新系统,重置振动设置,并注意人体对振动的适应性及环境干扰;触觉反馈模式包括短促振动(用于消息提醒)、持续振动(用于来电)和有节奏的振动(可区分不同通知),用户可在设置中为应用、联系人或闹钟自定义振动模式,部分高端设备支持录制个性化振动序列;触
    科技周边 · 人工智能   |  1个月前  |   设置 电池续航 触觉反馈 蝉镜 振动强度 276浏览 收藏
  • 豆包AI时间序列预测教程与建模实战
    豆包AI时间序列预测教程与建模实战
    豆包AI能辅助普通人进行时间序列预测,具体方法包括:1.数据准备方面,它可分析数据结构、识别缺失值和异常值,并提供清洗与标准化建议;2.模型选择上,根据数据特征推荐ARIMA、Prophet、LSTM或XGBoost等模型并说明理由;3.编写代码时,通过准确提示词生成Python代码模板,并协助调试报错;4.结果评估阶段,解释MAE、RMSE等指标并提出调优思路,如调整参数或优化数据预处理。
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  • DecktopusAI如何提升50%课程完成率?
    DecktopusAI如何提升50%课程完成率?
    DecktopusAI通过深度个性化、动态激励反馈和前瞻性行为预测,将进度页转化为学习动力引擎,显著提升完课率;2.其核心是结合用户行为数据与心理学机制,实现智能里程碑庆祝、个性化阻力识别、可视化投入回报及前瞻性进度提示;3.AI基于数字画像动态调整内容难度与路径,提供量身定制的学习体验,增强用户粘性;4.进度页通过动态视觉元素(如生长动画、颜色渐变)、可点击里程碑、“下一步”指引、非侵入式鼓励、成就展示和社群连接等交互细节,营造有温度的激励环境;5.系统通过分析学习频率、模块完成率、测试成绩、互动行为等
    科技周边 · 人工智能   |  1个月前  |   个性化学习 DecktopusAI 课程完课率 学习动力 流失风险预测 244浏览 收藏
  • 夸克AI大模型如何打造AIGC流程
    夸克AI大模型如何打造AIGC流程
    1.夸克AI大模型内容自动化设计的核心挑战包括:模型“幻觉”生成错误信息、风格语气难以统一、数据质量差导致输出偏差、迭代维护成本高需专业投入;2.优化生成效果的关键是:精细化提示工程明确指令、用领域数据微调提升专业性、建立人工审核反馈闭环实现持续迭代;3.确保合规与安全需:前置AI+人工内容审核拦截风险、保障训练与传输数据隐私安全、明确发布内容责任归属、专人跟踪法规变化动态调整流程,以实现稳定可靠的AIGC落地。
    科技周边 · 人工智能   |  1个月前  |   提示工程 夸克AI大模型 AIGC流程 内容自动化设计 合规性与安全性 230浏览 收藏
  • 豆包AI解析HTML数据方法详解
    豆包AI解析HTML数据方法详解
    豆包AI可以通过理解需求生成解析代码、分析网页结构、排查解析错误等方式辅助HTML解析。具体包括:1.描述需求后直接获得可用代码示例;2.复制HTML内容让其分析结构并指出关键标签和类名;3.遇到问题时提供排查建议如检查动态加载内容或标签拼写错误。
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