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Deepseek满血版联手Prepostseo优化SEO内容

要确保AI生成内容的原创性和避免“AI腔”，可采取以下方法：1.使用Deepseek满血版生成初稿时，在提示词中加入个性化视角或具体案例，引导AI生成独特内容；2.利用Prepostseo的抄袭检测功能进行二次筛查，对高相似度部分人工重写；3.在AI生成文本基础上注入个人观点、主观表达，增强文章个性和情感色彩；4.打破AI固有的句式规律，穿插长短句、口语化表达，使语言更自然；5.适度引入逻辑跳跃和思维发散，模拟人类真实思考过程；6.借助Prepostseo的可读性分析工具识别复杂句式与生僻词汇，并据此优化

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 113浏览收藏
Deepseek满血版联手Giphy，轻松制作动态表情包

1.使用Deepseek搜索具备“表情包基因”的素材，通过语义理解挖掘有梗、有潜力的片段；2.利用Giphy上传视频并精准裁剪、添加文字与特效，制作高质量动态表情包；3.规避版权风险应优先选用无版权或可商用素材，必要时采用原创内容；4.确保内容合规需避免仇恨、暴力等元素，保持幽默且不具攻击性风格。整个流程结合Deepseek的信息检索优势与Giphy的创作功能，实现高效且安全的表情包制作。

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 311浏览收藏
AI工具与豆包协作全流程优化攻略

要让AI模型与豆包配合更好，需通过持续反馈、调优和迭代实现。1.明确使用场景并设定目标，记录问题并打标签以指导优化方向；2.善用豆包反馈机制，具体描述问题并定期分析反馈记录；3.进阶用户可结合结构化外部数据进行微调并通过A/B测试验证效果；4.优化提示词设计，明确角色、格式和逻辑顺序，提升交互效率。持续实践这些方法，将逐步提升AI表现。

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 131浏览收藏
Gemini省流技巧：数据压缩与缓存设置详解

Gemini移动端节省流量的核心方法包括：1.开启应用内的数据压缩模式，选择低分辨率加载图片和视频；2.关闭自动播放功能，防止后台流量浪费；3.限制或关闭后台刷新与预加载，减少无谓的数据更新；4.定期清理缓存或设置缓存上限，避免过期数据重复下载；5.启用系统级低数据模式，限制后台流量使用；6.关闭Gemini的后台数据权限或设为仅Wi-Fi刷新；7.优先使用Wi-Fi进行高流量操作；8.定期查看流量报告，识别异常消耗；9.利用离线功能提前下载必要内容。通过这些设置与习惯调整，可有效降低Gemini在移动网

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 235浏览收藏
AI视频字幕与镜头配图实用技巧

要快速完成AI语言转视频中的字幕时间轴与镜头配图匹配，可按以下步骤操作：一、使用Descript、Otter.ai或CapCut等工具自动生成带时间戳的.srt字幕文件，提前写好脚本有助于后期校对；二、借助RunwayML、PikaLabs、Elai.io或Lumen5等AI工具，根据简洁清晰的文本或语音内容生成对应画面或分镜；三、将语音、字幕文件导入剪辑软件自动匹配时间轴，并手动调整字幕位置与画面停留时间，逐段对齐AI生成的画面，确保整体节奏协调一致。

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 230浏览收藏
曙光股份上半年销量暴跌43%原因揭秘

7月9日，曙光股份发布2025年6月份产销数据简报显示，公司在1至6月期间共生产整车964台，同比下降37.48%；整车销售共计726台，同比下降43.06%。其中新能源客车的产量和销量分别下降了95.45%和100%。与此同时，曙光股份车桥产品上半年累计生产666225支，同比增长78.86%；销售方面共计实现703455支，同比增幅达84.84%。新能源车桥产品的产销量分别为432944支和445710支，同比分别增长261.74%和278.72%，其产销量均已超过总产量与总销量的一半，成为公司主要的

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 产销数据曙光股份整车销量车桥产品新能源客车 468浏览收藏
3步用豆包AI写安全Rust代码防内存错

使用豆包AI写Rust安全代码的核心在于借助其理解与提示功能查错、优化思路，尤其在内存管理方面。1.将代码片段交给豆包AI检查是否涉及不安全操作，如指针越界或悬垂风险；2.请AI解释标准库中函数的安全边界，例如Vec::set_len为何需置于unsafe块中；3.利用AI生成符合最佳实践的代码模板，确保结构与生命周期处理安全可靠。建议每次写完unsafe代码都请AI复查，遇到不确定API及时提问，并多参考AI推荐的安全写法，从而提升代码质量。

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 320浏览收藏
豆包大模型如何赋能AI设计工具？攻略

豆包AI与视觉设计工具结合的核心在于将文本理解转化为视觉指令与灵感源。首先，豆包生成详细风格描述；其次，将文本输入Midjourney等视觉工具生成图像；接着，根据生成结果反馈优化提示词；最后，通过反复迭代实现精准风格探索。这种结合拓宽了设计流程边界，使设计师更聚焦创意判断，而非繁琐生成工作。实际操作中需注重场景情绪描述、风格元素拆解、色彩材质建议及“反向工程”引导。挑战包括控制生成粒度、避免同质化及适应学习曲线，而心得则是人为主导、小步迭代、反向思考、多工具协同及拥抱意外灵感。

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 125浏览收藏
多模态AI与传统AI有何不同

多模态AI与传统AI的区别在于信息处理方式和应用场景。1.多模态AI可同时处理多种数据类型，如文字、图像、音频和视频，而传统AI仅限于单一数据输入；2.多模态AI通过跨模态融合技术实现复杂任务，如自动驾驶整合视觉与雷达信息，而传统AI依赖特定算法适用于结构化任务；3.多模态AI应用于智能助手、医疗诊断等需多维信息分析的场景，而传统AI适合资源有限环境下的简单任务；4.多模态AI对算力和数据要求高，部署成本大，而传统AI模型小、训练快、部署容易。

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 374浏览收藏
Deepseek联手PictoryStudio，打造高效评测视频

使用Deepseek满血版和PictoryStudio可快速制作吸引人的产品评测视频。具体步骤如下：1.用Deepseek满血版输入产品信息和关键词，自动生成结构清晰的评测脚本；2.将脚本导入PictoryStudio，系统自动匹配画面、语音和背景音乐，生成完整视频；3.注意控制视频时长在3分钟内、选择贴合内容的语音风格、适当添加品牌元素、调整画面切换频率以提升观感。整个流程高效且成品专业，适合短视频平台发布。

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | DeepSeek 视频制作产品评测视频 PictoryStudio 评测脚本 240浏览收藏
讯飞星火融合ChatGPT打造知识图谱攻略

用讯飞星火和ChatGPT生成知识图谱型内容的核心在于“结构化输入+多轮迭代+人工校验”；1.明确目标领域与实体关系，建议先用讯飞星火抽取关键词，再用ChatGPT翻译或补充逻辑推理，最后手动梳理关联；2.分阶段生成，从子主题入手，通过四轮逐步完善图谱结构，包括列出实体、获取细节、整理关系、人工检查；3.利用提示词工程引导输出结构化内容，如要求表格或JSON格式，并提供示例和置信度标注；4.配合人工审核与可视化工具，导入Neo4j或Gephi修正错误并增强语义，确保最终成果可用。

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 233浏览收藏
Deno运行AI脚本技巧全解析

在Deno中运行AI脚本调用TensorFlow.js的关键点包括：1.通过CDN引入TensorFlow.js的ES模块版本以支持Deno；2.使用固定版本号确保兼容性；3.直接使用TensorFlow.jsAPI创建和训练模型，如线性回归示例；4.注意Deno默认不启用GPU加速，适合小规模推理或测试；5.性能优化可通过WASM后端、减少模型大小、避免频繁调用dispose()和复用张量对象实现；6.TypeScript原生支持良好，可直接运行.ts文件；7.需检查模块路径正确性和注意浏览器与Deno

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 474浏览收藏
小米汽车第30万台即将交付！

近日，有汽车博主透露，小米汽车即将在本周迎来第30万台的交付里程碑。根据该博主公布的最新数据，截至2025年7月初，小米汽车累计交付量已达29.78万台，其中2025年累计交付量达16.15万台。小米YU7小编注意到，小米汽车在2025年的表现持续强劲。最新数据显示，6月30日至7月6日这一周，小米汽车的上险量为4800台，在中国造车新势力品牌中排名第五。同时，该周新增订单超2.1万台，显示市场需求旺盛。然而，小米汽车的2025年交付目标设定为35万台，当前剩余交付量为18.85万台。这意味着在剩余的25

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Jupyter运行AI代码指南与配置要点

在JupyterNotebook中运行AI代码的关键在于正确配置环境。1.安装Python3.8+和pip，并通过命令行验证安装；2.使用虚拟环境隔离项目依赖，激活后安装AI库如torch、tensorflow；3.安装并启动JupyterNotebook，必要时手动添加内核以确保其使用正确的Python环境；4.可选安装扩展插件如JupyterNotebookExtensions和JupyterLab提升开发效率；5.若使用GPU训练模型，需确认CUDA驱动与框架版本兼容。完成上述步骤后即可顺利运行AI

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 256浏览收藏
多模态AI如何识别手语？视频翻译解析

手语识别技术通过多模态AI实现无障碍沟通，核心挑战在于理解复杂动作和语义差异。1.计算机视觉捕捉手势与表情；2.动作时序建模分析连续动作；3.NLP转化语言输出；4.语音合成提供语音反馈。应用中需注意数据多样性、实时性、摄像头角度及语义歧义处理，目前技术仍在发展阶段，未来将更广泛应用于智能设备。

科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 249浏览收藏

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