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    应使用SentenceEmbedding(句向量)而非WordEmbedding构建智能问答系统,因后者仅表征单个词,无法捕捉句子级语义;现代RAG依赖高质量中文句向量模型(如BGE、Qwen3-Embedding)实现问题与文档块的跨粒度语义对齐。
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    SenseNova U1:商汤日日新多模态模型解析
    SenseNovaU1是商汤科技日日新平台推出的原生统一多模态大模型,基于其于2026年3月自主研发的NEO-Unify架构构建。该模型在单一神经网络结构中深度融合语言与视觉信号,首次实现理解、推理与生成能力的原生一体化,突破传统拼接式多模态架构的固有瓶颈。SenseNovaU1的核心能力多模态深度理解:全面支持高精度OCR、复杂文档解析、图表语义问答、跨图像逻辑推理及细粒度视觉问答(VQA)。高质量图像生成:可生成写实场景、艺术风格及知识密集型图像(如带标注的科学示意图),并具备
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    科技周边 · 人工智能   |  2天前  |   豆包AI 488浏览 收藏
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    Poe写读书分享稿提示词应完整说明:字数限制、风格要求(如口语化/正式)、内容重点(如核心观点、金句、感悟)、目标读者(如学生/职场人)、是否需加入个人经历或案例等。
    必须一次性明确字数、结构、语气、禁忌及关键信息点:如“800字内,分开头(反常识句切入)、中间(观点+看病经历)、结尾(留白提问);以志愿者身份口语化表达,禁用黑话;强制插入书中第76页引文、女儿反应、ISBN末三位307并指定位置”。
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