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- 《连线》预言2026是阿里千问元年
- 美国权威科技媒体《连线》(WIRED)刊发封面重磅文章《再见,GPT-5。你好,千问》,文中指出:GPT-5发布后市场反响平淡,未能引发预期中的技术浪潮;而开源、开放、高性能的阿里千问大模型,则凭借卓越的实用性与部署灵活性迅速崛起,有望主导2026年全球AI应用格局。“评判一款AI模型真正价值的核心维度,不应只聚焦于其参数规模或基准测试分数,更关键的是它被开发者广泛集成、二次开发并落地为真实产品的广度与深度。若以此为标尺,以千问为代表的中国开源大模型,正以前所未有的势头加速前行。”《连线》(WIRED)是
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- 小荷AI医生下载安装教程详解
- 小荷AI医生安卓版可通过应用宝、华为等品牌商店或官网下载v2.7.1最新版,iOS用户需通过Safari跳转AppStore下载;安装后用手机号注册,授权相机/麦克风权限,即可使用疾病自查、报告解读和药品查询功能。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 145浏览 收藏
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- ChatGPT助力法律条文解读与案例查询
- 快速理解法律条文或查找生效判例,应结合ChatGPT语义解析、专业数据库交叉验证、本地化法律AI结构化调用及双模对比防幻觉四法协同使用,确保解释准确、案例真实、来源可溯。
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- 字节跳动开源StoryMem框架引热议
- 字节跳动携手南洋理工大学共同推出开源AI视频生成框架StoryMem,创新性地引入“Memory-to-Video(M2V)”机制,成功将传统单镜头扩散模型拓展为可生成多镜头、时长超1分钟且叙事流畅的长视频生成系统。该框架采用动态记忆库存储关键帧语义与视觉特征,并融合轻量级LoRA微调策略,在人物形象、场景风格及情节发展等维度实现跨镜头高度统一,整体一致性指标相较当前主流方法提升29%。项目开源地址:https://github.com/Kevin-thu/StoryMem同步发布的ST-Bench评测数
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- InvokeAI复刻名画技巧详解
- 要精准还原名画风格,需采用四种方法:一、图像反推参数;二、风格预设+微调提示词;三、JSON风格DNA提取注入;四、多阶段ControlNet分层复刻。
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- Lovemo生成古风美女失真时,需重构提示词四维结构、启用汉服增强参数、注入经典画作锚点、使用部件库局部重绘。
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- OpenWork开源AI平台,替代Claude的神器
- OpenWork是什么OpenWork是一款开源的桌面级应用,专为知识型工作者设计,提供类“ClaudeCowork”的智能协作式工作流体验。它基于OpenCode构建,采用极简、引导式的交互界面,帮助用户快速选定工作空间、启动任务、实时追踪执行状态,并在关键节点便捷地响应权限授权请求。OpenWork兼容本地部署与远程连接两种运行模式,既满足个人高效自动化需求,也支持多成员协同作业,是面向现代知识工作的轻量级智能工作平台。OpenWork的核心能力图形化桌面界面:提供清晰直观的
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- 可用AI高效撰写个性化面试感谢信:先输入含时间、岗位、优势等要素的结构化提示词,再通过禁用套话、嵌入专业术语、分段限句等指令约束输出,最后人工插入唯一性细节并完成三项硬性校验。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 359浏览 收藏
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- Plask动捕做AI动画教程详解
- Plask动捕动画制作需规范视频输入、校准模型绑定、正确导出FBX并规避交互陷阱:上传全身入镜的720p以上MP4/MOV视频;手动调整骨骼IK与关键帧;导出时勾选动画曲线与坐标变换;禁用广告插件,勿点“Roast”按钮。
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- Selenium创始人推Vibium,AI浏览器自动化新架构
- Selenium的原始作者最近发布了一款面向AIAgent的新型浏览器自动化基础设施——Vibium。该项目的核心是一个用Go编写的轻量级单体二进制程序:Clicker。它内建了浏览器全生命周期控制、WebDriverBiDi协议代理,以及符合MCP规范的服务端能力。浏览器管控:自动识别并启动支持双向通信的Chrome实例BiDi代理:基于WebSocket的命令中继服务,将指令精准转发至浏览器MCP服务端:提供标准化的stdio接口,适配各类LLM驱
- 科技周边 · 业界新闻 | 1个月前 | 475浏览 收藏
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- 豆包AI官网入口与使用教程
- 豆包Ai官方网页使用入口是https://www.doubao.com/chat/,用户可通过该链接进入网页版体验智能对话、图文生成、文档解析与编码辅助等功能,支持跨平台访问与操作优化技巧提升使用效率。
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- 豆包AI生成Python数据挖掘教程
- 想用豆包AI生成Python数据挖掘代码的关键在于明确任务目标和数据结构。1.首先明确数据挖掘任务类型,如分类、聚类或回归,并具体描述需求,例如“根据用户年龄、消费金额和购买频率做客户分群”。2.接着提供清晰的数据格式与来源,比如说明CSV文件中的字段信息,以便AI进行数据预处理和建模。3.要求生成完整可运行的代码,并包含必要注释,确保涵盖导入库、数据清洗、模型训练等全流程。4.若结果不理想,可通过多轮对话逐步优化,如更换算法、增加可视化等功能,从而获得符合项目需求的代码。
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