• 多模态AI算力需求与硬件优化解析
    多模态AI算力需求与硬件优化解析
    多模态AI因需同时处理图像、文本、音频等多样数据,其算力和硬件需求远超单模态模型。1.多模态AI更“吃”资源的原因在于各类数据(如视频、图像、文字)本身复杂度不同,且融合阶段(如跨模态注意力机制)带来额外计算负担;2.硬件配置建议包括使用高性能GPU集群(如A100或H100)、大容量内存(至少64GBRAM、40GBVRAM/GPU)、高速存储(NVMeSSD)、高带宽网络(如NVLink);3.优化算力使用的方法有模型压缩、异构计算利用、数据预处理与缓存、分布式训练策略及选择合适框架(如PyTorch
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  • PerplexityAI能读楔形文字吗?
    PerplexityAI能读楔形文字吗?
    PerplexityAI无法直接解读楔形文字,因其属于古代语言系统,需专门破译方法和语料支持;1.楔形文字用于多种语言,符号多义且随历史演变,通用AI难以准确识别;2.符号常变形、合并或省略,需专业工具和对照表辅助解读;3.建议使用CDLI、Oracc等专业数据库和软件进行分析;4.可借助PerplexityAI查询两河文明背景、研究成果及学习资源。
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  • ElevenLabsAI混合工具使用指南
    ElevenLabsAI混合工具使用指南
    ElevenLabs的AI混合工具核心在于VoiceLab功能,结合VoiceDesign与InstantVoiceCloning实现声音的精细调控与克隆。通过参数调整和高质量音频输入,用户可从零设计或克隆声音,并经反复迭代优化情感表达与自然度。其优势在于对声音细节的精准控制、克隆的真实感及灵活性与逼真度的平衡。避免AI痕迹需注重文本标点、分段处理、参数微调及多声音切换。常见误区包括高估克隆效果、忽视文本质量、误用参数、缺乏迭代耐心及忽略版权伦理,需逐一规避以实现高质量语音生成。
    科技周边 · 人工智能   |  2星期前  |   语音生成 AI语音 ElevenLabs 语音克隆 VoiceLab 338浏览 收藏
  • GravitDesigner导出AI高清图方法
    GravitDesigner导出AI高清图方法
    首先确认AI生成文件的格式,若为矢量(如SVG)则可无限放大,若为位图(如PNG/JPG)则受原始分辨率限制;导入GravitDesigner后,调整画布尺寸并合理放大,导出时选择PNG或JPG格式并设置所需分辨率与DPI,注意位图放大可能模糊,矢量图则保持清晰;对于印刷需求,需后期转换为CMYK色彩模式,同时利用切片工具精准导出区域,平衡文件大小与质量,确保最终输出高清可用。
    科技周边 · 人工智能   |  2星期前  |   矢量图 高分辨率 AI生成图片 GravitDesigner 位图 129浏览 收藏
  • AIOverviews权限分级设置教程
    AIOverviews权限分级设置教程
    AIOverviews权限分级的核心在于确保用户仅能访问和操作其职责所需的内容,以保障数据安全、操作效率与合规性。具体步骤包括:①明确角色与职责边界,识别决策者、工程师、法务、管理员等不同用户类型;②定义资源粒度,如项目、摘要、数据源或功能按钮;③实施最小权限原则,降低误操作和泄露风险;④选择RBAC或ABAC技术模型,根据系统复杂度匹配合适方案;⑤提供直观权限管理界面,提升管理效率与准确性。权限分级之所以关键,在于其能构建数据泄露防火墙、规避操作风险、满足合规要求,并提升协作效率。常见角色包括系统管理员
    科技周边 · 人工智能   |  2星期前  |   404浏览 收藏
  • 文心一言生成图片步骤全解析
    文心一言生成图片步骤全解析
    文心一言生成图片的具体步骤是:1.登录文心一言;2.在对话框中输入图片描述;3.选择生成选项;4.等待生成;5.查看和下载图片。文心一言的AI绘图功能能够生成高质量的图片,但有时细节可能会有所欠缺,用户可以通过精确描述、多次尝试、了解系统能力以及提供反馈来提高生成效果。
    科技周边 · 人工智能   |  2星期前  |   491浏览 收藏
  • 豆包AI搭配风格工具教程分享
    豆包AI搭配风格工具教程分享
    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。
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  • 淘宝88VIP升级,大会员权益全面优化
    淘宝88VIP升级,大会员权益全面优化
    8月5日下午消息,新浪科技从知情人士处独家获悉,淘宝将上线全新大会员体系,打通饿了么飞猪盒马等阿里系资源,包含购物、外卖、旅行、出行等权益,吃喝玩乐、衣食住行全面覆盖。88VIP用户权益将全面升级。这是饿了么、飞猪并入中国电商事业群,阿里从电商走向大消费平台战略之后的标志性业务动作。业内分析认为,多元化会员权益将显著提升淘宝主站用户活跃度,增强用户黏性。
    科技周边 · 业界新闻   |  2星期前  |   阿里 88vip 淘宝大会员 权益升级 大消费平台 350浏览 收藏
  • 问界M9超奥迪A6L,北京人最爱车型揭晓
    问界M9超奥迪A6L,北京人最爱车型揭晓
    根据易车榜最新发布的2025年7月全国各省市汽车终端销量数据,北京市乘用车市场展现出新能源与传统燃油车双轨并行的格局。以下是北京地区销量排名前二十的车型:第一名,ModelY,销量达1872辆第二名,秦PLUS新能源,售出1407辆第三名,秦L,销量为1280辆第四名,小米YU7,实现899辆的销量第五名,问界M8,销量为897辆第六名,极狐阿尔法T5,售出721辆第七名,海狮05EV,销量为720辆第八名,问界M9,销量为649辆第九名,奥迪A6L,销量同样为649辆第十名,ZEEKR7X,销量为
    科技周边 · 人工智能   |  2星期前  |   458浏览 收藏
  • 英伟达工程师泄密引诉讼风波
    英伟达工程师泄密引诉讼风波
    8月31日消息,据EconomicTimes报道,英伟达将不得不就一起涉嫌获取前雇主自动驾驶技术机密的案件接受法庭审判,该事件涉及一名工程师被指泄露原公司商业机密。据报道,美国加利福尼亚州一名联邦法官于周四裁定,已有足够“间接证据”表明,这家总部位于硅谷的人工智能领军企业可能从前欧洲汽车技术公司获得并利用了保密信息,因此此案应交由陪审团裁决。法雷奥集团(ValeoSE)总部位于巴黎,其德国子公司曾与英伟达合作参与奔驰汽车相关项目。根据2023年在加州圣何塞提起的诉讼文件,2021年,该子
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    豆包AI的智能排班功能通过算法和数据分析优化人力资源调度。一、设定基础规则:输入员工可工作时间、技能、加班许可等信息,系统根据多维度数据自动匹配合适人员,支持优先级和例外规则设置;二、动态调整与实时反馈:具备应对突发情况的自动重排班能力,支持手动微调并持续优化,接入考勤数据后可检测异常并记录调整原因用于学习优化;三、结合数据分析优化人力配置:分析用工趋势,识别低效排班模式,提供可视化报表和人力调整建议,适用于招聘计划制定及轮班制度优化。
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    豆包AI语音唤醒设置指南
    要设置豆包AI的语音唤醒和声纹识别,首先进入豆包AI应用的“设置”或“AI设置”菜单,找到“语音助手”或“唤醒词管理”选项;1.开启“语音唤醒”功能;2.按照提示录入声纹,建议在安静环境下用自然语调朗读指定语句;3.设置唤醒词,可选择默认或自定义唤醒词,推荐使用发音清晰、不常用且长度适中的词语以减少误唤醒;4.确保麦克风权限开启,并尽量在安静、近距离环境中使用以提升识别率;若识别不准,可尝试重新录入声纹、保持发音一致性、关注软件更新以获得更好体验。
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    腾讯提交Linux补丁,Swap Table架构引关注
    腾讯工程师KairuiSong 近日向Linux内核邮件列表提交了新补丁,提议引入新架构SwapTable——将swapcache、swap映射和swap分配器整合在一起,成为新的后端基础设施。
    科技周边 · 业界新闻   |  2星期前  |   164浏览 收藏
  • 360智图批量上传素材技巧分享
    360智图批量上传素材技巧分享
    360智图虽无官方批量上传功能,但可通过策略性操作高效管理,1、在本地按主题等建立多层文件夹并统一命名规则进行高度组织化;2、利用平台支持的多选或拖拽功能实现伪批量上传以提升效率;3、上传后立即填写标签与描述确保素材可检索;4、通过分类、精准标签(涵盖场景词、情感词)、版本控制管理庞大图库;5、注意审核细节如画质、版权合规及内容安全;6、实施变现策略包括持续更新、追踪热点、优化标题描述及保持图库多样性,从而系统化经营实现智富。
    科技周边 · 人工智能   |  2星期前  |   素材管理 标签 批量上传 变现 360智图 288浏览 收藏
  • 李想:理想i8同级无对手,热度持续攀升
    李想:理想i8同级无对手,热度持续攀升
    8月14日,理想汽车董事长、创始人兼CEO李想在社交平台发布深度长文,全面解读理想i8广受市场欢迎的根本原因,并清晰梳理了公司产品战略背后的逻辑框架。他指出,理想i8之所以能够迅速赢得用户青睐,核心在于其处于“有没有”的竞争层级,当前在产品定位与综合能力上尚未出现真正对等的竞品。李想将市场竞争划分为两个关键维度:“有没有”和“好不好”。他表示,理想汽车过去取得的成功——从理想ONE,到L系列,再到理想MEGA的市场反馈——本质上都源于提前洞察并有效解决了新能源汽车用户在实际使用中的深层痛点。例如,通过增程
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