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用AI辅助写小说的关键是会提问和筛选。一、先搭框架：输入关键词让AI生成基础剧情，快速获得多个走向选择；二、人物设定：提供关键点让AI扩展角色背景与成长线，塑造立体形象；三、剧情细化：给AI明确章节目标与字数，输出初稿后自行润色调整；四、提升效果：加限制条件、分步推进、多轮修改、结合自身风格。掌握这些方法，AI能有效助力创作流程。
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豆包AI能有效辅助Python字典操作，适合不熟悉语法或需快速编写清晰代码的用户。1.可快速生成增删改查等基础代码，如创建字典、添加键值对、删除键；2.支持复杂结构操作，包括遍历键值、合并字典、访问嵌套值；3.提供错误检查与调试建议，如处理KeyError、判断键是否存在；4.给出操作提示与高级技巧，如推荐defaultdict和字典推导式。
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导入视频后，在编辑界面选择“滤镜”并预览应用喜欢的预设滤镜；2.调整滤镜强度滑块使效果更自然；3.手动调色时逐项调节亮度、对比度、饱和度和色温，避免色彩失真；4.参考同类风格画面并保持色阶平衡，防止过曝或欠曝；5.导出时选择与原视频相同的高分辨率、高码率参数并降低压缩率以保证清晰度；6.Clipfly滤镜功能操作简单、适合新手快速美化视频，但专业调色需用更高级软件；7.为保持画质应使用高质量源文件并避免多次重复编辑压缩。Clipfly虽功能简洁，但合理操作仍可输出自然清晰的视频。
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最快的AI赚钱路径不是创造新模型，而是利用现有AI工具解决具体问题并实现变现。2.在内容创作领域，可用ChatGPT、Midjourney等工具批量生成文案、图像、音乐等内容，通过平台流量或打包成服务出售盈利。3.提供AI自动化服务，如智能客服、数据处理，用低代码平台结合API为中小企业提供降本增效的解决方案。4.将AI融入自身专业技能，如编程、设计、营销，提升效率与服务质量，进而提高收入或开发培训产品实现多渠道变现。5.成功关键在于成为提示词工程师，精准引导AI输出，并辅以人工审核确保质量，最终将AI作
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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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小绿鲸英文文献阅读器能显著提升英文文献阅读效率，尤其适合初学者和阅读速度慢的用户，1.它通过整合划词翻译、专业释义和整段辅助理解功能，优化传统阅读中频繁切换工具的繁琐流程；2.支持在阅读时直接进行高亮、批注、插入评论等操作，实现阅读与思考的无缝衔接；3.其专一性设计聚焦英文文献场景，提供精准的专业词典和PDF显示优化；4.界面直观、上手简单，降低新手使用门槛；5.核心功能不仅限于翻译，更构建了从理解到记录的完整学习闭环；6.操作流程包括下载安装、拖拽导入PDF、直接划词翻译与批注，常见问题可通过OCR识别
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4月28日消息，自从OpenAI、微软和谷歌推出了AI聊天机器人，许多人开始尝试一种新的互联网搜索方式：与一个模型进行对话，而它从整个网络上学到的知识。专家表示，鉴于之前我们倾向于通过
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据外媒报道，韩国最大的移动通讯运营商SK Telecom正计划全面推出自己的人工智能聊天机器人，但该项目的一位高管称，该公司正在研究一种与ChatGPT截然不同的产品。SKT在2022年5月已经
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不久以前，你只能在科幻小说中找到人工智能，但现在，它是一个非常标准的技术工具，变得越来越重要。那么，人工智能到底是什么，它如何影响互联网，它将如何帮助改变web3和元宇宙的世
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谷歌在 2 月份发布了其 Bard 对话式 AI 后，一直在努力改进聊天机器人的回答，因为它在 Twitter 上首次亮相时就传播了错误信息。最近该公司将生成式 AI 功能添加到几乎所有服务中，而对 Bard 聊
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OpenAI公司日前发布了其文本生成模型GPT-4，引起了人们的广泛关注。但该公司表示，开发人员还不能在上面构建任何产品或服务，因为API仍在等待列表中。这意味着只有少数用户有机会使用OpenAI
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我们正处于新的转型期，技术专家和经济学家表示，这可能是人类技术的下一次伟大革命，即工业4.0，AI、云和数据技术可用于通过复杂的应用改善工业流程。首先是石器时代，然后是铁器时代
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通货膨胀是个全球性的问题，而且随着气候变化正在加剧。这是因为极端天气事件的频率和严重程度的增加导致了食品、能源和其他必需品的价格上涨。但希望还是存在的：人工智能可以帮助我
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数据科学和机器学习正变得越来越流行。进入这个领域的人数，每天都在增长。这意味着，很多数据科学家在构建第一个机器学习模型时，并没有丰富的经验，所以很容易发生错误。以下就是
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导读：在真实世界中，很多数据往往以图的形式出现，例如社交网络、电商购物、蛋白质相互作用关系等，过去几年基于神经网络的图数据分析与挖掘方式因其出色的性能受到了广泛的关注，不
