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要做出高质量有声内容，关键在于文本生成与语音合成的配合。一、先写好适合“听”的文本：句子要简短清晰、逻辑明确，并设计留白方便后期处理，可用Deepseek满血版设定“适合朗读”风格提升效率。二、用MurfStudioPro合成自然语音：选择语音角色、调整语速音调、注意标点影响、自定义发音及背景音乐控制。三、组合使用两者提升流程效率：Deepseek写稿润色后复制到Murf预览试听，有问题再回修，最终导出上传，实现高质量内容快速产出。
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ChatGPT原生不支持批量处理文档，但可通过API或工具实现。1.通过API编写脚本自动化处理：包括批量读取文件、文本分块、并发调用API、结果整合与导出；2.借助第三方工具或自定义GPTs简化操作，但灵活性受限；3.半自动化配合适合小规模任务。主要限制因素包括对话式界面、Token限制、无文件系统访问权限及专注语言逻辑的设计初衷。编程实现需关注精细化导入、策略化处理及结构化导出，同时应对Token限制、成本控制、速率限制、数据隐私及输出一致性等挑战。
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用Deepseek满血版和AI2PPTPro制作高端演示文稿的关键在于分工协作。1.先用Deepseek整理内容，输入主题生成结构清晰的大纲并细化要点；2.再用AI2PPTPro将内容转为设计稿，自动匹配布局、图表与模板，可手动调整细节；3.最后优化字体、配色、留白与动画，提升专业感。整个流程高效且实用，确保内容深度与视觉美观兼备。
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用Deepseek满血版和AIPDFEditor联合编辑PDF的核心优势在于既能理解内容又能实际修改。1.AIPDFEditor支持文字替换、图片插入、页面调整等基础编辑功能；2.Deepseek满血版则能润色文本、总结重点、翻译语言、优化结构，提升内容质量；3.两者配合流程为：导入PDF并OCR识别，提取关键段落交由Deepseek理解或解释，再在AIPDFEditor中进行修改并回传给Deepseek校对语言；4.实用技巧包括批量统一标题样式、借助Deepseek高精度翻译外文内容、修复排版错乱等。整
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豆包AI在编程中可通过代码生成、调试辅助、代码优化和学习新技术提升效率。首先用自然语言描述具体需求生成准确代码并检查语法；其次将完整错误信息与上下文提供给AI以分析并修复问题；还可提交现有代码说明优化目标以获得更简洁高效的改写建议；最后借助其互动式教学帮助快速掌握新技能。合理利用这些功能可显著提高开发效率和代码质量。
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AI工具与豆包配合使用能高效提升内容质量，关键在于明确分工、保持输入清晰、多次微调和善用提示词。一、先用豆包生成初稿，再用AI工具优化细节，可多轮切换打磨；二、输入前清理格式，分段清晰，统一标点和风格；三、通过“初稿→优化→反馈→再优化”循环逐步完善内容；四、积累高质量提示词模板，如“改得更口语化”“简化重复表达”等，以提升协同效率。
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近年来，围绕人工智能的风险争议一直广泛存在。特斯拉公司CEO埃隆·马斯克曾经公开警告，计算机系统最早可能在2029年时就会拥有人类智能，如果政府不对其进行监管和干预，该技术可能成
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这两天，图灵奖得主Yann LeCun心态有些崩了。自从ChatGPT大火之后，微软凭着OpenAI腰板挺得很直。被啪啪打脸的谷歌，也不说什么「声誉风险」了。所有旗下的语言模型，无论是LaMDA，还是DeepMind的
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岁末年初，ChatGPT火了。2022年11月下旬，由OpenAI推出的ChatGPT在网络引起了不小的轰动，短短一周时间便吸引了一百万用户在线试用，两个月时间用户直接破亿。可以说，ChatGPT是继AI音箱之后被炒
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01 导读AI面试机器人通过利用灵犀智能语音语义平台的人机语音对话能力模拟招聘者与求职者进行多轮语音沟通，达到在线化面试的效果。本文详细描述了AI面试机器人的后端架构组成、对话引
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自从 OpenAI 发布 ChatGPT 后，最近几个月聊天机器人热度不减。虽然 ChatGPT 功能强大，但 OpenAI 几乎不可能将其开源。不少人都在做开源方面的努力，比如前段时间 Meta 开源的 LLaMA。其是一系列模
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嘉宾：史树明撰稿：莫奇审校：云昭“大多数研究工作往往是围绕一个点展开，而点状的成果很难直接被用户所用。”腾讯 AI Lab 自然语言处理中心总监史树明说道。过去十余年间，人工
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近日，一项新研究发布于PNAS，再次刷新了神经网络的能力。这次神经网络被用来解决了高等数学题，而且还是麻省理工数学课程难度的数学题！在这项新研究中，研究团队证明了 OpenAI 的 Codex
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3月20日消息，去年以来科技企业纷纷裁减大量员工，加之ChatGPT等人工智能的加速发展，更多工作开始面临被取代的风险，科技行业工作者面临的压力越来越大。一些职业专家和科技行业资深人
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大型语言模型（LLM）正在风靡全球，它们的一个重要应用就是聊天，并在问答、客服和其他许多方面都有应用。然而，聊天机器人是出了名的难以评估。究竟这些模型在什么情况下最好用，我们目前尚不明晰。因此，LLM的测评非常重要。此前一位名叫MarcoTulioRibeiro的Medium博主在一些复杂任务上对Vicuna-13B、MPT-7b-Chat和ChatGPT3.5进行了测试。结果表明，Vicuna对于许多任务来说是ChatGPT(3.5)的可行替代品，而MPT还没有准备好在现实世界中使用。近日，CMU副教授
