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要在五分钟内掌握DeepSeek结合小红书生成爆款文案的秘诀，需遵循以下步骤：1.明确目标受众和内容主题，使用DeepSeek生成多种文案版本。2.确保文案具备情感共鸣、实用价值和视觉吸引力。3.优化文案，检查逻辑性和流畅度，根据用户反馈和数据分析调整内容，并结合热门话题更新。
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要从零开始掌握2025年的AI工具并投入实战，应先建立认知框架，再精选切入点，深入实操，最终形成个性化工作流。1.认知与方向上，需了解LLMs、生成式AI、代码辅助AI及专业领域AI的功能与应用场景，并结合自身需求选择合适类型；2.核心工具实操方面，推荐从主流LLM入手，掌握提示工程技巧，通过明确指令、设定角色限制、提供上下文示例及迭代优化提升输出质量，并将其应用于文本创作、信息总结、头脑风暴与代码辅助；3.进阶整合阶段，可构建多AI工具协同的工作流，尝试API调用实现自动化流程，学习个性化微调与构建AI
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DeepSeek不能直接进行量子密钥分发（QKD），因为它是一个AI语言模型，缺乏物理层通信能力。1.DeepSeek可以辅助编写、验证QKD协议逻辑；2.AI可用于管理密钥分配、更新和撤销策略；3.能实时监控通信异常，辅助检测窃听行为；4.提供自然语言界面降低量子通信使用门槛。结合QKD时需注意：明确分工，数据隔离，接口标准化及加强AI部分的安全措施。通过合理设计，AI可在安全通信系统中发挥重要辅助作用。
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要配置豆包与AI盆景工具的API连接，首先确认AI盆景工具是否提供API接口，并获取API密钥或访问令牌；接着在豆包中使用代码执行环境调用该API。示例Python代码展示了如何通过requests库发送POST请求，并根据用户输入生成个性化盆景方案。1.确认AI盆景工具提供API接口；2.获取API密钥或访问令牌；3.在豆包中编写代码调用API；4.根据用户输入动态生成参数；5.调用API并返回结果给用户。
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用豆包AI写AWSLambda函数的关键在于明确需求并准确提示。1.准备清晰的需求描述，包括语言、输入输出形式、是否依赖第三方库及功能逻辑；2.在豆包AI中输入提示词生成代码，检查事件处理逻辑和返回格式；3.调整依赖项、handler名称及触发配置后部署到Lambda；4.验证调用结果并查看日志调试权限、格式或依赖问题。整个过程快速简便，但需注意细节以确保成功运行。
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企业用户可通过自定义域名提升ChatGPT服务的专业性与访问便捷性，具体步骤如下：1.确认所用套餐支持域名绑定，如企业版或Azure部署；2.准备可管理的二级域名并配置DNS解析；3.通过反向代理（如Nginx）设置域名访问，并配置SSL证书；4.完成配置后进行全面测试以确保正常访问与安全性。
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GPT-5不会是简单的参数堆叠，而是在训练数据和模型架构上实现深刻进化的“重塑”。它将从“量大管饱”转向“精雕细琢”的数据策略，注重高质量、多模态原生融合与合成数据的可控生成，以提升精准性并降低幻觉，同时面临模型崩溃的风险；在架构上，将在Transformer基础上深化混合专家模型（MoE）、稀疏化和高效注意力机制的应用，并探索更优的长上下文处理与内部推理结构，以增强复杂任务的逻辑链条与问题解决能力；最终，GPT-5的“智能涌现”并非彻底的质变，而是量变积累下的显著飞跃，表现为更强的多模态理解、复杂推理、
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4月13日消息，当地时间周三传奇投资人士沃伦·巴菲特(Warren Buffett)在接受采访时表示，自己也试用过人工智能聊天机器人ChatGPT，认为ChatGPT确实很厉害，但还不确定能否给人类带来好处。巴菲特
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「Siri太笨，根本无法与ChatGPT竞争！」这是前苹果工程师John Burkey接受纽约时报一次采访时，对苹果语音助手Siri的评价。他进一步表示，「Siri不可能成为像ChatGPT那样的「创意助手」，笨拙的代
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上周五，OpenAI刚刚宣布了惊爆的消息，ChatGPT可以联网，接入第三方插件了！而除了第三方插件，OpenAI也介绍了一款自家的插件「代码解释器」，并给出了几个特别的用例：解决定量和定性的
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人的眼睛可以看见数百万种颜色，现在人工智能也可以。近日，来自美国东北大学的一个跨学科研究团队使用新的人工智能技术构建了一种可以识别数百万种颜色的新设备 A-Eye，这让机器视觉领
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从自动化索赔流程到改进风险评估和防止欺诈，以下是人工智能正在彻底改变保险行业发展趋势的3种方式：1.索赔流程的自动化索赔处理有多个阶段：审查、调查、评估和付款或拒绝，但是，由
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介绍考虑在数据集上创建模型，但它在看不见的数据上失败。我们不能简单地将模型拟合到我们的训练数据中，然后坐等它在真实的、看不见的数据上完美运行。这是一个过度拟合的例子，我
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大规模生成模型在近两年为自然语言处理甚至计算机视觉带来的巨大的突破。最近这股风潮也影响到了强化学习，尤其是离线强化学习（offline RL），诸如 Decision Transformer (DT)[1], Trajectory Transformer
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特斯拉前人工智能总监，新晋AI网红老师Andrej Karpathy近日参加了MIT人工智能专家Lex Fridman的播客节目。对于人工智能爱好者来说，这次访谈可谓是「双厨狂喜」。将近三个半小时的访谈中，两人
