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使用图像作为Dream输入提示需：1.上传图像；2.添加描述性文字；3.调整设置；4.基于视觉提示生成结果。
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可以导出ChatGPT对话记录，但需手动操作或借助工具。1.网页端可手动复制粘贴对话内容到文档中保存；2.使用浏览器扩展如ChatGPTHistory&Exporter等自动导出为TXT或Markdown格式；3.API开发者可通过写入数据库或导出JSON日志备份数据；4.移动端暂无官方导出功能，可用截图或复制内容通过邮件等方式保存。
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通过ChatGPT结合Canvas界面实现高效协同改稿，首先在支持Canvas的平台创建项目并邀请协作者共享编辑权限，随后在侧边栏调用ChatGPT的AI润色功能对文本区块进行优化建议并嵌入页面；接着利用Canvas的版本管理功能保存每次AI生成的修订稿，通过差异比对工具查看修改内容，并在争议处添加评论标注以供讨论，最终合并定稿至主分支；同时为保障协作有序，可设置“内容撰写者”与“语言审核者”等角色权限，关键更改需多人确认后生效，所有经AI处理的段落自动标记来源，确保修改过程可追溯。
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需启用豆包手机助手的儿童安全模式，包括：一、通过头像入口开启青少年模式；二、通过设置页面启用未成年人保护模式；三、在豆包爱学APP中配置家长模式。
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首先确认即梦AI当前版本号，通过官网或应用商店下载更新，安卓用户可手动安装APK，iOS用户使用AppStore更新，完成后检查数据同步与新功能设置。
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首先通过语音、触控或App三种方式之一启动夸克AI眼镜运动模式，确保设备联网并处于开阔环境，语音指令为“你好，通义，开始跑步”等，触控操作需滑动选择运动类型后点击开始，App控制则需通过“夸克智慧生活”发送运动计划至眼镜，任一方法均可激活传感器与定位系统，实现轨迹与身体数据记录。
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首先使用HeyGen自带模板更换服装，进入AvatarLibrary选择数字人后，在编辑界面点击Clothing选项并从预设中更换或通过AI生成新款式；其次可通过输入详细文本描述驱动AI生成定制化服装，如“红色连衣裙，V领设计”，系统将自动渲染匹配体型的服饰；最后支持上传清晰服装图片，利用图像到图像技术实现服装迁移，确保背景简洁以便系统准确分析并适配至数字人身体比例，完成个性化换装。
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优化提示词与参数可提升DreamStudio图像生成效果：一、提取人物、场景、动作等关键要素，结合具体形容词和艺术风格构建结构化提示；二、调整宽高比、CFGScale值、采样器及启用高清修复增强画面契合度；三、设置负向提示词排除现代或文化不符元素；四、分镜头生成确保叙事连贯；五、后期用Photoshop等工具修饰细节，完善文化符号与色调。
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优化AI推文助手推荐精准度需五步：一、启用用户行为追踪，开启点赞转发等数据采集并实时同步；二、配置兴趣标签权重，为基础类别设权值并对高价值用户调整系数；三、优化协同过滤参数，设定邻近用户数20-50及相似度阈值0.6；四、引入时间衰减因子，启用指数衰减模式，半衰期设为7天；五、集成深度学习模型，接入DNN或Wide&Deep架构，上传训练数据并每日更新模型参数。
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1、deepseek免登录体验入口为https://www.deepseek.com，打开链接即可直接使用；2、无需注册，支持多设备访问，页面加载快，界面简洁易操作；3、具备文本生成、语言转换、逻辑推理等功能，响应灵敏且支持多轮对话；4、适用于学习辅助、内容创作、代码解析及日常问答等多种场景。
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答案：通过启用排序功能可解决Notion数据库条目杂乱问题。首先点击“Sort”按钮添加排序规则，选择属性字段并设置升序或降序；支持多条件依次排序。其次可创建多个视图保存不同排序方案，便于快速切换。再者结合筛选与排序，先过滤数据再排序，提升查看效率。最后利用关系属性引用关联数据库字段，实现跨表排序。
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deepseek网页版官网入口为https://chat.deepseek.com，用户可通过浏览器直接访问，支持手机号验证码注册及微信快捷登录，登录后可同步历史对话记录，并在中英文界面间自由切换。
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12月1日，理想汽车发布了最新的交付数据：2025年11月共交付新车33,181辆。截至11月30日，品牌历史累计交付量已达到1,495,969辆，距离150万辆的里程碑仅差4,031辆，即将迎来重要突破。与此同时，旗下两款全新纯电SUV——理想i6与理想i8自上市以来，累计订单已超过10万辆，市场反响热烈，展现出强劲的消费需求。为应对持续增长的订单压力，理想汽车宣布对理想i6采取“双供应商”电池供应方案。公司表示，两家供应商所提供的电池在性能、安全性和质量标准上完全一致，确保用户无论选择哪一款产品都能获
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DeepSeek具备数据分析和预测能力，其流程包括数据导入与准备、模型选择及结果分析。第一步是导入CSV或Excel文件，并进行数据清洗与预览；第二步根据数据类型选择合适模型，如时间序列分析、分类预测或回归分析；第三步执行预测任务，查看图表、导出结果或调整参数优化输出。应用场景涵盖能源、零售、金融等行业。
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答案：可借助ChatGPT生成代码结构、修复语法错误、优化算法逻辑、解释库用法及模拟调试。具体包括：用自然语言生成目标语言代码并补充上下文；提交错误信息与代码段获取修正建议；提出重构方案提升效率；解析API并提供带注释示例；通过多轮问答定位深层bug，结合测试验证修改结果。
