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11月26日，理想汽车发布了2025年第三季度财务报告。在新能源汽车行业竞争日益激烈的环境下，公司依然保持强劲增长态势，单季度实现营收274亿元，前三季度累计营收达835亿元，稳居造车新势力榜首位置。财报数据显示，由理想i8与理想i6构成的纯电车型产品线订单表现亮眼，总订单量已突破10万辆大关，初步展现出市场对理想品牌纯电产品的高度认可。其中，理想MEGA凭借出色的产品力，在高端纯电细分市场中脱颖而出，成为2025年第三季度该领域销量第一的单一车型。理想汽车创始人、董事长兼CEO李想表示：“本季度我们在纯
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要配置DeepSeek满血版+ChatSonicWriter的组合，需确保两个模型合理分工并高效协作。1.部署方式：DeepSeek推荐本地或云服务部署以提升性能，ChatSonic可通过API或浏览器插件接入；2.接口对接：使用Make、Zapier等工具实现DeepSeek生成内容自动推送到ChatSonic；3.参数设置：DeepSeek调低“温度”值强化事实归纳，ChatSonic提高创意性参数增强语言生动性。新闻稿写作流程包括：1.素材输入与整理，由DeepSeek结构化处理；2.DeepSee
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首先获取API密钥，登录阿里云进入通义千问页面，创建并保存AccessKey；接着配置开发环境，安装requests库并新建Python脚本；然后构造POST请求，设置headers和body，发送至指定API端点；若需签名，则用HMAC-SHA256生成并附加到Authorization头；最后根据返回码排查错误，检查输入、密钥及日志。
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在电商竞争日益激烈的今天，如何有效地提升店铺销量成为了每个Shopify店主关注的焦点。传统的广告方式往往成本高昂，效果却难以保证。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，一种全新的、更高效的营销方式正在崭露头角。本文将深入探讨如何利用AI模特、AI视频广告以及AIMoc
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投喂AI并非特指单一平台，而是指将资料输入AI以提升输出质量的功能，常见于论文写作工具如笔启AI、酷兔AI等，其官网可通过搜索引擎查找获取。
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在数字内容创作领域，人工智能（AI）正以前所未有的速度革新着我们的工作方式。ChatGPT，作为OpenAI开发的强大语言模型，不仅擅长文本生成，其图像生成能力也日渐成熟。本篇博客将深入探讨如何利用ChatGPT的图像生成功能，创建具有一致性的角色，并巧妙地将这些角色融
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在人工智能图像编辑领域，开源模型正逐渐崭露头角，其中QwenImageEdit便是其中一颗耀眼的明星。它不仅完全免费，而且在某些方面甚至能与FluxContext和NanoBanana等付费模型相媲美。本文将深入探讨QwenImageEdit，
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Claude官网无法访问时，应先确认服务状态与网络连通性，再切换访问路径、启用镜像站点、隔离浏览器干扰，最后提交精准故障反馈。
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美图秀秀提供四种AI抠图后添加边框的方法：一、直接使用“边框”功能套用预设样式；二、通过“背景”导入自定义边框PNG；三、利用“描边”功能强化主体轮廓；四、选用“海报模板”一键合成带边框成品图。
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豆包可以结合运动数据分析工具使用，帮助用户系统追踪训练进度、优化计划安排和辅助恢复调整。1.豆包可整理和分析分散的训练数据，如心率、配速、力量训练参数，并生成统计结果与训练强度提示；2.结合专业工具，豆包能作为计划助手，根据当前状态建议个性化训练结构及比赛倒推时间表；3.在恢复环节，豆包可提供营养搭配建议、热量计算、疲劳判断及补水提醒，提升训练效果与身体恢复质量。
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启用智能辅助标注、使用快捷键、配置标签模板、协同标注和自动化质检可提升腾讯AI平台标注效率。首先开启AI预标注功能，选择合适模型实现自动识别；接着通过快捷键如A、D、Delete提高操作速度；然后在标签管理中导入标准标签并绑定快捷方式；再分配多人协作任务以并行处理数据；最后运行自动化质检确保数据质量，完成COCO等格式导出。
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知网官方不提供免费AIGC检测，唯一官网入口为https://cx.cnki.net，服务由同方知网运营，需付费使用，生成带AI特征标注的可视化报告，结果仅供参考，数据安全受平台保护。
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首先获取access_token凭证，再调用腾讯云IMS接口进行图片审核；通过Base64或URL提交图片，检测涉黄、暴恐等内容；系统自动抽帧分析GIF和长图，结合黑白名单与OCR文本识别实现精准过滤。
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首先通过官网https://www.deepseek.com或直接访问https://chat.deepseek.com进入登录界面，随后可选择手机号验证码、微信扫码或邮箱方式完成登录，其中手机号登录支持+86区号并自动注册新用户，微信扫码实现快捷授权，邮箱登录需查收验证码邮件以验证身份。
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RoPE/SwiGLU前言✍上一篇我们把现代大模型的两件“基础设施”——GQA注意力和RMSNorm+Pre-Norm细讲了一遍，从多头注意力的演化一路讲到归一化的升级。这一篇，我们就顺势把剩下的两件标配武器补上：RoPE（RotaryPositionalEmbedding）：解决“长上下文+相对位置建模”的问题；SwiGLU前馈网络：解决“FFN表达力与训练稳定性”的问题。一、位置编码1.1绝对位置编码——三角函数编码在最早的Transformer里，模型本身对“顺序
