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据小编了解，理想汽车产品线负责人汤靖近日透露，理想MEGAHome本月交付目标为3000台。此外，得益于供应环节的优化，该车的提车周期将明显缩短。理想MEGA汤靖汤靖在社交平台公布的数据显示，理想MEGAHome在7月份生产了3000台，但交付量没到3000台，原因是最后几天生产的车辆来不及在当月交付。他表示，这个月（8月）我们目标交付3000台MEGAHome，另外，我们有机会把8月底以后交付的用户再略微加速一点。而在另一条动态中，汤靖分享了最新消息：经过这一段时间供应团队和供应商合作伙伴的共同努
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ClaudeAI无法直接下载，需通过网页版（claude.ai）注册登录使用，或集成至Slack团队协作，开发者可通过API调用并配合密钥安全管理，相比ChatGPT更擅长长文本处理与复杂推理。
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使用豆包AI优化Log4j配置可提升效率，具体包括5个技巧：1.让AI检查配置文件语法和结构，发现拼写错误或不合理引用；2.借助AI分析日志级别设置是否合理，并按模块调整级别；3.用AI生成标准Log4j模板配置，节省从头编写时间；4.AI帮助分析日志输出路径和格式是否合适，如加入环境标识和traceId；5.用AI对比不同版本配置差异，识别潜在风险，如弃用属性或安全配置遗漏。
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豆包用户反馈入口在设置中，路径为“我的”→“设置”→“反馈与投诉”或“意见反馈”。提交反馈时需注意选择反馈类型、详细描述问题、提供联系方式与截图附件。此外还可通过官方社交媒体、邮件或社区平台提供建议。
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在使用AIOverviews进行内容或产品决策时，必须进行合规检查，以避免法律风险。首先，明确适用的法规框架，不同行业和地区有不同要求，如医疗类需符合《互联网诊疗监管办法》，金融信息需满足证监会和银保监会规范，涉及未成年人的信息应遵循《未成年人保护法》，跨境业务则要考虑GDPR和CCPA等国际法规；其次，在AI生成流程中嵌入审核节点，通过关键词过滤工具拦截违规词汇，设置敏感话题标签并由专人审查，同时对输出结果进行结构化校验，确保必要的免责声明不缺失，部分平台还可自定义规则库以自动预警绝对化表述；最后，定期
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AI剪辑并未取代传统视频后期行业，而是推动其融合与升级。1.效率提升：AI可一键完成重复性工作，如自动生成字幕、匹配素材和初版剪辑方案，显著加快制作速度；2.成本降低：中小团队和个人创作者也能产出专业内容，减少对初级剪辑师的依赖，但懂创意与技术的人才更受欢迎；3.创作门槛降低：普通用户通过AI工具上传素材并输入关键词即可生成高质量视频，具备大片感；4.职业转型：催生新角色如视频策划、AI操作专家和内容审核者，剪辑师正向“内容整合者”进化，掌握新技术将带来更多机会。
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疫情几年来，保住绿码，成了中国人尤其是深圳人的头等大事。见面寒暄更多不是问“你吃了吗？”，而是“你做核酸了吗？”毕竟，现在能挡住深圳人继续搞钱的，恐怕只有大喇叭里的“凭24
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本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。历史上，神经科学一直是人工智能发展的关键驱动力和灵感来源，特别是视觉、基于奖励的学习、与物理世界的互动以及语言等人类和其他
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最近，普华永道的分析师们对国外科技媒体 VentureBeat 分享了关于生成式人工智能和 ChatGPT 等工具将如何影响威胁形势以及防御者将出现哪些用例的看法。他们认为，虽然人工智能生成恶意代码
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arXiv论文“Tackling Real-World Autonomous Driving using Deep Reinforcement Learning“，上传于2022年7月5日，作者来自意大利的帕尔马大学Vislab和安霸公司（收购Vislab）。在典型的自主驾驶流水线中，规控系统代
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4月11日，国家互联网信息办公室(以下简称“网信办”)起草发布了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》，并向社会公众展开为期一个月的意见征求。这份管理办法(征求意见稿)共计21条
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使用Catboost从RNN、ARIMA和Prophet模型中提取信号进行预测。集成各种弱学习器可以提高预测精度，但是如果我们的模型已经很强大了，集成学习往往也能够起到锦上添花的作用。流行的机器学习库s
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2022年8月6日-7日，AISummit 全球人工智能技术大会如期举办。本届大会以“驱动•创新•数智”为主题，内容覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别、算法与模型、推荐系统、机器学
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提问：模型大小超过GPU 容量怎么办？ 本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。预备知识：假设读者已经了解神经网络的前传递和后向传递的工作原理，这对
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在人类的感官中，一张图片可以将很多体验融合到一起，比如一张海滩图片可以让我们想起海浪的声音、沙子的质地、拂面而来的微风，甚至可以激发创作一首诗的灵感。图像的这种「绑定」（binding）属性通过与自身相关的任何感官体验对齐，为学习视觉特征提供了大量监督来源。理想情况下，对于单个联合嵌入空间，视觉特征应该通过对齐所有感官来学习。然而这需要通过同一组图像来获取所有感官类型和组合的配对数据，显然不可行。最近，很多方法学习与文本、音频等对齐的图像特征。这些方法使用单对模态或者最多几种视觉模态。最终嵌入仅限于用于训
