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理想汽车产品线负责人@老汤哥Tango近日在微博分享了一段视频，展示“理想同学”通过AI生成游戏代码的全过程，从接收到需求指令到完成游戏开发仅耗时约三分钟。根据理想官方消息，理想同学的手机端与网页端现已正式接入DeepSeekR1-0528最新版本。用户只需切换至“DeepSeek模型”并启用“深度思考”模式，即可体验升级后的AI问答与内容创作能力。官方透露，此次更新的R1模型在数学解题、编程能力以及通用逻辑推理等多项权威评测中，表现位居国内所有大模型前列，整体水平已可比肩国际先进模型如o3和Gemin
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豆包AI提供多种模拟测试功能，适合英语口语、编程练习及其他场景训练。①英语口语考试中可充当考官，支持设定题目进行对话练习，并提供评分与改进建议；②编程练习时能生成代码、检测错误并提供修复建议，支持IDE集成提升效率；③还可用于面试模拟、商业案例分析、产品设计反馈等多样化场景，帮助用户高效准备各类实战应用。
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通过分析解说时间轴与情绪变化，设定MuseNet音乐参数生成分段配乐，再在视频编辑软件中对齐节奏点并调整音量，最终实现音乐与解说的协调匹配。
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要扎实做好AIOverviews的数据治理和元数据管理，需结合人、流程和技术。1.数据治理需全组织参与，明确数据责任、标准及审计机制。2.元数据管理应清晰标注业务定义，自动采集技术元数据，并打通血缘关系。3.工具选型应从小处着手，优先解决痛点，并与现有系统集成。
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通过构建用户画像、协同过滤、深度学习、多臂赌博机与上下文感知模块，实现虚拟伴侣AI的精准推荐。
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解决虚拟伴侣AI偏见需四步：一、构建多元平衡数据集，覆盖不同人口特征并纠正样本失衡；二、训练中引入公平性约束，如正则化项与对抗去偏技术；三、部署后通过动态校准与反事实检测调整输出；四、提升透明度，集成可解释模型并公开评估结果。
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DeepSeek与OneNote的手写识别整合通过以下步骤实现：1.安装DeepSeek的API，确保其能识别OneNote中的手写内容；2.在OneNote中设置手写识别功能，调整手写笔的感应设置；3.编写脚本，将DeepSeek的识别结果实时同步到OneNote中。整合后，工作流程显著提升，用户可快速将手写笔记转化为可编辑文本，提高整理会议记录和撰写报告的效率，尽管偶尔需要校对识别错误。
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要下载和安装最新版DeepSeek主要是通过本地部署实现的。1.下载DeepSeek相关工具包：访问第三方网站获取整合了Ollama和模型文件的压缩包，或从Ollama官网下载运行环境后手动加载模型。2.安装与部署流程：以Windows为例，安装Ollama、设置模型存储路径、使用命令行导入模型，并可搭配Chatbox等前端界面使用。3.常见问题与建议：若模型加载失败需检查格式与内存，找不到模型文件可前往HuggingFace或ModelScope搜索并转换格式，性能差时可选用更小模型或启用GPU加速。整
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答案：通过AI技术可高效制作视频。首先用AI生成脚本，再用Midjourney等工具创建一致性画面，接着通过RunwayGen-2将图片转为动态视频，然后使用可灵AI或剪映添加配音与配乐，最后在剪映中完成剪辑合成，生成高质量视频。
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Claude通过启用Research功能、连接GoogleWorkspace、提示词引导搜索及整合内部知识库，可实时获取最新信息并提升回答准确性。
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需通过定制化参数与行为逻辑设计实现腾讯AI情感陪伴机器人的人格化。一、定义人格核心维度：1、基于大五人格理论设定性格类型；2、明确语言风格偏好；3、建立价值观导向库。二、配置对话生成策略：1、在prompt中嵌入角色描述；2、设置关键词触发机制；3、引入语气调节因子。三、训练个性化应答数据集：1、构建人格化对话语料；2、标注人格标签与情感类别；3、采用LoRA等技术微调模型。四、部署人格切换与管理接口：1、注册不同人格配置文件；2、提供前端人格选择功能；3、通过API路由实现人格引擎动态匹配，确保交互一致
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使用PyTorch等框架训练模型后，通过torch.onnx.export导出为ONNX格式，利用ONNXRuntime实现跨平台部署与优化，支持CPU、GPU及移动端推理，结合量化与Netron可视化工具提升性能与调试效率。
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Canva的AI工具通过智能识别提升图片裁剪效率，主要体现在自动背景移除、构图建议和内容调整。上传图片后，点击“裁剪”进入模式，可手动调整区域，系统会智能吸附至黄金比例或常用尺寸，辅助精准构图；Pro用户还能使用“魔术调整”实现智能适配不同版式。真正体现AI优势的是“背景移除器”，能自动识别主体并剥离背景，相当于高效的内容裁剪。此外，“魔术橡皮擦”可移除干扰物，“魔术编辑”能替换图像内容，“文本转图片”生成原创素材，“魔法调整”则一键适配多平台尺寸。与传统裁剪相比，Canva的智能裁剪更注重AI辅助下的效
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使用--direction参数设定光源方向，结合highcontrastlighting等词汇调节强度，通过goldenhour等环境描述改变自然光效，利用Vary(Region)工具局部优化，并添加chiaroscuro等艺术风格关键词增强光影表现。
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多模态AI识别特殊字体和增强手写体识别的核心在于整合视觉、语言等多维度信息。1.通过CNN提取图像特征，捕捉字形结构；2.结合LSTM或Transformer等序列模型引入语言上下文理解；3.采用注意力机制融合视觉与语言信息，实现双向校验；4.利用数据增强技术提升对手写体多样性的适应能力；5.借助CTC损失函数处理变长序列，强化手写识别鲁棒性；6.探索少样本/零样本学习应对特殊字体稀缺数据挑战；7.应用GAN生成合成字体数据，提高模型泛化能力；8.发展自监督学习降低对标注数据依赖；9.加强噪声和对抗攻击下
