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在中国科技产业需求迅猛增长的推动下，人工智能芯片领军企业英伟达（NVIDIA）正加速评估提升H200芯片产能的可能性。多位知情人士透露，英伟达已与核心代工伙伴台积电展开接洽，就追加H200AI芯片订单进行协商，以应对中国市场爆发式涌现的采购需求。据消息人士称，中国多家科技企业已为2026年预购逾200万颗H200芯片，而英伟达当前库存仅约70万颗。相关人士表示，英伟达已正式要求台积电启动新增产能筹备工作，预计最早于2026年第二季度投入量产；不过，具体追加订单数量尚未最终确认。该动向亦引发市场对全球AI
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文心一言可辅助学习：一、分步解析难题；二、构建知识图谱；三、错题归因分析；四、定制自测题集；五、生成跨章节概念对照表，全面提升理解、记忆与应用能力。
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若智行AI抢票未成功获取12306卧铺下铺票，主因是未启用下铺优先参数、未绑定官方选铺接口、未实施多账号错峰候补，或陷入自动降级等策略陷阱。
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可通过设置关闭、隐藏入口、禁用插件或重置参数四种方式关闭百度浏览器AI侧边栏：一、在“设置→实验室”中关闭“AI侧边栏”开关；二、右键隐藏AI按钮并关闭自动展开；三、在扩展管理中停用AI相关插件；四、访问se://settings/lib将sidebar_enabled等参数设为false。
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MicrosoftTeams通过添加标签嵌入Word、Excel、PowerPoint实现协同编辑，支持文件在线预览与共同作者功能，可在会议中共享PPT、插入动态图表并用OneNote记录纪要，结合PowerAutomate自动化处理文档流程，跨设备使用时需注意账户统一与兼容性问题。
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豆包AI不提供原生代码加密功能，但可通过以下方法增强代码安全性：1.本地加密代码后再输入，如替换变量名、Base64编码或AES加密；2.使用无痕浏览、删除聊天记录以降低泄露风险；3.避免发送完整代码，改用伪代码或占位符描述逻辑；4.定期查看隐私政策与权限设置，关闭不必要的同步功能。这些方法可在保障交互效果的同时提升代码保护水平。
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讯飞火星AI可高效生成专业商务邮件，首先通过智能语义识别输入目的自动生成初稿；其次根据收件人角色调整语气风格，确保表达得体；再通过内置模板库快速构建标准格式，提升撰写效率；随后启用语法校对与表达优化功能，修正语病并增强逻辑性；最后执行格式一致性检查，规范排版、主题与签名信息，确保邮件整体专业整洁。
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在金融分析领域使用Claude类AI模型需注意四个关键点。一要确保输入数据质量高且结构化，如提供具体财报数字而非模糊描述；二要通过引导式提问促进深度分析，例如要求比较公司ROE变化及原因；三要结合术语与通俗表达适应不同场景，比如让非专业者理解贝塔系数；四要注意模型局限性，不盲目依赖结论、关注数据时效并认识其无法预测黑天鹅事件的缺陷。
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哩布哩布AI的局部重绘功能可通过蒙版精准修改图像区域。1、上传图像后点击“局部重绘”，使用画笔绘制需修改区域，调整画笔大小与不透明度；2、设置重绘强度（建议0.4~0.7）、输入新描述提示词，并选择是否保留颜色信息；3、预览蒙版与融合效果，确认后生成高分辨率图像；4、通过羽化或二次编辑优化边缘与细节；5、最终导出为PNG或JPG格式，适用于修复、换装、调脸等场景。
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在当今快节奏的商业环境中，清晰且易于理解的财务报表对于有效的财务管理至关重要。对于企业和个人而言，账户报表是跟踪收入、支出和整体财务状况的关键工具。Excel作为一款功能强大的电子表格软件，为创建和管理这些报表提供了灵活且经济高效的解决方案。然而，许多用户常常感到困
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可直接在国内免费使用ChatGPT-4.0：一、通过合规AI聚合平台（如aigpt-pro.cn）直连官方GPT-4模型；二、访问免登录镜像站（如gpt4-free.one）；三、运行开源前端+社区共享API密钥；四、用教育邮箱认证获取每月30次GPT-4配额；五、安装浏览器插件注入式绕过登录。
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日本汽车制造商日产发布数据泄露公告称，因红帽公司管理的服务器遭到未经授权的访问，导致其客户遭受个人数据泄露。约2.1万名曾在原日产福冈汽车公司（现日产福冈销售公司）购车或接受服务的客户受到影响。红帽于9月26日发现相关数
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无法访问Deepseek官网时可尝试主站https://www.deepseek.com、对话入口https://chat.deepseek.com、API平台https://platform.deepseek.com、APP下载或备用站点https://chat.yixiaai.com与ai.lanjingai.org，支持多方式登录及功能使用。
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在Kubeflow中训练AI大模型需依托云原生架构，通过Kubernetes集群实现分布式训练与自动化管理。核心步骤包括：搭建配备高性能GPU（如A100/H100）的Kubernetes集群，并安装NVIDIA设备插件以支持GPU调度；部署Kubeflow核心组件如KubeflowPipelines、TrainingOperator和Katib；将训练环境、代码及依赖打包为Docker镜像；利用PyTorchJob或TFJob等自定义资源声明式地定义分布式训练任务，自动处理Pod编排、通信配置与容错；采
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使用结构化提示词、分阶段打磨、绑定真实面试记录及多角色交叉验证，可提升豆包AI生成面试回答的精准性、真实感与人岗匹配度。
