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優(yōu)設(shè)問答你的職場經(jīng)驗書

首席爆料師 邀你回答

2025/06/03

還有4天就高考了,10段高考加油祝福語!愿此行,金榜題名!

需要做高考相關(guān)主題海報的小伙伴看這里,10段高考加油祝福語!

1?? 【高考·巔 峰之戰(zhàn)】 ???十年寒窗磨一劍 ??今朝出鞘試鋒芒 愿你筆下生輝 金榜題名 一舉高中 前程似錦!

2?? ??星光不負(fù)趕路人 ?時光厚待追夢者 那些深 夜苦讀的堅持 終將化作考場上最閃耀的光芒

3?? ??關(guān)關(guān)難過關(guān)關(guān)闖 ??前路漫漫亦燦燦 執(zhí)自信之筆 答青春之卷 這場人生大考 你必凱旋!

4?? ??這是青春的戰(zhàn)場 ??更是夢想的起航 保持平常心 發(fā)揮真實力 相信所有的努力都不會被辜負(fù)

5?? ??愿你: 提筆時胸有成竹 答卷時文思泉涌 合筆時無怨無悔 放榜時喜極而泣

6?? ??乘風(fēng)破浪的少年 ??你的征途是星辰大海 金榜題名只是開始 未來還有無限精彩!

7?? ??又是一年高考季 愿所有汗水都有收獲 每份堅持都有回報 青春無悔 拼搏最美

8?? ??人生答卷自己書寫 ??濃墨重彩由你揮灑 此刻的你 正在創(chuàng)造屬于自己的傳奇!

9?? ??碩果累累的六月 ??幸運眷顧勇者 愿你超常發(fā)揮 一舉奪魁 夢想成真!

?? ??全力以赴 不留遺憾 ??問心無愧 便是成功 加油!考場上的每一個你 都是最棒的追夢人!

愿: 六月的微風(fēng) 送來捷報 七月的細(xì)雨 滋潤碩果 八月的驕陽 照亮前程 九月的校園 迎接嶄新的你!

????祝?所有考生都能在考場綻放光芒,奔赴屬于自己的星辰大海!

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張小閑 邀你回答

2025/05/30

設(shè)計師靈感枯竭,普通人不會寫AI繪畫提示詞?這個工具讓你3秒生成大師級AI作品!

太貼心了,連描述詞都有 AI 幫你細(xì)化了,輸入簡單的詞,這個工具會幫你優(yōu)化成適合生成帶有豐富細(xì)節(jié)的畫面 prompt ,還可以多次調(diào)整,你能得到不同的提示詞,直到你滿意為止!

?? 為什么它值得你收藏?? ? 全能型創(chuàng)作工廠 - Logo/品牌設(shè)計?:輸入關(guān)鍵詞,秒出30+商業(yè)級方案(含字體/配色/排版) - 插畫/藝術(shù)創(chuàng)作?:國風(fēng)水墨/賽博朋克/二次元...一鍵切換風(fēng)格 - 攝影級大片?:生成風(fēng)景、人像、超現(xiàn)實場景,堪比專業(yè)攝影師 - 影視/游戲分鏡?:直接輸出帶光影的動態(tài)故事板

? 中文友好,精準(zhǔn)拿捏需求 - “古風(fēng)少女手持油紙傘立于江南煙雨中” → 生成水墨質(zhì)感插畫 - “賽博朋克城市夜景,霓虹燈管文字‘未來已來’” → 輸出電影級海報 - 內(nèi)置中文提示詞庫,拒絕“直譯翻車”,精準(zhǔn)傳遞創(chuàng)意腦洞

? 頂級模型加持,畫質(zhì)炸裂 - 基于MidJourney的藝術(shù)表現(xiàn)力 + Stable Diffusion的細(xì)節(jié)掌控力 - 支持1024px超高清輸出,導(dǎo)出即用無需二次修圖

? 小白友好,0基礎(chǔ)也能玩轉(zhuǎn)AI藝術(shù) - 智能提示詞生成器:輸入“科幻飛船”,自動擴(kuò)展為“未來主義銀色飛船在隕石帶飛行,帶機(jī)械觸角和粒子尾跡” - 多語言混搭:中英雙語輸入,生成融合東西方美學(xué)的作品

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大白(●—●) 邀你回答

2025/05/30

DeepSeek發(fā)布R1-0528大模型,性能對標(biāo)GPT-4o與Gemini 2.5 Pro,R2版本何時發(fā)布?

深度求索(DeepSeek)正式推出新一代開源大模型DeepSeek-R1-0528,該模型已在HuggingFace平臺開源并更新技術(shù)文檔。官方宣稱,其數(shù)學(xué)推理、編程能力等核心指標(biāo)已逼近GPT-4o、Gemini 2.5 Pro等國際領(lǐng)先模型。

關(guān)鍵性能突破 據(jù)模型卡信息顯示,R1-0528在AIME等高難度數(shù)學(xué)測試中得分顯著提升,邏輯推理能力實現(xiàn)突破性優(yōu)化。同時,新增JSON結(jié)構(gòu)化輸出與函數(shù)調(diào)用功能,可直接對接自動化系統(tǒng)與前后端開發(fā),大幅降低工程化部署門檻。在文本生成方面,新模型幻覺率降低約40%,議論文、小說等創(chuàng)作類任務(wù)的自然度接近人類水平。

輕量化部署方案 技術(shù)團(tuán)隊首次將R1-0528的"思維鏈"能力蒸餾至Qwen3-8B模型,使其推理性能超越原版Qwen3-8B,逼近參數(shù)規(guī)模大30倍的Qwen3-235B版本,為移動端、邊緣計算等輕量化場景提供新選擇。實測數(shù)據(jù)顯示,該模型在Web前端開發(fā)任務(wù)中的代碼生成效率提升26%。

開發(fā)者生態(tài)布局 目前該模型權(quán)重已在HuggingFace開放下載,官方同步釋出適配文檔與API接入指南。業(yè)內(nèi)人士預(yù)測,未來兩周內(nèi)將有大量企業(yè)宣布接入該模型。

體驗入口:chat.deepseek.com API文檔:api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model 模型權(quán)重:huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528

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大白(●—●) 邀你回答

2025/05/29

不是AI行內(nèi)人,也想了解AI領(lǐng)域最新動態(tài)?這份AI行業(yè)最常見到的技術(shù)詞語詞典收好了!

Techcrunch整理了一份AI行業(yè)最常見到的技術(shù)詞語詞典,搞懂這些,或許能幫初學(xué)者們輕松邁入AI世界的大門。

- AGI 通用人工智能 通用人工智能(AGI)是一個有些模糊的概念,通常指在多數(shù)任務(wù)上比普通人更強(qiáng)大的AI。OpenAI將其定義為“在最具經(jīng)濟(jì)價值的工作上超越人類的高度自主系統(tǒng)”。谷歌DeepMind則認(rèn)為AGI是“在大多數(shù)認(rèn)知任務(wù)上至少與人類能力相當(dāng)?shù)腁I”。

- Chain of Thought 思維鏈 思維鏈推理意味著讓AI像人一樣一步步思考,把一個大問題拆解成多個小步驟。雖然慢一點,但在邏輯推理或編程這種需要嚴(yán)謹(jǐn)思考的場景里,答案會更準(zhǔn)確?,F(xiàn)在的大語言模型經(jīng)過優(yōu)化,在處理復(fù)雜問題時,就是靠這種“思維鏈”來提高準(zhǔn)確性。

- Deep learning 深度學(xué)習(xí) AI能自我優(yōu)化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)。它模仿人腦神經(jīng)元連接方式,搭建多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使AI算法能夠建立比簡單機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)更復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 深度學(xué)習(xí)模型能自己識別數(shù)據(jù)里的重要特征,而無需人類預(yù)先定義,還能從錯誤中學(xué)習(xí),不斷改進(jìn)。

- Diffusion 擴(kuò)散模型 擴(kuò)散技術(shù)是眾多藝術(shù)、音樂和文本生成AI模型的核心。受物理學(xué)啟發(fā),先“故意”一步步往數(shù)據(jù)里加噪聲,直到數(shù)據(jù)面目全非。然后,AI學(xué)習(xí)如何“逆向擴(kuò)散”,把這些被破壞的數(shù)據(jù)還原回來,從而獲得從噪聲中“創(chuàng)造”出全新數(shù)據(jù)的能力。

- Distillation 知識蒸餾 一種“師父帶徒弟”的學(xué)習(xí)方法。讓一個大型(“老師”)AI模型處理問題,然后把它的答案用來訓(xùn)練一個更小、更高效的(“學(xué)生”)模型,讓學(xué)生模型學(xué)會老師的行為。這樣就能用更小的模型,實現(xiàn)接近大型模型的性能。

- Fine-tuning 微調(diào) 微調(diào)是指對已訓(xùn)練的AI模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練,通過輸入新的專業(yè)化數(shù)據(jù),優(yōu)化其在特定任務(wù)或領(lǐng)域的性能表現(xiàn),使其超越原始訓(xùn)練的重點范圍。很多AI公司都在用這個技術(shù),把大型語言模型“微調(diào)”成適合自己行業(yè)的產(chǎn)品,提升實用性。

- GAN 生成對抗網(wǎng)絡(luò) 讓AI能“以假亂真”的關(guān)鍵技術(shù)。它由兩個互相競爭的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成:生成器負(fù)責(zé)創(chuàng)造數(shù)據(jù),判別器負(fù)責(zé)鑒別真?zhèn)?。就像一場“貓捉老鼠”的游戲,兩者不斷對抗,讓AI能自動生成極其逼真的數(shù)據(jù),無需人工干預(yù)。GAN適合用于生成圖片或視頻。

- Hallucination 幻覺 “幻覺”是AI行業(yè)對模型虛構(gòu)內(nèi)容的專業(yè)術(shù)語,特指AI生成錯誤信息的行為。這顯然是影響AI質(zhì)量的核心問題。

- Neural Network 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指支撐深度學(xué)習(xí)的多層算法結(jié)構(gòu),是推動生成式AI工具全面爆發(fā)的技術(shù)基礎(chǔ)。盡管這個概念由來已久,GPU的崛起也讓這個概念迎來了爆發(fā)。GPU被證明非常適合訓(xùn)練具有更多層次的算法,使得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI系統(tǒng)在語音識別、自動駕駛導(dǎo)航和藥物研發(fā)等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了遠(yuǎn)超以往的性能表現(xiàn)。

- Transfer Learning 遷移學(xué)習(xí) 把一個已經(jīng)訓(xùn)練好的AI模型拿來當(dāng)起點,開發(fā)一個針對不同但相關(guān)的任務(wù)的新模型。這樣可以節(jié)省大量開發(fā)時間,尤其是在新任務(wù)數(shù)據(jù)量不多的時候非常有用。但要注意,模型可能還需要在新領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上進(jìn)行額外訓(xùn)練才能表現(xiàn)最佳。

- Weights 權(quán)重 權(quán)重是AI訓(xùn)練的核心要素,它決定了在訓(xùn)練系統(tǒng)所用數(shù)據(jù)中,不同特征(或輸入變量)的重要程度,直接影響AI模型的最終輸出。訓(xùn)練開始時權(quán)重是隨機(jī)的,但隨著學(xué)習(xí)的深入,它們會不斷調(diào)整,讓AI的預(yù)測越來越準(zhǔn)。

這份詞典由Techcrunch定期維護(hù),有需要的朋友可以收藏:https://techcrunch.com/2025/05/25/from-llms-to-hallucinations-heres-a-simple-guide-to-common-ai-terms/

ps:轉(zhuǎn)自量子位

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