Coze智能体分享系列 | 循环节点的使用场景

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为什么平台总能猜中你想看什么，背后是矩阵在做个性化推荐！

视频内容简介：当你在Netflix上看到个性化推荐时，背后其实是矩阵运算在发挥作用。假设四位用户对五部电影评分，数据可以整理成矩阵。Netflix通过计算用户之间的相似度（如余弦相似度），找到品味相近的人，再结合他们的评分预测你可能喜欢的电影。例如，若用户A没看过某部电影，系统会参考相似用户对该片的打分，加权计算后生成推荐。虽然实际算法更复杂（如奇异值分解），但核心逻辑就是利用矩阵高效匹配用户偏好，让推荐更精准。这就是为什么矩阵乘法能成为推荐系统的关键工具。本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=s0fm0NvZKXk

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让AI更懂你的需要，使用DeepSeek部署本地和在线知识库。

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DeepSeek 1分钟完全本地部署保姆级教程断网运行无惧隐私威胁大语言模型 CPU GPU 混合推理32B轻松本地部署！DeepSeek模拟王者！U！

一键包分享+安装教程！一键安装大模型！ https://pan.quark.cn/s/03e8cf8c03f3 DeepSeek R1 推理模型的蒸馏模型通过LM Studio完全断网地本地部署，并使用Windows防火墙禁用入站出站规则，完全禁用网络，本地运行。使用Huggingface和LM Studio下载更多模型和Q4 Q8量化精度，使用LM Studio进行CPU GPU混合推理，让你的笔记本轻松支持32B 大模型！跟着我的教程做，再模型推理调参提高性能，帮助你探索、科研。

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抓包分析了MCP，直接惊呆了！高端的技术往往只需要最朴素的实现方式~

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【4月25日最新版国内直连ChatGPT4.0】免费使用教程，免翻，无任何限制！

网站是我这边自己独立开发的，欢迎大家前来体验！下面简单介绍我的网站： 1、同步官方所有最新功能 (最新GPT4o模型等，里面都是官方 GPT4） 2、无须魔法，直接打开就能用（快捷便利） 3、永不封号；（高效稳定) 4、会话隔离（自己的聊天记录只有自己能看到】 5、个性化尊享换车功能（想用哪个4.0，点哪个）

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科技天才

中国科技发展日新月异，我们的国之栋梁亟待保护，以防敌人狗急跳墙!

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先学会ComfyUI！然后再考虑本地部署

这期视频算是提供一个学习ComfyUI的路径，软件的学习本身简单，只是前置知识匮乏的问题，以我的经验为各位保驾护航，相信你能够顺利学会。

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科研利器：基于Cherry Studio的论文检索MCP

提示词：请用中文回答！请根据json表返回信息进行总结，每篇论文需包括以下要点，每一个要点的冒号后给出对应示例： 1. 标题："Gpt-4 technical report" 2. 作者："J Achiam, S Adler, S Agarwal, L Ahmad" 3. 摘要："We report the development of GPT-4, a large-scale, multimodal model which can accept image and text inputs and produce text outputs. While less capable than humans in many real-world scenarios, GPT-4 exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks, including passing a simulated bar exam with a score around the top 10% of test takers. GPT-4 is a Transformer-based model pre-trained to predict the next token in a document. The post-training alignment process results in improved performance on measures of actuality and adherence to desired behavior. A core component of this project was developing infrastructure and optimization methods that behave predictably across a wide range of scales. This allowed us to accurately predict some aspects of GPT-4's performance based on models trained with no more than 1/1,000th the compute of GPT-4. 4. 期刊："arXiv preprint" 5. 发表年份："2023" 6. URL："https://arxiv.org/abs/2303.08774" 针对第3点摘要，需要进行适当总结，充分保留关键信息。

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