用大模型把一段话变成几个数字

深度挖掘：宇树、智元中标中移动1.2亿大单的背后，受益供应商都有谁？

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当AI能时刻盯着我的电脑屏幕、读取我的软件数据...

豆包电脑版能看见东西了！随时可以查看你的屏幕，还能一边共享屏幕一边语音通话，写作、视频分析功能也更进一步

让大模型的输出效果好5倍 ！- 上下文工程教程01之简单提示词

大家好啊，好久不见我回来了！ 今天我们正式开启上下文工程的教程视频. 除开大模型本身，上下文工程或许是决定最终应用效果和商业价值最重要的技能。 如果说提示工程 (Prompt Engineering) 是 “你对模型说的话” ，那上下文工程 (Context Engineering)就是“模型能看到的所有其他信息” 这期我们首先从上下文工程中的，提示词工程，而且是从提示词工程中最简单和最常用的简单提示词开始，包括示例、记忆、检索、工具、状态、结构化输出。 这期我们首先从上下文工程中的，提示词工程，而且是从提示词工程中最简单和最常用的简单提示词开始。 0:00 介绍 0:13 什么是上下文工程？ 0:58 简单提示词的优缺点 1:40 提示词token数量和大模型回答质量之间的关系 2:48 提示词版本1 3:10 提示词版本2 3:33 提示词版本3 4:01 提示词版本4 4:40 提示词版本5 5:23 总结token数量与回答质量之间的关系 6:16 提示词模板和检查清单

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【保姆级】Coze 工作流太顶了！古风育儿视频一键生成 还在为剪古风育儿视频头秃？我用 Coze 搭的工作流，直接一键生成，简直是救星！ 手把手教你搭建，哪怕是新手也能轻松拿捏。跟着步骤走，分分钟搞定，高效出片超省心。 教程巨详细，手残党也能学会。视频里的资料都打包好啦，之后还会更新！ 觉得有用的话，三.连 + 关.注走一波，放心冲就对了～

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卷王必备！一区 TOP论文，信息整合注意力让边缘细节“钉”在特征图上！| 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解169】

信息整合注意力（Information Integration Attention，IIA）： 实际意义：①空间位置信息丢失：图像经过编码器下采样后，特征图的空间分辨率降低，细节信息（如物体边缘、小目标位置）容易丢失。 ②噪声干扰与类别混淆：遥感图像中存在复杂场景（如阴影、相似纹理的物体），编码器与解码器的特征融合过程中容易引入噪声，导致相似类别被误判。 实现方式：①特征拼接：融合编码器局部细节与解码器语义特征，形成基础特征矩阵。 ②位置提取：沿高度、宽度方向池化压缩特征，用 1D 卷积生成位置注意力权重。 ③特征加权、残差融合：通过Sigmoid激活函数调整权重，突出关键区域（如目标边缘），然后与原始特征残差连接，提升分割精准度。

Ai绘画进阶212-阿里魔塔社区最强外扩模型VS四大外扩模型，保持人物一致性100%手部修复Wan2.1局部重绘！一大波新Kontext模型-Comfyui教程

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小米眼镜，我最后还是退了…

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