[AI 编程] 如何给已有项目添加合适的预读取文档,提高准确率
大家好,请教大家一个问题 我目前是全栈偏后端 遇到一个问题,现在开发前端项目的时候就是现在给 cursor prd 文档以及图片,读取准确率不是很高 想给他一个提前预读取的文档,比如当前项目技术栈,组件选择问题,组件参数问题,特殊边界问题等
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从github上拉取了之前某个逆向豆包ASR的工程 [ https://github.com/starccy/doubaoime-asr ] 不过跑起来之后,发现准确度很低,完全没有豆包输入法好用,甚至还比不上苹果本地的语音输入。原因应该是豆包输入法还会有一个在线的纠错机制(为什
佬友们,请问大家知不知道有啥插件可以解决ZOOM转译呀,准确率高一点的 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
日前,杭州一家名为萌小译(PettiChat)的公司推出宠物翻译器,引发网络关注。据介绍, 用户只需将该设备夹在宠物项圈上,小猫、小狗的叫声就能被“翻译”成文字,并在手机端同步生成语音聊天记录。 官方表示,萌小译宠物翻译器依托阿里云通义千问大模型技术,搭载自主研发的宠物翻译模型,
手上有一大堆pdf、png、word、表格 但是样式不固定,固定的只有字段名、字段值。现在单纯使用ocr识别发现准确率很低。有没有其他的办法可以提高准确率,想法是 初期不准没关系 后续同一个识别出错的可以人工校准,但是人工校准后要逐步提高准确率,不知道佬友们有没有好用的推荐一下免
按住 CapsLock 或 鼠标 X2 说话,松开就上屏。就这么简单。 CapsWriter-Offline 是一个专为 Windows 打造的 完全离线 语音输入工具。 ✨ 核心特性 语音输入 :按住 CapsLock 键 或 鼠标侧键 X2 说话,松开即输入,超低延迟,默认去
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之前一直 Timeline 里面能看到有人说,Typeless 或者豆包输入法什么的,准确率超级高。然后我刚刚试了一下,确实是准确率很高。试的时候感觉,Typeless 它的虽然它会把一些语气词给转化成结构化的文本,但是感觉准确率还是不是很高,然后速度还是很慢。豆包输入法基本上说
AI 记忆平台 Mem0 近期公开了其核心长效记忆算法的研究成果。实验数据显示,在 LOCOMO 基准测试中,Mem0 的响应准确率比 OpenAI 的内置记忆功能高出 26%,同时由于其「事实化」的检索机制,其 P95 推理延迟降低了 91%,Token 消耗量缩减了 90%。