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在机器会学习之前,人类先学会了偷懒 谈机器学习之前,最好先把一个经典的误会放到桌面上。 很多人第一次听到机器学习,脑子里浮现的画面大概是这样的。机房深处,一台通体发光的服务器缓缓睁眼,屏幕上飘过一串绿色代码,然后它用冷酷的电子音宣布,人类,我已经掌握了你们的秘密。( 天网的算力都
IT之家 5 月 1 日消息,零跑汽车今日公布 4 月交付数据: 全系交付 71387 辆,同比增长 73.9% 。 零跑汽车还宣布, 全国城市领航辅助将在 5 月全面上车 。 产品方面,零跑 D19 与零跑 Lafa5 Ultra 两款车型分别于 4 月 16 日和 4 月 2
很多时候会遇到这种情况: 👉 临时想记点东西,还要打开笔记 App 👉 想随手记录,但窗口一堆切来切去 👉 重要信息很容易被淹没 所以我做了一个更“直接”的方案:Enote 核心思路就是: 👉 便签直接贴在桌面上(像真实便利贴) 👉 支持随意拖拽、调整大小 👉 支持 Markdo
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现在市面上大模型越来越多,五花八门的选择看得眼花缭乱。 我长期一直在用三巨头模型,从最早的 Gemini,后来换成 Opus,到现在主力用 GPT,整体体验都很不错。 之前也注册了很多大佬分享的公益站点,不过平时基本很少打开。主要原因是:公益站的三巨头 API 经常卡顿、断连、不
请问佬么,现在市面上的 agent 开发和基于 skills 去完成业务,有什么区别呢,为什么需要 agent开发呢,有哪些是 skills 完成不了,但是 agent 能完成的嘛。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
发现一个长期且共性的渲染问题:各大模型对话框在输出 ```代码块里再套代码块 时,各家聊天界面排版都容易错位。 通过使用多个大模型厂商的官方聊天界面(包括但不限于:OpenAI ChatGPT 、DeepSeek Chat 、Grok ),在做一些 skills 优化时,当模型的
现在市面上很多大模型,claude gemini chatgpt等等,哪个好用呢 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
起因 市面上主流的背单词软件例如墨墨、百词斩,它们背单词的方法基本都可以称为映射法,即看英文,背中文意思,往往还是一个单词同时背多个意思,背的过程就是由人脑去做映射的过程,映射上了就算背下了,没映射上就反复看意思、图片、助记文案等,直到下一次能映射上。映射法有以下问题: 单词之间
背景 之前自己练琴想扒一首歌的贝斯线,市面上的工具要么只能分 4 轨 ( vocals/drums/bass/other ),要么订阅一个月用两次就忘了取消。 看到 Meta AI 的 htdemucs_6s 模型能分 6 轨(多了 guitar 和 piano ), 就花了几个