9家大模型,决战高考作文题!

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又是一年高考季

又到了成年人热议高考作文题的时候

因为,作文可能是大家唯一还能看懂的

其它的,恐怕早已还给老师了

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2024高考作文题

(新课标I卷)

阅读下面的材料,根据要求写作。(60分)

随着互联网的普及、人工智能的应用,越来越多的问题能很快得到答案。那么,我们的问题是否会越来越少?

以上材料引发了你怎样的联想和思考?请写一篇文章。

要求:选准角度,确定立意,明确文体,自拟标题;不要套作,不得抄袭;不得泄露个人信息;不少于800字。

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其实,当下大模型最擅长的

也是写各种小作文

而这道题又这么应景,必须考考

今天,我们就来试试

各家大模型的写作水平怎么样

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ChatGPT 4.0

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标题:互联网与人工智能时代:问题的终结还是新的起点?

随着互联网的迅速发展和人工智能技术的广泛应用,我们生活中的许多疑问和难题似乎都能迅速得到解答。信息的获取变得前所未有的容易,几乎每个人都可以快速接触到全球的知识和资源。这种技术进步带来的便利无疑是巨大的,但它是否真的意味着人类将面临越来越少的问题呢?或者,这仅仅是一个新的开始,一个我们面对更复杂问题的起点?

首先,互联网和人工智能确实在很大程度上改变了我们解决问题的方式。例如,过去需要花费数小时在图书馆查找的资料,现在只需几分钟就能通过互联网搜索得到。智能算法可以帮助我们分析数据,预测趋势,甚至在医疗和金融等领域做出决策。这种信息的易得性和智能技术的辅助决策,使得许多曾经困扰我们的问题变得易于解决。

然而,技术的发展同时也带来了新的挑战和问题。互联网的匿名性和开放性虽然促进了信息的自由流通,但也使得虚假信息和不实谣言更加容易传播。人工智能的应用也引发了关于隐私、安全以及伦理的诸多问题。例如,面部识别技术的广泛使用提高了安全性,但同时也引发了对个人隐私侵犯的担忧。此外,机器学习算法可能在无意中加剧了社会的偏见,比如通过在招聘过程中使用的算法可能复制甚至加剧了现有的性别或种族偏见。

更深层次地看,互联网和人工智能的普及还可能改变我们处理知识和信息的方式。信息过载的问题日益严重,人们可能会过分依赖搜索引擎和算法,而忽视了深入思考和批判性分析的重要性。此外,快速变化的技术环境要求个体不断学习新技能,以适应新的工作环境和生活方式。这种不断的适应和学习本身就是一个新的挑战。

因此,尽管技术进步帮助我们解决了许多传统意义上的问题,但它也带来了全新的问题和挑战。这不仅仅是一个简单的问题数量的减少,更是问题性质的变化。我们可能不再为获取信息而苦恼,但我们需要面对的是如何正确地处理和使用这些信息,如何在保护隐私和利用技术优势之间找到平衡,以及如何在一个由数据和算法驱动的世界中保持人文关怀和伦理责任。

综上所述,互联网和人工智能的发展并没有简单地减少我们的问题,而是使问题变得更加多样化和复杂。面对这样的现实,我们需要更加审慎地评估技术的利弊,发展相应的法律和伦理框架来引导技术的健康发展。同时,每一个

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通义千问 2.5

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标题:科技之光,照耀未来之路

随着互联网的迅速发展与广泛普及,我们步入了信息爆炸的时代。搜索引擎的高效便捷、人工智能的蓬勃兴起,让获取知识似乎变得轻而易举。

在这样的背景下,有人担忧,我们的问题是否会越来越少?

我的回答是:科技的进步非但不会减少问题,反而会激发更多探索未知的热情,照亮人类未来的发展之路。

首先,科技的进步拓宽了我们的认知边界,让我们意识到自身的无知与渺小,从而激发更深层次的求知欲。

古希腊哲学家苏格拉底有句名言:“我唯一知道的就是我一无所知。”这并非是对知识的否定,而是对无尽探索的肯定。互联网与人工智能的出现,让我们得以触及更广阔的知识海洋,但同时也让我们意识到这片海洋的深邃与辽阔。

面对浩瀚的知识宇宙,我们的问题不是少了,而是更多了,因为我们开始意识到自己的无知,并渴望填补这些空白。

其次,科技的发展为解决问题提供了强大的工具,同时也孕育了新的问题与挑战。

例如,人工智能在医疗、交通、教育等领域的应用极大地提高了效率,解决了许多传统难题,但同时带来了数据安全、隐私保护、伦理道德等问题。这些问题的出现,迫使我们不断深入思考科技与社会的关系,探索如何在享受科技便利的同时,构建一个更加公平、安全、和谐的社会环境。

因此,科技不仅没有减少问题,反而促使我们面对和解决更为复杂多维的挑战。

再者,科技激发了人类对于未知世界的好奇心与探索欲。从古至今,人类对宇宙的奥秘、生命的起源、意识的本质等问题的探索从未停止。

科技的发展,如哈勃望远镜让我们看到更遥远的星系,基因编辑技术让我们更深入地理解生命的构造,正是这些科技进步,让人类的好奇心得以满足,也催生出更多关于存在、意义与未来的深刻问题。科技,是人类探索未知的翅膀,而非束缚思想的枷锁。

综上所述,科技之光不仅没有让我们的世界变得问题更少,反而以其独特的光芒照亮了人类前行的道路,引领我们向着更加广阔的未知领域进发。

在这个过程中,问题与挑战伴随着我们,激励着我们不断学习、创新、反思与成长。

正如爱因斯坦所言:“提出一个问题往往比解决一个问题更重要,因为解决问题也许仅仅是一个数学上的或实验上的技能而已,而提出新的问题、新的可能性,从新的角度去看旧的问题,却需要创造性的想象力。”

因此,让我们拥抱科技,勇敢地面对更多的问题与挑战,以创新的思维和不懈的努力,共同探索并照亮人类未来的无限可能。

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月之暗面 Kimi

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标题:信息时代的思考:问题与答案的辩证关系

在互联网和人工智能飞速发展的今天,我们似乎已经习惯了快速获取信息和答案。搜索引擎、智能助手、在线问答平台等工具,让我们在几秒钟内就能得到想要的答案。然而,这种便捷性是否意味着我们的问题会越来越少呢?这是一个值得深思的问题。

首先,我们需要认识到,问题的数量并不完全取决于获取答案的难易程度。问题来源于人类的好奇心、探索欲和对未知的渴望。从古至今,人类社会的发展就是由无数个问题推动的。互联网和人工智能的出现,并没有减少我们对世界的好奇心,反而在某种程度上增强了我们探索未知领域的欲望。

其次,快速获取答案可能会影响我们思考问题的深度。在信息爆炸的时代,我们很容易陷入表面化的思考,缺乏深入挖掘问题本质的能力。这可能导致我们提出的问题越来越浅显,而忽视了那些需要深度思考和探索的问题。因此,我们需要警惕这种趋势,培养自己的批判性思维和深度思考能力。

再者,互联网和人工智能虽然能够提供大量的信息和答案,但它们并不能代替人类的创造力和想象力。许多伟大的发明和创新,都是源于人类对问题的深入思考和独特见解。因此,我们应该利用这些工具来辅助我们的思考,而不是完全依赖它们来解决问题。

此外,我们还应该注意到,互联网和人工智能可能会加剧信息的不平衡。不是所有人都能平等地获取和利用这些资源。这可能会导致知识鸿沟的扩大,使得一部分人的问题得到解答,而另一部分人的问题则被忽视。因此,我们需要努力促进信息的公平获取,让每个人都能享受到科技带来的便利。

最后,我们应该认识到,问题和答案是相互依存的。问题的提出推动了答案的寻找,而答案的发现又激发了新的问题。在这个过程中,人类的认知不断扩展,社会也在不断进步。因此,我们不应该担心问题会减少,而应该更加关注如何提出有价值、有深度的问题,以及如何利用现有的资源来寻找这些问题的答案。

综上所述,互联网和人工智能的发展并不意味着我们的问题会减少。相反,我们应该利用这些工具来促进思考,培养创新能力,并努力缩小信息鸿沟。只有这样,我们才能在信息时代中不断前进,探索更多的未知领域。

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腾讯元宝

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智涌未来,问无疆界

“学贵知疑,小疑则小进,大疑则大进。”明朝学者陈献章如是说,学海无涯,航行其间,唯有以“疑”为帆,方能扬破浪之风,彰显无限可能。当互联网如春风拂面,人工智能似细雨滋润,我们的问题,是否真的会因之而减少?我坚信,智涌未来,问无疆界。

问,是思想的砥砺,是智慧的火花。古有孔子曰:“知之者不如好之者,好之者不如乐之者。”求知若渴,好之乐之,自然会有源源不断的问题涌现。而今,互联网为我们提供了前所未有的信息便捷,人工智能更是以其强大的数据处理能力,为我们解答了诸多疑惑。然而,这并不意味着问题会因此而减少,相反,它们只会以更加多样、更加深入的形式出现。

互联网时代,问题在“广”中求“深”。昔日,我们受限于地域与时空,对世界的了解有限,问题也相对单一。如今,互联网打破了这些界限,让我们有机会接触到更广阔的天地,更丰富的知识。我们的视野得以拓宽,思维也随之活跃。于是,我们开始从多个角度看待问题,提出更为深入的问题。这种由“广”及“深”的变化,正是问题在新时代的鲜明特征。

人工智能时代,问题在“解”中寻“新”。人工智能为我们提供了高效的问题解决方式,但同时也激发了我们对未知领域的探索欲望。我们在求解的过程中,不断发现新的问题,提出新的假设。这些问题往往更具前瞻性、更具创新性,它们推动着科技的进步,引领着社会的发展。因此,人工智能不仅是在解决问题,更是在激发问题的产生。

面对未来,我们要有“问无疆界”的勇气与智慧。无论是互联网的广阔天地,还是人工智能的深邃领域,都充满了无限的可能与未知。我们要敢于提问,勇于质疑,善于探索。只有这样,我们才能在问题的海洋中乘风破浪,抵达智慧的彼岸。

同时,我们也要清醒地认识到,问题与答案是相辅相成的。没有问题的提出,就没有答案的产生;没有问题的发展,就没有答案的完善。我们要在提问中学会思考,在回答中收获成长。让问题与答案成为我们探索世界的双翼,助力我们飞向更加美好的未来。智涌未来,问无疆界。在这个充满变革与机遇的时代里,让我们以问题为帆,以智慧为桨,扬帆起航,探寻那未知的远方吧!

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字节豆包

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《于快中求慢,于答中求问》

在这个互联网普及、人工智能盛行的时代,我们似乎动动手指就能得到想要的答案。我们的问题真的越来越少了吗?我想,答案并非那么简单。

诚然,科技的飞速发展让我们获取信息、解决问题变得无比便捷。当我们遇到困惑,只需在搜索引擎中输入关键词,瞬间便能得到海量的答案。从生活常识到学术难题,从娱乐八卦到科技创新,似乎一切都变得透明可视。然而,这并不意味着我们的问题就真的减少了。

恰恰相反,这种快速获取答案的方式可能会让我们变得懒惰,懒得去深入思考问题的本质,懒得去追寻那些隐藏在表面答案背后的真理。我们满足于现成的答案,却可能失去了探索和质疑的精神。就如同一个孩子,总是被直接告知答案,而从未体验过自己思考、探索的过程,那么他将很难真正培养起独立思考的能力。

我们的问题不应越来越少,而应越来越深刻。科技只是工具,它能帮助我们解答问题,但不能替代我们思考。比如面对人工智能对人类工作的冲击,我们不应仅仅满足于知道哪些工作会被取代,更应深入思考人类的价值和意义究竟何在,如何与人工智能和谐共处。这样的问题,需要我们静下心来,慢慢思考,而不是急于从网络上寻找一个现成的答案。

我们还应在快速得到答案的同时,保持一颗不断追问的心。牛顿因为一个苹果的落地而追问万有引力的奥秘;爱因斯坦因为对光速不变的好奇而追问相对论的真谛。正是这种不断追问的精神,推动了人类的进步。如果我们只是满足于得到一个答案便不再追问,那么我们将永远停留在表面,无法触及知识的深层宝藏。

其实,快与慢并非完全对立。在这个快速发展的时代,我们可以利用科技的快捷来获取答案,但同时也要给自己留出足够的时间和空间去思考、去追问。在快中求慢,于答中求问,让我们既能享受到科技带来的便利,又能保持内心的思考与探索。

“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。”这句古老的诗句在今天依然有着深刻的意义。让我们在这个充满答案的时代,依然怀揣着对未知的好奇,不断地提出问题,不断地探索答案,如此,我们的智慧才能不断增长,我们的世界才能更加丰富多彩。

我们的问题不应越来越少,而应越来越有价值,越来越能推动我们前行。让我们带着思考与追问,在科技的浪潮中稳步前行。

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文心一言 4.0

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智能时代的问题与思索

在科技日新月异的今天,互联网和人工智能的迅猛发展似乎为我们解答了无数难题,几乎无所不知、无所不晓。然而,这是否意味着我们面临的问题会越来越少呢?恰恰相反,我认为,在智能时代的浪潮下,我们面临的问题不仅未曾减少,反而愈发复杂多元。

互联网的普及使得信息获取变得前所未有的便捷。搜索引擎、在线问答平台等工具让我们能够迅速找到问题的答案。然而,这种即时的信息满足也带来了新的问题。一是信息过载。互联网上信息浩如烟海,真假难辨,我们在享受便捷的同时,也面临着筛选和判断信息的挑战。二是思维惰性。过度依赖网络搜索可能导致我们失去独立思考和解决问题的能力,长此以往,思维的活跃性和创造性将受到抑制。

人工智能的应用在一定程度上解决了技术难题,提高了生产效率,但同时也引发了新的问题。随着机器自动化和智能化水平的提高,传统行业岗位可能受到冲击,就业结构将面临重大调整。此外,人工智能的道德和伦理问题也日益凸显。例如,自动驾驶汽车在面临紧急情况时应该如何抉择?人工智能是否应该拥有决策人类生死的权力?这些问题都需要我们深入思考和探讨。

在智能时代,我们不仅面临着技术层面的问题,更面临着人性与道德的考验。互联网和人工智能的发展加剧了隐私泄露的风险。个人信息被滥用、网络诈骗层出不穷,这些问题对个人的信息安全和财产安全构成了严重威胁。同时,网络空间的匿名性也可能导致网络暴力、网络霸凌等行为的增加,给受害者带来深重的心理创伤。

面对智能时代带来的诸多问题,我们应该如何应对呢?首先,提升信息素养,学会在信息海洋中筛选真实有效的信息,避免被虚假信息误导。其次,保持独立思考的能力,不过度依赖网络搜索,对问题有自己的见解和分析。再次,关注人工智能的伦理道德问题,推动相关立法和规范的制定,确保技术的发展符合人类的价值观和道德标准。最后,加强网络安全意识,保护个人隐私,防范网络诈骗和侵权行为。

智能时代为我们带来了前所未有的便利和机遇,但同时也伴随着诸多问题和挑战。我们需要保持清醒的头脑,审慎地面对这些问题,并积极寻求解决方案。只有这样,我们才能在享受科技红利的同时,保持自身的独立性和创造性,共同构建一个更加美好的未来。

在智能时代的洪流中,我们既是参与者,也是监管者。让我们携手面对挑战,把握机遇,共同迎接一个更加智能、更加美好的世界。

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智谱清言GLM-4

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互联网时代,问题何在?

在这个信息爆炸的时代,互联网如同一股神奇的力量,连接了世界,改变了我们的生活。人工智能的应用,更是让许多问题迎刃而解。然而,面对这一现象,我们是否会产生疑问:在这个时代,我们的问题是否会越来越少?

答案显然是否定的。尽管互联网和人工智能为我们提供了丰富的信息和便捷的解决方案,但与此同时,新的问题也在不断涌现。互联网的普及带来了信息过载的问题,如何在海量信息中筛选出有价值的内容,成为我们面临的一大挑战。此外,随着科技的发展,人工智能在医疗、教育、交通等领域的应用也引发了诸多伦理和法律问题。

如何在保障技术进步的同时,确保社会公平和人类福祉,是我们必须思考的问题。在这个时代,我们的问题非但不会减少,反而会越来越多。然而,这并不意味着我们应该对互联网和人工智能的发展持悲观态度。相反,我们应该正视问题,积极寻求解决方案。互联网和人工智能作为一把双刃剑,用得好,可以极大地推动社会进步;用不好,则可能带来诸多负面影响。因此,我们需要在科技发展的同时,不断完善相关法律法规,加强伦理道德建设,确保科技为人类造福。

此外,面对互联网时代的问题,我们还需要提高自身的信息素养。在这个信息爆炸的时代,我们需要学会如何筛选、甄别、整合信息,从而更好地解决问题。这要求我们具备批判性思维,不盲目相信一切信息,而是要有自己的判断和见解。同时,我们还需要培养终身学习的习惯,不断更新自己的知识体系,以适应这个快速变化的时代。

在这个时代,我们的问题不会越来越少,但我们可以通过提高自身素养,积极寻求解决方案,让问题变得不再那么棘手。同时,我们也要学会与问题共存,正视问题,从中汲取经验教训,不断成长和进步。

当然,我们不能忽视互联网和人工智能带来的积极影响。它们为我们的生活带来了诸多便利,提高了工作效率,丰富了娱乐方式。在这个时代,我们可以通过网络了解全球资讯,与朋友、家人保持联系,甚至在家就能享受到各种线上服务。人工智能的应用,也让许多重复性、繁琐的工作得以自动化,人们可以更加专注于创造性和思维性的工作。

互联网时代,我们的问题不会越来越少,但我们可以通过积极应对,让问题变得不再那么可怕。同时,我们也要珍惜这个时代带来的机遇,充分利用互联网和人工智能的优势,为我们的生活、工作和学习创造更多价值。

在这个充满挑战和机遇的时代,让我们勇敢面对问题,拥抱变化,不断前行。只有这样,我们才能在这个时代中找到属于自己的位置,实现人生的价值。

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讯飞星火

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标题:问题与答案的辩证法

随着互联网的普及与人工智能的应用,信息的获取已变得触手可及。人们常说,我们正生活在一个“信息爆炸”的时代,似乎一切问题都能在网络世界里找到答案。于是,有人问道:在如此背景下,我们的问题是否会越来越少?

对此,我认为答案是肯定的,也是否定的。肯定的是,便捷获取信息的方式的确减少了我们知识性、事实性问题的提出;否定的是,这一方式同时催生了更多更为复杂、深层的问题,引导我们不断思考。

信息时代的到来,使知识性、事实性问题显著减少。孔夫子曾言:“知之为知之,不知为不知。”在信息闭塞的古代,许多简单的问题往往无人能答。然而,现今,地理、历史、科学……各类知识都可直接搜索到,降低了我们面对新事物时产生疑惑的频率。换句话说,我们处于一个擅长解答的世界,许多问题其实都已有了答案。

然而,正是解答的便利,激发了我们对更深层次问题的思考。有了坚实的知识基础和可靠的信息来源后,我们突破了对事实的认知,开始转而探寻其背后更深层的内涵:这是否合理?与我何关?为何存在?如何改变?于是,问题不仅未减少,反而增多了。更重要的是,这些问题显然比认知性问题更高级、深刻,对个人发展、社会进步也更有意义。

面对问题,我们应正视而非回避。正如《人类简史》中所言,“我们之所以成为人,正是因为我们敢于面对真问题”。真问题并非仅是知识的不足,而是我们直面挑战、追问本质的体现。辛弃疾在国破家亡后仍吟道:“了却君王天下事,赢得生前身后名,可怜白发生。”他的问题仍在,他的追寻未止。而他也无疑因面对真问题而步入了更高的境界。

面对真问题,我们应勇于求解,去探索未知的奥秘。“扫开云雾呈光景,让出江山给主人”,这是我们应有的勇气与信念。唯有如此,方能在面对困难时“我自横刀向天笑”,在面对无知时“吾将上下而求索”。

“当你的问题被解决时,你真正回到了提问题之前的状况。”在信息爆炸的时代,我们不应担心问题会减少,而应相信,无论在什么时代,问题都像那螺旋上升的阶梯,引导我们不断向上。所以,请珍惜站在每一阶上提问的勇气,去追问、去探索,在问题的指引下,走向更高的境界。

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Claude 3

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标题:无尽的问题,永恒的追求

在这个信息爆炸的时代,答案唾手可得。只需轻点鼠标,知识的大门就向我们敞开。从学术研究到生活琐事,从历史典故到时事热点,互联网无所不包,人工智能样样精通。然而,我们却不禁要问:当一切问题都能快速获得解答时,我们还会再提出新的问题吗?

答案是肯定的。获取答案不是问题的终点,而恰恰是起点。每一个答案的背后,都隐藏着更多的未知,等待着我们去探索。

首先,知识不是一蹴而就的。它需要在实践中检验,在反复质疑中完善。即使人工智能再强大,给出的答案也难免有疏漏和错误之处。我们不能把它当成金科玉律,而要用发展的眼光去看待,不断提出新的问题,推动知识更新迭代。这正是科学精神的体现。

其次,问题的价值不仅在于它指向答案,更在于引发思考的过程。寻求答案的过程,就是我们运用已有知识、发散创新思维的过程。在这个过程中,一个问题可能激发另一个问题,带领我们不断开拓认知的疆域。即便最后的答案并不完美,但这思考的过程却让我们的头脑更加开阔,洞察力更加敏锐。再者,问题的提出本身就彰显着人类的好奇心和探索欲。从远古时代的"天地之道"到如今的"宇宙奥秘",从未停歇的发问,见证了人类文明的发展历程。问题是我们认识世界、改造世界的起点,是创造的源泉,进步的阶梯。失去了问题,人类就失去了向上攀登的动力。

更重要的是,很多问题并非知识层面,而是关乎道德伦理、社会公平、人生意义等。对这些终极问题的不懈追问,昭示着人类精神的崇高。诸如"什么是善""生命的意义何在"之类的问题,恐怕任何时候都没有一个简单的标准答案。然而,正是在对这些问题的思索中,人性的光辉才得以彰显,文明的意义才得以彰显。

总之,问题如山,见仁见智,永无止境。关键不在于得到一个个现成的答案,而在于问题本身历久弥新的魅力。正如苏格拉底所言:"无知而知其无知,是知的最高境界。"唯有不断发问,人类的智慧之光才能生生不息。让我们在新知识的海洋中,抛出疑问的锚,收获思想的果实。问题,将永远是开启未来的金钥匙。

以上文字,均为一次性生成

原汁原味,未经任何二次加工

所以,综合看下来

你觉得谁家的作文写得好?

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我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 2万+

利用 IP 中的集成调试功能来调试 PCI Express 链接训练问题

JTAG Debugger”和“In-system IBERT”功能结合在一起即可提供即时信息,用于判断链接训练问题的可能原因。“test_rd.tcl”文件可读取 BRAM 中存储的调试数据,并输出 *.dat 文件,如下所示。同样,您可能看到某一箭头旁的数字较大,表明可能存在不稳定的链接。要采集 PCIe 链接眼图,请在 IP 配置 GUI 的“Add. Debug Options”选项卡中选择“启用 In-System IBERT (Enable In-System IBERT)”选项。

qq_43416206的博客 535

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 246

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 199

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 201

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 500

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 558

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 90

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 573

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 278

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 640

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 338

语音识别与语音合成的技术原理及应用

语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。

weixin_62919816的博客 210

设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率

设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。

goujunwe的博客 337

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 205
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