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RSS订阅原创 从混乱思绪到清晰表达：记录想法如何改变你的学习人生
例如，许工提到，在教PMP和敏捷课程时，通过准备教案和编写文章，显著提升了对概念的理解，这与研究如Edutopia一致，教师通过实践和反思学习最佳。用户提到的经验，如教授PMP和敏捷课程，通过准备教案和编写文章，显著提升了对概念的掌握，这与Learning by teaching研究一致。以下是关于“记录自己想法的最佳理由是发现自己的想法，并将其组织成可传播形式”的系统性阐述，结合研究和用户提供的上下文，探讨写作和教学如何促进学习和沟通。记录后，我们可以将想法组织成逻辑清晰的结构，便于与他人分享。
2025-03-28 20:48:58
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原创 当 Manus 掀起 AI 浪潮，这 6 个开源“平替”正悄然改变游戏规
几天前，Manus 的横空出世无疑在 AI 领域投下了一颗重磅炸弹，其强大的功能和创新理念让人眼前一亮，仿佛预示着 AI 智能体时代的加速到来。仅仅在昨天，我们就已经看到了不少令人兴奋的开源替代方案涌现出来，这股由社区驱动的力量，正在以惊人的速度塑造着 AI 的未来。未来，我们或许能够看到更多由开源社区驱动的、更加强大和普惠的 AI 智能体出现，它们将深刻地改变我们的工作和生活方式。Manus 的出现无疑是一个重要的里程碑，但这些开源替代品的快速涌现，更让我们看到了 AI 智能体技术普及的希望。
2025-03-27 16:28:23
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原创 知乎直答接入DeepSeek-R1的体验分析
核心优势 DeepSeek-R1凭借其精巧的强化学习架构，与知乎海量专业语料的深度融合，实现了搜索结果精准度与结构化输出能力的质的飞跃。尤其是在学术研究与专业化应用场景中，其卓越的表现犹如一把锋利的智慧之刃，切中用户需求的核心，为知识探索开辟了全新的可能性。改进方向 尽管成果斐然，但仍存在值得深耕的领域：首先，亟需进一步提升多轮对话的连贯性与上下文理解的深度，以优化对复杂指令的响应能力，使其在面对多层次逻辑推理时更加游刃有余。
2025-02-15 13:17:41
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原创 AI时代的人类价值重构：从“被替代”到“人机协同“
然而，如果能够实现与AI工具的"人剑合一"，并将其与个人的持续学习、知识管理体系建设相结合，人类不仅不会被AI淘汰，反而能够借助AI达到尼采所说的"超人"（Übermensch）状态。核心在于重新定义人类智能的内涵：未来的智能将是智能2.0时代，即人机协同智能，是人类大脑智能与类似ChatGPT这样的"体外前额叶"的有机结合。在深度学习模型不断突破的今天，从DeepSeek到GPT-4，再到未来可能出现的L5级通用人工智能，一个始终萦绕在人们心头的问题是：在AI时代，人类还有什么价值？我们为什么还要学习？
2025-02-09 18:35:36
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原创 深度学习模型蒸馏技术的发展与应用
优质的训练数据是模型蒸馏成功的基础。模型蒸馏的核心思想是知识迁移，即将复杂的教师模型(Teacher Model)中的知识压缩并转移到更小的学生模型(Student Model)中。蒸馏过程中，学生模型不仅学习训练数据的硬标签，还要学习教师模型输出的软标签，这种"软目标"包含了更丰富的知识信息。模型蒸馏可以在保护原始训练数据隐私的前提下，实现模型能力的迁移，这对于涉及敏感数据的应用具有重要意义。通过蒸馏获得的小型模型具有更快的推理速度和更低的能耗，这对于需要实时响应的应用场景尤为重要。
2025-02-08 23:33:41
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原创 探索《超自然》：科学与灵性交汇处的可能性
近年来，随着人们对自我成长和心灵疗愈的关注不断加深，Dr. Joe Dispenza 的作品《超自然：普通人如何创造非凡人生》受到了广泛的讨论。该书试图打破传统的身心二元论，主张通过冥想、能量调谐和意识转变实现身体疗愈和现实重构。从科学的角度看，这其中既蕴含了神经可塑性、量子力学等前沿理论，也融入了古老的能量中心、松果体激活等灵性智慧。本文将探讨这些理论与实践方法如何相互结合，推动人们突破自我限制，迎接全新的生活方式。
2025-02-05 11:42:46
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原创 人工智能搜索的层级发展趋势：从信息检索到智能决策
随着人工智能技术的不断发展，我们可以期待未来出现更多更强大的搜索工具，为人们提供更智能、更便捷的搜索体验。人工智能系统会扮演研究者的角色，与用户进行交流，明确需求，然后独立完成研究任务，并输出高质量的研究报告。人工智能（AI）技术的进步为搜索领域带来了革命性的变革，基于AI的搜索方式能够更智能地理解用户意图，提供更精准、更高效的搜索结果。在这个层级，AI主要扮演着信息聚合者的角色，利用强大的自然语言处理（NLP）能力理解用户意图，并通过搜索引擎快速检索相关信息。##人工智能搜索的三个层级。
2025-02-04 18:09:14
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原创 LLM的Deep Research功能：重构人类认知与创新的新范式
面对这一技术突破，我们需要重新思考人与机器的关系。"善假于物"的古训在今天展现出新的时代内涵。与其将LLM视为竞争对手，不如将其视为认知增强工具，帮助我们跨越信息综合的鸿沟，释放更多精力投入真正的创造性思维。这种协作模式预示着创新方式的革命性变革。LLM的deep research功能标志着人类认知能力增强的新纪元。在这个时代，明智的选择不是与机器竞争，而是学会借助机器的力量，突破认知的限制，探索创新的新疆界。唯有如此，我们才能在人工智能时代找到人类的独特价值和发展方向。
2025-02-03 12:27:14
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原创 大语言模型深度研究功能：人类认知与创新的新范式
本文将从认知科学的角度出发，探讨LLM如何重塑人类的信息处理模式，以及这一变革对未来创新范式的深远影响。随着技术的进一步发展，信息综合的门槛将不断降低，但这并不意味着人类价值的贬损。与传统的信息检索和处理方式不同，LLM能够在海量信息中建立深层联系，发现隐含的模式，并生成富有洞见的综合分析。如何在依赖工具的同时保持独立思考的能力？在这个时代，明智的选择不是与机器竞争，而是学会借助机器的力量，突破认知的限制，探索创新的新疆界。二、LLM带来的范式转变深度研究功能的出现，为突破这一认知瓶颈提供了全新的可能。
2025-02-03 12:18:15
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原创 《超自然》：科学与灵性融合的自我转变之路
在现代社会中，许多人开始探寻自我成长、身心疗愈与灵性提升的可能性。Bestselling author Dr. Joe Dispenza 的《超自然：普通人如何创造非凡人生》正是在这样的大背景下问世的。书中既融合了量子物理、神经科学和表观遗传学的前沿理论，又吸收了古老冥想、能量调节等灵性实践，试图向我们证明：每个人都有潜力超越自我局限，开创全新人生。
2025-02-02 00:39:25
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原创 AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈
例如，微软 Office 套件中的 Copilot、Adobe 的 AI 设计工具等，都可能受益于本地 AI 推理的普及，从而实现更流畅、更低成本的定制服务。如果全球AI研发力量转向开源，可能会加速AI发展全球化的趋势，并降低AI技术的垄断性。这种计算模式表明，大规模 GPU 资源的合理利用将进一步压缩 AI 训练成本，使得更多的中小企业能够承担 AI 训练的费用，从而打破AI训练市场的垄断格局。这种技术的普及意味着，未来的 AI训练机构将进一步减少，使得更多的机构能够训练出高质量的人工智能模型。
2025-01-31 22:04:56
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原创 AI领域的技术评估与地缘政治困境 ——评析Anthropic CEO关于DeepSeek的矛盾论述
在人工智能快速发展的今天，技术评估往往难以摆脱地缘政治的影响。Anthropic CEO Dario Amodei近期关于DeepSeek的评论文章，恰恰反映了这一现象。通过分析文章中的多处矛盾，我们可以看到AI领域的评估标准正在被非技术因素所干扰。
2025-01-30 14:17:20
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原创 AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑
人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得 AI 计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。最新的 DeepSeek r1 模型，以仅 600 万美元 的训练成本，达到了 OpenAI o1 级别的性能，表明 AI 技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对 AI 产业格局产生深远影响，还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布，甚至可能影响人工超级智能（ASI）的未来发展。
2025-01-30 12:32:04
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原创 AI 计算的未来：Deepseek从中心化到去中心化的变革
长期以来，AI 训练成本高昂，一直是行业发展的主要瓶颈。1. 模型越强大，对独特数据的依赖越大，拥有大规模用户数据的平台（如 YouTube、Facebook、Instagram、X）将成为最重要的 AI 资产。人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，最新的 DeepSeek r1 证明了一个重要趋势：AI 计算正从昂贵的云端推理向更廉价、更高效的本地推理转变。2. AI 训练的经济性，如果 Grok-3 能证明“更少的数据和计算”可以获得更好的推理能力，AI 训练的 ROI 可能进一步提升。
2025-01-30 09:53:57
2025
原创 DeepSeek的崛起与全球科技市场的震荡
DeepSeek的崛起无疑对全球科技市场产生了重大影响，但其技术的真实性、成本优势的可持续性以及政府支持的程度仍有待进一步验证。NVIDIA、台积电等半导体和AI科技巨头股价大幅下跌，市场对AI技术的发展趋势、成本结构和竞争格局产生了新的思考。这意味着，即使DeepSeek的技术具备竞争力，其能否赢得国际市场的信任，仍然需要长期观察。如果DeepSeek的成功主要依赖政府的财政补贴和政策扶持，而非真正的市场化竞争，那么其长期竞争力将面临挑战。等角度，分析DeepSeek的崛起对全球科技市场的真正意义。
2025-01-29 17:32:42
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原创 深度研究新范式：通过Ollama和DeepSeek R1实现自动化研究
互联网的发展极大地拓宽了人类的知识边界，但也引发了信息过载的问题。学者们不得不花费大量时间来过滤无关信息，以找到真正有价值的研究材料。Ollama Deep Researcher正是为了应对这一挑战而生，它结合了自然语言处理(NLP)技术与强化学习(RL)，能够帮助用户快速定位关键信息，并进行深度分析。
2025-01-28 01:57:06
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原创 探索与创新：DeepSeek R1与Ollama在深度研究中的应用
DeepSeek R1是一个专为深度研究设计的模型，它通过Ollama平台实现了用户友好的操作界面。Ollama平台是一个开源的框架，旨在简化AI模型的部署和使用。DeepSeek R1的核心功能在于其能够模拟人类的研究过程，包括搜索、学习、反思和进一步搜索，这使得它在进行深度研究时具有独特的优势。
2025-01-27 23:57:54
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原创 AI Agent：改变的不仅是技术，更是我们的未来选择
所有智能体系统的基础是增强型大语言模型（LLM），它通过整合检索（Retrieval）、工具（Tools）和记忆（Memory）功能，让模型不仅能生成文本，还能主动搜索信息、选择合适工具，并保留关键数据。比如，将任务分解为多个小步骤，每一步的结果用于下一步，通过这种“模块化”方式，你可以轻松实现复杂目标，而不需要重新设计每个环节。如果你的任务目标清晰、流程明确，工作流是最佳选择；换句话说，在设计智能体时，别想着从零开始造轮子，直接用现成的框架和简单的模式，就能搞定大多数的需求。
2025-01-27 18:02:12
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原创 DeepSeek里关于降本增效的概念
其次，增加推理速度的是MLA，Multihead Latent Attention，多头隐空间注意力机制。名字很玄乎，本质就是通过一些矩阵把注意力机制中最关键的KQV三个矩阵投影到更低维的空间（隐空间）中，以便存在缓存中。首先，增加训练效率的是MOE，Mixture of Experts，也就是所谓混合专家模型。这导致对于每一个token来说，一个600B的模型仅需激活了接近37B的权重，相当于每一个token的训练可以节省约80%算力，大大提高了训练速度。当然更关键的是fp8，也就是8位浮点量化运算。
2025-01-27 11:53:57
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原创 阅读：在方寸之间重构人类文明的精神版图
在敦煌莫高窟的藏经洞里，5世纪的手抄《妙法莲华经》与8世纪的粟特文《圣经》残卷相邻而眠；在大航海时代的里斯本港口，达伽马船队的水手们将《马可波罗游记》与星盘一同装入行囊；在21世纪的数字云端，《论语》的注疏与《哈姆雷特》的原文正在以每秒数万次的频率被同步点击。这些跨越时空的精神印记，揭示着一个永恒的真相：人类用文字搭建的桥梁，始终在重构着世界的认知疆域。
2025-01-27 01:50:37
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原创 天道无极：论文明兴衰中的规律自觉与文化觉醒
宇宙洪荒，星河轮转，人类文明在浩渺时空中不过沧海一粟。当我们剖开青铜器上的饕餮纹，凝视量子计算机的硅基瞳孔，会发现所有文明兴衰的背后都跃动着同一组密码——对规律的认知与驾驭程度，构成了文明存续的底层逻辑。从两河流域的楔形文字到华尔街的电子屏幕，从雅典学院的石柱到中关村的玻璃幕墙，人类始终在完成着同一道命题：如何在规律构筑的天地棋局中，走出属于智人的生存之路。
2025-01-27 01:48:18
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原创 独立开发者如何利用免费托管平台构建高效前端项目：策略与实践
**核心优势**：专为Next.js设计的服务端渲染（SSR）优化，支持流式组件加载，构建速度领先行业平均水平40%。- **性能实测**：基于Rust构建引擎，全球平均首字节时间（TTFB）控制在50ms以内，较传统CDN快3倍。- **局限突破**：通过GitHub Actions实现持续集成，支持每小时10次自动构建，突破静态站点功能边界。- **成本效益**：通过自动化流水线实现多平台并行部署，服务可用性达99.95%，较单一平台提升2个数量级。
2025-01-25 01:07:39
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原创 技术栈匹配决策树
**自定义域名** | 免费SSL | 免费SSL+重定向 | 仅CNAME | 免费边缘证书 |按此方案操作，即使零预算也能构建专业级技术架构。| **构建速度** | 闪电级（SSR缓存） | 快（增量构建） | 中等 | 极快（Rust编译） |- 在构建命令中添加`npm run build -- --force`
2025-01-25 00:59:07
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原创 智能交互革命：论UI-TARS技术突破与未来图景
在数字技术重构人类社会的进程中，人机交互始终是技术演进的核心命题。字节跳动最新开源的UI-TATS系统，以其突破性的视觉认知架构，不仅颠覆了传统自动化技术的实现路径，更昭示着人工智能向具身化智能迈进的重大转折。这场以视觉理解为核心的人机交互革命，正在重塑自动化技术的底层逻辑，为数字化转型开辟全新可能。
2025-01-24 22:24:51
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原创 自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读
通用能力全面发展” (Rejection Sampling and Supervised Fine-Tuning)： 当模型在推理能力上取得显著进步后，利用强化学习模型的输出来生成新的高质量“习题”，并结合其他领域的“习题”（比如写作、问答等），再次进行“刷题”，全面提升模型的各种技能，就像让“奥数金牌选手”也去参加语数外全科竞赛，力争全面发展！以前训练AI模型，也差不多是这个套路，要先给AI“喂”大量的“习题”（监督数据），让它学习知识和语言，然后再进行“特训”（微调），提升特定技能。
2025-01-23 22:33:47
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原创 如何利用热点赚钱？
因为时间窗口比较紧，所以东西做的都很粗糙，然后预算给的比较多（$50美金一天对我来说已经比较多了），想着因为就那么几天时间嘛，大力出奇迹。我让我徒弟用了2天时间，找了几个小红书的基础教程，翻译成了英文，无非就是教人怎么注册，限流申诉，介绍一下平台规则，以及放一些小红书粉丝变现能力的钩子。前几天的Tiktok难民涌入小红书，网上起了一堆做号的， 上站的，做seo新词的。我都没参与，因为不来钱，或者离钱太远。- 强制性给了自己 2 天的时间窗口，锻炼了队伍，我徒弟一个王者荣耀选手，第一次做 PDF 排版。
2025-01-23 01:06:22
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原创 AI工作流程的革命性转变：自然语言主导的新纪元
在人工智能技术飞速发展的今天，我们正在见证一场颠覆性的技术革新：传统的编程工作流程正在被自然语言交互所取代。这种方法使得非技术背景的人员也能够描述和定义复杂的业务流程，从根本上改变了软件开发的门槛。状态机Prompt的出现不仅标志着技术的进步，更预示着软件开发范式的革命性转变。随着大语言模型技术的不断进步，我们可以预见状态机Prompt技术将与其他AI技术深度融合，创造出更强大的开发工具和平台。通过状态机Prompt，业务需求可以直接转化为可执行的系统逻辑，使得从构思到实现的过程更加流畅和高效。
2025-01-21 00:42:19
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原创 AI 时代的产品经理：从执行者到价值创造者的角色转型
AI 时代正在重塑产品经理的角色定位。技术理解力、用户洞察力、前瞻性创新、跨学科思维以及责任感与伦理意识，构成了未来产品经理的核心能力框架。从传统的流程管理者到价值创造者，这一角色的转型不仅需要更高的专业能力，更需要对技术与人性的深刻洞察。在这个充满变革的时代，产品经理的挑战与机遇并存。只有不断学习、拥抱变化，并在人性与技术之间找到平衡，才能在激烈的竞争中脱颖而出。AI 正为产品经理打开一扇全新的大门，而真正的创造力与价值，依然来自人类。
2025-01-20 17:42:30
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原创 AI 时代的设计师：被重塑的角色与能力新定义
AI 的发展正在重新定义设计师的角色，仅仅掌握技术和工具已经远远不够。未来的设计师需要具备情感洞察、用户同理心、前瞻创新思维、跨学科视野、文化与美学理解以及讲故事能力。唯有如此，他们才能在这个充满变革与机遇的时代中，成为不可替代的创造者。这是一个被 AI 重塑的时代，但更是一个人性与创意共舞的时代。设计师的未来，并非终结于技术，而是从技术的基础上，焕发出人类智慧的无限可能。
2025-01-20 17:37:37
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原创 AI 产品管理的光明未来：解构与洞察
AI 产品管理的崛起不仅是科技进步的结果，也是经济学规律发展的必然。随着开发效率的提升，软件团队需要投入更多资源到需求定义与产品规划上，这将增加对产品管理的需求。当前，工程师对 AI 的接受速度显著快于 PM，导致产品经理中懂 AI 的人才供不应求。PM 不仅需要推动产品落地，还需关注 AI 技术的社会责任问题，例如设置安全护栏以防止不良后果，并快速收集用户反馈，确保项目能够持续改进。AI 技术正在以惊人的速度发展。未来，优秀的产品经理可能还需要具备一定的原型设计能力，以便快速验证产品创意的可行性。
2025-01-20 17:24:27
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原创 吴恩达发了文讨论了一下 AI 产品经理的未来
也许工程师会介入做一些这样的工作，但如果这仍然是专业产品经理的职责范围，那么对这些角色的需求将会增长。特别是在AI产品管理方面，一个主要的制约因素是，由于工程师具备技术背景，他们比产品经理更快地理解和接受AI。-迭代开发：因为AI开发比传统软件更需要迭代，在过程中需要更多的方向调整，产品经理需要能够管理这样的过程。他认为未来由于开发能力和效率的上升需要更多的产品经理来做决策，目前开发和产品的比例大概是6:1。目前懂AI的产品比较少，大公司很难找到合适的AI产品，未来这种情况还会加剧。
2025-01-18 22:44:10
330
原创 云部署服务器
💰免费计划支持组多5个项目，尤其是相对于Vercel成本更便宜可控。-🌐基于Cloudflare全球边缘网络，300+节点提供极速性能。-🏗️提供Edge渲染、SQL数据库、文件存储等完整解决方案。-🛠️自动HTTPS、实时日志、Git集成等企业级功能。-⚡️一分钟内完成部署，零配置即可上线。-🤖内置AI能力与向量化支持。
2025-01-18 20:17:35
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原创 ALT 信息，怎么只看到一张图片？
⏰我从去年 Cursor 最初的版本就开始用，现在是付费用户，无论多大的项目都在用它。因此我想 Cursor 的能力是有的，它的能力对所有人也是相同的。之所以评价两极，我想是使用哲学和使用的具体办法不同。这个思路的转变一来极大地提升了沟通效率和质量，二来也因为减少了代码的书写，避免 AI 过早地因为上下文过长而降智。‼️我的魔法 PROMPT 的核心是让 AI：不要立刻写代码，先聊聊，适当使用第一性原理思考。在它给出的思考链中，如果我对哪个节点好奇，或有分析偏差，我都可以轻易地准确地指出。
2025-01-17 22:32:22
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原创 LLM大语言模型的分类
以上是对LLM大语言模型的常见分类方式，不同的分类角度可以让我们更全面地了解这些模型的特点和应用场景。随着AI技术的不断发展，未来还会有更多新型的LLM出现。
2025-01-17 22:29:25
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原创 当人工智能全面超越人类智力，你认为人类最独特、不可替代的能力是什么？
人类能够提出新颖的想法和解决方案，展现出独特的创造性思维，这是人工智能难以复制的。人类的创造力往往基于非线性思维和丰富的人生经验，而这些经验是AI无法完全模拟的。：人类具备深刻的情感理解和同理心，能够建立深层次的人际关系。这种情感智力在医疗、教育和客户服务等领域尤为重要，而AI目前还无法完全模拟这种复杂的情感交流。：人类在面对复杂的道德困境时，能够结合个人价值观和道德准则做出决策。这种道德判断涉及复杂的思考和情感评估，是AI尚未能完全掌握的能力。：人类具有自我认知和自我更新的能力，能够认识自身并持续学习。
2025-01-15 12:04:51
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原创 深度学习模型如何解决过拟合问题，特别是在大规模数据集上的应用？
深度学习模型是一种基于人工神经网络的机器学习方法，模仿人脑处理信息的方式，通过多层抽象来学习数据中的复杂模式。这些模型通常由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层，每个层次包含多个神经元，用于提取和转换特征。深度学习模型的核心在于其多层结构，能够自动从大量数据中学习特征和规律，而无需人为设计特征。这种能力使得深度学习模型在处理图像、声音和文本等非结构化数据时表现出色。常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）和Transformer等。
2025-01-15 11:37:50
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原创 如何选择适合特定项目需求的人工智能学习框架？
人工智能学习框架是一种软件库或工具集，用于简化AI模型的设计、训练和部署。其主要意义在于降低技术门槛，提高开发效率，并支持多平台部署。例如，TensorFlow是一个广受欢迎的框架，它提供了高效的数值计算工具和丰富的预训练模型，适用于图像分类、自然语言处理等领域。MK网：基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践，8大章节完整视频下载 …
2025-01-15 11:35:31
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原创 价值尺度如何衡量？
在币圈循环中，恐慌主导，投资者的落袋为安心理更强烈。下跌初期，投资者会犹豫，不确定是否还会上涨，开始时会抵抗，但最终会崩溃，持续下跌中割肉离场，或陷入不看账户的麻木状态。多数投资者缴械投降，长期麻木后，求成本性提醒促使投资者解脱，卖掉持仓，这通常是市场底部的信号。反观当前币圈市场，持续下跌使投资者情绪已接近崩溃边缘，市场哀鸿遍野，恐慌主导，多数人开始绝望离场，离场论调渐起，这也符合市场拉盘的前奏。🟧在168k-225k之间可作为分批逃顶阶段，开启定抛。拒绝噪音，安心持币，下跌是为了更好的上涨。
2025-01-14 23:31:11
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原创 【流失的脑力】刷个手机也很累？你的能量是怎样溜走的#脑科学 #DMN #疲劳 #精力 #短视频
**深度工作**：卡尔·纽波特（Cal Newport）的书《深度工作》提出了一个概念，鼓励人们进入一种不受干扰的集中注意力的状态，这对创造力和生产力都有很大的提升。- **深度工作**被定义为在不受干扰的状态下，专注于一项认知要求高的任务，使得个人能力达到其极限的一种工作模式。- **信息过滤**：学会快速评估信息的价值，避免深陷于信息的海洋中。- 将大任务分解成小任务。2. **长时间不间断**：深度工作需要一段连续的时间，通常是90分钟到数个小时不等，这取决于任务的复杂性和个人的专注能力。
2025-01-13 11:48:09
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