当 Suno横空出世时，有人欢喜有人忧。欢喜的人包括我，因为不懂乐谱，嗓子也普通，ktv的水平，但我也有自己对音乐的想法和感受，正好suno可以满足我的一点点欲望。忧的人就多了，在线歌手，唱片公司，因为门槛低了，必然会对现有的既得利益者造成一定的影响。 但我这里想讨论的是，suno 只是一款工具而已，好比电子合成器，修音软件、设备，目的都是提升作曲的效率，提升音乐的质量。 为什么现在国内的各大音乐平台会商量好似的，停止AI英语的收益发放？ 也许我的理解和类比不够严谨？哪位可以帮我解释一下。
为什么需要“提示词工程”？ 可迁移：好提示可以模板化，跨团队复用，节省试错成本。 可评测：输出质量、准确率、Latency、Token 使用量都可量化。 可迭代：结合自动化测试 / RAG / 函数调用，能够形成 Prompt → Model → 评估 → 改进 的闭环。 对比优势明显：在企业/科研场景，同样的大语言模型，优化提示能把正确率从 60 % 提到 85 %+，直接影响业务效果与成本 关于大语言模型的一些误解 误解 现实 模型很强 → 直接问就行 LLM 仍然是“条件生成器”，靠输入的 条件（提示词）决定输出；如果条件含糊、缺失，模型只能猜，从而出现跑题、格式错乱、幻觉。 只要数据大……
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最近在研究低空经济，我把我整理的低空经济涉及到的数据，分享给大家。 通过对低空经济的“四张网”，分别是设施网、空联网、航路网和服务网的理解和分析。本文将从数据生成、数据类型、数据阶段（起飞前、飞行中、飞行后）以及数据来源（地面信息、空中信息）等方面，全面解析这四张网在飞机运营各阶段所需的数据支持和产生的数据类型。 一、四张网的数据生成与类型 1. 设施网（物理基石） • 数据类型： • 物理设施状态数据（如起降站、能源站、检修设施的运行状态） • 基础设施位置与布局数据（起降点分布、充电站位置） • 维护与检修记录 • 数据阶段： • 起飞前：设施准备状态、起降点可用性、检修记录 • 飞行中：……
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离不开互联网的今天，写作是大家日常生活中不可或缺的一部分。从书籍、文章到社交媒体上的各种分享，文字的输出无处不在。随着人工智能技术的发展，AI创作逐渐成为可能，但会引出另一个问题：人类的写作和AI的写作究竟有何不同？又如何在众多信息中提炼出具有价值的正文信息呢？ 人类写作的精髓与情感表达 1. 深入洞察 人类的写作是一种情感的倾诉，也是一种思考的过程。优秀的作家总能深入挖掘生活的本质，洞察人心的微妙变化。他们以独特的视角观察世界，用细腻的笔触描绘出一幅幅生动的画面。 2. 情感表达 在人类写作中，情感的表达至关重要。无论是喜悦、悲伤还是愤怒，作者都能通过文字将自己的情感传达给读者。这种情感的共……
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在大S短暂而精彩的一生中，她以独特的个性、勇敢的态度，活出了别人八辈子的精彩。她在48年的时间里，不断尝试、不断突破，用自己的方式诠释了生命的意义。她曾说过：“我来这个世界上就是快转人生，我这辈子就是要过别人的八辈子，然后过完之后我下辈子就不用再来了。”这句话充满了对生命的热爱和对自由的渴望。 大S的生活态度令人敬佩，她的离世也让我们对生命有了更深的感悟。在追忆大S的生平的同时，我们也应该反思自己的生活。是选择像她一样快节奏地生活，还是慢慢品味人生的每一个瞬间？或许，这两种生活方式没有绝对的优劣之分，关键在于我们如何去看待和体验生活。 在我看来，大S的生活态度给我们提供了一个全新的视角来审视人……
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在人工智能快速发展的今天，多语言理解与复杂推理任务已成为研究的热点。近日，DeepSeek开源模型（如V3、R1系列）在多语言理解与复杂推理任务中展现出卓越性能，引起了业界的广泛关注。 本文将深入探讨摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司如何通过深度学习技术与国产GPU的协同优化，实现AI模型的轻量化与高效运行。 一、DeepSeek蒸馏模型：提升模型效率摩尔线程今日宣布实现了对DeepSeek蒸馏模型的研究。蒸馏模型是一种用于降低大规模神经网络模型复杂度和参数数量的技术。通过将大型模型的“知识”迁移到小型模型中，不仅降低了计算成本，还提高了模型的推理速度和性能。 二、国产GPU加速：摩尔线程的……
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在过去的几十年里，人工智能（AI）从科幻小说中的幻想逐渐演变为现实生活中的重要工具。从最初的简单算法到如今的深度学习模型，AI的发展历程充满了挑战与突破。然而，随着技术的不断进步，AI的角色也在悄然发生变化。它不再仅仅是一个工具，而是逐渐成为我们生活中的伙伴。 从工具到伙伴的转变 AI的早期应用主要集中在自动化任务上，例如生产线上的机器人、语音识别系统和推荐算法。这些应用极大地提高了效率，减少了人力成本，但它们的功能相对单一，缺乏与人类的互动能力。然而，随着自然语言处理（NLP）和计算机视觉等技术的突破，AI开始具备更复杂的交互能力。 例如，智能助手如Siri、Alexa和Google Ass……
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