一个智能考勤机来了  内容精选
  • Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(一) 千帆社区

    很多人对语言大模型的认知和理解局限于智能回答层面,将它定位为取代搜索平台的智能应答机器人。但是随着更多大模型在各个领域应用的逐渐渗入,更多企业业务落地场景也在不断挖掘,人们会逐渐意识到大模型的能力远不止仅仅的问答作用。

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  • AI手语主播

    百度智能云曦灵,高标准的数字人基础设施 AI手语数字人是近两年繁荣的数字人市场中的一个代表。 2021年以来,从2D到3D的各类型数字人陆续登场,活跃在文娱文旅文博、品牌代言宣传、企业服务窗口等多个领域,吸睛力十足,还产生了实在的商业效应,从此不再“只是一个纸片人”。 不过,虽然数字人的打造难度日趋下降,但要运营好的门槛依旧很高。

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一个智能考勤机来了  更多内容
  • 【AI赋能演示力】:纯新人食用指南!ChatPPT万字实测报告 千帆社区

    相比于之前风格的, 当采用【专业】风格制作介绍武汉历史古迹和历史文化名人的PPT时,更注重严谨性和详实的数据支撑,但是由于其数据均来自于互联网,其数据来源的 可靠性与权威性 却也是有待考察的。 而对于第二个文件生成PPT的功能,这里我也以【网页链接】生成的方式简单测试。这里我是直接丢入了百度智能云的官网地址,看看能不能通过ChatPPT给百度智能云设计一个全面的产品PPT介绍文档。

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  • 工作流组件常规赛分享——热门短视频文案提取工作流是怎样炼成的? 千帆社区

    在API这里我遇到一个小问题,就是API接口传入的参数parameters是一个object,而object里的子项就是需要的就是用户提供的url,而前级的url是一个string类型。这就导致object无法引用string类型,需要在用户输入连接后,通过代码创建一个object供API接口引用,所以,前面就需要在加入一个代码模块。

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  • [AI行业案例]-AI+停车场管理,省钱,更赚钱

    使用产品 车牌识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 AI+停车场管理,省钱,更赚钱 价值成果 遨智慧云在『智能车牌识别』微信小程序中集成百度大脑OCR车牌识别技术,成功打造停车场自动化管理系统。该系统可快速准确地识别车牌号,并与信息库内数据比对,实现自动验证车辆身份、智能计费、计算剩余车位数量、对历史欠费车辆自动报警等功能。

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  • 中国电信

    解决方案 “天翼智能小百通”是在通信过程中提供来电自动识别和接听服务的产品。当用户主动挂断电话时,能唤起智能机器人帮用户接听电话。启用后,AI可以与来电方进行多轮对话,了解对方来电意图,将应答结果实时通过短信或微信推送给用户,并定期形成报告。该服务有效地减少用户被骚扰的概率,帮助用户大大提升通信效率。

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  • 首个国产企业级满血版OpenClaw「DuMate」正式上线! 千帆社区

    文件智能管理:文件夹再乱,它帮你捋顺,提取、归档一气呵成,秒变有序知识库。 多源数据分析:多源数据自动清洗、关联计算、可视化——结论直接甩你桌上,省去手动折腾。 办公操作自动化:填表、查询、发送……它模拟人工跑流程,你负责点头——AI干,你审。 用一次是工具 一百次是知己 DuMate不仅理解字面指令,更能结合上下文与用户习惯,变成持续进化型助手。

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  • 【AIGC】一起学习prompt提示词(4/4)【经典】【15种提示词技巧】 千帆社区

    下面是一个示例,展示了如何将指令提示、角色提示和种子词提示技术结合使用: 任务:为新智能手机生成产品描述 指令:描述应该是有信息量的,具有说服力,并突出智能手机的独特功能 角色:市场代表 种子词: “创新的 提示公式::“作为市场代表,生成一个有信息量的、有说服力的产品描述,突出新智能手机的创新功能。

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  • 从互联网到云计算再到 AI 原生,百度智能云数据库的演进 | 百度智能云

    目前数据库智能驾驶舱经过验证,对历史客户工单中真实问题进行回答然后由人工进行打分,整体回复平均超过 4 分,基本可以媲美普通售后工程师的水平。 接下来我们实际来看下智能问答的一个 demo。 左边的例子是询问知识库里面已有的例子,比如怎么购买,怎么实现一个读写分离的配置等。智能驾驶舱都总结得比较好,回答也非常准确。 右边的例子是询问知识库中没有的例子。

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  • 【科普】智能云千帆 AppBuilder 服务 千帆社区

    千帆 AppBuilder 提供的两个常用框架,RAG(检索增强生成)和 Agent(智能体),是构建 AI 应用的重要工具。这两个框架下的“样板间”功能更是一个创新之举,它为开发者提供了一个方便的起点,让他们能够更轻松地开发自己的应用: RAG(检索增强生成) :这个框架可能专注于结合检索和生成的能力,用于创建能够从大量数据中检索信息并基于这些信息生成响应或解决方案的应用。

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