検索結果は 10 秒で整理され、脳マップ表はワンクリックで生成されます。
最近、小さなサークルの間で非常に人気のある AI 検索ツールがあります。
私がアムウェイに夢中だったとき、アムウェイには次のようなタグが溢れていました: クリーンでさわやか、広告なし、スマート。
質問を入力するだけで、ネットワーク全体から高品質の関連情報をすばやくフィルタリングし、ワンクリックで整理、要約、要約機能を提供します。
このような魔法の AI ツール、私たちの量子ビットはそれを試さなければなりません、そしてその結果は... 暫定的な試用の結論は次のとおりです-
このツールは次のことを行うことができます通常の検索エンジンとして使用するだけでなく、学習ツールやオフィスツールとしても使用できます。マインド マップを作成している場合でも、問題の概要を作成している場合でも、関連するイベントや組織を探している場合でも、すべてが揃っています。
テクノロジー愛好家はこの方法で学ぶことができます
AI 愛好家にとって、Sora は最近注目を集めているトピックですが、少し理解すれば、普及モデルと Transformer テクノロジーを組み合わせたものであることがわかります。新製品。
しかし、拡散モデルはどれほど魔法的なのでしょうか?それは Sora の骨格サポートを提供することができ、同時に他にどのような結果が生み出されているのでしょうか?
このツールを開いたところ、インターフェイスはシンプルで明確です。検索範囲に応じて、アカデミック版とフルネットワーク版の 2 つのバージョンに分けることができます。さらに、対象コンテンツの詳細レベルに応じて、簡潔、詳細、調査の 3 つのモードから選択することもできます。
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学ぶのが好きなら、学術検索を試してみましょう。非常に高速で、完了するまでにかかる時間は 10 秒もかかりません。20 件のまとめドキュメント(実際には広告はありません)。
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そしてその結果、予期せぬ発見もあった――普及モデルの概念はAIの分野だけではないことが判明した。
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包括的な報道は確かに良いことですが、AI 分野の普及モデルを理解したいだけです...
それは問題ではありません。開発者はすでに私たちの予測を予測しています。この概要のすぐ下にあるので、クリックして質問してください。
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単純に「追いかける」だけで、すべての内容が知りたいAIに関するものになります。
内容は広範囲にわたり、明確な構成で、非常に簡潔にまとめられています。各情報ポイントは参考資料に直接リンクされています。興味のある方から読んでいただけます。各記事を 1 つずつ読む必要はなくなりました。前と同じように1つ。
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これらのコンテンツはワンクリックでエクスポートすることもでき、Word 形式と PDF 形式の両方がサポートされています。
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コンテキスト全体をより明確に理解できるようにするために、開発者はダウンロードできるマインド マップも提供してくれました。ワンクリックで.png.
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もちろん、AI 愛好家としては、この表面的な概要に満足できないかもしれません。では、どうすればよいでしょうか? ?
あなたもそのような質問を持っているなら、おめでとうございます。開発者の予測に再び入ったことになります。
次の「詳細な調査」を使用する限り、より充実した詳細なレポートを入手できます。
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ドキュメントの数だけで判断すると、20 件から 60 件以上に増加しました。少し修正すると、膨大な量になります。 -スケール文献レビュー。
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学術動向に加えて、業界のビッグニュースを知ることは問題ではありませんが、知っておくと便利です。この時点で適切な完全ネットワーク検索モードに切り替えてください。
たとえば、黄学者が新たに発射した核爆弾GB200の特徴を知りたかったので、「ネットワーク全体」で検索しました。
結果をマインド マップに整理すると、江おばさんの次のようになります:
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どうですか? よりも優れていますか?従来のものですか? 検索ツールははるかに使いやすいですが、検索ツールを開く方法は他にもあります。以下を続けて見てみましょう。
働く人全員が使える釣りツール
たとえば、日々のオフィス学習で、情報を整理して帳票を作成するように求められた場合、これを使用して帳票を作成できます。まずはドラフト。
質問するときに、「表に整理してください」と直接指示すると、出力形式は次のようになります。長い段落のテキストではなくなります。
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基本的なフォームと関連情報が数秒で得られるので、作業効率は2倍になるのではないでしょうか?
リンクを直接入力して、リンク内のコンテンツに基づいて表を要約したり並べ替えたりすることも可能であることに注意してください。
そしてマインド マップとアウトラインも明確に整理されています:
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最も予想外だったのは、A も生成できることです。簡単なオンライン プレゼンテーション:
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Secret Tower Technology Qubit を支えるチームについては、以前にも紹介しました。 2018年に設立され、主力製品にはMiTa AI検索に加えて、MiTa Writing Cat、MiTa Translationなどがあります。
創設者である Min Kerui は、確固たる技術的背景を持ち、復旦大学コンピューター サイエンス学部の卒業生であり、オックスフォード大学の数学学部を卒業した後、大学で修士号と博士号を取得しました。オックスフォード大学および米国の UIUC の電子およびコンピュータ工学の数学学部。
技術レベルでは、チームは、GPU による通信コストの削減を可能にする従来のモデルの量子化および圧縮テクノロジーに加えて、Secret Tower AI 検索ではマルチエキスパートのハイブリッド モデルを使用してパフォーマンスと効果を加速していることを明らかにしました。さまざまな分野で検索します。
また、学術分野においては、Secret Towerのモデルは検索内容の関連性だけでなく、出版された出版物の権威性も総合的に考慮し、検索結果が十分な参考価値を持つようにします。
これは非常に使いやすいツールですが、重要な点は、現在完全に無料であり、プロセス全体に広告が表示されないということです。
一部のネチズンは、2024 年には検索がついにあるべき姿になったと興奮しながら言いました。
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もちろん、公平を期すために言うと、AI検索は優れたパフォーマンスを発揮しますが、別のネチズンが言うように、従来の検索エンジンが置き換えられるという意味ではありません。どちらもそれぞれの特徴があり、切っても切れない関係にあると言われています。
言い換えれば、Secret Tower AI 検索は、情報検索の新しい方法を提供します。
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それでは、この AI 検索アーティファクトを使用したことがありますか? 使用した後はどう感じますか?コメント エリアでのコミュニケーションを歓迎します。さらに詳しい遊び方を知っている場合は、メッセージを残して追加することもできます。
もちろん、まだ使用したことがなくても大丈夫ですが、ぜひ試してみてください。
以上が検索結果は 10 秒で整理され、脳マップ表はワンクリックで生成されます。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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700万のレコードを効率的に処理し、地理空間技術を使用したインタラクティブマップを作成します。この記事では、LaravelとMySQLを使用して700万を超えるレコードを効率的に処理し、それらをインタラクティブなマップの視覚化に変換する方法について説明します。最初の課題プロジェクトの要件:MySQLデータベースに700万のレコードを使用して貴重な洞察を抽出します。多くの人は最初に言語をプログラミングすることを検討しますが、データベース自体を無視します。ニーズを満たすことができますか?データ移行または構造調整は必要ですか? MySQLはこのような大きなデータ負荷に耐えることができますか?予備分析:キーフィルターとプロパティを特定する必要があります。分析後、ソリューションに関連している属性はわずかであることがわかりました。フィルターの実現可能性を確認し、検索を最適化するためにいくつかの制限を設定しました。都市に基づくマップ検索

概要:Vue.js文字列配列をオブジェクト配列に変換するための次の方法があります。基本方法:定期的なフォーマットデータに合わせてマップ関数を使用します。高度なゲームプレイ:正規表現を使用すると、複雑な形式を処理できますが、慎重に記述して考慮する必要があります。パフォーマンスの最適化:大量のデータを考慮すると、非同期操作または効率的なデータ処理ライブラリを使用できます。ベストプラクティス:コードスタイルをクリアし、意味のある変数名とコメントを使用して、コードを簡潔に保ちます。

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