


Satu lagi produk kebangsaan dari Baidu disambungkan ke Deepseek.
DeepSeek-R1 memberi kuasa kepada perpustakaan Baidu dan netdisk: integrasi sempurna pemikiran dan tindakan yang mendalam
Dalam masa satu bulan, DeepSeek-R1 telah cepat disatukan ke banyak platform. Dengan susun atur strategiknya yang berani, Baidu mengintegrasikan Deepseek sebagai rakan model pihak ketiga ke dalam ekosistemnya sendiri, yang menandakan kemajuan besar dalam strategi ekologi "model besar".
Platform Pintar Pintar Wenxin dan Wenxin adalah yang pertama menyambung ke fungsi carian Deep dari model besar DeepSeek dan Wenxin, yang menyediakan pengguna dengan pengalaman carian AI percuma. Pada masa yang sama, slogan klasik "Anda Akan Tahu Selepas Baidu", telah kembali.
Langkah Baidu menunjukkan bahawa pembukaan model besar telah menjadi trend umum, dan pemimpin industri secara aktif memeluk ekosistem terbuka. Walau bagaimanapun, kebanyakan aplikasi AI yang sedia ada adalah pertempuran individu, dan pengguna perlu menukar antara platform yang berbeza untuk menyelesaikan tugas, yang tidak cekap.
Integrasi komprehensif Perpustakaan Baidu dan Baidu Netdisk telah memimpin dalam merealisasikan platform sehenti untuk "pemikiran yang mendalam dan penghantaran mendalam". Dengan bantuan versi berdarah penuh DeepSeek-R1, kedua-dua aplikasi peringkat kebangsaan telah berkembang menjadi alat produktiviti pintar yang menggabungkan "otak" dan "anggota badan".
Bagaimana untuk memperkasakan perpustakaan Baidu dengan DeepSeek-R1?
Di Perpustakaan Baidu, DeepSeek-R1 memberi kuasa kepada carian dialog AI, generasi PPT, audio AI dan pictograms dan fungsi lain. Sebagai contoh, dari segi penjanaan PPT, DeepSeek-R1 boleh berfikir secara mendalam, secara automatik menjana garis besar PPT, dan menyokong pengguna untuk mengubah dan mengoptimumkan, dan akhirnya menjana PPT berkualiti tinggi dengan satu klik.
Kanvas percuma yang dilancarkan oleh Baidu Library dan Baidu Netdisk juga telah dilancarkan sepenuhnya, dan pengguna dapat mengalami fungsi kuat DeepSeek-R1 dalam penulisan artikel panjang, dialog AI, dll. Pada masa akan datang, lebih banyak fungsi seperti laporan penyelidikan pintar, komik, novel, poster, dan lain-lain juga akan dihubungkan dengan DeepSeek-R1.
Apakah keyakinan Baidu Wenku?
Baidu Wenku mempunyai data pengguna besar dan data domain awam di seluruh rangkaian, dan telah membina lapisan algoritma lengkap, lapisan infrastruktur dan lapisan keupayaan, termasuk seni bina MOE dan penerokaan multimodal. Melalui seni bina MOE, Perpustakaan Baidu menggunakan model besar sebagai "otak", yang bertanggungjawab untuk pemahaman dan peruntukan tugas, dan menggabungkan model lain untuk memproses fungsi yang berbeza untuk meningkatkan kecekapan dengan berkesan.
Penambahan DeepSeek terus meningkatkan keupayaan Baidu Wenku, membolehkannya mencapai gelung tertutup "berfikir - melakukan - mendapatkan", memecahkan kesesakan "tindakan tidak mencukupi" produk AI.
Dengan fungsinya seperti PPT pintar, penulisan gambar, AI Audio dan Pictogram Books, Baidu Wenku telah menjadi yang pertama "satu-hentian AI Pengambilalihan dan Platform Penciptaan" dalam industri.
Kisah Kejayaan Baidu Wenku:
- Menjana PPT Bahasa Inggeris berkualiti tinggi dalam satu klik, yang meliputi analisis perbezaan akademik dan sastera bahasa Inggeris.
- AI Audio dan Buku Grafik, Menyokong watak -watak tersuai, tema, gaya, dll.
- AI mencari di internet, memberikan jawapan berstruktur dan berkualiti tinggi.
AI MAU Baidu Wenku telah mencapai 94 juta, kadar pembayaran telah meningkat sebanyak 60%, dan bahagian pasaran PPT pintar melebihi 80%, yang membuktikan sepenuhnya pengkomersialannya. Baidu akan melepaskan Wenxin Mockup 4.5 dan Sumber Terbuka, yang menunjukkan lagi memperdalam strategi terbuka.
Atas ialah kandungan terperinci Satu lagi produk kebangsaan dari Baidu disambungkan ke Deepseek.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Terdapat banyak sebab mengapa permulaan MySQL gagal, dan ia boleh didiagnosis dengan memeriksa log ralat. Penyebab umum termasuk konflik pelabuhan (periksa penghunian pelabuhan dan ubah suai konfigurasi), isu kebenaran (periksa keizinan pengguna yang menjalankan perkhidmatan), ralat fail konfigurasi (periksa tetapan parameter), rasuah direktori data (memulihkan data atau membina semula ruang meja), isu ruang jadual InnoDB (semak fail ibdata1) Apabila menyelesaikan masalah, anda harus menganalisisnya berdasarkan log ralat, cari punca utama masalah, dan mengembangkan tabiat sandaran data secara teratur untuk mencegah dan menyelesaikan masalah.

MySQL boleh mengembalikan data JSON. Fungsi JSON_EXTRACT mengekstrak nilai medan. Untuk pertanyaan yang kompleks, pertimbangkan untuk menggunakan klausa WHERE untuk menapis data JSON, tetapi perhatikan kesan prestasinya. Sokongan MySQL untuk JSON sentiasa meningkat, dan disyorkan untuk memberi perhatian kepada versi dan ciri terkini.

Penjelasan terperinci mengenai atribut asid asid pangkalan data adalah satu set peraturan untuk memastikan kebolehpercayaan dan konsistensi urus niaga pangkalan data. Mereka menentukan bagaimana sistem pangkalan data mengendalikan urus niaga, dan memastikan integriti dan ketepatan data walaupun dalam hal kemalangan sistem, gangguan kuasa, atau pelbagai pengguna akses serentak. Gambaran keseluruhan atribut asid Atomicity: Transaksi dianggap sebagai unit yang tidak dapat dipisahkan. Mana -mana bahagian gagal, keseluruhan transaksi dilancarkan kembali, dan pangkalan data tidak mengekalkan sebarang perubahan. Sebagai contoh, jika pemindahan bank ditolak dari satu akaun tetapi tidak meningkat kepada yang lain, keseluruhan operasi dibatalkan. Begintransaction; UpdateAcCountSsetBalance = Balance-100Wh

Jurutera Backend Senior Remote Company Kekosongan Syarikat: Lokasi Lokasi: Jauh Pejabat Jauh Jenis: Gaji sepenuh masa: $ 130,000- $ 140,000 Penerangan Pekerjaan Mengambil bahagian dalam penyelidikan dan pembangunan aplikasi mudah alih Circle dan ciri-ciri berkaitan API awam yang meliputi keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian. Tanggungjawab utama kerja pembangunan secara bebas berdasarkan rubyonrails dan bekerjasama dengan pasukan react/redux/relay front-end. Membina fungsi teras dan penambahbaikan untuk aplikasi web dan bekerjasama rapat dengan pereka dan kepimpinan sepanjang proses reka bentuk berfungsi. Menggalakkan proses pembangunan positif dan mengutamakan kelajuan lelaran. Memerlukan lebih daripada 6 tahun backend aplikasi web kompleks

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

Klausa SQLLIMIT: Kawal bilangan baris dalam hasil pertanyaan. Klausa had dalam SQL digunakan untuk mengehadkan bilangan baris yang dikembalikan oleh pertanyaan. Ini sangat berguna apabila memproses set data yang besar, paparan paginat dan data ujian, dan dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan berkesan. Sintaks Asas Sintaks: SelectColumn1, Column2, ... FROMTABLE_NAMELIMITNUMBER_OF_ROWS; Number_of_rows: Tentukan bilangan baris yang dikembalikan. Sintaks dengan Offset: SelectColumn1, Column2, ... Fromtable_namelimitoffset, Number_of_rows; Offset: Langkau

Kunci utama MySQL tidak boleh kosong kerana kunci utama adalah atribut utama yang secara unik mengenal pasti setiap baris dalam pangkalan data. Jika kunci utama boleh kosong, rekod tidak dapat dikenal pasti secara unik, yang akan membawa kepada kekeliruan data. Apabila menggunakan lajur integer sendiri atau UUIDs sebagai kunci utama, anda harus mempertimbangkan faktor-faktor seperti kecekapan dan penghunian ruang dan memilih penyelesaian yang sesuai.
