开搜AI,是一款面向大众的、直达答案的AI搜索引擎,不仅为用户问题提供直接、精准的答案,还能自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载,为您从上亿文献资料中筛选有用信息,提升您信息获取效率的同时,更能享受到快速、无广告的高品质搜索服务。 特点: 具有精准甄别、快速直达、即搜即得、智选推荐核心功能(精准甄别丨快速直达丨即搜即得丨智选推荐) 核心价值 准确性(对...
阅读量: 166 2024-05-28
e Built-in AI 的浏览器内置 AI 助手,可以帮助用户进行文本生成、问答、简单的任务辅助等。主要特点包括: 本地运行: AI 模型直接在浏览器中运行,保护用户隐私。 历史记录本地存储: 所有对话历史都存储在用户本地,增强数据安全性。 即时模式: 提供实时响应,提高用户交互效率。 轻量级: 无需额外安装,直接集成在 Chrome 浏览器中。 免费使用: 目前产品完全免费,无使用限制。
阅读量: 146 2024-06-29
化媒体粉丝群。而在功能板块上,51offer的让留学更简单、文书商场、学校广场、问答社区旨在实现用户高体验度的一站式留学服务。 可以通过大数据库和电商化后台匹配适合学生的学校和专业,作为学生的参考标准。 轻松找到文书解决方案、语言能力解决方案; 快速完成材料提交和申请; 整个过程公开透明,即时了解申请动态; 免费的签证辅导; 强大的学生互动交流社区; 免费的住宿攻略,同路人平台,行前培训,接机帮
阅读量: 144 2019-05-20
了科普内容,MinuteEarth还注重培养观众的科学兴趣和好奇心。频道定期举办问答互动活动,鼓励观众参与并提供反馈。MinuteEarth的团队致力于创造既有趣又有教育意义的内容,旨在提高公众的科学素养和对自然世界的认识。
阅读量: 139 2019-03-27
pigeon’这个词的可怕起源”“无酒精啤酒是如何制作的” 等。同时,网站还设有问答板块,解答用户提出的各种新奇问题,激发人们对世界的好奇心和探索欲。
阅读量: 137 2019-03-26
者的解答。同时,用户也可以浏览和回答其他人发布的问题,从而互相帮助和学习。 除了问答功能,Linqapp还提供了多种学习资源,如课程、文章、视频等,帮助学习者更好地掌握语言知识和技能。此外,该社区还鼓励用户分享自己的学习心得和经验,以便其他人可以从中受益。 Linqapp的特色在于其互动性和社交性。学习者可以在这里结识其他志同道合的学习者,共同学习和进步。同时,该社区还提供了多种社交功能,如关注、
阅读量: 136 2019-03-27
eopardy游戏可以用于课堂教学、复习考试和团队建设等多种场景。通过这种有趣的问答形式,学生可以在轻松愉快的氛围中学习知识,增强记忆力和理解力。无论是历史、科学,还是文学、数学,这里都有适合各个学科的Jeopardy游戏模板。 此外,JeopardyLabs还提供了一个丰富的游戏库,用户可以浏览和使用其他人创建的Jeopardy游戏。你可以根据关键词搜索,找到适合自己需求的游戏,并直接在课堂或聚
阅读量: 135 2019-03-27
务的人工智能研发范式,实现多模态的统一语义表达,在多模态内容的理解、搜索、推荐和问答,语音识别和合成,人机交互和无人驾驶等商业应用中具有潜力巨大的市场价值。
阅读量: 132 2023-07-22
WeCenter 是一款开源知识型的社交化问答社区程序,专注于社区内容的整理、归类和检索,并通过连接微信公众平台,移动APP进行内容分发。 WeCenter 产品特色 开放源码,便捷开发 采用经典MVC 架构,利用成熟开发技术,开放系统源码和开发文档,让二次开发更容易。 开放源码,便捷开发 弹性设计,任性定制 UI设计简约又灵活, Bootstrap定制模板
阅读量: 131 2019-05-20
网站,专注于帮助人们记录和分享他们的家庭故事和个人回忆。这个平台的核心理念是通过问答的形式,让用户逐步记录下他们的生活经历和珍贵回忆,最终将这些故事汇编成一本精美的书籍,成为永久的家庭珍藏。 在Storyworth的网站上,你会发现一个简单而直观的使用流程。首先,你可以为自己或亲人创建一个账户,然后每周选择或编写一个问题,这些问题可以是关于童年回忆、人生经历、家庭传统等各个方面。被邀请的人会通过
阅读量: 129 2019-03-27
看是相关和完整的。我们乐于助人的医生介绍如下。你可以在我们的婴儿区找到许多这样的问答和讨论。 我爱孩子!在学习了儿童认知行为模型和治疗之后,我坚信回应孩子需求的重要性,以及关注积极强化而非惩罚的重要性。这种基础可能在这里随处可见,例如,缺乏对大声哭出来的方法的支持,对小孩子的严厉管教,以及对宠坏婴儿的恐惧。 但是不管你对这些问题的想法是什么,我希望你能在这里找到很多有价值的帮助和信息,让你和你年轻
阅读量: 127 2019-03-27
指令数据集,并在此基础上对LLaMA进行了指令微调,提高了LLaMA在医疗领域的问答效果。 基于相同的数据,我们还训练了医疗版本的ChatGLM模型: ChatGLM-6B-Med 此外,我们还尝试利用GPT3.5 API将医学文献中的【结论】作为外部信息融入多轮对话中,在此基础上对LLaMA进行了指令微调。目前。我们只开放针对"肝癌"单个疾病训练的模型参数。在未来,我们计划发布融入文献结论的医学
阅读量: 119 2023-07-23