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seo推荐模型在线播放_ss网页版(2024年12月免费观看)

内容来源:璇泰初网络所属栏目:导读更新日期:2024-12-01

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匠人学院:HTML&CSS基础 𐟎蠈TML结构与标签语义性 HTML文件的根标签是。常见的HTML元素包括标题、段落、图片、有序列表、无序列表以及超链接等。 𐟔„ 语义化标签 使用语义化标签有助于SEO,即使没有CSS,也能提供良好的结构。例如,标签用于强调,比标签更合适,因为它更接近我们的意图。 𐟎蠃SS基础 CSS(层叠样式表)用于指定字体、格式等。通过选择器选中元素,并使用属性和值来指定格式。 𐟓‚ 外部与内部样式 可以在head中指定外部CSS文件,或者使用inline style标签。但通常推荐使用外部样式,因为每个元素都需要指定时,使用外部样式更方便。 𐟔 选择器 常见的选择器包括ID选择器、元素选择器和类选择器。建议使用类选择器,因为它更具有未来性。 𐟎蠤𜪧𑻤𘎤𜘥…ˆ级 伪类如:first-child用于选择列表中的第一个子元素。优先级顺序为ID > CLASS > ELEMENT。 𐟛 ️ 小技巧 使用Chrome可以直接修改样式,通过inline style实现快速调整。 𐟓 CSS盒模型与边距 了解CSS盒模型,包括margin和padding,对于布局和定位非常重要。 𐟓… 未来内容 下一期将讲解display和visibility的区别、定位、BEM介绍以及布置第一个作业:使用HTML、CSS、BEM、Position和RWD完成单个Card作业。 𐟓š 学习资源 推荐一个学习网站:,这里有许多关于HTML、CSS、JS等标签的详细解释。

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LLM 缩放的极限在哪里?Dario Amodei 的回答是我听过最有逻辑和层次清晰的,Lex Fridman 最新五个小时的播客,采访了 Anthropic CEO 还有其团队,信息密度极高,强烈推荐𐟑€ Dario 对 LLM Scaling 限制的基本立场是 - 他认为在人类水平以下不存在明显的上限/天花板; - 不同领域可能存在不同的上限:例如他熟悉的生物学领域,可能还有很大提升空间;在物理材料、人际冲突等领域可能接近人类水平就是极限; 1、潜在的限制因素包括 a)数据限制:互联网数据量有限,且存在质量问题,例如重复、SEO 还有接下来 AI 生成的同质化等等 - 可能的解决方案包括合成数据生成; - 自我对弈学习(类似 AlphaGo Zero); - 思维链(chain of thought)和自我反思的方式合成推理数据,例如 OpenAI o1; b)计算资源限制:当前前沿模型公司投入规模约 10 亿美元量级,但很快就会扩大规模 - 2025年:几十亿美元,例如 xAI 的集群 - 2026年:超过百亿美元 - 2027年:可能达到千亿美元规模,后面再扩大就存在经济效益递减的问题了,Dario 预计 AGI(全面超过人类专家水平的 AI)的时间点就在 2027 年; C)人类社会限制:某些领域的限制可能来自人类社会体系,如药物开发的临床试验系统 2、现在前沿模型都在主攻软件任务,而且发展迅速: - SWE-bench(软件工程任务)从年初的 3-4% 提升到目前的 50%; - 预计一年内可能达到 90%;如果当前趋势延续,几年内可能在某些专业领域超越人类水平; — Dario 提到的我很有感悟的两个方面: "My strong instinct would be that there's no ceiling below the level of humans. We humans are able to understand these various patterns." 我强烈的直觉是,在人类水平以下不存在上限,我们人类能够理解这些各种各样的模式。言下之意,AI 完全能学会这些模式; "If I look at an area like biology... you have whole departments of folks trying to study the immune system or metabolic pathways, and each person understands only a tiny bit, a part of it, specializes. And they're struggling to combine their knowledge with that of other humans." 当我看看生物学领域 ... 你会发现整个系里的人都在研究免疫系统或代谢通路,而每个人只理解其中很小的一部分,都是专门化的,他们还在努力将自己的知识与其他人的知识结合起来。 但 AI 具有全局视角,可以同时处理和关联大量信息;能跨领域整合,不受限于单一专业背景;无偏见关联,可以发现人类可能忽视的关系模式。AI 可以同时追踪多个研究路径,并且能够模拟和分析复杂的生物系统 。。。 这个观察揭示了一个重要趋势:AI 不仅是研究工具,更可能改变科研范式;未来的突破可能来自 AI 对复杂系统的整体性理解;AI 可能帮助打破现有研究中的"专业孤岛”𐟤”indigo的微博视频

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ChatGPT秘籍:解锁AI潜力 𐟓š 写作风格 (Writing Styles) ChatGPT支持多种写作风格,如解释性、意见性、正式和学术等,满足不同写作需求。 𐟎�璨‰𒦉” (Role Playing) 通过模拟不同角色,如Elon Musk、Steve Jobs或SEO专家,丰富交互体验。 𐟔 插件 (Plugins) 使用AskYourPDF、PromptPerfect和Zapier等插件,实现特定任务和自动化流程。 𐟎젨熩⑥ˆ†析 (Video Insights) 利用Video Insights和Likewise等插件,进行视频分析和推荐。 𐟒ᠦ示技巧 (Prompting Techniques) 掌握开放式问题、指令和多选题等多种提示技术,提升互动效果。 𐟔砦‰饱• (Extensions) 使用AIPRM、MERLIN和ChatGPT w/ Siri等工具,增强ChatGPT的功能。 𐟓Š 插件 (Plugins) GPT for Sheets & Docs和Speechify提供与文档和语音相关的集成。 𐟚렩🥅抄袭 (Avoiding Plagiarism) 了解检测方法和工具,如OpenAI Text Classifier和GPTZero,并调整写作风格。 𐟔’ Jailbreaks 探索解锁限制的方法和策略,如Jailbreakchat和Roleplay Jailbreaks。 𐟓 提示格式 (Prompt Format) 提供一种格式化提示的方法,帮助用户更好地与ChatGPT互动。 𐟔„ 替代方案 (Alternatives) 介绍其他AI工具,如Google Bard、Bing Chat和Claude。 𐟓– 术语 (Terminology) 解释关键术语,如输入、输出、大型语言模型(LLM)和生成式AI。 这个指南全面展示了如何充分利用ChatGPT的功能,为用户提供了丰富的资源和实用技巧。

𐟌Ÿ必看!一个超好用的AI搜索神器 𐟒𛅸a AI是一个由AI研究实验室Exa Lab开发的全新搜索引擎,致力于为AI时代提供更智能的搜索体验。该公司最近获得了由Lightspeed Venture Partners领投的2200万美元种子轮和A轮融资,其他投资者包括NVIDIA的风险投资部门NVentures和Y Combinator。 Exa AI的团队成立于ChatGPT推出前一年,由两个在哈佛大学一年级时相识的好朋友创立:首席执行官Will Bryk(现年27岁)和联合创始人Jeff Wang(26岁)。他们的目标是解决传统搜索引擎在面对AI应用程序时的局限性。 𐟒ᅸa AI的亮点功能包括: 1️⃣ 语义搜索:Exa AI不仅能识别关键词,还能深入理解查询的真正含义,提供更精准的结果。处理复杂问题时,它简直就是个搜索高手!𐟎️⃣ 向量数据库和嵌入模型:Exa AI利用这些技术,可以预测和推荐下一个相关链接,让搜索效率和准确性直线上升!𐟓ˆ 3️⃣ 神经搜索功能:Exa AI的神经搜索功能,让大型语言模型(LLMs)能用自然语言查询,并返回相关的网页列表。𐟚€ 4️⃣ 生成式AI技术:Exa AI不只是搜索,它还能生成内容,帮助我们更好地理解和利用搜索结果。𐟒ኵ️⃣ 端到端的Transformer模型:Exa AI用这个模型来过滤信息,它根据查询的实际意义来筛选,而不是仅仅依赖关键词。𐟔 6️⃣ 避免SEO垃圾和低质量内容:Exa AI专注于预测最相关的链接,避免了SEO垃圾和AI生成的低质量内容。𐟌Ÿ 大家对Exa AI有什么看法呢?欢迎在评论区分享你的想法!𐟑‡𐟑‡𐟑‡

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