摘要：滴滴推出的"搭子小滴"Agent展示了智能体相较传统软件的四大优势：1）自然语言交互取代多步点选操作；2）语义理解替代离散配置项选择；3）降低用户认知成本而非操作成本；4）目标导向执行而非功能调用。这些转变实现了从"人适应软件"到"软件适应人"的范式升级，将复杂决策从用户侧迁移至系统侧，代表智能体时代的核心能力突破。（149字）

它结合了 Gemini 3 Pro 的高阶推理能力，同时拥有更低延迟、更低成本，适合日常任务和代理式工作流程。这些是 Google 在 2025 年中推出的模型，Flash 版本侧重性能与成本权衡，Pro 版本则强调更高推理能力（已逐步被 3 代系列替代）。这是 Google 目前最强大的多模态闭源模型之一，具备先进的推理、理解和生成能力，支持大上下文窗口（百万级 tokens）。简要描述：智谱最

想安装个QT ,x下面这篇https://shumeipai.nxez.com/2020/08/25/qt-development-environment-on-raspberry-pi.htmlsudo apt-get updatesudo apt-get install qt5-defaultsudo apt-get install qtcreatorsudo apt-get install

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一. 初始化有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。或者直接用预训练模型，采用百度工程师推荐的warmup，然后再 finetune，怎么finetune，看我以前的文章。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化可视化（知乎用户 杨军）刚开始, 先上小规模数据, 模型往大了放, 只要不爆显存, 能用256个f

根据公开信息，用AI来设计AI芯片，最初是因为谷歌设计算法的速度要远高于芯片设计的时间，比如某些神经网络架构已经出来了，但是匹配的硬件加速器还是两年前的，这样使得先进的算法只能在比较“落后”的硬件上运行，因此它的运行状况就不会理想。要解决这个问题，谷歌最终给出的方案就是“让AI设计AI芯片”，这样芯片的设计时间就会大为缩短。而未来，这种技术很有可能在机器人上应用，从而使得机器人具备“意识”...

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YOLO v2 也即 YOLO 9000YOLO v2改进的地方0. 主干网络从GoogleNet 换成性能更好的Darknet19.提取特征更细粒度。1. YOLO v2受到faster rcnn的启发，引入了anchor。（anchor是通过在训练集上K-Means方法得到的）2. 引入BN层，训练更快，更稳定，取代dropout防止过拟合，同时提升了mAP值。参考13. 预训练模型先在224

windows 下如何两根计算棒做推理： 2.48 和https://www.bilibili.com/video/BV1m54y1S76v/?spm_id_from=333.788.videocard.3同济子豪兄https://www.bilibili.com/video/BV1UJ411q7du?p=19