Coze扣子「百套AI工作流」模板合集

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🔥 扣子教程-爆款历史讲解

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🎨 AI工作流一键生成:简笔画心理学

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⭐ 扣子小人国一键生成工作流

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📖 假如书籍会说话+爆款书单自动化

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🌟 动漫人物穿越现实旅游视频

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🚀 Coze工作流2025最新AI实战指南

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🎯 使用建议

  1. 新手入门: 建议从"扣子小人国"开始,文件小、上手快
  2. 内容创作: 选择"简笔画心理学"或"爆款历史讲解"
  3. 技术进阶: 学习"2025最新AI实战指南"
  4. 特色玩法: 尝试"书籍会说话"和"动漫穿越"等创新内容

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clawdbot无痛升级openclaw,飞书变个人AI助理保姆级教程

clawdbot无痛升级openclaw,飞书变个人AI助理保姆级教程

大家好, 我是阿星👋! 上期我们已经教大家如何用本机+clawdbot在飞书上部署个人助理。clawdbot接入飞书阿里云,立即拥有24小时AI助理贾维斯 但是clawdbot又改名为OpenClaw了旧的已经不维护了。 新版还加了webui功能可以可视化进行配置。所以我们肯定是要升级的。 而且新版还可以比较方便安装一下下面功能,还能做功能拓展: 在新版,你可以优先勾选以下几个最实用的技能 所以,如果你想实现下面这些功能,可以跟着下面步骤升级到2026.2.9 * 📝 apple-notes / ⏰ apple-reminders : 这样你可以直接在飞书里跟机器人说“帮我记个笔记”或者“下午三点提醒我开会”。 * 🐙 github : 勾选这个可以让你通过机器人查询仓库动态或管理 Issue。 * 📸 camsnap : 很酷的功能,可以让机器人调用你 MacBook 的摄像头拍照并传给你(适合远程监控)。 * 📨 imsg : 允许机器人帮你收发 iMessage 短信。 * 🧩 clawhub : 核心组件,建议保留。 第一步:清理旧门户

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【人工智能】deepseek R1模型在蓝耘智算平台的搭建与机器学习的探索

【人工智能】deepseek R1模型在蓝耘智算平台的搭建与机器学习的探索

📝个人主页🌹:Eternity._ 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 ❀ 蓝耘智算平台 * deepseek R1简介与优点 * 蓝耘智算平台 * 蓝耘智算平台简介 * 蓝耘智算平台优势 * deepseek R1模型在蓝耘智算平台的搭建 * 模型使用与机器学习的探索 * 总结 前言:在人工智能技术日新月异的时代,AI 模型的不断优化创新,诞生了许多优秀的AI模型,DeepSeek就是后起之秀,DeepSeek一鸣惊人,凭借其独特的技术优势和创新特性,在AI的浩瀚星空中犹如一颗璀璨的明星,散发着耀眼的光芒。它不仅在数据处理、模式识别等方面表现出色,还具备高效的学习能力和适应性,为众多应用场景带来了革命性的变化。 接下来,我们将深入剖析 DeepSeek 的诸多优点,并详细探讨如何利用蓝耘智算平台搭建并优化我们的 DeepSeek R1 模型。蓝耘智算平台作为业界领先的高性能计算平台,为AI模型的研发与部署提供了强大的支持。通过该平台,我们可以充分利用其丰富的计算资源和高效的数据处理能力,为 DeepSeek R1 模型的训练与优化

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Obsidian+Claude Code打造本地AI知识库

Claudian + Obsidian Skills 1. 核心组件 * Claudian: Obsidian 第三方插件(暂未上架官方市场),适配 Claude Code。 * Obsidian Skills: 由 Obsidian CEO (Kepano) 发布的 Skill 包,赋予 AI 处理 Canvas、Markdown 及数据库的能力。 2. 环境部署流程 2.1 安装 Claudian 插件 (手动旁加载) 1. 获取文件: 访问 GitHub 仓库 claudian,下载以下三个核心文件: * main.js * manifest.json * styles.css 2. 放置插件:

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人工智能:多模态大模型原理与跨模态应用实战

人工智能:多模态大模型原理与跨模态应用实战

人工智能:多模态大模型原理与跨模态应用实战 1.1 本章学习目标与重点 💡 学习目标:掌握多模态大模型的核心原理、跨模态特征融合方法,以及基于多模态模型的图文生成与理解任务实战流程。 💡 学习重点:理解多模态模型的架构设计,学会使用 Hugging Face 生态工具调用 CLIP 与 BLIP-2 模型,完成图文检索与图像描述生成任务。 1.2 多模态大模型的核心概念与发展背景 1.2.1 什么是多模态大模型 💡 多模态大模型是指能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种不同类型数据的人工智能模型。它打破了传统单模态模型的信息壁垒,实现了跨模态的理解与生成。 多模态大模型的核心能力体现在两个方面: * 跨模态理解:实现不同模态数据之间的关联分析,例如根据文本描述查找对应图像、根据图像内容生成文字摘要。 * 跨模态生成:以一种模态数据为输入,生成另一种模态的数据,例如文本生成图像、图像生成文本、语音生成视频等。 与单模态大模型相比,多模态大模型更贴近人类的认知方式。人类在认识世界的过程中,本身就是通过视觉、听觉、语言等多种感官渠道接收和处理信息的。

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