夸克AI搜索可通过多轮对话、完整语句输入、明确指代和深度思考模式提升上下文理解。1、在连续提问中保持语境连贯，如先问Z世代消费特征，再追问其对营销的影响；2、使用完整句子替代关键词，如输入“为什么新能源汽车在冬季续航下降”以增强语义解析；3、后续提问时用代词或名词回溯前文，如“它的架构设计”关联GPT-4升级内容，强化指代链条；4、开启深度思考模式应对复杂问题，如分析年轻人购房意愿时整合经济形势、房价收入比与消费观念等多维度信息。该方法显著提升回答准确性与逻辑一致性。

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对比指令通过明确比较对象、设定标准和结构化输出，提升AI回答的深度与针对性。例如，要求从算法复杂度、数据需求等方面系统对比深度学习与机器学习，并以表格形式呈现差异，能避免笼统描述，增强专业性与实用性。

Code2Video是什么Code2Video是由新加坡国立大学ShowLab团队研发的一款AI驱动的教学视频生成框架，能够根据Python代码自动生成高质量的教育类视频。其核心创新在于引入三智能体协同机制：Planner负责将知识点转化为结构化的分镜脚本，Coder将脚本转换为可执行的Manim动画代码，Critic则对视觉布局进行优化与校验。相较于传统视频制作工具，该系统在知识传递效率（MMMC基准测试中提升40%）和画面稳定性方面表现更出色，尤其适用于数学推导、编程逻辑等需要高精度可视化表

本文旨在解决OpenAIPython库中因API弃用导致的常见问题，指导用户将旧版openai.Completion.create和openai.Image.create等调用迁移至新版openai.OpenAI()客户端。教程将详细介绍如何更新文本生成和图像生成功能，并提供完整的代码示例及API密钥管理最佳实践，确保您的Python机器人平稳运行。

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N软网报道，近期Windows11的WindowsCopilot迎来了一些更新，其中最引人注目的是广告的引入。当用户在某些特定的搜索请求中，如对比“AmazonPrime与Netflix”，会在Copilot界面内看到有关AmazonPrime的广告内容。这并非完全出乎意料，因为WindowsCopilot实际上是在MicrosoftEdge的WebView中依托BingChat运行的。虽然谷歌在其平台中一直存在广告投放行为，但微软似乎也在采用类似的商业模式。尽管BingChat相对较新，

在拼多多经营农产品的商家日常中，客服常常面临棘手问题：顾客发来一张光线昏暗的土鸡蛋照片询问保质期，或拍下破损的快递箱要求退换货。这类涉及非标品的图像咨询，往往成为客服响应效率的“绊脚石”。晓多科技推出的AI图片识别系统，正在用智能技术重塑这一传统服务模式。一、农产品电商客服的图像咨询难题1.1非标准化商品带来的沟通障碍作为典型的非标类商品，农产品存在以下服务挑战：外观差异大：同一批次苹果可能大小不一、色泽不同售后标准难界定：虫咬痕迹、轻微磕碰是否可退难以统一判断图像质量参差：用户拍摄角度、环境光

悟空浏览器因平台限制、产品策略和安全考虑不支持第三方插件安装，主要面向移动端集成小说阅读、AI搜索等功能以替代插件体验。

距第二篇研究仅过去三天，ThinkingMachines再度发布第三篇技术博客。本研究由OpenAI联合创始人之一JohnSchulman担纲核心作者，公司创始人、前OpenAICTOMiraMurati也第一时间转发支持。新研究聚焦LoRA参数高效微调方法，题为《LoRAWithoutRegret》，深入探讨了LoRA在何种条件下可匹敌全量微调（FullFT）的性能，并提出了一套显著降低调参复杂度的简化方案。当前主流大模型参数规模动辄上万亿，预训练数据高达数十万亿t

近日，谷歌一款名为“NanoBanana”的AI实验项目意外走红。随后，谷歌宣布在Gemini平台上正式上线了Gemini2.5FlashImage集成功能。据谷歌实验室副总裁透露，自该功能发布以来，已累计完成超过2亿次图像编辑操作，成功吸引超1000万新用户尝试使用Gemini应用。他在形容产品火爆程度时甚至提到：“内部TPU严重过载，SRE警报响个不停。”实际上，“NanoBanana”正是Gemini2.5FlashImage的昵称，是谷歌最新推出的AI图像生成与编辑工具。它支持文字

作为轻量化推理模型的重要突破，xAI于上周五正式推出其旗舰级模型的高效版本Grok4Fast。该模型通过端到端强化学习实现智能密度的显著提升，在多项基准测试中性能与Grok4持平。得益于推理过程中平均token消耗降低40%，此次升级大幅压缩了模型调用成本。官方数据显示，单次推理任务的最低成本已降至此前的2%，这一数字足以撼动当前大模型市场的竞争格局。端到端强化学习驱动若用三个关键词概括Grok4Fast的核心优势，那便是AI搜索、超长上下文窗口与统一架构设计。据xAI官方博客披露，Grok4

近日，OpenAI被曝在未通知用户的情况下，悄然将ChatGPT中原本使用的GPT-4与GPT-5等高性能模型替换为两款低算力的“隐形模型”——gpt-5-chat-safety和gpt-5-a-t-mini。当用户提问涉及情感表达、敏感议题或可能违规的内容时，系统会自动切换至这两个轻量级模型进行响应，导致输出内容的质量明显下滑。此举引发广泛争议，许多付费用户质疑其服务权益遭到削弱，原本支付高价所享有的高阶模型体验被暗中降级。OpenAI对此回应称，该调整属于安全机制测试的一部分，旨在优化内容过

近日，苹果公司公布了一项关于图像处理技术的最新研究成果，推出了一款名为Manzano的全新图像模型。这一动向被广泛解读为苹果在生成式AI赛道上加速布局，意在与OpenAI、谷歌等领军企业展开正面竞争的重要举措。Manzano的核心创新在于成功整合了图像理解与图像生成两大功能。目前多数开源模型在这两项能力之间难以兼顾，往往只能侧重其一，而主流商业闭源系统则普遍具备双优表现。苹果的研究指出，Manzano通过独特架构设计，有效缩小了这一差距，在运行效率和输出质量方面已可媲美GPT-4o以及谷歌的先进

当测试工程师开始与AI智能体对话，软件质量保障正悄然迎来一场生产力的深刻变革。一家中型互联网公司最近发现，其测试团队每周用于编写和维护测试脚本的时间减少了近六成。测试经理用“从亲自驾驶到空中指挥”来形容这一转变——他们不再逐条执行测试任务，而是专注于制定测试策略、定义关键路径并监控异常行为。这样的变化正在越来越多企业中上演。《智能化软件开发落地实践指南（2024年）》指出，软件工程已迈入3.0时代，即智能化软件工程阶段，AI成为推动技术演进的核心引擎。而2024年发布的《AI4SE行业现状调查报

结合RLHF与RLVR的优势，仅需8B参数的小模型便能超越GPT-4o，并媲美Claude-3.7-Sonnet。陈丹琦团队最新研究引发广泛关注。他们提出了一种名为RLMT（ReinforcementLearningwithModel-rewardedThinking，基于模型奖励思维的强化学习）的新方法。该方法要求模型在输出最终答案前先生成思维链（CoT），并利用基于人类偏好的奖励模型对结果进行评估。此方法可直接应用于基础模型，无需监督微调（SFT），显著降低了后训练的成本与复