如何让activeModal识别实际的主动模态？ - 腾讯云开发者社区

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如何让PubMed 主动为自己推送最新收录的文献？

有些小伙伴反应，疫情期间在家闲得发慌，想要读点文献提升下自我吧，还要每天去盯着不同杂志搜寻自己感兴趣的内容非常的心累。所以平时状态就是： ? 那么如何让自己研究领域的相关文献主动来找自己呢？...那么有没有可能“工具”主动检索后为我们自己推送有关PD-1 的最新文献呢？今天小榴莲就为大家介绍其中一种比较实用的方法。使用PubMed 自动检索推送的功能让“你的文献”到自己的碗里来。...需要特别注意是，PubMed 会默认填写的邮箱地址为今后接收推送文章的邮箱。 ? ? 02，设定推送方法 ? 这里需要说明的是，在本例中，笔者使用的是自由词检索，这种检索方法有时并不是十分准确。...实际上，检索词的制定可以根据个人习惯来制定，点击“Advanced”以设定多个布尔逻辑运算、截词检索、主题词检索、限制字段检索等方式。完成检索后，点击检索框下面的“ Create alert”。...设置完成后，点击Save，即完成了推送的相关设置。此后，一旦有相关的更新，PubMed 会在24 小时内向订阅者的邮箱发送相关文献。如果想退订相关内容，直接点击邮件中的Unsubscribe 即可。

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2025年GEO指南：如何让AI搜索主动的推荐你的品牌-SHEEPGEO

当用户向AI提问时，你的品牌会被推荐吗？这篇指南将告诉你什么是GEO，以及如何系统性地提升品牌在AI搜索中的可见性。...2-5个品牌进行推荐GEO的本质是优化第3-5步，让你的品牌在AI的评估和选择中脱颖而出。...内链结构结构化内容、语义完整性、证据链见效周期3-6个月1-3个月内容策略关键词优化、H1/H2标签深度内容、案例数据、问答覆盖衡量指标排名位置、点击率、流量推荐频率、描述准确性、转化率根本性差异SEO思维：如何让搜索引擎..."找到"你的内容GEO思维：如何让AI"理解"并"信任"你的内容举例说明：SEO优化示例：标题：CRM系统_CRM软件_客户管理系统_企业CRM [关键词堆砌]描述：我们是专业的CRM系统提供商，CRM...）建立更细分的用户案例库个性化的产品描述趋势4：多模态内容优先现状：AI主要处理文字内容未来：AI会理解视频、图片、音频多模态内容在推荐中权重更高应对：增加视频内容（产品演示、客户访谈）信息图表和数据可视化播客和音频内容趋势

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如何让机器人认出你？OriginBot的家庭识别功能

打造家庭助理机器人OriginBot，我希望它能够识别并欢迎家庭成员。为此，我引入了“家人识别”功能，它由人脸检测和人脸识别两大核心部分组成。人脸检测是识别摄像头图像中是否存在人脸的过程。...人脸识别则是确定图像中人脸身份的高级技术。我选择了阿里云视觉智能开放平台。因为对于非算法专业人员来说，最方便。...人脸识别目前比较常用的人脸识别算法是FaceNet。以下引用内容有chatGPT4 产生 FaceNet是Google于2015年发布的一种深度学习的人脸识别系统。...其中就包含了我需要的功能。高度可定制：用户可以根据自己的业务场景定制模型，例如通过训练自己的图像识别模型来识别特定的物体或场景。...强大的图像识别能力：平台支持识别多种类型的图像内容，包括物体、场景、人脸、文字等。此外，还可以进行图像风格转换、情感分析等高级功能。

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从“看见”到“预见”：合合信息“多模态文本智能技术”如何引爆AI下一场革命。

这背后隐藏着一个深刻的洞察：无论模态如何演进，“文本”所承载的结构化语义信息，始终是AI理解世界的核心枢纽与最终输出。 ...超越被动响应：让机器从“工具”进化为具备“自主决策”能力的“伙伴”。合合信息提出的“多模态文本智能技术”，正是对这三大时代需求的正面回应。...传统AI：OCR识别文字“本季度营收增长50%”，再识别表格中的数字“50%”。它无法主动建立这两者之间的“交叉验证”关系。立体化理解：AI应能解析文档结构，知道这是一份“财报”。...主动伙伴：它在完成“感知”和“理解”（第二章的能力）后，能 “识别问题” 并 “主动执行相应动作”。它具备了更接近人类判断逻辑的自主决策能力。它从“等你下令”进化到了“我来搞定”。️...自主决策（主动）：xParse能精准识别“跨页表格”、“合并单元格”等多模态元素。

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智能感知的新入口：AIGC 与低延迟视频通路的深度融合

从智能安防到虚拟现实，从工业质检到数字孪生，视觉系统正在经历一次从“被动采集”到“主动生成”的范式跃迁。生成模型让计算机不仅能“看懂世界”，更具备“重构世界”的能力。...传统视觉体系长期以来以“感知与识别”为核心，强调如何高效提取图像特征、理解场景语义，并将视觉信息输入下游决策模块。...：AIGC × 实时视频，如何重塑行业应用？...以下是几个关键行业中，这一技术融合所带来的本质性转变：行业场景传统视觉逻辑AIGC融合后的新范式技术价值提升️ 安防监控视频采集 + 被动识别实时视频驱动的异常生成 + 多模态语义理解告警更早、误报更低...视频，不再是只能采集和识别的静态介质，而是可被“理解、生成、反馈”的多模态入口。大牛直播SDK 提供的实时视频接入、推流、播放、渲染等能力，正成为这一新时代中 AI 系统的视觉“神经元通道”。

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3个简单技巧，让你的品牌内容在AI引擎中瞬间被发现

这就是GEO（生成式引擎优化）的核心目标：让AI主动推荐你。Gartner预测，到2026年，80%的在线搜索者将定期使用AI助手。...1.2 如何构建“AI友好型”内容框架以提升AI可见性？AI引擎青睐结构清晰、易于总结的内容。内容结构化的目标是让AI能够高效地解析、整合信息，并生成自然语言回答。...优化技巧：在内容创作时，应主动靠近这种“自然语言提问”的表达方式，例如在标题或内容中使用高转化关键词短语，如“为什么”、“怎么做”、“有没有办法”等引导词。...2.2 如何通过“实体概念”优化（Entity Optimization）让品牌成为AI知识库的一部分？AI是通过识别实体来理解世界的。...这有助于Google知识图谱识别和AI理解网站内容。多模态优化（Multi-modal optimization）：随着AI模型支持多模态交互，企业需要为图片添加描述性替代文本、为视频配字幕和摘要。

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AI多模态心理风险预警系统：用科技守护心理健康的第一道防线**

在快节奏的现代社会中，心理健康问题日益突出。据世界卫生组织统计，全球有近10亿人受到心理疾病的困扰，而早期识别和干预是降低风险、提升康复率的关键。...如何更早、更准、更智能地发现心理风险？答案是——AI多模态心理风险预警系统。什么是“多模态”？简单来说，就是系统能同时“看”“听”“读”多种信息。...这种多源信息交叉验证的方式，大幅提升了预警的准确性和鲁棒性。更关键的是，该系统具备主动预警能力。...AI多模态心理风险预警系统并非取代心理咨询师，而是作为“智能哨兵”，在问题萌芽阶段发出提醒，让专业力量更早介入。它让心理健康服务从“被动响应”转向“主动预防”，真正实现“治未病”。...AI多模态心理风险预警系统，正为全民心理健康筑起一道智能、高效、有温度的第一道防线。

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使用大模型LLM实现销售AI

AI的主动性和被动性的平衡通过不断的实际交互中学习和优化，使得它既不会过度推销，也不会错过合适的销售时机。...传统的客服主要解决问题，而销售则需要识别和利用销售机会。这需要AI不仅能回答问题，还要能主动推销产品或服务，识别潜在的销售线索，并进行跟进。...在这个过程中，每一步都可能出现客户流失，因此如何精准地维持客户的兴趣和参与度，对AI的设计提出了高要求。主动性与被动性的平衡销售AI的另一个挑战是如何平衡主动性与被动性。...多模态增加图片支持蓝莺AI的多模态是从语音开始的，上篇文章介绍了如何使用语音与小蓝AI交互，现在你图片生成与识别也正式发布了。...依然是在智能消息服务里找到配置Chatbot，勾选多模态支持，那么向AI发送的图片就会被AI进行识别，具体如何识别，则依赖系统插件中的图片识别插件：蓝莺AIChatbot配置：多模态关于蓝莺IM 蓝莺

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《解锁深度学习识别游戏自适应外挂的隐性逻辑》

，真正触达了新型外挂识别的核心痛点，摆脱了传统检测手段的局限性，为游戏场景的合规运营筑牢了技术防线，每一处建模细节的优化，都是对新型外挂隐蔽逻辑的精准拆解，让那些藏在“拟真表象”下的异常行为无所遁形，也让深度学习技术在互动娱乐场景的异常识别中...，都是对玩家行为逻辑的精准解读，让那些藏在“动作拟真”下的语义漏洞无所遁形，为游戏场景的异常检测提供了更深层、更本质的技术支撑，也让深度学习技术在行为识别领域的应用更具实操价值。...，需要强化多维度数据的联动分析与时序关联验证，通过优化模型的特征融合算法，提升衍生特征的提取精准度与稳定性，这种动态反制思路的落地，彻底打破了外挂与检测模型的“单向逃逸”态势，让深度学习检测具备了主动应对动态适配外挂的能力...深度学习在新型游戏作弊识别中的精准度提升，核心依托于“多模态融合建模”的技术落地，打破了传统单一维度建模的局限性，将玩家操作时序数据、设备硬件交互特征、游戏内场景互动数据三大核心模态，纳入统一的建模体系...实际建模过程中，曾面临模态数据异构性强、融合难度大的问题，不同模态数据的维度、格式、特征分布差异显著，直接融合会导致模型特征冗余、精准度下滑，后来通过引入模态适配转换算法，将不同模态数据转化为统一维度的特征向量

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OpenAI与百度同日竞速，文心5.0以原生全模态重新定义AI理解力

作为开发者，我第一时间拿到了文心5.0的内测资格，经过几天的深度测试，它在多模态理解方面的表现确实让人眼前一亮。一、技术底层的硬实力1.万亿级参数高效推理先说说技术层面最让我关注的几个点。...但更重要的是，它通过超稀疏激活机制，激活参数比控制在3%以下，这意味着在保持强大能力的同时，实际推理成本被大幅压缩。从架构上看，文心5.0最大的突破在于"原生全模态建模"。...从实际测试来看，文心5.0的提升主要体现在几个方面：更聪明的人性化交互：在旅游攻略生成中，它会主动提供薅羊毛的方法；在没有明确要求的情况下，主动给出攻略中餐厅的人均价格。...它既清晰梳理了跳跃逻辑链，又穿透荒诞表象，提炼出核心主题，更点出深层内涵，远超浅层剧情复述：2.情绪识别在情绪识别测试中，我上传了一段面部表情变化的视频，让它分析情绪变化过程：文心5.0细致地分解了从开心到厌恶的四个阶段...四、总结文心5.0展现出的不仅是参数规模的提升，更是架构设计带来的能力质变。原生全模态建模让它真正理解了不同模态信息之间的关联，而不是简单的拼接。

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从“猜情绪”到“懂人心”

当你对着智能音箱抱怨 “今天真的太糟了” 时，它是否能精准捕捉你语气里的沮丧？当在线课堂上学生皱眉沉默时，系统能否察觉他们的困惑？这些场景的背后，都指向一个核心技术 —— 多模态情感识别。...01.传统情感识别的两大 “拦路虎”情感从来不是单一信号的表达。一句 “太好了”，配合雀跃的语气是真心喜悦，配上冰冷的语调可能是反讽 —— 这意味着，要精准识别情感，必须融合文本、语音等多种模态信息。...第一步：让模态学会 “主动对话”DFIHMF 首次引入两种特殊 “令牌”（token），让文本、语音等模态在特征提取阶段就实现深度沟通：跨模态交互令牌（CIT）：像 “翻译官” 一样，在不同模态间动态传递信息...比如在文本处理中，底层 LKT 记住 “糟糕”“难过” 等词汇的语义，高层 LKT 则总结出整句话的消极倾向，让每个模态都能 “吃透” 自己的信息。...通过这两种令牌，模态间从 “各扫门前雪” 变成 “主动协作”，互补信息被充分挖掘。

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【三桥君】传统产品经理思维在AI时代‘失灵’，能力图谱如何助力AI产品经理构建认知框架？

然而，AI产品经理面临的挑战也随之而来：如何构建智能产品的核心认知框架？如何让AI从被动响应走向主动决策，成为真正的智能伙伴？本文三桥君将深入探讨AI能力图谱，这是解决上述问题的关键。...五、交互能力能力方面具体能力及问题对话系统 - 多轮对话：如何设计支持多轮对话的系统？ - 情绪识别与应对：如何让AI识别并回应用户的情绪？ - 工具调用能力：如何让AI调用外部工具完成任务？...执行与协同 - 任务分解：如何让AI将复杂任务分解为可执行的步骤？ - 人机协同流程设计：如何设计高效的人机协同流程？多模态理解与交互 - 图文识别能力：如何让AI理解图像和文本的关系？...- 跨模态生成：如何让AI生成跨模态的内容？六、辅助决策能力类型具体能力及问题方案规划能力 - 流程优化建议：如何让AI提出流程优化建议？...- 任务规划与路径生成：如何让AI规划任务和生成路径？ - 风险识别与预警：如何让AI识别潜在风险并发出预警？智能建议输出 - 专家建议生成：如何让AI生成专家级别的建议？

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打破大模型的“空中城堡”，BMVC最佳论文Runner-Up得主谈多模态与具身学习

作者丨王晔编辑丨青暮 UC伯克利教授Jitendra Malik前段时间发文表示，虽然以大型语言模型（LLMs）为例的“基础模型”在机器翻译和语音识别等方面非常有用，但将这些模型称为 "基础模型"，不禁让人怀疑这些模型是不是真的可以成为人工智能研究的基础...3 多模态：声音语义信息的利用 “我们人不但能看还能听，如果看和听同时进行，那会让很多任务变得更加简单。”...除此之外，在高若涵的“Listen to Look: Action Recognition by Previewing Audio”这篇论文中，他们还研究了“声音如何帮助动作识别”，这也是对声音语义信息的利用...在上述讨论中，高若涵重点分享了通过一系列基于多模态交互来改进感知效果的研究，包括声音的空间信息和语义信息理解，触觉信息的利用，并将具身学习融入到研究过程中，让智能体通过交互来获取数据，并同步地进行学习。...所以也是为什么说自监督和强化学习的结合更加接近具身学习范式，我们需要的是主动与环境进行交互。而互补的多模态信号可以作为很好的自监督学习的信号，帮助我们更有效率地学习。”

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Deepseek时代，智能硬件能带来新的“GPT时刻”吗？

用户体验与交互设计王松：如何协调算法性能、硬件能力和用户体验，以实现高效的硬件交互设计？张广勇：虽然词典笔现在上线的模型还不是端到端的多模态模型，但我们的用户体验功能已经是多模态的。...之前，我们已经用这款带摄像头的眼镜进行过多模态应用的测试，例如在博物馆内进行文物识别等。我认为有几个关键点需要注意。...比如，当看到一张图片时，系统可能会主动告诉你它是什么，或者你可以主动询问：“这张图是什么？”这些交互方式如何做到自然流畅，是架构设计中的一个挑战。...AI 可以根据学生的需求生成内容，甚至让学生自己根据想法绘制和生成学习内容，而不再局限于固定格式。此外，AI 还可以促进学生从被动学习转向主动学习。...传统教育方式中，学生主要接受老师的讲授，而现在，学生可以通过扫描、拍照、语音交互等方式主动探索知识。与 AI 的互动让学生可以随时提问，激发更主动的学习兴趣。

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极客时间训练营-多模态大模型训练营

提前建立一个宏观认知：多模态大模型旨在让AI能同时理解和生成文本、图像、音频等多种信息。其核心挑战在于模态对齐、跨模态理解与生成。...抓住“连接”与“对齐”这条主线多模态模型的技术核心，是如何让来自不同模态（如文本和图像）的数据在同一个语义空间内产生关联。请重点关注：模型如何学习这种关联？...（例如，对比学习在CLIP模型中的应用）如何将不同模态的信息“喂”给大模型？（例如，视觉编码器如何将图像转换为LLM能理解的“语言”）指令微调如何让模型听从指挥？这是让模型变得“有用”的关键步骤。...思考应用场景：根据学到的模型能力，brainstorm它可以用在哪些实际业务中（如智能客服、内容创作、自动驾驶等）。这能将抽象的知识转化为具体的能力。...将训练营视为一张精心绘制的地图，而你的任务不仅是按图索骥，更要在旅程中主动思考，最终在脑海中构建起属于自己的、活生生的多模态AI知识体系。祝你在这段充满挑战与乐趣的学习旅程中，收获满满！

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竹间智能简仁贤：基于情绪识别打造对话式AI，推进机器人融入商业 | 镁客请讲

标注百万级数据打造“文本+语音+图形”多模态情感情绪识别在眼下这个时代，“数据”就是如同石油般的存在，而对于时刻需要数据的硬科技创企而言，如何获取足够的数据是产品研发过程中的一个难题。...于竹间智能，情绪识别等技术的准确性是“根本”，如何稳固这一根本？海量数据是也。...此外，基于传统的以文本识别为主的情感情绪识别，竹间智能升级为“文本+语音+图形”的多模态情感情绪识别分析。“在技术上，竹间实现了通过自然语言处理对文本的情绪进行识别。...诸如在今年CES上，联合苏宁发布共同开发AI主动式导购机器人，在用户人脸属性与情绪识别的基础上，通过用户理解以自然语言对话为用户提供主动式的产品导购与推荐。...通过将情感计算与人机自然交互结合，我们可以探索广泛的应用前景。” 不过，以上一系列操作有时候还需要满足一个基本前提——用户愿意（主动）与机器人进行互动。然而，现实情况如何呢？

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传统产品经理思维在AI时代‘失灵’，能力图谱如何助力AI产品经理构建认知框架？

如何让AI从被动响应走向主动决策，成为真正的智能伙伴？本文三桥君将深入探讨AI能力图谱，这是解决上述问题的关键。...- 文案创作与风格控制：如何让AI创作符合特定风格的文案？五、交互能力能力方面具体能力及问题对话系统多轮对话：如何设计支持多轮对话的系统？ - 情绪识别与应对：如何让AI识别并回应用户的情绪？...多模态理解与交互图文识别能力：如何让AI理解图像和文本的关系？ - 跨模态生成：如何让AI生成跨模态的内容？六、辅助决策能力类型具体能力及问题方案规划能力流程优化建议：如何让AI提出流程优化建议？...- 任务规划与路径生成：如何让AI规划任务和生成路径？ - 风险识别与预警：如何让AI识别潜在风险并发出预警？智能建议输出专家建议生成：如何让AI生成专家级别的建议？...- 个性化推荐：如何让AI为用户提供个性化推荐？七、能力图谱如何指导AI产品落地？指导方式详情发现问题通过能力图谱，AI产品经理可以识别现有产品的能力短板，找到优化方向。

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刚刚，国内的自主智能体OmBot发布了

2014 年，联汇科技首席科学家赵天成攻读博士时，已经成功研发了全球第一个多模态智能体平台 DialPort，让不同高校的智能体（机器人）在一个平台汇集，并让他们一同协作帮助人类完成各种任务。...包括控制机制和执行器，用于将决策转化为实际的物理行动或其他形式的输出。...早在 2019 年，联汇科技就与 OpenAI CLIP 模型同期推出了欧姆模型 1.0，实现跨模态搜索，随后的欧姆大模型 2.0，聚焦开放目标识别，实现了从图文检索的到目标理解的跃迁。...在开放识别、视觉问答的基础上，认知推理的能力能够赋能智能体从被动的识别转为主动推理，进行思考与决策，并提出相应的智能解决方案。...在模型实际部署上线后，持续跟踪算法任务运行情况，记录并反馈模型潜在缺陷和优化点。

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AI注入活力，未来智能家居版图逐渐清晰

未来智能交互将呈现多模态和多端两大特点，让智能家居的管控不再局限手机，而是拓展到电视、音箱、机器人、门禁等设备，让用户能够随时随地以最佳方式交互。...而2017年，在基于系统之上，又上升到了生态之争，更多互联网巨头、通信设备商、家电厂商、电信公司、智能家居厂商等企业将竞争重点主动移向生态构建倾斜。...在2018年，AI将会为智能家居注入更大的活力，一方面表现在技术上，语音、人脸识别等技术将进一步应用于智能家居，另一方表现在应用上，AI的吸引力，有望成为物联网智能家居落地的重要引爆点，让更多人慕AI之名来体验智能家居...交互呈现多模态、多端特点智能家居如何管控一直都是大家讨论的焦点，而2018年智能交互将会呈现多模态和多端两大特点。...多模态实际基于人感官的需求，之前主要是触摸，智能音箱的出现，加速了语音的应用，相信随着苹果IPhone X人脸识别的应用，相关的智能家居产品也会引入。

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解锁LLM的隐藏潜力：5个实战技巧让大语言模型真正成为你的“超级副驾”

#解锁LLM的隐藏潜力：5个实战技巧让大语言模型真正成为你的"超级副驾"摘要本文深入探讨如何将大语言模型(LLM)从简单的问答工具转变为真正高效的"超级副驾"。...但这也带来了新挑战：如何让模型稳定地执行复杂任务？这正是"超级副驾"概念要解决的问题。...✅风险意识：识别潜在错误并提出警告与普通LLM应用相比，"超级副驾"的核心差异在于主动性。...核心价值在于：不是让模型变得更强大，而是让交互变得更智能。当我在凌晨2点修复那个崩溃的客服系统时，突然意识到LLM的真正潜力不在于它能做什么，而在于我们如何引导它做正确的事。...五大技巧的精髓可总结为：精准提示工程：将模糊指令转化为结构化思维流程上下文管理：构建LLM的"长期记忆"，避免重复劳动多模态集成：突破文本限制，让模型"感知"真实世界自我反思：赋予LLM识别并修正自身错误的能力安全护栏

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2025年GEO指南：如何让AI搜索主动的推荐你的品牌-SHEEPGEO

如何让机器人认出你？OriginBot的家庭识别功能

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