中午和同事聊豆包产品做得怎么样。 我的观点是,豆包的模型能力一般,但战略节奏极好。 比如现在元宝和千问发红包,请大家喝奶茶,本质上都是在尝试抢占用户的心智入口。 但这件事,豆包早就做了。 我记得23年底在老家时,我已经帮长辈、父母在手机上装上豆包了。 这就是先发优势。 当时的豆包在各方面肯定都没那么完美,但它们非常清楚,在当时,只要推出一个60分的产品,就可以抢占心智。 豆包背后的逻辑,肯定有其负责人的价值观体现。 豆包的负责人是朱骏,曾是musical.ly的创始人,之后被字节收购,进而打造成了tiktok。 他有一个「临界点理论」用于判断入场时机。 所以豆包的推出时机,肯定是团队里面对于模型可以达到60分水平有了测算,提前下了注。 豆包推出时,是一个60分的工具,而不是一个90分的玩具。 当然背后也有整个字节对于Agent的认知的,从推出豆包、coze、Seedance,字节对于Agent的认知是国内top1的。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
Indexer缓存k8s资源对象,并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。
水仙花数是指一个N位正整数(7≥N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中,保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
5月4号,两个微博热搜几乎同时炸了——#豆包错误率#和#豆包笨还收费#。前一天,豆包刚刚在AppStore页面更新了付费订阅声明:标准版68元/月,加强版200元/月,专业版500元/月。 豆包型人格":当道歉变成一种交互设计如果你在社交媒体上搜"豆包错误",你会发现一个很有意思的现象——大量用户不是在报告bug,而是在嘲讽一种人格。今年4月,"豆包型人格"成了网络热梗。 一个具体的场景:一位开发者让豆包解释一个Android技术问题,豆包把两个版本的组件弄混了,语气特别自信。开发者指出错误后,豆包立刻道歉——"非常抱歉,我刚才解释错了。" 更离谱的是,有用户让豆包查证一个问题,豆包答错了。用户把百度搜索结果贴给它看,豆包看完之后改口了:"你说得对,百度这里是对的,我刚才解释错了,非常抱歉。" 在这个维度上,豆包的训练策略——据说"情绪逻辑优先于事实逻辑"——反而成了劣势。为什么是豆包?为什么是现在?
一类是由互联网科技巨头开发的大模型,如阿里巴巴开发的通义千问、字节跳动开发的豆包大模型、百度开发的文心一言4.0、科大讯飞开发的星火大模型、腾讯开发的元宝等。 通义千问中文理解能力全球领先,支持百万级上下文窗口和多模态交互;豆包大模型月活用户量第二,擅长图像理解和多模态融合。另一类是由DeepSeek、Kimi为代表的创业公司大模型。 国产大模型普遍向左,盘古大模型偏偏向右不管是DeepSeek也好,还是豆包大模型也罢,大多数的国产大模型几乎都选择了面向C端用户。
豆包Seedream 4.0(打开豆包APP在生图模块使用)可以在素材生成、素材修改等方面辅助Power BI。个人测试在图片一致性上和Nano Banana不相上下,中文支持略胜一筹。 生成科技风看板结构,预留六个部分: 以下是素材修改案例,上传虚拟的地图文件,请AI去掉圆点和文字,修改为立体风格: 大家可以和原图对比下,轮廓一致性非常好,风格修改也到位: 无论是nano banana还是豆包都有一个缺点 ,无法生成无背景的PNG,下图请豆包去掉背景色后,像模像样,但实际是无背景色风格的背景。
多个条件分支记录错误信息,可以封装进一个方法,在记录异常信息的地方抛出异常,并给出相应信息。在该方法外部捕获,记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
最近"豆包搜索优化""GEO(生成式引擎优化)"突然火了,朋友圈和销售私信里全是这种话术:"7 天让豆包推荐你""保证被 AI 引用""一个月上豆包问答首位"作为开发者,我对"保证"两个字天然警惕。 └─→ 豆包 AI 检索池(RAG,豆包回答时引用的是这个)用户提问 → query 改写 → 从检索池捞 top-k → 重排 → 生成回答 + 引用一个爬虫、一个内容库、两个相互独立的出口。 很多 GEO 服务给你看的"效果截图",就是用这个手法制造的假象:他们当着你的面把链接发给豆包,豆包读出来了,截图发你,"看,已经被豆包收录了"。二、怎么技术性地验证"你到底有没有被豆包引用"? 两个必须校准的认知:这是 Google,不是豆包。 两套独立系统。豆包当下仍然吃结构化、吃字节生态(头条/抖音)、吃新鲜度——这些 Google 说"没必要"的东西,在豆包现阶段可能有效。 今天能在豆包上奏效的造假套路,是在透支未来。合起来一句话:用结构化吃今天的豆包,用真实独特的内容押明天的豆包。
2026年豆包无水印解析教程(安卓)一键提取豆包对话中的高清图片和视频 无水印无压缩 关键词:豆包无水印下载、豆包图片下载、豆包视频下载、安卓无水印工具、短视频去水印方法 前言:一次被水印困扰的经历 前段时间在用豆包时 一、工具简介 豆包无水印解析是一款面向安卓用户的解析下载工具,核心作用是: 解析豆包分享链接 提取原始图片 / 视频资源 下载无水印版本到本地 整个流程不依赖复杂设置,只需要复制链接即可完成。 二、核心功能特点 1️⃣ 支持图片与视频下载 自动识别链接中的内容类型 同时兼容图片与短视频 2️⃣ 操作流程极简 典型步骤只有三步: 复制豆包分享链接 粘贴到工具中 点击解析并下载 没有复杂配置,新手也能快速上手 三、详细使用教程 第一步:复制豆包分享链接 在豆包中找到需要保存的内容: 点击 分享按钮 选择 复制链接 复制后链接会进入剪贴板。 第二步:打开解析工具 安装并打开软件后,可以看到一个输入框。
本题目要求读入1个正整数n,然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
豆包和中兴一起搞了个联名的工程机。 将豆包的能力集成到手机操作系统中,让手机具备了AI Agent能力,成为了真正的AI手机。 用户只需要通过语音和豆包对话,豆包会通过调用手机操作系统的各种能力,比如通过操作UI的方式自动化完成任务。 其实这事也不新鲜,当年乔帮主在的时候,Siri就是承载着这种寄托。 我之前说过,豆包做好了,是可以冲击微信移动互联网入口地位的。 想一想通过语音对话的功能与豆包交互,所有的数字化服务都通过MCP的方式接入豆包,那么豆包就是一个可以冲击微信的移动互联网入口了。 相当于豆包夺走了手机的灵魂。 但豆包很强,其他人也可以做,比如微信自己做、比如DeepSeek、比如千问。 那什么可以进一步提升AI入口的唯一性呢? 如果在豆包手机上,让豆包操作微信,会明确告诉你任务失败,不支持微信操作,其实这也是网络安全的考虑。
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时,一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
豆包本地文件问答下线后的打开方法 关键词:豆包本地文件问答、豆包离线问答、本地知识库、doubao 本地模型、RTX AI PC、本地 AI 问答 一次“功能下线”带来的意外发现 前段时间在整理本地资料的时候 ,我发现豆包的「本地文件问答」功能页面多了一个提示: 该功能将于 2025 年 12 月 31 日下线 说实话,这个功能我用得并不算少。 豆包本地文件问答,真的彻底不能用了吗? 结论先不急着下。 先简单回顾一下这个功能本身 它原本是做什么的? 豆包本地文件问答,本质上是一个: 全程本地运行 支持离线使用 可指定本地文件构建专属知识库 基于本地大模型推理 由 NVIDIA RTX 提供算力加速 的本地 AI 问答能力。 在多次尝试后,我发现: 入口被“隐藏”了,但能力并没有被彻底移除 豆包内部其实仍然保留了一个本地模型问答页面。 关键在于——如何打开它。
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。
二、业务背景与痛点剖析在当前的数字化转型语境下,豆包(字节跳动)、通义千问(阿里巴巴)等大模型已不再局限于生成文案或回答问题,而是开始深度介入业务流。 LLM(如通义千问、豆包)负责意图识别与逻辑拆解,而执行层则引入具备非侵入式特性的实在Agent,完成跨系统的UI自动化操作。