软件简介： 专业AI原创文章批量自动生成工具，支持多种CMS，站群内容一键式管理分发，支持多任务创建，自动根据文章内容关联配图，每条任务支持独立AI模型、独立创作风格、独立写作模式，AI写作，高效的创作工具。 AI助理-功能特点 支持市面上所有主流建站系统，我们覆盖提升网络排名和流量的所有场景。 软件支持每个栏目设置最大发布数量和每篇文章发布间隔秒数，规避搜索引擎的检测。 根据文章关键词自动配图，图片拉取搜狗无版权图库，解决图片侵权问题。 通过提示词指令来控制AI生成的文章风格和类型，杜绝千篇一律。 自定义AI模型，可以每条任务使用不同的AI模型来生成文章。 通过填写过滤词，可以过滤掉AI生成的常用词汇，列如其次、首先、再者、总结等等，这些都是AI生成的常用词汇，过滤掉就能让文章原创度更高。 网站发布 支持添加系统对接的CMS网站系统。 支持自定义发布接口，可以给任何网站发布文章无需开发接口。 支持添加多个网站到软件内，同时发文时支持多网站同时发布。 支持每个站点多个栏目发布，同时可限制每个栏目发布条数。 支持每个站点的每个栏目发布间隔时间。 基础能力 支持CMS：易优、帝国、PbootCMS、DISCUZ、zblog、WordPress、emlog、yzmcms、微信公众号 支持AI模型：文心一言、通义千问、科大讯飞、deepseek、腾讯混元、KIMI、抖音豆包、智谱AI模型，国外AI模型支持：GPT3.5、GPT4.0、Anthropic、Gemini 文章配图：自动根据文章关键词从搜狗无版权图库内插入个关键词相关的图片 写作风格：通过提示词可以对生成的标题、内容进行控制，还可以通过提示词来控制写作系统角色，确保写出来的文章更好的模拟人工写作 AI过滤词：可以过滤掉AI生成常用的词汇和一些广告发不允许出现的词汇，避免被系统检测到AI生成和规避广告发禁止的发文内容 多任

一个包含网络钓鱼邮件数据的集合。网络钓鱼邮件是一种欺诈性的电子邮件，通常伪装成合法的通信，目的是诱骗收件人透露敏感信息，如用户名、密码、信用卡信息等。这个数据集可能被用于研究、开发和测试反钓鱼技术，帮助识别和防范网络钓鱼攻击。是一个综合性的网络钓鱼邮件数据集，由研究人员整理而成，旨在帮助研究者分析网络钓鱼邮件的特征并改进检测方法。该数据集整合了多个来源的电子邮件数据，包括Enron、Ling、CEAS、Nazario、尼日利亚诈骗和SpamAssassin等数据集，涵盖了邮件的正文、主题、发件人和收件人信息等内容。 最终的数据集包含约82,500封邮件，其中42,891封为钓鱼邮件，39,595封为合法邮件。这些数据可用于训练和测试机器学习模型，以提高对网络钓鱼邮件的识别能力。数据集的结构清晰，每封邮件都有明确的标签，方便研究人员进行分类和分析。此外，该数据集还被用于开发基于BERT的自然语言处理模型，以实现高效的网络钓鱼邮件检测。

**终端LLM AI模型：mlc-llm详解** MLC LLM，全称为Multi-Language Localized Language Model，是一款创新的AI技术，旨在提供一种通用的解决方案，将强大的语言模型能力带入各种硬件设备和本地应用程序。这个模型的出现使得用户无需依赖云端服务，即可在个人设备上进行AI模型的开发、优化和部署，极大地提升了隐私保护和效率。 **一、模型架构与功能** MLC LLM的核心在于其高度的可移植性和适应性。它能够适应各种不同的硬件平台，包括但不限于智能手机、智能音箱、嵌入式设备等，这得益于其对硬件资源的高效利用和优化。模型的设计使得即使在资源有限的环境下，也能运行顺畅，提供实时的语言理解和生成能力。 **二、语言处理能力** 作为一款大语言模型，MLC LLM具备处理多种语言的能力，支持全球化应用需求。它能理解并生成文本，进行问答、聊天、翻译、摘要等多种自然语言处理任务，为用户提供无缝的多语言交互体验。同时，该模型还能持续学习和更新，以适应不断变化的语言环境和用户需求。 **三、强化学习的应用** 强化学习是MLC LLM的另一个重要特点。通过模拟人与环境的互动，模型可以自我学习和改进，以达到更高的任务完成度。在本地环境中，强化学习可以更快地迭代和优化模型，使其更加适应特定用户的习惯和偏好，提高用户体验。 **四、本地化与隐私保护** 将AI模型部署在本地设备上，用户数据不必上传到云端，从而避免了隐私泄露的风险。这种本地化策略确保了用户数据的安全，同时也减少了网络延迟，使响应速度更快，特别是在网络条件不佳的情况下。 **五、开发与优化流程** 使用mlc-llm-main，开发者可以便捷地进行模型的本地开发和优化。这个主文件可能包含了模型的源代码、预训练权重、开发工具以及相关文档。开发者可以通过这个入口，根据具体硬件环境调整模型参数，进行模型裁剪、量化等操作，以达到最佳的性能和资源利用率。 **六、未来展望** 随着AI技术的发展，MLC LLM这样的本地化AI模型将会在智能家居、物联网、自动驾驶等多个领域发挥重要作用。同时，随着边缘计算的兴起，终端AI模型将更加普及，为人们的生活带来智能化的便利。 MLC LLM是人工智能领域的一个重要里程碑，它标志着AI模型正逐渐从云端走向本地，为用户提供了更安全、更快速、更个性化的服务。通过本地部署和强化学习，它有望推动AI技术在各个领域的广泛应用。

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闪光 链接到项目： : Flash是一个端到端的深度学习平台，允许用户在短短几分钟内创建，训练和部署自己的神经网络模型，而无需编写任何代码。 该平台当前支持两种类型的任务： 影像分类 通过使用它们来训练ResNet-34或MobileNet v2模型来对您自己的数据集中的图像进行分类。 培训通过转移学习进行，其中可用的模型将在ImageNet数据集上进行预训练。 情绪分析 通过在您自己的数据集上训练基于LSTM或GRU的顺序模型，从句子中预测情感。 将从头开始训练模型。 这个怎么运作 使用Flash很容易。 只需单击几下，您就可以自动训练和部署模型。 您只需要选择模型并上传数据集，就可以了。 无需任何代码或经验。 训练 要训​​练模型，您必须上传自己的数据集并选择模型参数。 根据数据集的大小，模型可能需要3到10分钟左右的时间来训练和部署模型。 上传配置后，平台将为您分配一个唯

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