
ima.copilot-腾讯智能工作台
ima.copilot(简称ima)是一款以知识库为核心的智能工作台产品,已接入腾讯混元大模型和DeepSeek R1模型满血版。 ima是搜、读、写一体的效率工具,旨在帮助有较强知识获取、信息处理、内容输出需求的用户,提升学习、办公效率。
腾讯的 ima.copilot使用体验怎样,能否替代OneNote? - 知乎
2025年1月8日 · 虽然 ima.copilot 有电脑桌面版本,但是用户的数据是全部存放的腾讯的云服务器上的。 以下两点可以证明,第一直接问一下 ima.copilot 。
深度体验3天后,我把腾讯这款copilot锁进了程序坞_腾讯新闻
2024年11月21日 · ima是一个集 搜、读、写 一体的效率工具,其中最亮眼的功能是:ima为用户构建了一个“第二大脑”—— 知识库。 用户可以将论文、PDF、word文档、小红书笔记、微信公众号等内容上传到知识库中,并以此作为ima回答问题的来源,这些过去常在收藏夹吃灰文章的价值就能被反复利用起来了。 这样一来,一个更懂你、更聪明、能力更强大的 AI智能工作台 就出现了,深入体验了三天的我迅速将其锁定到“程序坞”。 在此背景下,ima AI智能工作台的日常使用方 …
腾讯AI智能工作台ima.copilot使用体验 - 知乎
ima.copilot(简称ima)是腾讯近期发布的产品,是一款基于混元大模型的智能工作台产品。 目前官网( https://ima.qq.com/)上线了Mac和Windows应用端版本。 官方对ima的定位是会思考的知识库,开启搜读写新体验! 这…
ima.copilot - Windows官方下载 | 微软应用商店 | Microsoft Store
以知识库为核心的智能工作台,开启搜、读、写新体验。 AI 智能工作台-ima,基于用户学习-论文和课题撰写、工作-分析研究/行业调研等场景,为用户提供解读、问答、创作的能力,实现边看边问、边写边搜、边问边记,其中三大核心功能全面深入地提供 ai助手能力。
用腾讯ima搭建你的知识百科:借别人脑子用用成真了?!
2025年1月9日 · 腾讯推出AI工作台ima,旨在提高团队协作效率和知识获取能力。 2. ima具有强大的信息搜索功能,能够理解自然语言查询意图,提供语义化答案。 3. 除此之外,ima还支持知识库创建和共享,方便团队成员快速查找所需信息。 4. ima在个人和团队场景下均有广泛应用,如知识库管理、文件整理、客服等。 5. 尽管ima仍存在一些不足,如有限的跨平台生态和基础的笔记功能,但官方表示正在加速开发和完善中。 以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考. 受益于 AI …
Sima Ganwani Ved - Wikipedia
Sima Ganwani Ved is an Indian businesswoman, she is the Founder and Chairwoman of the Apparel Group, an international retailer based in the Middle East headquartered in the UAE. [3][4] She was named the 12th most powerful businesswomen in the Middle East by …
【IGN】《VED》发售宣传视频_哔哩哔哩_bilibili
《VED》是一款剧情驱动型角色扮演游戏,包含回合制战斗系统和肉鸽元素。 在一座以让人惊叹的手绘图构成的生动世界中,开启一段魔法冒险之旅。
Old European culture: The skilful one - Blogger
2018年1月18日 · This reconstruction of the prehistory of witch has the support of Slavic: the Russian for witch is ved’ma “she who knows” (My comment: actually she who has knowledge ved + ima = knowledge + has). A similar form exists in several other Slavic languages like Polish where we find wiedźma. Here ved– “know” being an easily recognizable cognate of wit."
密歇根大学 发布 Vehicle Energy Dataset (VED) 数据集, 应用在 车 …
2024年10月12日 · VED数据集总里程约374,000英里,涵盖了从高速公路到交通密集的市中心区域等各种驾驶条件和季节。 数据集创建过程中,研究团队通过安装在车辆上的OBD-II记录器收集数据,并对个人身份信息进行了去标识化处理,以保护参与者隐私。