新闻记者Yi Yili覆盖着“ Henan Zhengzhou的第二个型号分数为549分，历史类别，一流的线标记517分，我建议如何申请测试。”随着大学入学分析的临近，这些问题成为候选人搜索和质疑的一种常见方法。尝试用传统的搜索引擎处理此问题，而前排是广告，而后排是一个不准确的Web链接。如果通过新兴的AI聊天工具代替，搜索结果通常与培训机构的贩运页面，低质量的内容共享经验等混合在一起。这似乎很艰难，但实际上从一开始就错了。为了解决该行业的这个问题，夸克（Quark）推出了第一个“ DeepNap”功能，用于大学入学评论的剧本。用户只需要在夸克搜索框中以最自然的方式在大学中提出自愿性问题，然后检查“深度搜索”以体验它。填充自愿是常见的场景需要“深”的能力。该国有近3,000所大学，马哈里卡（Maharlika），每个专业都有各种入学和研究生评估数据。用户可以基于此提出其他问题。整个过程将涉及动态的明智搜索和大量验证。搜索数据来自进入夸克学院的知识知识的基础，以确保数据是专业和可信的。知识库不仅包含近年来的志愿者数据，还包含研究生审查和工作数据。其中，工作数据涵盖了在全国范围内工作成千上万的本科学院和大学的工作以及超过100个主要城市的工作数据。除了确保强大而准确的获取数据和推理的经验外，降低高风险和强大障碍（例如大学入学评论）的大型模型的幻觉率非常重要。基于大学入学考试知识的独家基础，Quark通过获得增强技术回答复杂问题时可以显着提高内容的准确性。同时，使用加固可以大大减少答案内容与事实或问题不符的现象。 a说，与 - 负责夸克的人说，今年已经标志着第七年的夸克继续在应用程序应用程序应用程序应用程序中提供库服务，包括收集。模拟志愿者选择功能已启动。候选人和父母可以根据仿真测试分数预先进行申请，并掌握自愿的志愿者提前不同梯度的ER计划。对于预填充的大学和专业问题，您可以使用“深入搜索大学入学评论”来解决它们。预先填写前检查不仅有效地避免了潜在的风险并减少盲人填充和其他情况的出现，而且还可以熟悉规则，调整数据并提前评估个人偏好。
