百度文心一言面向语言理解、语言生成等NLP场景，具备超强语言理解能力以及对话生成、文学创作等能力。创新性地将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识，实现模型效果不断进化。
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提供无痕浏览、预加载下一页、自定义站点图标、定时刷新等上网服务。<img decoding="async" class="alignnone size-full wp-image-5397" data-src="https://img.zhanlian.net/wp-content/uploads/2022/04/7691a49ceef745d1cb77068ca6965c0c.jpg" src="https://www.zhanlian.net/wp-content/themes/onenav/images/t.png" alt="Alook浏览器" width="780" height="430" />"三无产品"：无推送，无新闻，无广告，毫秒级启动。8倍速：音/视频悬浮，8倍速（支持0.5-16.0），分享链接，后台播放，AirPlay，小窗播放，单曲循环 ，画中画...Adblock Plus：内置Adblock Plus，可选多语言规则和第三方规则，支持手动编辑标记广告，自动屏蔽侵入式广告。下载和文件管理：文件管理支持手动下载，解压和压缩(zip, rar 和 7z)，支持加密解压和压缩，新建/编辑文件，纯文本方式打开文件，文件选择编码，从相册导入视频和图片，移动和复制文件，Wi-Fi传输...网页翻译：内置14种语言翻译，支持全页翻译和划词翻译。电子书：全格式电子书阅读器（txt, pdf, epub, kindle, mobi, azw, azw3, azw4, prc, pdb）小说神器：阅读模式，智能拼页，小说神器。JavaScript扩展：在网页上运行自己的JS代码。自定义：自定义沉浸式壁纸，站点图标，网站主页，搜索引擎，浏览器标识（User-Agent）....
提供 Pubmed 、 BLAST 、 Entres 、OMIM 、 Taxonomy 、 Structure 等工具，可对国际分子数据库和生物医学文献进行检索和分析，并开发用于分析基因组数据和传播生物医学信息的软件工具。 NCBI 还支持与推广多种医学及科技方面的数据库，包括：三维蛋白质结构的分子模型数据库 （ MMDB） 、孟德尔人类遗传（ OMIM ）、特殊人类基因序列集（ UniGene ）、人类基因组基因图（ Gene Map of the Human Genome ）、生物分类游览器（ Taxonomy Browser ）以及与国立癌症研究所合作的癌症基因组解剖学项目（CGAP ）等。 NCBI 的所有数据库和程序软件都可在 NCBI 的匿名 FTP服务器（ftp://ncbi.nlm.nih.org）上获取。随着ncbi数据库各种资源的涌现，NCBI已经成为科研工作者必不可少的工具了。
壁纸应用，干净、舒适、流畅。集成多个高质量图源，支持每日推送桌面/锁屏。时光如歌，岁月如诗。拾光，每日一景Q：如何使用配置文件？A：打开 拾光，右键菜单点击 设置 图标，设置页下滑找到 配置文件 项，展开后点击 打开 按钮即可。或使用快捷键：Ctrl + I。详细玩法：Wiki / 配置文件Q：如何调高桌面壁纸推送频率？A：一般图源推送周期为 24h，即每一天推送一次，可通过如下步骤进行自定义：打开配置文件找到目标图源的块 [xxx]（如 一梦幽黎 块为 [ymyouli]），找到参数 desktopperiod（推送间隔小时数），调为 1 - 24 之间的值，保存即可右键菜单开启桌面/锁屏推送即可Q：图源太多，有没有多合一？A：打开 设置 页，切换到 贪食鬼 图源，关闭 周度精选，即多合一（包含10+图源2w+图片）。 (注：拾光 版本需升级到 v8.9 或以上）Q：如何调整缓存？A：拾光 会缓存历史浏览/推送图片，默认阈值各600张，每次启动时检查阈值并自动清理。阈值可于配置文件中修改：打开配置文件找到 [app] 块，按需修改 cache 参数值即可（改为 0 则自动清空缓存），保存，下次打开应用生效。Q：如何解锁 LSP 图源？A：LSP 为不可描述内容，默认不可见，若手动开启，则视为您已成年且自行承担责任：打开配置文件找到 [app] 块，将 r18 参数值修改为 1，保存，重新打开应用，图源列表中 LSP 将可见
中文预训练语言模型，能够在零样本和少样本情境下完成多种NLP任务。WeLM的功能和特点：WeLM拥有处理跨多语言（中英日）任务的能力，并且具有mutilingual的能力。WeLM具有记忆能力、自我纠正和检查能力，能够学习少量的文本转换例子即可达到对任意类型的文本转换。在14项中文NLP任务上，WeLM的整体表现超出了所有同大小的模型，甚至能够匹配比它大25倍的模型。WeLM使用62k的SentencePiece tokenizer进行词表处理，再加上3万个中文符号和中文中常见的英语、日语、韩语等语言的常用词也被包括在内。相关技术论文《WeLM: A Well-Read Pre-trained Language Model for Chinese》已经发布于论文预印本网站arXiv（https://arxiv.org/abs/2209.10372）
