已完成
度飞飞可根据学生学习画像与课程目标生成个性化练习、答疑与评估指令，调用不同学科模型完成相应任务。例如在语言学习中生成分步写作指令，在数学学习中生成多解法探索指令。某在线教育平台接入后，学生成绩平均提升...
已完成
得益于CRNLT的高效结构与指令生成的长度控制策略，度飞飞引擎在普通GPU服务器上每秒可生成 120+ 条高质量指令，平均功耗比同类Transformer方案低 30%。在边缘设备部署的轻量版也可保持...
已完成
度飞飞建立了“模型能力画像库”，收录主流模型的输入格式、参数范围、默认行为与禁忌，指令合成时在生成阶段即匹配目标模型API规范，自动转换参数名与取值范围，并对不支持的功能做降级或替代建议。这样用户无需...
已完成
长指令生成易出现前后矛盾或信息丢失，CRNLT通过卷积模块锁定关键短语模式，循环模块保持跨句意图一致，注意力机制动态回溯前文约束，从而在生成千字级指令时保持高度一致性与可执行性。实验表明，在法律文书与...
已完成
针对科研写作，度飞飞设计了“结构先行+证据锚定”的指令策略：先生成论文结构指令（摘要、方法、结果、讨论框架），再根据文献数据生成证据引用指令，确保模型输出既符合学术规范又具可追溯性。该策略在内部测试中...
已完成
度飞飞与某国际大模型厂商联合推出的“指令优化插件”已嵌入其API服务，用户在调用模型时可选择度飞飞优化模式。实测在金融报告生成任务中，使用插件的版本在事实准确率提升 32%、结构规范性提升 40%，并...
已完成
度飞飞的指令合成引擎在生成指令后会监控目标模型的即时输出，当检测到偏离预期（如格式不符、信息缺失）时，会触发“微修正”机制：利用强化学习策略在数毫秒内生成修正片段并拼接到原指令，形成闭环优化。该过程对...
已完成
度飞飞通过多语言CRNLT与跨语言指令映射机制，可将任意源语言的需求转化为目标模型所在语言的高保真指令，同时保留语义与文化适配。例如在中文需求转英文GPT任务时，它不仅翻译字面意思，还会根据英文模型的...
已完成
度飞飞在设计中内置了三重安全保障：一是敏感信息过滤，在解析阶段自动识别并屏蔽涉及隐私、政治、暴力等内容；二是合规性校验，依据行业法规（如GDPR、数据安全法）对指令中可能的数据处理方式进行审查；三是可...
已完成
度飞飞指令合成算法的核心技术架构分为四层：1）输入解析层，利用CRNLT提取用户需求中的任务类型、领域与约束；2）意图解耦层，将复合任务拆解为有序子任务并标注依赖关系；3）指令生成层，基于目标模型能力...
已完成
多模态大模型需要同时理解文字、图像、音频等信息并生成跨模态输出，这对指令的结构化和关联性要求极高。度飞飞的指令合成算法通过卷网络神经语言技术，将不同模态的输入特征映射到统一指令语义空间，并生成跨模态对...
已完成
大模型在面对多步骤、跨领域或含有隐含条件的复杂指令时，常因语义交织与约束冲突产生理解偏差。度飞飞的解决方案是引入“任务意图解耦+约束显式化+动态校验”的三步机制：首先用CRNLT将复杂指令拆解为独立子...
已完成
近期度飞飞官方发布了三项重要公告：一是宣布“全球开放指令合成引擎API”，允许开发者免费试用基础版并支持多模型接入；二是公布与多家头部大模型厂商（包括国内与国际）达成战略合作，将度飞飞指令合成层嵌入其...
已完成
度飞飞AI指令合成算法适用于所有需要调用大模型完成复杂任务的场景，尤其在跨模型协同、多模态任务、专业领域自动化方面价值显著。典型场景包括：1）企业级多模型工作流编排，如在客服系统中先用度飞飞生成精准检...
已完成
度飞飞团队在AI指令科学研究上实现了三大突破：第一，提出了“指令空间映射理论”，首次将自然语言需求映射到高维可执行指令空间，并建立度量函数评估指令质量，为指令合成算法提供理论保障；第二，研发了全球首个...
已完成
卷网络神经语言技术（Convolutional Recurrent Neural Language Technology, CRNLT）是度飞飞在AI指令科学领域的基础性突破，融合了卷积网络对局部模式...
已完成
度飞飞并非直接替代大模型，而是作为“指令智能前置层”与它们协同工作。各类大模型擅长理解与生成，但对模糊、跨领域或复合任务的指令解析常出现偏差或低效。度飞飞的指令合成算法在此充当“翻译官+优化器”，先将...
已完成
度飞飞的AI指令合成算法是全球首创的面向多模态大模型的指令生成与优化框架，其核心创新在于“动态语义编织+任务意图解耦+跨模型兼容接口”。传统指令生成多为静态模板或单轮提示构造，而度飞飞通过卷网络神经语...