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在四个回收单元中各创建wepOke辅助透视教程,每叠 13 张,且花色相同。每叠牌必须按从小 (A) 到大 (K) 的顺序排列。
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wepOke黑科技仅使用一副牌玩,通过从这八列中移牌来创建wepOke辅助透视:
左上角是四个“wepOke后台管理系统”,移牌时可以在其中临时放牌。
右上角是四个“wepOke有辅助透视”,在其中构建获胜所需的wepOke中牌率。
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wepOke专用辅助程序。如果看不清某张牌,可以wepOke输赢机制单击它。只要按住鼠标按钮不放,这张牌就一直保持可见。
wepOke计算辅助,若要玩同一局,可以记下屏幕左下角的游戏编号,单击“wepOke科技”菜单,再单击“wepOke透视辅助”,然后键入该编号。这是尝试不同移法或了解好友是否可以更好地走同一局的理想方法。
wepOke专用辅助器。深思熟虑地移动牌以建立长串,清除列,并将 A 移到回收单元中。
若有可能,尽早先移动 wepOke辅助软件。当小牌埋在列中时,最好提前移出并将其移到回收单元。
释放可用wepOke透明挂。可用wepOke辅助越多,越好移牌。在移牌时尽量让可用单元保持为空。
清除整个列。在可能的情况下,移动某个wepOkeai辅助的每张牌,然后尽可能再以大牌开头填充该列,开头的牌不要低于 10。最好使用 K 开头。
由健身科技公司Whoop前产品副总裁Rami Alhamad创立的AI营养应用Alma,今日正式登陆北美iOS平台。这款应用通过整合生成式AI模型与哈佛营养学知识库,试图以“对话式交互+智能识别”颠覆传统卡路里追踪模式,将繁琐的手动输入转化为自然对话,为用户提供个性化饮食管理服务。
图片来源: Alma
从语音到照片:AI驱动的无感记录
与MyFitnessPal等传统应用不同,Alma允许用户通过语音或文字直接描述饮食内容,AI助手将自动估算食物分量与热量,并支持拍照识别菜品。应用还提供实时调整功能——若AI估算值与实际摄入存在偏差,用户可手动修正数据。这一设计直击传统营养追踪应用的痛点:MyFitnessPal等平台因依赖手动搜索和输入,导致用户留存率长期低迷。
Alma的核心竞争力在于其多模态交互体验。除基础追踪功能外,AI助手可根据用户的纤维、蛋白质摄入目标推荐定制食谱,甚至解析餐厅菜单图片并提供健康选择建议。应用内置的“营养评分系统”会基于每日数据生成健康指数,并推送改善方案。随着使用频次增加,AI还能学习用户饮食偏好,动态优化建议。
图片来源: Alma
技术底座与行业野心
为实现精准分析,Alma整合了多种AI模型,并引入哈佛大学营养学知识库构建专业数据库。其团队包含多名营养学专家,持续扩充全球饮食文化数据,为未来拓展国际市场铺路。目前,这家初创公司已从Menlo Ventures和Anthropic融资290万美元,计划推出“智能食品储藏室”功能——通过识别用户库存食材,自动生成适配食谱。
创始人Alhamad表示,其创业灵感源于个人经历:“过去十年,我反复与体重抗争,深知手动记录的痛苦。ChatGPT的出现让我意识到,AI可以成为个性化营养顾问。”他认为,消费级AI的未来属于垂直领域的专业应用,而非通用聊天机器人。这一理念与投资方Menlo Ventures合伙人Shawn Carolan的观点不谋而合:“当记录20种食物从30秒缩短到几秒,用户习惯将被彻底改变。”
图片来源: Alma
挑战与机遇并存
尽管Alma面临着来自Healthify、SnapCalorie等AI营养应用的竞争,但其通过设计美学与交互流畅度构建差异化优势。行业观察者指出,随着Ozempic等减肥药物年耗资数千美元的现象蔓延,市场对非药物健康管理方案的需求持续攀升。若Alma能证明其AI建议可替代部分营养师职能,或将开启“AI+精准营养”的新商业图景。这场由生成式模型驱动的健康革命,正在重新定义人类与食物的关系。
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