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其次，从JSON数据引用的输入参数来看，生成的帧率预估将基于用户选定的CPU、GPU及系统内存配置（或存储在Steam客户端中的硬件配置），而非通过自动系统扫描软件实现。用户既能查看单游戏帧率预估值，也能了解该预估所依据的“匹配训练条目数量”——这些数据对应特定游戏和/或相关CPU/GPU组合。
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第三，这确保了模型在生成最终分割掩码之前，能将空间模糊性作为条件信号进行解析。
此外，Avec指出，虽然Wispr Flow、Willow和Monologue等应用也提供类似功能，但它们受限于苹果的API接口，需要用户安装独立键盘应用才能使用。而Avec能获取邮件完整上下文，因此可识别联系人姓名并根据邮件语气优化编辑效果。该公司表示，这种上下文理解能力还能让应用逐步掌握用户的个人邮件风格。
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