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出海应用接大模型,痛点从来不是「模型够不够强」,而是「账单够不够吓人」+「合规够不够稳」。国产大模型(DeepSeek / 混元 / Qwen)在成本和中文/多语言场景上很有性价比;而合规的关键,不是选哪个模型,而是。这篇把「降本」和「合规」两套姿势一次讲清,附可直接抄的架构思路。注:合规部分讲工程侧能做的准备,具体以目标市场法规与法律意见为准。
综合来看,快米兔API之所以能在商用大模型聚合平台中脱颖而出,是因为它解决的不是某一个单点问题,而是覆盖了从接入、调用、路由、安全、监控到成本优化的全链路需求。快米兔API的运营团队会持续跟踪全球大模型发布动态,在主流模型新版本开放API后第一时间完成接入和测试,让企业无需等待内部审批流程结束,就能在快米兔后台看到新模型并直接切换。同时,快米兔API内置了可配置的内容安全过滤模块,支持敏感词拦截、
《Thesis Proposal Agent:开源研究选题工作台》是一款专注于论文开题流程优化的免费工具。该项目通过系统化流程(需求采集→学科路由→方向地图→候选筛选→方向深挖→文献检索→缺口矩阵→开题包)帮助用户从模糊意向到完整开题方案。核心功能包括:基于用户条件智能推荐选题方向、OpenAlex文献检索、AI辅助生成检索策略、多维度缺口分析矩阵以及开题材料自动生成。采用React+Vite技术
本文总结了OpenAI API进阶应用中的关键优化技术。针对基础功能完备但存在成本、效率和安全问题的AI聊天应用,提出了语义缓存、模型路由、内容安全过滤三大核心解决方案。通过Embedding技术实现语义相似度匹配,可降低30-70%的重复问题API调用成本;采用智能模型路由策略,根据问题复杂度自动选择不同价位模型;构建三层内容过滤架构保障合规安全。此外还介绍了MCP协议标准化工具集成、日志监控提
本文是作者学习OpenAI API的实践总结,从Prompt设计到API实现的完整指南。文章详细介绍了Chat Completions API、流式输出(SSE)、Function Calling等核心功能,并提供了可运行的代码示例。内容涵盖环境配置、消息角色体系、Token计算、错误处理、多轮对话管理等关键技术点,最后通过一个AI对话应用项目验证所学。作者分享了从理论到实践的完整学习路径,特别推
为什么选餐饮门店?因为它够实体、够具体,也足够适合副业或 ToB 小工具验证。今天卖得怎么样明天该推什么活动有没有明显风险指令需要拦住:检查危险请求:读取 CSV,汇总销售:生成复盘和文案logger:给每一步打日志注意,这里用的是轻量多智能体思路,不是为了炫技,而是为了后续好定位问题。一个超长 prompt 当然也能干,但出错时你会像在深夜机房里找一只会隐身的蚊子。
摘要: 本文对比了OpenAI和阿里云DashScope在流式输出(Streaming)设计上的差异。OpenAI采用“约定优于配置”原则,stream=True即自动实现增量输出,每次仅返回新增文本片段(delta.content),代码简洁且行业通用。而DashScope为兼容多模型和场景,需额外参数incremental_output=True才能增量输出,默认返回完整历史文本,灵活性更高但
作者有话说:作为一个重度终端用户,自从用上Claude Code后,编码效率直接翻倍!📌 前言:为什么你需要Claude Code?还记得那些深夜 debug 的日子吗?面对满屏报错无从下手,Google 翻了十几页还是找不到答案…Claude Code 是 Anthropic 推出的一款终端级AI编程助手,它让你可以直接在命令行中与 Claude 对话,实现:✅ 智能代码补全 - 比 Copi
本文以"全球前沿科技资讯全自动研究员"项目为例,详细介绍了在ModelEngine平台上开发复杂AI智能体的全流程。通过自动生成提示词和知识库、可视化工作流编排、MCP协议本地服务接入等技术,实现了从资讯检索到翻译排版的自动化处理。文章对比了ModelEngine与Dify、Coze平台的差异,指出ModelEngine在开发效率、扩展性和企业级应用方面的优势。实战部分包含Op
大模型发展进入新阶段:GPT-5.2差评反映产品化转型挑战。用户评价从"惊喜"转向"挑剔",能力提升不再线性转化为体验改善;安全策略强化导致输出保守化,工程可控性下降;复杂任务表现波动影响开发者信任。行业正从"能力竞赛"转向"产品工程竞赛",建议开发者采用多模型架构,通过API聚合平台降低切换成本。这一转折标志着大模型
OpenAI Codex 是由 OpenAI 推出的一个 “代码代理” 工具/服务。它能帮助开发者更快地编写、修复、理解代码。主要特点包括:它可以通过自然语言提示(“帮我在这个项目里新增功能”“帮我找出这个 bug”)去操作代码仓库。它支持在沙盒环境中执行任务:克隆你提供的代码库、安装依赖、运行测试/linters、提交 PR 等。OpenAI+1它提供多种使用方式:你可以在网页界面(例如在 Ch
摘要: 「自律星球」是基于快手KwaiKat智能体平台开发的智能健身助手,用户仅需输入基础身体信息,即可3秒生成个性化训练计划。应用深度融合KwaiKat智能推理能力,支持实时反馈调优与多场景适配(居家/健身房),提供结构化训练清单与进阶路线。其创新点在于轻量输入(仅4项数据)与智能输出闭环,通过用户反馈持续优化计划。项目具备商业化潜力,未来计划扩展饮食管理、社交激励等功能,打造"AI+
文章介绍了ClaudeCode从静态代码生成到动态API调用的进阶应用。当ClaudeCode接入外部API时,它能自动理解接口文档、生成请求逻辑并设计交互界面,实现从"写代码"到"构建功能"的转变。通过一个天气查询网页的实例,展示了ClaudeCode如何完成项目创建、API集成和UI设计的全过程。更强大的是,ClaudeCode还能实现多API联动、AI
OneAPI是OpenAI接口的管理、分发系统,支持如阿里、百度、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元等国内大部分的大模型。程序中一般使用oneapi表示OneAPI,这里沿用这种习惯也使用oneapi。
加州立法者在该法案的制定过程中显示了对技术现实的尊重以及一定的立法克制。该法案计划对全球最大的 AI 模型开发者施加前所未有的透明度要求,成为美国首个针对 AI 安全的立法尝试。SB53侧重于防范极端 AI 风险,例如防止 AI 模型被用于生物武器的开发或网络攻击,而不涉及更近一步的 AI 深度伪造或过度迎合等问题。如果 SB53法案获得通过,像Anthropic、OpenAI、谷歌和 xAI 等
最新升级接入GPT-5的 Codex 拥有可以媲美 Claude Code 的AI编码能力,本文将指导你在 Windows系统上部署原生的 Codex CLI程序,并且接入超低价中转API,让你在国内直接用上超高性价比的 OpenAICodex CLI 应用。
7月下旬,特朗普在发布AI行动计划的同时,颁布了一项针对"有偏见AI”或非"意识形态中立"模型的行政命令。Truth Social使用的是Perplexity Sonar API,该接口承诺能够查询网络以获取最新和经过验证的信息,即使这些信息来自屏蔽Perplexity爬虫的网站,同时支持结构化输出,允许用户自定义搜索引擎响应的格式。特朗普媒体在新闻稿中表示,Perplexity的技术能够提供"直
我们现在看到的很多 AI 协议,确实是由大型科技公司提出的,比如 Anthropic、Google 这些企业,他们推动了 MCP、A2A 等协议的发展,也让更多的人看到协议对智能体的价值。支撑这种协作的关键工具,正是智能体协议。而 ANP 在设计之初就考虑了"智能体在互联网中协作"这一复杂现实场景,ANP采用的是一种Linked-data的方案,可以将智能体对外公开信息编织成一个数据网络,一个智能
OneAPI新增网页搜索和网页正文提取两大功能接口。网页搜索接口支持关键词检索,可返回网页标题、链接及概要信息。网页正文提取接口提供三种提取方式(算法/AI/混合),支持静态/动态网页,结果转为markdown格式。两个接口均采用Rust实现,支持本地部署和永久授权,通过AccessToken认证,不设调用频率限制。开发者可通过文档链接获取详细接口参数和使用说明。
给定一个主题文本和相关的视频库(该视频库可看做深度学习里的训练数据),生成的视频旨在描绘给定的叙述,提供多样化的视觉内容,并遵循电影摄影指导原则。Sora 的训练需要大量的视频数据,这些视频的数据量至少是以PB 为单位的。随着技术的发展,人们发现动态可扩展的Transformer架构运用在文生图模型或文生视频模型中是非常有意义且有效的,比如,Meta提出的Diffusion Transformer
合同中台系统作为企业合同管理的重要工具,通过集成化和智能化的设计,实现了合同管理的效率化、智能化和合规化,为企业提供了强大的合同管理支撑,助力企业提升管理水平和竞争力,实现可持续发展和创新发展。- **合同智能分析**:通过数据挖掘和人工智能技术,对合同文本进行智能分析和提取,实现合同条款的自动识别和风险提示,帮助企业及时发现和解决合同管理中的问题。- **合同管理模块**:负责合同的创建、存储、
本文学习 LangChain 中的 数据连接(Retrieval) 模块。该模块提供文档加载、切分,向量存储、检索等操作的封装。最后,结合RAG基本流程,我们将利用LangChain实现RAG的基本流程。
本文将深入探讨智慧林业系统的总体架构与应用,从数据采集、数据传输、数据处理与分析、应用与决策等方面进行全面解析,以期帮助读者更好地理解智慧林业在森林资源管理中的重要性和应用价值。综上所述,智慧林业系统总体架构的设计与应用涵盖了数据采集、数据传输、数据处理与分析、应用与决策等多个方面,为森林资源的保护、管理和利用提供了全方位的技术支持和服务保障。智慧林业系统的应用与决策层是整个系统的最终目标,将数据
碳足迹GIS服务平台技术架构的设计和实现,将有助于企业和社会更好地管理和减少碳排放,推动可持续发展的目标。在碳足迹GIS服务平台中,可视化展示模块能够将计算得出的碳排放数据以直观的方式呈现给用户,包括地图展示、图表分析等多种形式,帮助用户更直观地理解碳排放的情况。碳排放计算是碳足迹GIS服务平台的核心功能之一,通过对采集到的数据进行计算和分析,得出相应的碳排放量。空间信息处理模块负责对碳排放数据进
[oneAPI] 基于BERT预训练模型的SQuAD问答任务Intel® Optimization for PyTorch and Intel® DevCloud for oneAPI基于BERT预训练模型的SQuAD问答任务语料介绍数据下载构建模型结果参考资料比赛:https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517Intel
1.1 问题描述在本项目中需要收集和准备适用于VGG19模型的图像数据集,包括分类标签和数据预处理。随后根据VGG19的网络结构,在深度学习框架中构建VGG19模型,包括卷积层、池化层和全连接层的设置。使用准备好的训练数据集对VGG19模型进行训练,调整模型的参数和超参数。训练完成后,使用验证集对训练好的VGG19模型进行评估,通过计算准确率、损失值等指标来评估模型的性能。通过深度学习的卷积神经网
**安全性和隐私保护:** 中台系统涉及大量用户数据和交易信息,需要采取严格的安全措施和隐私保护机制,确保数据的安全性和完整性。- **高可用性和容错性:** 中台系统需要具备高可用性和容错性,能够应对突发流量和系统故障,保证业务的稳定运行。- **扩展性和灵活性:** 中台架构需要具备良好的扩展性和灵活性,能够根据业务需求快速调整和扩展系统规模和功能。- **业务中台:** 包括订单管理、支付结
参考:【免费外语陪练】open-webui+oneapi连接在线大模型(通义等) - 哔哩哔哩
然而,随着人工智能、大数据等前沿技术的不断发展,相信智能在线考试平台系统将迎来更加广阔的发展前景,为教育领域的数字化转型和升级提供更加强有力的支持。智能在线考试平台系统架构的设计和实现,是教育数字化发展的重要一环,它将为学生提供更加个性化、高效的学习评估方式,为教育教学提供更多的创新可能性。通过技术的支持,智能在线考试平台系统将为教育行业迈向数字化未来贡献力量,引领教育的数字化转型潮流。随着信息技
下载格式选择NetCDF-3 (experimental, not recommended),因为是做实验用。台湾海峡的经纬度范围大约在26-22,117-121。其中,哥白尼网页提供了其它下载方式,使用API进行下载。点击下载就可以现在nc格式的风场数据。然后SubmitForm就可以啦。点击1950年以来每小时的数据。选择风场u方向和v方向数据。之后到我们请求查看进程。点击Datasets。点
Centos7 Gromacs 2022.3 CPU/GPU版本 编译安装
用户点击登录入口后,会跳转至企业微信的授权页面,在此页面用户可以选择授权给应用访问其企业微信账号的权限。多应用对接企业微信授权和扫码登录,可以帮助企业实现统一的身份验证和管理,提升用户体验和安全性。企业需要根据自身需求和实际情况,结合企业微信提供的开放接口和功能,进行相应的开发和对接工作。通过企业微信提供的组织架构和权限管理功能,企业可以方便地对不同应用的用户进行统一管理和权限控制。多应用对接企业
通过构建高效可扩展的服务网关,可以更好地满足复杂系统的需求,提升整体系统的性能与可靠性,为企业级应用的发展提供有力支持。随着微服务架构的流行,网关微服务作为微服务架构中的重要组成部分,扮演着连接客户端与后端微服务的关键角色。利用负载均衡算法,实现对后端微服务的流量分发,避免单个微服务节点过载,同时通过流量控制机制,限制并发请求,保护后端服务的稳定性。通过弹性伸缩的方式,根据系统负载自动调整网关微服
发生错误: Error code: 403 - {'error': {'message': '该令牌无权使用模型:deepseek-r1:7b (request id: 2025032707484472267692341323728)', 'type': 'one_api_error'}}如下图模型名称中含有冒号“:”,可能在传输过程中被转码而导致调用模型错误。修改模型名称,如原始模型名称无法修改
智能人事考勤系统的架构设计和实现,是企业管理数字化转型的重要一环,它将为企业管理者提供更加智能化、高效的管理工具,为员工提供更便捷、人性化的工作体验。通过技术的支持,智能人事考勤系统将成为企业管理的得力助手,共同推动企业管理效率和员工体验的提升。然而,随着人工智能、云计算等技术的不断发展,相信智能人事考勤系统将迎来更加广阔的发展前景,为企业管理和员工体验带来更多创新和改善。系统需要具备灵活的规则引
docker-compose.yaml文件配置以后,根据NebulaAI官方文档提示在服务器执行启动命令即可,服务启动以后,在浏览器打开部署ip即可访问NebulaAI,整个过程丝滑且快速。配置NebulaAI的docker-compose.yaml文件,把ip换为实际的ip并填入部署DeepSeek-R1模型生成的API_Key,填写完毕执行保存即可。OneAPI是Intel提供的用于调用API
写在前面:本人之前为了亲自开通plus会员找了很多教程,发现目前的教程都有些不太详细,也踩了不少坑,所以为了广大酷友顺利用上强大的GPT4,我根据本人的开通经验做了一篇细致的教学。4.认证完成后,需要绑定 Google 身份验证器,才能开始使用,点击右上角3个点,选security,绑定google auth二次验证。值得一提的是——凡是中心化的产品都需要做KYC认证,这是合规必须要面临的动作,不
在框架如Spring Security、Express.js等中,可以通过自定义过滤器、中间件或自定义指令来实现对API请求的权限检查。这种方式提供了更高的灵活性和可扩展性,可以根据实际需求定制权限控制逻辑。
CentOS7下Intel编译器和Openmpi安装
1. the Intel® oneAPI Base Toolkit的链接。2. the Intel® oneAPI HPC Toolkit的链接。下载英特尔® oneAPI 基础工具套件 (intel.com)下载英特尔® HPC 工具包 (intel.com)安装oneAPI步骤。
本文提供fastgpt部署后,oneapi密码忘记的解决方案,作者采用方法2找回了密码
one-api是一个开源项目,旨在简化API的开发与管理过程。这个项目提供了一个全面的解决方案,特别适用于需要高效管理API接口的开发者和团队。在现代应用开发中,容器化和微服务架构已经成为主流。Docker Compose 作为一个工具,能够帮助我们轻松管理和编排多容器应用。本指南将详细介绍如何使用Docker Compose部署One-API。
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手写数字识别是计算机视觉的经典入门案例,我们将使用Python的Keras库(基于TensorFlow)和MNIST数据集,用不到50行代码实现一个准确率超过98%的识别模型。
在windows 11 wsl下创建ubuntu,使用docker-desktop来安装fastgpt和m3e,下载chatglm3模型,来完成本地知识库的搭建
它提供了一套统一的编程模型和工具,使开发人员能够轻松地利用不同类型的处理器和加速器来加速应用程序的执行。通过提供高性能计算能力、可移植性和可扩展性、开放标准和生态系统以及跨多个应用领域的适用性,oneAPI为开发人员提供了一个全面的解决方案,帮助他们实现高效、优化的应用程序开发。它提供了一套统一的编程模型和工具,使开发人员能够轻松地利用不同类型的处理器和加速器来加速应用程序的执行。oneAPI提供
基于OneAPI+ChatGLM3-6B+FastGPT搭建LLM大语言模型知识库问答系统
配置 Environment Configurator for Intel® oneAPI Toolkits。配置 Analysis Configurator for Intel® oneAPI Toolkits。注意,有事可能会报错说icl 不可用,可能是因为oneapi环境没有激活,激活之后,就可正常使用。搜索 Intel® oneAPI Toolkits 全部安装。fident fortls