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莲匸AI网站系统源码仅21kb，实现用户管理，一键添加接口，一键修改接口，以及在线AI模型聊天、文转图、图转文功能。此外，系统还提供5种不同模式的api接口源码，方便用户对接。甚至给想对接这个系统的用户提供了一个小demo源码(后面两个图)。开发文档请确保将文档中对接的openai的key换成你自己的key我主要讲解一下用户对接本站api的地方注意:为了安全起见，修改一下部分的文件名首先是用户对接后台你的网站/api/114514-admin.php在这里，您可以快速添加用户并查看用户信息其次是你的网站/api/cx.php用户可以在这里查询他们的剩余对接次数接下来是添加用户和次数的api(用于对接代刷)你的网站/api/114514-addkey.php?key=key&count=count然后剩下的您可以根据需求自行操作注意:请您仔细阅读并修改每个页面文件中的注释，避免使用我的接口导致流量超载。https://gocodehub.com/3084.html

谷歌的又一波反击！开放大语言模型PaLM API

谷歌的又一波反击！开放大语言模型PaLMAPI但在今日，Google组织了第二波反击：开放自家的大语言模型API“PaLMAPI”，此外今天Google还发布了一款帮助开发者快速构建AI程序的工具MakerSuite。Google表示，此举是为了帮助开发者们快速构建生成式AI应用。但略为遗憾的是，Google目前是向选定的开发人员提供这些工具，而非全面开放。基于PaLM模型的API毫无疑问，PaLMAPI是今天Google发布的公告的核心。Google介绍称，PaLMAPI是Google大型语言模型的入口，可用于各种应用程序。它将为开发者提供面向对轮交互而优化的模型，如内容生成与对话。它也能为开发者提供摘要、分类等多种任务的通用模型。从名字可以开出，此次开放的大语言模型API是基于Google去年发布的PaLM。这是Google基于Pathways系统训练的一个5400亿参数的大型语言模型。为了训练这个模型，Google动用了6144块TPU，让Pathways在两个CloudTPUv4Pods上训练PaLM。强大的系统和算力投入带来了惊艳的结果。Google在数百个语言理解和生成任务上评估了PaLM，发现它在大多数任务上实现了SOTA少样本学习性能，可以出色地完成笑话解读、bug修复、从表情符号中猜电影等语言、代码任务。随着规模的增加，模型在处理多个任务时的性能逐渐提高，而且还在不断解锁新的能力关于PaLM，读者们可以查看论文《PaLM:ScalingLanguageModelingwithPathways》。此外，Google公告称，后续会开放更多规模与功能不同的模型。PaLM是Google选择的第一个版本，所以后续我们也可以期待下LAMDAAPI等。MakerSuite工具在过去的几年里，Google一直在构建和部署大型语言模型——从将MUM引入搜索到在AITestKitchen中使用LaMDA构建APP。Google表示，开发人员必须使用不同的工具来完成任务，例如制作和迭代prompt、生成合成数据以及精调自定义模型。MakerSuite是一种简化此工作流程的工具，让用户将能够根据prompt进行迭代，使用合成数据扩充数据集，并轻松调整自定义模型。当你准备好编程时，MakerSuite允许将prompt导出为你最喜欢的语言和框架（如Python和Node.js）的代码。Google表示，借助MakerSuite，你能够直接在浏览器中快速测试和迭代调整后的模型。最后补充一句我们观察到的结果：Google今日的两篇博客发布后，似乎已经引起了一些人的不满：并非全面开放、也没有定价。也许，可以说相比之前ChatGPTAPI的开放，Google这一波反击，也略显失败。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1349461.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1349461.htm

阶跃星辰发布 Step-2 万亿参数 MoE 语言大模型预览版

阶跃星辰发布Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版在今日上海开幕的2024全球开发者先锋大会上，通用大模型创业公司阶跃星辰正式对外亮相。阶跃星辰研发的Step-1V千亿参数多模态大模型，在中国权威的大型模型评估平台“司南”（OpenCompass）多模态模型评测榜单中位列第一，性能比肩GPT-4V。阶跃星辰创始人、CEO姜大昕博士在大会上正式对外发布了Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版。模型采用MoE架构，聚焦深度智能的探索，并提供API接口给部分合作伙伴试用。据了解，参数量从千亿到万亿，对算力、系统、数据、算法四个方面都提出了极高的要求，业内只有极少数公司能做到。训练万亿参数模型体现了阶跃星辰的核心技术能力，也表明阶跃星辰在通用人工智能领域追赶OpenAI的实力和决心。

零一万物发布Yi大模型API开放平台 首批开放3款大模型

零一万物发布Yi大模型API开放平台首批开放3款大模型在全球多项权威评测榜单中，Yi大模型表现优异，性能直追GPT-4。此前，Yi大模型API已经小范围开放内测，全球已有不少开发者申请使用，并普遍反馈效果超出预期。基于此，此次Yi大模型API正式推出3款模型，给开发者更多惊喜。目前，Yi大模型API名额限量开放中，新用户赠送60元。Yi大模型API与OpenAIAPI完全兼容，开发者只需修改少量代码，可以平滑迁移。此次Yi大模型API开放平台提供以下模型：•Yi-34B-Chat-0205：支持通用聊天、问答、对话、写作、翻译等功能。•Yi-34B-Chat-200K：200K上下文，多文档阅读理解、超长知识库构建小能手。•Yi-VL-Plus:多模态模型，支持文本、视觉多模态输入，中文图表体验超过GPT-4V。零一万物API开放平台链接：https://platform.lingyiwanwu.com/零一万物Yi-34B-Chat-200K模型支持处理约30万个中英文字符，适合用于多篇文档内容理解、海量数据分析挖掘和跨领域知识融合等，在“大海捞针”测试中，Yi-34B-Chat-200K的性能提高了10.5%，从89.3%提升到99.8%。例如，金融分析师可以用Yi-34B-Chat-200K模型快速阅读报告并预测市场趋势、律师可以用它精准解读法律条文、科研人员可以用它高效提取论文要点、文学爱好者可以用它快速掌握作品精髓等，应用场景非常广泛。Yi-34B-Chat-200K对经典文学作品《呼啸山庄》进行复杂角色和角色关系的归纳总结零一万物开发的多模态模型Yi-VL-Plus，可支持文本、视觉多模态输入，面向实际应用场景大幅增强，包括：增强Charts,Table,Inforgraphics,Screenshot识别能力，支持复杂图表理解、信息提取、问答以及推理。中文图表体验超过GPT4V；Yi-VL-Plus模型在一些中文图表理解场景，比GPT-4V准确率更高在Yi-VL基础上进一步提高了图片分辨率，模型支持1024*1024分辨率输入，显著提高生产力场景中的文字、数字OCR的准确性；保持了LLM通用语言、知识、推理、指令跟随等能力。同时，零一万物还表示，近期零一万物将为开发者提供更多更强模型和AI开发框架，提供更加丰富和灵活的开发工具，以适应多样化的应用场景。相关文章:李开复旗下创业公司零一万物推出LLM开源模型01.AI估值10亿美元零一万物宣布发布Yi-34B大模型李开复：不负众望李开复旗下AI公司“零一万物”开源Yi大模型被指抄袭LLaMA零一万物回应大模型架构争议：对模型和训练的理解做了大量工作...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1423641.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1423641.htm

Meta推出新的AI模型 可转录和翻译近百种语言

Meta推出新的AI模型可转录和翻译近百种语言SeamlessM4T是根据知识共享许可（CC）协议4.0发布的，允许研究人员对其进行迭代。除了SeamlessM4T，Meta还发布了其开放翻译数据集SeamlessAlign的元数据。Meta表示：“建立一个通用语言翻译器，例如像《银河系漫游指南》中虚构的巴别鱼那样，是具有挑战性的，因为现有的语音对语音和语音对文本系统只覆盖了世界语言的一小部分。”《银河系漫游指南》是由英国作家道格拉斯·亚当斯所写的一系列科幻小说，而巴别鱼是这部作品所创造的一种神奇生物，体型小到足以放进人的耳朵，靠接受脑电波为生。如果将巴别鱼放到耳朵里，人们可以理解任何语言。对于SeamlessM4T模型，Meta研究人员在一篇研究论文中表示，他们从400万小时的原始音频中收集了音频训练数据，这些音频来自一个公开的抓取网络数据存储库，但没有说明是哪个存储库。研究报告称，文本数据来自去年创建的数据集，这些数据集从维基百科和相关网站上提取了内容。Meta表示，SeamlessM4T代表了一个重大突破，因为这个模型可以一次性完成整个翻译任务，而不像其他大型翻译模型那样，将翻译分成不同的系统。SeamlessM4T建立在Meta之前的翻译模型之上。Meta去年发布了支持200种语言的文本到文本的翻译模型。它开发了用于多语言语音到语音翻译的数据集，以及用于语音识别的大规模多语言语音。Meta去年展示了它的通用语音翻译器，可将闽南语转化为英语。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1378781.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1378781.htm