ai模型chatglm，百川大模型，通义千问，yi系列的模型厂商和团队背景，ai产品调用api的成本

以下是关于 AI 软件测试的相关内容： 实践中的应用示例： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台： 1. Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 2. Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 另外，在 Coze 官方教程中，搭建好第一个 AI Bot 后，配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期，可单击清除图标清除对话记录。

以下是 AI 在法律领域的一些最新应用： 1. 专利审查方面：AI 技术通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书：这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用，其格式固定，核心技术是法条/判例的引用，是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小，未达到大量取代人工的预期，但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域，为各行业带来创新、效率与价值。

成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手： 1. 知识学习与案例研究：利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台，深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助：借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量，确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析：通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景，进行分析和应对策略的制定，提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析：利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析，以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新：借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势，为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时，要对其结果进行审慎评估和验证。

以下为一些网页翻译 AI 产品及相关信息： 1. DeepL（网站）： ，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）： ，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）： ，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）： ，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）： ，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 此外，XiaoHu.AI 也具有高质量多语言翻译的特点，能提供沉浸式阅读和写作体验，支持多种语言的高质量翻译。它能够智能识别网页上的内容，如 Twitter、Discord 等，提供鼠标悬停翻译。支持 Chrome、Edge 等主流浏览器，下载插件即可使用。具有简单易用的用户界面，操作方便，还内置了 GPT 的聊天功能，可以随时提问。相关链接：

以下为您介绍一些用 AI 搭建网站的工具及选择合适工具的方法： AI 搭建网站的工具： 1. Zyro 网址： 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议；提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象；包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 2. Site123 网址： 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者；提供多种设计模板和布局，用户可以快速创建专业网站；包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。 选择合适的 AI 网站制作工具的方法： 1. 明确目标和需求：确定您的网站目标，如个人博客、商业网站、在线商店等，并明确功能需求。 2. 考虑预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择符合您技术水平的工具，确保能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源，如教程、社区论坛等，帮助解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具，您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在国内，AI 辅助制作 PPT 的软件中，爱设计 PPT 表现出色，是值得推荐的选择。 爱设计 PPT 不仅代表了当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平，还在不断进步，为用户提供越来越好的体验。它的成功有以下原因： 1. 拥有实力强大的团队，技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力，能持续推动产品创新和进步。 2. 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇，具备前瞻性的市场洞察力和快速的执行能力。 3. 已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位，反映了用户的高度认可。 对于经常需要制作 PPT 的人，无论是商务人士、教育工作者还是学生，爱设计 PPT 都能大大提高制作效率，保证高质量输出。随着 AI 技术的不断进步，爱设计 PPT 有望在未来带来更多惊喜的功能和性能提升，继续引领 AI 辅助 PPT 制作领域的发展。

根据目前的测评报告，在国内大模型中，得分较高的有文心一言 4.0（API），其总分 79.02 分。在工具使用的测评中，智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看，国内大模型在不断进步，与国外模型的差距在逐渐缩小，但不同模型在不同方面的表现各有优劣。

以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容： 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 方便测试，设备充足可下载更大模型） Windows 电脑：点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑：按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。（下载久了若卡住，鼠标点击窗口，键盘点空格可刷新） 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，可让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因： 快：GPT 大模型部署的服务器配置高。 好：GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。

以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息： 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接：https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望，认为它们将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，具备多种能力，如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等，还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时，还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接： Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html

以下是一些可以用于预测人的行为和发展的模型： 1. 思维模型： 战略与决策模型，如 SWOT 分析、MECE 原则等，专注于帮助个人或组织做出更好的决策和解决问题。 目标设定与执行的模型，如 SMART 原则、PDCA 循环等，提供了设置和实现目标的框架，确保行动的指向性和高效性。 系统思维模型，如反馈循环、杠杆点等，用于理解和处理复杂系统及其动态，促进整体观和互联性思考。 心理学模型，如认知偏误、习惯形成等，揭示人在认知和行为上的模式和偏差，帮助理解和预测人类行为。 学习与创新模型，如费曼学习法、思维导图等，旨在促进知识获取、深化理解和创造性思考。 2. Token 预测：看似简单的统计学技巧，其中蕴含巨大潜力。预测下一个语言符号（Token）的质量，反映了对语言背后隐藏的语义和知识的理解程度。一个足够强大的语言模型，可以模拟出超越现实的假想情况，通过人类数据进行推理和外推，从而有可能预测一个睿智、博学和能力非凡的人的行为举止。

以下是一些好用的大语言模型： 1. OpenAI 的 GPT4：在多种任务上表现卓越，包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。 2. Anthropic 公司的 Claude 3：在特定领域和任务上有出色能力。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 此外，还有一些在特定方面表现突出的大语言模型，如： 1. Meta 的 Llama2 系列。 2. 评估中的 GPT3（包括 textada001、textbabbage001、textcurie001 和 textdavinci002）。 3. LaMDA（有 422M、2B、8B、68B 和 137B 参数的模型）。 4. PaLM（有 8B、62B 和 540B 参数的模型）。 5. UL2 20B。 6. Codex（OpenAI API 中的 codedavinci002）。 如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 Coze 中查看插件的 API 可以按照以下步骤进行： 1. 点击个人空间，选择插件，然后点击创建插件。 2. 创建插件时，需要注意以下几点： 插件名称：使用中文，根据插件需求起名。 插件描述：向观众说明插件的用途和使用方法等。 插件工具创建方式： 云侧插件 基于已有服务创建：使用现成的 API 来创建插件，选择此方式后，会有一个必填项，即要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件 在 Coze IDE 中创建：使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API（支持 Python 和 Node.JS）。

以下是一些语音转文字的 API 或应用： 基于开源大型v2 Whisper 模型的语音转文本 API，提供转录和翻译两个端点，可用于将音频转录为任何语言或翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，支持的输入文件类型包括 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。 OpenAI 的 wishper：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 ，还有相关项目：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，该项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，速度快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 出门问问的语音合成（TTS）API： 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制：5 次/秒 可以将任意文本转化为语音，应用场景广泛，如视频 APP 配音解说、小说 App 有声阅读、移动 App 语音播报新闻、智能设备语音提醒、车载导航语音合成的个性化语音播报等。提供普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言，数百个发音人，上千种风格，实时合成支持 SSML，语法详见 SSML 标记语言。请求参数方面，HTTP Method 支持 POST 请求。

以下是基于 Python 调用目前最新的 OpenAI 的 API 的方法： 首先，我们提供了一个 Python 库，您可以按如下方式安装： ``` $ pip install openai ``` 安装后，可以使用绑定和 API Key 运行以下命令： ```python import os import openai Load your API key from an environment variable or secret management service openai.api_key = os.getenv response = openai.Completion.create ``` 绑定还将安装一个命令行实用程序，您可以按如下方式使用： ``` $ openai api completions.create m textdavinci003 p"Say this is a test"t 0 M 7 stream ``` ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API，您可以使用 gpt3.5turbo 构建您自己的应用来做以下事情： 起草一份邮件或者其他文字内容 写 Python 代码 回答关于一组文档的问题 创建会话代理 给您的软件提供一个自然语言的接口 辅导各种学科 语言翻译 假扮成游戏中或其他内容的角色 这个指引说明了如何。 另外，在当地时间 6 月 13 日，OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新。现在开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。这是一种更可靠地将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。传送门： 官网有很详细的例子。

API 就像是一个信差，它接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 对于一些它不熟悉的 API，还是需要在 Prompt 里告诉它如何使用。比如剩下的数据也可以用类似的方式让 ChatGPT 来处理，比如让它列出：上映时间“release_date”、评分“vote_average”、评分人数“vote_count”。 在例子中，GPT 可以通过预先配置的 Action 里的 TMDB API 获取电影相关的专有信息。当询问“奥本海默”这部电影讲了什么之后，GPT 会识别意图，按照 Prompt 进行任务，使用 Action 去 The Movie DB 寻找相关数据，取出 backdorp_path 作为主视觉图，处理剧情数据、生成背景知识，使用 webpilot 搜索评价，返回整理后的数据。 配置一个 Action 需要： 1. Schema：相当于给 Baby GPT 的操作手册，告诉它可以去哪，干什么，需要准备什么。 2. Available actions：可用行动，在输入 Schema 后会自动生成，展示大纲中可以使用的行动，对应 operationId，get，path 。 3. Authentication：认证，可以理解成身份证，没带证件不能请求数据。 路径：指定了在网站上特定页面的位置。query 是“查询参数”，其中 query 是参数的名称，奥本海默是分配给该参数的值。完整的网址意思是访问 themoviedb.org 网站上的搜索功能，执行一个搜索“奥本海默”关键词的操作。 要知道去哪请求和查询参数怎么写，去官网找，API 的规则一般都会写在网站的开发者相关的页面里或者 API 文档里，比如可以从 TMDB 首页的“更多”进入，其它网站也大同小异。

以下是关于 AI 产品部署调用 API 具体成本的相关信息： 国内部分大模型有限制一定免费额度的 Token，如阿里的通义千问大模型、智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）都有免费接口。您可以打开相应链接创建 API key。 对于极简未来平台，使用 GPT3.5 模型的每次对话大约消耗不到 20 积分。平台提供每天签到免费领取积分的福利，用户可通过签到免费获得 50 到几百积分。此外，充值 19 元可兑换 10000 积分，能满足日常使用好几个月，实际使用成本不高。 服务器方面，腾讯云的轻量应用服务器对新用户有优惠活动，如一个 2 核 2G3M 的服务器套餐一年只需 82 元，新用户优惠过后的续费费用可能为 100 多到几百一年不等。 宝塔面板有免费和付费版本，免费版已能满足需求。Docker 是开源免费的，使用其部署和管理应用不会产生额外费用。 需要注意的是，不同模型和调用次数的具体费用可能会有所不同，建议您根据实际需求进一步了解和评估。

以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。