飞书多维表格中使用deepseek有100万tokens总量的限制？

以下是关于 100 天学 AI 的相关内容： 作者介绍： 适合人群：适合纯 AI 小白，可参考此日记了解如何入手。 学习模式：输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 学习内容：日记中的学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间：半年多时间跨度中有 100 天学习，并非依次每天进行，有空时学习。 学习状态：作者 2024 年学习状态好，不仅学 AI 还看了 33 本书。若觉得 100 天难做到，不必有压力，能学多少算多少。 费用情况：学习资源免费开源。 第九阶段：学以致用，开源分享 作者花时间复盘过去半年的学习日记，有很棒的发现。 学习路径：迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径：输入→模仿→自发创造。 作者认为若能量更足、更有勇气，可更早输出倒逼输入，但不要为难自己，写学习日记和感受已是分享。 第十一阶段：寻找继续坚持下去的动力 作者从 24 年 5 月到 25 年 2 月学完 100 天，仍觉未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈，需找正反馈，开源学习日记获加油是一种方式，101 天后还需更好的正反馈方式。

以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案，希望对您有所帮助： 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能，增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧，如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程：利用网络平台提供相关课程，方便职工自主学习。 2. 线下讲座：邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作：在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训，根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式，检验职工的学习成果，并将其与绩效考核挂钩，激励职工积极参与培训。

以下是关于雪梅 May 的 AI 100 天学习笔记的相关内容： 作者介绍： 适合纯 AI 小白，可参考此日记，学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间并非每天依次进行，有空就学，作者已进行到 90 天。 2024 年保持较好学习状态，不仅学 AI 还看了 33 本书。 学习资源免费开源。 第一阶段： DAY5 2024.5.26：开始使用 kimi，抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式，养成问 AI 问题的习惯，参考。 DAY6 2024.5.31：应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程，在 B 站搜索对应关键词有课程资源，学习笔记，抽空 3 天学完。 DAY7 2024.6.1：探索用 AI 解决真实问题，团队要写行业研究报告，尝试用 AI 帮忙。 2024 年 12 月 31 日历史更新（归档）： ，日记分三个阶段，学习路线图适合新人参考。 ，Yann LeCun 直指当前 AI 根本局限，阐述不同技术路径。 ，强调将 AI 视为方法，用哲学视角构建理解与方法论。

以下是批量抠图 100 张图片的方法： 1. 登录星流：输入用户名密码登录，星流每天提供 100 免费点数可生成 100 张图片。 2. 输入对应的提示词，点击生图，默认生图一张图片 1 个积分，每次生成 4 张图，可多抽几次选择喜欢的图片。 3. 对杯中的内容进行局部重绘： PS AI 处理：把生成好的图片下载下来导入到可使用生成式创造功能的 PS 中，使用选区工具选择杯中鲨鱼部分，点击创成式填充按钮输入 prompt 等待生成。 直接用星流处理：选中需要处理的图片，点击顶部局部重绘按钮，选择杯子中间有水的地方，在右边输入框输入提示词“白色的杯子里装着水”点击生成等待。 另外，还为您推荐一个自动抠图的网站：把所有图片批量进行统一分辨率裁切，分辨率需是 64 的倍数。

很抱歉，目前知识库中没有关于批量 100 自动抠图的相关内容。但您可以尝试使用一些专业的图像处理软件，如 Adobe Photoshop 等，它们可能具备批量处理抠图的功能。另外，也有一些在线工具可能支持批量抠图，您可以通过搜索引擎查找相关的工具并进行尝试。

雪梅 May 挑战 100 天和 AI 做朋友的相关情况如下： 作者介绍：适合纯 AI 小白参考，学习模式为输入→模仿→自发创造。学习内容不建议直接复用，可去 waytoAGI 社区发现感兴趣的领域学习最新内容。学习时间并非每天依次进行，有空时学习即可。学习状态良好，2024 年保持较好状态，还看了 33 本书。学习资源免费开源。 第一阶段： DAY5 2024.5.26：开始研究使用 kimi，抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态调整思考模式。 DAY6 2024.5.31：应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程，在 B 站搜索对应关键词有课程资源，抽空陆续 3 天学完。 DAY7 2024.6.1：探索用 AI 解决一个真实问题，如团队写行业研究报告。 2024 年 12 月 31 日历史更新（归档）：记录了雪梅的挑战过程，分为系统性学习、模仿实践使用 AI 工具、研究 Prompt 提示词三个阶段，其学习路线图适合新人参考。同时还包括 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈以及《少卿：AI 帮你赢，谈双重主体性》相关内容。

进行 DeepSeek 本地化部署的方法如下： 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，了解满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。

以下是关于 DeepSeek 的相关资料： 集合·DeepSeek 提示词方法论：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf?from=from_copylink DeepSeek 从入门到精通.pdf：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EfWpw8arIiEoOKkjSalcMVZZnme?from=from_copylink DeepSeek 13 大官方提示词通俗解读，让新手也能用出高手的效果：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YIGKwXlgUi8RKlkkklxclpDYnbg?from=from_copylink 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MKfgwiN2FigRp1knbxJcdj4lnAf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——情境化：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JZu4wrdsSi9gNSktaPCcgDNNnvf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——迭代优化：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/R56OwQb4KiP9klk5CPbcR49yn9f?from=from_copylink 如果您的 DeepSeek 一直显示服务器繁忙，可尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日的智能纪要： DP 模型的使用分享： 功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学和与大模型互动的分享： 音系学研究：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名：与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 Deepseek 的介绍与活动预告： Deepseek 文档分享：在 3 群和 4 群分享了 Deepseek 的相关文档，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。 Deepseek 使用介绍：介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。 未来活动预告：明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。

以下是为您规划的图书内容和重点参考资料： 一、图书内容规划 1. 引言 介绍 AI 时代的背景和企业面临的挑战与机遇。 阐述 DeepSeek 在塑造企业竞争力方面的重要性。 2. DeepSeek 的技术创新 详细介绍 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 的架构创新，如混合专家（MoE）架构、多头潜注意力（MLA）等。 解释其如何提升计算效率和推理能力，打破算力壁垒。 3. 多领域的应用案例 字节跳动的新技术 OmniHuman 在视频生成方面的突破。 Coinbase 全面推动 AI 应用的实践，如在欺诈预防和客户支持等领域的应用。 4. 对企业管理的影响 探讨善于沟通上下文、明晰 AI 能力边界、合理授权并监督等管理经验如何提升 AI 协作效率。 5. 行业趋势与挑战 分析 AI 基础大模型参数量的变化趋势。 讨论初级程序员面临的职业挑战以及编程领域的颠覆性变化。 6. 未来展望 预测 DeepSeek 及相关技术在未来的发展方向和可能的创新。 二、重点参考资料 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4. 《》 5. 《》 6. 《[零基础掌握 Deepseek》》 7. 日报 8. 日报

以下是关于将 Office 和 DeepSeek 结合的一些信息： 1. 可以参考《》，其中介绍了通过结合 VS Code、Cline 插件和 Deepseek API 等工具提升 AI 的应用能力，用户可以实现自动发送邮件、查找重复文件、网页抓取翻译等功能。 2. 参考《》，了解如何将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案。 目前提供的信息中暂未直接提及 Office 与 DeepSeek 结合的具体方式，但您可以从上述类似的结合案例中获取一些思路和启发。

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 秘方是硅谷味儿的：将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，其在 2024 年 5 月发布的 DeepSeekV2 以多头潜在注意力机制（MLA）架构创新在硅谷引发轰动，而在国内被描摹成“大模型价格战的发起者”，这体现了其与硅谷更有对话和交流的密码。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻：若 V3 真是如此，未来充满未知，但 DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且它已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球尊重的秘方也是硅谷味儿的。 3. 一个提示词让其能力更上一层楼：通过 Coze 做效果对比测试，使用方法为在 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 DeepSeek，阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存、实现联网和深度思考功能、优化输出质量、设计阈值系统、用 XML 规范设定等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】和 Thinking Claude、Claude 3.5 Sonnet 等。

DeepSeek 中查找图表的相关信息如下： DeepSeek 具有需求解译 2.0 功能，能通过关键词联想完整场景，比如当您说“要数据”时，它能自动提供图表和最新统计。 DeepSeek 的 DP 模型能够进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 但目前没有直接关于如何在 DeepSeek 中专门查找图表的明确步骤和方法。您可以尝试通过输入与图表相关的明确关键词来获取所需内容。

获取 API key 的方法如下： 火山引擎 API 申请：在火山引擎申请 API，注册链接有送代金券，可用于 token 消耗。 通义千问大模型：先去，点击创建 API key，复制保存即可。 腾讯云（新用户）： 1. 点击去注册腾讯云：。 2. 进入腾讯云，微信扫码注册。 3. 首次注册选择推荐页面的第一个或第二个。 4. 点击立即试用，选择地域和镜像（下拉框最上边的宝塔 8.1.0），然后点击“立即试用”。 5. 进入腾讯云服务台，点击“登录”。 6. 登录后，在当前页面复制 sudo /etc/init.d/bt default，粘贴进入图示位置，然后点击回车，保存此处输出的内容。 7. 返回服务器控制台，点击空白区域，选择“防火墙”菜单栏，点击【添加规则】按钮，新增规则，手动输入相关内容，除图中的内容外，需要再添加一个 3000 备注 FastGPT。

飞书多维表格的相关生图功能如下： 生图入口 1：网页顶部的右方有生图按钮，点击进入生图界面。 生图入口 2：点进首页任意一个模型（checkpoint 或 lora），有运行按钮。 生图入口 3：点进任意一个模型下面的返图区（相关帖子），点开一张您喜欢的图片，右侧有做同款的按钮。点开之后可以选择自动复制他所有的设置，尝试复现他的图，体验他的设置效果。但需注意，这个生图是直接复现大佬操作，不一定能复现大佬的图，不过大概率能出与大佬同水平同要素的图。 此外，基于飞书多维表格还有以下相关内容： 输入观点一键生成文案短视频：基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化，实现视频全自动创建。通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。涉及工具包括 Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。大体路径为通过 coze 创建智能体及工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案再创建视频，发布 coze 智能体到飞书多维表格，在多维表格中使用字段捷径引用该智能体，在多维表格中创建自动化流程推送消息给指定飞书用户。 AI 编程与炼金术：Build on Trae 中，核心逻辑是用 Trae 开发一个浏览器插件，通过上一节里已经创建的飞书应用，把网页链接直接插入到多维表格内。

以下是使用飞书搭建人工智能知识库的相关内容： 1. 参考文章： 《这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了》：介绍了一系列关于 AI 知识库的知识，包括“通往 AGI 之路”这个使用飞书软件搭建的 AI 知识库，以及相关文章对 AI 时代知识库的讲解，读完可收获 AI 时代知识库的概念、实现原理、能力边界等内容。 《【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档》：其中提到创建知识库时可使用手动清洗数据，包括在线知识库和本地文档的处理方式，如在线知识库需创建飞书在线文档，每个问题和答案以“”分割等；还介绍了发布应用时要确保在 Bot 商店中能搜到。 《「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人》：提到创建知识库的路径为个人空间知识库创建知识库，文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用本地文档，可按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理，同时提到知识库内容切分粒度的小技巧，如使用特殊分割符“”。 2. 总体步骤： 确定所需的数据清洗方式，如手动或自动清洗。 对于在线知识库，创建飞书在线文档，每个问题和答案以特定方式分割，选择飞书文档、自定义等选项，并可编辑修改和删除。 对于本地文档，注意拆分内容以提高训练数据准确度，按照固定方式进行人工标注和处理。 完成创建后可发布应用，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是为您提供的与 AI 工作流相关的飞书文章链接： 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4.

以下是为您提供的与 AI 工作流相关的飞书文章链接： 此外，还有以下相关内容供您参考： 在“AI 实战：搭建信息情报官 Agent”中，提到搭建飞书机器人并获取多维表格编辑权限的方法，以及工作流的具体执行和应用，如通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告，构建消息情报官 Bot 并发布到多个平台等。 在“2 月 27 日社区动态速览”中，介绍了 Anthropic 分享的企业 AI 落地实践与误区，以及飞书+DeepSeek R1 自动化工作流的流程、飞书模板、Deep Research 提示词模板等。 在“夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长”中，提到飞书文档图片链接有时效性以及排版的注意事项和解决办法。

以下是为您整合的与 AI 工作流相关的飞书内容： 根据 AI 使用的多少，人和 AI 协同的方式分为三种： 1. 嵌入式模式：工作仍由人主导，仅在部分步骤借助 AI 进行搜索或提供建议。 2. 协作模式：AI 完成部分完整步骤，如写文章时由 AI 完成初稿，人再调整，此模式基于目前 AI 发展程度最为常用。 3. 智能体模式：人设定目标并监督，整个工作流程由 AI 完成。 ChatGPT 给出了 AI 聊天机器人可完成的任务供参考，结合有效提示词，ChatGPT 能做的远超此列表，且 AI 工具不止 ChatGPT 一种。 个人常用任务对应的国内外 AI 产品可供了解尝试，需注意 AI 产品众多且更新变化快。 推荐网站“通往 AGI 之路”，该网站有大量 AI 相关的技术、产品、教程和案例等信息，并持续更新。 AI 不仅是个人的“外挂”，对公司也会带来变革。未来公司会加速数字化，业务拓展更多依托算力增加而非人力扩充，可能出现更多高效的小团队公司，满足未被满足的需求。 此外，“通往 AGI 之路”还有以下相关内容： 1. 对“飞书”感兴趣或想交流企业/个人效率提升，可访问“飞书官方社区——飞行社”。 2. 如需下载研究报告，可加入知识星球，内有数百份涵盖 AI 各方面的报告，并保持长期活跃更新。 3. 作者 Allen 端午假期实践了三篇教程，并准备调整写作工作流。

在大语言模型领域，Token 通常用来表示文本数据中的一个单元。在不同的语境下，一个 Token 可能代表一个字、一个词，或者是一个句子。在英文中，一个 Token 通常是一个词或者是标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Token 可能是一个字，也可能是一个词。Token 是处理和理解文本数据的基本单元。 在深度学习的语言模型中，如 Transformer，输入的文本首先被切分成一系列的 Tokens。这些 Tokens 被转换成向量，然后被输入到神经网络中进行处理。因此，在这种情况下，Token 可以被理解为语言模型接收和处理的最小的信息单元。在训练过程中，每个 Token 会关联一个预测，这个预测可以是下一个 Token 的预测，也可以是该 Token 的属性预测，如词性、情感等。 训练 Token 的数量会影响模型的性能和准确性。更多的训练 Token 通常意味着更多的训练数据，这可能会提升模型的准确性和泛化能力。然而，处理更多的 Token 也会增加计算的复杂性和计算资源的需求。 很多同学把 Token 理解为中文语义里的“字节”，这种理解有一定的类比相似性，因为“字节”是计算机存储和处理数据的基本单元，而“Token”是语言模型处理文本信息的基本单元。但这种理解不够准确，“Token”在语言模型中的作用比“字节”在计算机中的作用更加复杂和多元。在大语言模型中，“Token”不仅代表文本数据中的一个单位，而且每个“Token”都可能携带了丰富的语义信息。比如，在处理一句话时，“Token”可能表示一个字，一个词，甚至一个短语，这些都可以被认为是语言的基本单元。同时，每个“Token”在模型中都有一个对应的向量表示，这个向量包含了该“Token”的语义信息、句法信息等。 Unicode 是一种在计算机上使用的字符编码，为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。例如中文中的“你”字对应特定的 Unicode 编码。GPT 实际是将我们输入的文字转换成 Token，然后通过 GPT 模型预测 Token，再将 Token 转换成文字，最后再输出给我们。通过 Token 的学习，能感觉到 ChatGPT 理解文本的方式和人类并不相同，它在以自己的方式理解这个世界。 在 ComfyUI SD3 中，如输入的文字描述会被转换为 Tokens（文本向量），其中包括使用 CLIPG/14、CLIPL/14、T5 XXL 等预训练文本编码器将描述文字转换为 Tokens，每个编码器生成 77 个 Token，总共 154 个 Token 等一系列处理过程。

100 万 tokens 具有以下重要意义和影响： 算法视角：更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息，从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力经历了从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型（5 个上下文 token），2010 年代的循环神经网络（RNN）达到数百个 token（Jozefowicz 等），到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token 的发展历程。 产品视角：长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG，都是为了增加给模型的上下文，进而让需求更明确，让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调，到提示词和 RAG，到大模型的超长下文，机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化，但出于工程和商业考量，目前在很多领域还是主流，未来依然可能是一个混合状态。模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度，应该会引发相关链路上产品交互层的变化。 具体应用：Gemini1.5 支持 100 万 token，可以一次性处理大量信息，比如 1 小时的视频，11 小时的音频，超过 30,000 行代码或超过 700,000 个单词的代码库。Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 Token。ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 Token；ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 Token。Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效，当达到上限时，会遗忘最前面的对话。若想直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开。此外，英文的 Token 占用相对于中文较少，因此很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定，然后要求中文输出。

智谱 BigModel 共学营第二期相关信息如下： 本期共学应用为人人可打造的微信助手。 注册智谱 Tokens：智谱 AI 开放平台的网址为 https://bigmodel.cn/ 。参与课程至少需要有 token 体验资源包，获取资源包有三种方式： 新注册用户，注册即送 2000 万 Tokens。 充值/购买多种模型的低价福利资源包，直接充值现金，所有模型可适用的网址为 https://open.bigmodel.cn/finance/pay 。 共学营报名赠送资源包。 语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ 。 多模态资源包： 。 多模态资源包： 。所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。 会议 ID：185 655 937 ，会议链接：https://vc.feishu.cn/j/185655937 ，共学营互动群。 BigModel 开放平台是智谱一站式的大模型开发及应用构建平台。基于智谱自研的全模型矩阵，面向企业客户及合作伙伴，支持多样化模型和自定义编排。平台提供即插即用的智能工具箱，包括 API 接口、模型微调及部署功能，同时具备流程编排以适应复杂业务场景。还提供免费、好用、高并发的 GLM4Flash 模型，0 元上手大模型，新用户注册登录即送 2000 万 Tokens，调用智谱全家桶模型。更多应用场景包括： 。

以下是关于上下文窗口和 tokens 限制的详细解释： Token 方面： Token 是大模型语言体系中的最小单元。人类语言发送给大模型时，会先被转换为大模型自己的语言，大模型推理生成答案后再翻译为人类能看懂的语言输出。 不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。 大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，都是以 token 为单位计量的。 上下文方面： 上下文指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口都会影响大模型回答的质量。 上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 目前常见模型的 token 限制： Claude 2 100k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 ChatGPT 16k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 ChatGPT 4 32k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 Token 限制的影响： 对一次性输入和一次对话的总体上下文长度同时生效。 当达到上限时，不是停止对话，而是遗忘最前面的对话，类似于鱼的短暂记忆。 查看 token 使用量： 对于 GPT，可以打开查看实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。 需注意 GPT3 和 GPT3.5/4 的 token 计算方式不同，且英文的 Token 占用相对于中文较少，这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。 Token 限制对 Prompt 编写的影响：理解前面的内容后，答案应在您的脑海中有雏形。

截止 2024 年 5 月，我查询到的大模型Token价格供您参考： !