全开源小狐狸ai付费创作系统V2.8.0

简介: 小狐狸GPT付费体验系统的开发基于国外很火的ChatGPT,这是一种基于人工智能技术的问答系统,可以实现智能回答用户提出的问题。相比传统的问答系统,ChatGPT可以更加准确地理解用户的意图,提供更加精准的答案。

源码介绍

小狐狸GPT付费体验系统的开发基于国外很火的ChatGPT,这是一种基于人工智能技术的问答系统,可以实现智能回答用户提出的问题。相比传统的问答系统,ChatGPT可以更加准确地理解用户的意图,提供更加精准的答案。同时,小狐狸GPT付费体验系统采用了最新的GPT3.5接口与GPT4模型,同时还支持型,文心一言,腾讯混元,讯飞星火,通义千问,智普等等国内各种大模,可以更好地适应不同的应用场景,提供更加优质的服务。

截图

db8e2e9311004750b94c3de0f78ca267.jpg

源码下载

全开源小狐狸ai付费创作系统V2.8.0

相关文章
|
1天前
|
人工智能 API 流计算
[AI Stability] 开源AI新利器:Stable Diffusion 3 Medium震撼发布!文本到图像再升级!
探索 Stable Diffusion 3 Medium(SD3),Stability AI 的最新开源模型,正在彻底改变文本到图像的生成。了解其功能、许可选项和集成可能性。
[AI Stability] 开源AI新利器:Stable Diffusion 3 Medium震撼发布!文本到图像再升级!
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 决策智能
超长小说可以用AI翻译了,新型多智能体协作系统媲美人工翻译
【6月更文挑战第11天】研究人员开发了一种基于大型语言模型的多智能体协作系统TransAgents,用于文学翻译,挑战复杂的文学文本翻译。通过单语人类偏好和双语LLM偏好评估,系统在保留文学风格和表达上表现出色,尤其在需要领域知识的文本中。然而,系统在捕捉文学翻译的细微差别、文化特定元素和长文本翻译效率上仍有局限性。相关论文链接:https://arxiv.org/abs/2405.11804
9 1
|
7天前
|
人工智能 算法
AIGC创作活动 | 智"绘"AI,使用PAI创造风格百变绘画助手
使用阿里云人工智能平台PAIx Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理,实现文本驱动的图像编辑功能单卡即可完成AIGC图片风格变化、背景变化和主体变化等功能。让我们一同开启这场旅程,为您的图像编辑添上无限可能性的翅膀吧。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于AI的图像风格转换系统:技术探索与实现
【6月更文挑战第7天】本文探讨了基于AI的图像风格转换系统的原理与实现,采用神经风格迁移技术,利用CNN分离并结合内容与风格。实现过程包括数据准备、构建模型(如VGG19和生成器网络)、定义内容及风格损失函数、训练模型、评估与调优,最终部署应用。尽管面临训练数据需求、计算复杂度和特定场景适应性的挑战,未来的研究将聚焦于技术提升、减少数据依赖及解决伦理隐私问题,以实现更高效智能的风格转换系统。
|
8天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
智谱AI GLM4开源!支持多模态&长序列,魔搭推理、微调最佳实践来啦!
GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型GLM-4系列的开源版本,它在多个数据集上的测试中表现出高绩效,包括语义理解、数学问题解决、推理和代码理解等方面。GLM-4-9B模型有四个变体:基础版GLM-4-9B(8K)、对话版GLM-4-9B-Chat(128K)、超长上下文版GLM-4-9B-Chat-1M(1M)和多模态版GLM-4V-9B-Chat(8K)。用户可以通过魔搭社区提供的链接体验这些模型,包括在CPU上运行的版本和支持vLLM推理的版本。
智谱AI GLM4开源!支持多模态&长序列,魔搭推理、微调最佳实践来啦!
|
8天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
构建基于AI的智能客服系统的技术探索
【6月更文挑战第6天】本文探讨了构建基于AI的智能客服系统,强调其在快速、准确、个性化响应客户方面的重要性。系统关键技术包括自然语言处理(NLP)、知识库管理、自主学习和更新以及多渠道支持。NLP使用深度学习模型理解用户输入,知识库存储解决方案,自主学习通过反馈和新数据优化性能。智能客服系统能提供高效、准确、个性化的服务,并具有良好的可扩展性,未来将在更多领域发挥作用。
|
9天前
|
SQL 自然语言处理 API
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:AI在故障预测与自愈系统中的应用
【6月更文挑战第4天】本文探讨了人工智能(AI)技术在运维领域的革新作用,特别是其在故障预测和自愈系统中的应用。通过分析AI技术的基本原理及其在运维中的实际应用案例,文章揭示了AI如何提升系统的稳定性和效率,同时指出了实施过程中的挑战和未来的发展方向。
|
9天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
分享几个.NET开源的AI和LLM相关项目框架
分享几个.NET开源的AI和LLM相关项目框架
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
构建基于AI的游戏AI系统:技术详解与实现
【6月更文挑战第4天】本文探讨了构建基于AI的游戏AI系统的详细过程,包括技术选型(如机器学习、深度学习、强化学习)、系统设计(感知层、决策层和执行层)、实现步骤(数据收集、模型训练、评估与优化)和优化策略(实时更新、多代理协同、迁移学习、持续学习)。通过合理选择技术和策略,可以创建高性能、适应性强的游戏AI系统,提升游戏体验并推动创新。