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天壤小白是什么？天壤小白是天壤公司开发的一个通用大语言模型，它是一个基于互联网公开数据训练而成的人工智能模型，拥有高达1860亿个参数。这个模型采用了生成式架构，具备强大的语义理解和上下文感知能力，能够精准捕捉文本中的语义关联，并理解用户的指令和意图。天壤小白应用开发平台是一个专为开发者设计的AI应用开发平台，旨在帮助用户轻松构建、管理和运营基于天壤小白大语言模型的AI应用。该平台利用天壤小白大模型，结合Embedding模型，允许用户通过编写自然语言的方式创建可信赖的商业级AI应用。平台提供了多种应用类型和使用方式，以适应不同的业务场景。天壤小白应用开发平台的主要功能应用创建与管理：用户可以创建不同类型的AI应用，包括文本生成型、对话型、搜索型和工作流应用。平台提供了一个直观的界面，让用户能够轻松设置应用的图标、名称和类型。灵活的模型配置：平台提供了多种版本的天壤小白大语言模型，用户可以根据应用需求选择合适的模型。同时，用户还可以配置模型参数，如模型版本、输入输出长度限制等。提示词与上下文管理：用户可以设计提示词来指导AI模型生成特定的输出，同时管理上下文信息，确保AI应用在对话中保持连贯性。敏感词检测：为了确保内容的安全性，平台支持敏感词检测功能，用户可以设置敏感词列表，AI在生成内容时会自动过滤这些词汇。API调用：平台提供了友好的API接口，开发者可以通过API将AI能力集成到自己的应用中，实现后端或前端的直接调用。Web App在线访问：用户可以创建Web App，通过链接直接访问AI应用，无需复杂的部署过程。数据分析：平台提供了应用的数据分析功能，包括用量统计、活跃用户数、用户满意度等，帮助开发者了解应用的表现并进行优化。文档集功能：支持上传和解析多种格式的文档，如Excel、CSV、JSON等，以及图片和PDF文件，通过OCR技术提取文字。这些文档可以作为AI应用的知识库，提高回答的准确性和相关性。结构化文档支持：用户可以上传结构化文档，并设置召回字段，使得AI应用能够更准确地理解和回应基于特定字段的查询。

模力方舟是什么模力方舟（Gitee AI）是面向开发者、终端用户与产业场景的 AI 应用共创平台。依托 Gitee 全球第二大开发者平台的 DevOps 能力和开源的开发者服务体系，提供高可用的模型服务能力、Serverless 应用构建能力与 API 组合能力。平台汇聚超 70 款主流大模型，覆盖多种任务类型及行业场景，支持 Serverless 部署与私有化交付。AI 模型广场具备极简接入、高性能推理、灵活扩展等亮点，可助力开发者快速构建 AI 应用。平台提供 AI 开发者教育、AI 应用共创、模型定制等服务，是连接创作者与用户、AI 能力与实际场景的共创平台，推动 AI 应用生态建设。模力方舟的主要功能AI 模型广场：提供标准化模型接口，支持私有化部署与 Serverless 调用。可视化应用构建：图形化配置界面，零代码生成应用并上线。算力广泛兼容：适配昇腾、天数、沐曦等主流国产 AI 芯片，同时支持英伟达等国际主流硬件环境。推理成本显著降低：Serverless 架构显著降低开发与部署负担，推理成本最高可降 90%。AI 应用共创：提供覆盖 AI 应用“开发 → 上架 → 展示 → 变现”全流程服务，助力开发者高效实现从创意到产品、从产品到用户的完整闭环。共创 AI 应用生态，链接创意、用户与算力价值链。模型定制：提供包括微调、强化学习、参数插拔等在内的模型定制服务，助力企业客户快速打造专属 AI 能力，适配业务场景，高效落地应用。AI 开发者教育：通过系列 AI 技术活动，包括前沿技术分享、场景化实战训练营等，为开发者打造学习与交流空间。同时为企业提供展示技术能力、产品方案的合作窗口，共建开放共创的 AI 生态。稳定高可用的服务通道：API Token 独立绑定，支持高并发调用。智能推理缓存机制：内置多级缓存与模型复用机制，提升响应效率。多类型模型支持：兼容 Diffusion、多语言、多模态、RAG 等主流模型。LoRA 动态加载：支持运行时热插拔轻量化模型参数，快速实现个性化微调。能力组合和多模型链路：支持多 API 编排与工作流式调用，构建个性化 AI 应用。私有化部署：私有化部署能力覆盖推理服务、Serverless 平台及完整 MaaS 模型管理平台，支持以软硬一体机形式落地企业级场景，提升安全性与部署效率。如何使用模力方舟访问官网：访问模力方舟（Gitee AI）的官方网站。注册账号：使用邮箱或手机号注册账号，也可以通过Gitee账号直接登录。完善信息：根据提示完善个人或企业信息，使用平台的各项服务。浏览模型：在AI模型广场中，查看平台提供的70多款主流大模型，涵盖文本生成、图像生成、语义理解、多模态等任务类型。选择模型：根据你的需求，选择合适的模型进行应用开发。例如，如果你需要开发文本生成类应用，可以选择擅长文本生成的模型。使用API服务获取API Key：在平台中创建应用并获取API Key，这是调用模型接口的必要凭证。阅读文档：查看所选模型的API文档，了解接口的参数、返回值等详细信息。调用API：使用API Key，通过HTTP请求调用模型接口，将你的输入数据发送给模型，并获取模型的输出结果。可视化应用构建进入应用构建界面：在平台中找到可视化应用构建工具。配置应用：通过图形化界面进行应用配置，无需编写代码。你可以设置应用的名称、描述、输入输出等基本信息。连接模型：将所选的AI模型与应用进行连接，配置模型的调用参数。生成应用：完成配置后，点击生成应用按钮，平台将自动生成应用并上线。模力方舟的应用场景智能客服和助理：基于企业知识库、产品文档、使用手册等已有数据训练企业定制化的私有模型，可接入语音模型。政务服务：提供适用于政务工作的综合解决方案，如智能业务办理解决方案、云端法庭解决方案等。电商直播行业：提供智能化内容生成，识别用户兴趣和情感，提供有针对性的营销内容。内容创作：生成高质量的文本、图像、视频等内容，用于广告、媒体、创意等行业。数据分析：通过自然语言处理和数据分析技术，为企业提供智能决策支持。智能办公：自动化办公流程，如文档生成、会议记录整理、任务管理等，提高工作效率。

智谱清流官网智谱清流是智谱AI推出的企业级AI智能体开发平台

通义灵码，阿里云推出的AI编程工具，助力开发者高效构建智能应用，加速AI创新。

Google推出的机器学习和人工智能开源库

ChatDev是人工智能公司面壁智能最新推出的基于“大模型+Agent”的智能软件开发平台，用户只需输入自然语言，便能生成和创建可运行的软件。通过该平台，软件开发者和没有编程经验的普通用户可以以极低的成本和门槛高效完成软件开发和创建的工作。开源版本的ChatDev已在GitHub上斩获17K Star。ChatDev的功能特色虚拟软件公司模拟现实世界运行，通过担任不同角色的各种智能体进行运营，包括首席执行官、首席产品官、首席技术官、程序员、代码评审员、测试员、美术设计师等模仿现实世界进行软件开发赋能软件开发的全流程，从需求分析、界面设计，到代码编写、软件测试和应用发布基于大型语言模型（LLM）的易于使用、高度可定制和可扩展的框架，是研究群体智能的理想场景可进行任意类型的软件的编写和开发，如红包雨、计时器、贪吃蛇、吃豆人、单位转换器等各种类型的软件如何使用ChatDev访问ChatDev的官网（chatdev.modelbest.cn），登录或注册账号申请试用申请成功后回到软件创建界面，填写项目名称和软件描述等项目设置等待服务器响应项目生成，ChatDev的智能体会按照需求指令模拟现实世界软件公司的运行软件生成后可直接下载和分享，若对结果不满意，也可以调整和修改以上是SaaS版的使用步骤，若要自己部署和运行，请访问ChatDev的GitHub库查看快速开始的说明。常见问题ChatDev基于什么大模型？开源版的ChatDev调用的是OpenAI的GPT大模型的能力，开发者需要自己设置API Key，可以使用GPT-3.5，也可以使用GPT-4。ChatDev支持Git版本控制吗？支持，ChatDev已推出Git模式，扮演程序员的智能体可以利用Git进行版本控制。ChatDev是免费的吗？ChatDev是免费开源的，开发者可以克隆GitHub库进行设置和本地运行，也可以访问面壁智能的网站申请使用SaaS版本。

文心快码是基于文心大模型，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，打造的新一代编码辅助工具。

Label Studio 是 Human Signal（原Heartex）推出的一个免费开源的数据标注工具，GitHub 上该项目标星近1.4万，可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据，包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置，可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记，通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程，从而节省时间多个项目和用户，在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成，可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名，可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据，可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作，请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html