科大讯飞的星火要燎原了!

讯飞星火大模型全民开放:代码生成与API接入

我之前给小伙伴们推荐过不少大模型相关的产品,这些产品看起来很美,但是它们要么对国内有限制,要么是申请制/邀请制,自己想搞个账号去体验一下都是很难的事情,前一段朋友圈还经常看到有人在晒“申请通过了”,“第一次拿到xxx的体验账号”之类的东西。

不过这也容易理解,训练大模型是一件非常烧钱的事情,顶级的GPU不但非常贵,还买不到,大公司搞起来都不容易,更别说小公司了。即使是每月付费20美元的GPT4,还限制用户每天和大模型的对话次数,可见成本是很高的。

最近我看到一个消息,科大讯飞宣布:讯飞星火认知大模型面向全民开放了!

星火要燎原了!

用户可以在各大应用商店下载“讯飞星火”APP 或登陆“讯飞星火”官网直接注册使用,再也不用审核,不用邀请了。

大家可以通过我的专属二维码直接注册使用,开发者专属权益:个人开发者最高可申请400万Tokens,企业用户最高免费申请1000万Tokens

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开放14小时后,讯飞星火的用户数突破100万!

上个月讯飞星火发布V2.0,我就注意到在它写代码这件事儿上有突破性的进展,基于 Python 和 C++进行代码写作的能力已高度逼近 ChatGPT,差距仅为 1%和 2%。

当时我说“国内的大模型终于学会写代码了”,讯飞星火在写代码这方面应该是国内领先的

比如让它用Python创建一个贪吃蛇游戏。

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代码在几秒内就生成了,玩起来的效果是这样的:

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可以说,完成度非常高,游戏的基本功能都实现了,剩下一些细节,比如改变颜色什么的,我们可以自己稍加调整即可。

再比如让它生成一个业务强相关的代码:

有一个DSL文件(tax.dsl),你需要写一个类(DSLParser)来解析它的内容,解析的时候用一个类TaxBracket表示税率区间,用Deduction表示低免额然后用另外一个类TaxCalculator来计算应纳税额,用Java来实现

tax.dsl文件的内容如下:

// 定义税率区间
tax_bracket 1
  range: 0 - 15000
  rate: 5%


tax_bracket 2
  range: 15001 - 45000
  rate: 10%


tax_bracket 3
  range: 45001 - 120000
  rate: 20%


tax_bracket 4
  range: 120001 - 200000
  rate: 30%


tax_bracket 5  
  range: 200001 and above 
  rate: 40%


// 定义抵免额
deduction Standard
  amount: 5000


deduction Health_Insurance
  amount: 2000


deduction Retirement_Savings
  amount: 3000

对DSL解析完成以后,用户会输入类似下面的内容,你需要解析它,然后调用TaxCalculator进行计算

income: 80000
deductions: Standard, Health_Insurance, Retirement_Savings
calculate_tax

这段业务逻辑相对是比较复杂的,但是讯飞星火的代码生成的也不错。

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生成的代码中有些小错误,没有考虑一些边界条件,特殊条件,程序员需要能识别出来,然后和它交互,让它修改 —— 这其实也是程序员的重要价值,以后大模型时代,程序员依然是主宰,AI只是我们的好帮手

作为程序员,除了通过聊天窗口使用大模型之外,肯定还想调用大模型的API,把大模型的能力嵌入到自己的应用当中,这个问题讯飞星火也考虑到了,它的API针对所有【星火注册用户】免费开放,可以直接注册使用,无门槛申请。 

个人用户一次性最高可申请400万Tokens,企业用户一次性最高可免费申请1000万Tokens。

上周和一些朋友聊,我发现了一个有趣的现象,有些公司已经大范围普及了基于大模型的编程助手,甚至购买了付费的服务,让大模型成为日常编程工作的一部分,极大地提升了效率。

但是还有一些公司,死守着自己的一亩三分地,就是不愿意尝试,这里边有观念的问题,也有难以搞到账号的问题。

现在讯飞星火面向全民开放,账号的问题已经干掉了,强烈建议大家都去试一试,感受一下大模型生成代码的强大能力,让大模型成为自己编程的好帮手。

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
### 如何使用科大讯飞星火创建自定义智能体 科大讯飞星火是一款强大的认知大模型,支持开发者利用其功能构建自定义智能体。以下是关于如何使用科大讯飞星火创建自定义智能体的详细说明: #### 1. 理解智能体的核心概念 智能体是基于大语言模型(LLM)的应用开发工具,能够执行复杂的任务并与其他系统交互。通过科大讯飞星火,用户可以创建具有特定功能的智能体,例如自动化任务处理、数据分析或自然语言对话[^4]。 #### 2. 阅读官方文档 在开始开发之前,建议仔细阅读科大讯飞星火的官方文档。官方文档提供了关于技术的基本概念、架构、核心功能以及使用示例的详细介绍。这对于理解智能体的工作原理和开发流程至关重要[^3]。 #### 3. 准备开发环境 为了使用科大讯飞星火创建智能体,需要准备以下环境: - 安装 Python 开发环境。 - 注册科大讯飞开发者账号并获取 API 密钥。 - 下载并安装科大讯飞星火 SDK 或相关工具包。 #### 4. 创建智能体的步骤 以下是创建自定义智能体的主要步骤: - **定义智能体的目标**:明确智能体的功能需求,例如对话生成、任务自动化或数据处理。 - **选择合适的工具链**:科大讯飞星火内置了多种工具(如搜索引擎集成、图像生成等),可以根据需求选择适当的工具[^4]。 - **编写代码逻辑**:通过调用科大讯飞星火的 API,实现智能体的核心功能。以下是一个简单的 Python 示例代码,展示如何调用星火 API: ```python import requests def create_smart_agent(api_key, query): url = "https://api.xfyun.cn/v1/service/v1/llm" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "query": query } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) return response.json() # 示例调用 api_key = "your_api_key_here" result = create_smart_agent(api_key, "请为我生成一个科技新闻标题") print(result) ``` - **测试与优化**:完成初步开发后,对智能体进行测试,并根据反馈进行优化。可以通过调整参数或改进代码逻辑来提升性能。 #### 5. 构建 Web 应用 如果希望将智能体集成到 Web 应用中,可以参考 Streamlit 项目的经验。Streamlit 是一个简单易用的框架,可以快速构建交互式 Web 应用。结合科大讯飞星火的强大功能,开发者可以轻松实现智能对话应用[^2]。 #### 6. 添加注脚功能 在开发过程中,如果需要添加注脚功能,可以参考 SmartyPants 工具的实现方式。SmartyPants 能够将 ASCII 标点字符转换为“智能”印刷标点 HTML 实体,从而增强文本的可读性[^5]。 ### 注意事项 在开发自定义智能体时,应确保遵循科大讯飞星火的相关使用规范,并妥善管理 API 密钥以避免安全问题。 ---
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