迎接Grok3,xAI充5美金每月送150美金

马斯克  Grok 3 已经直播发布,  Grok 3  是一个系列,不仅仅是一个模型,让我们期待全面开放吧,基本信息给大家简单介绍下:

  • 🎉 发布盛况

    • 中午 12 点大家就在马斯克的直播预告中等待,20 分钟后、线上观看人数达 100 万时,直播开始,马斯克出席,主题是「我们的使命是理解整个宇宙」。

  • 💪 训练情况

    • xAI 用位于孟菲斯、包含约 20 万块 GPU 的数据中心训练 Grok 3,该数据中心建造极快,只用 122 天,二期还将增加 20 万块 GPU。

    • 有人指出 Grok 3 消耗的算力是 DeepSeek V3 的 263 倍,但准确性未知。

  • 📈 基准测试成绩

    • 在 Math(AIME 24)、Science(GPQA)和 Coding(LCB Oct - Feb)三方面,Grok - 3 大幅超过 Gemini - 2 Pro、DeepSeek - V3、Claude 3.5 Sonnet 和 GPT - 4o,对比模型性能与 Grok - 3 mini 相近。

    • 在大模型竞技场 Chatbot Arena(LMSYS)中,早期 Grok - 3 版本得分 1402 分排第一,超过包括 DeepSeek - R1 在内的所有其他模型,是首个突破 1400 分的模型。

    • 在编程、数学、创意写作等场景中,Grok - 3 在每个维度都排第一,如编码任务中超过 o1、DeepSeek - R1、Gemini - thinking 等主要推理模型。

  • 💰 订阅定价

    • X Premium + 订阅用户先获得 Grok 3,其他功能需订阅 SuperGrok 版本。

    • SuperGrok 每月 30 美元或每年 300 美元,可解锁更多推理和 DeepSearch 查询,提供无限图像生成。

对了,这个直播的主题是:

Our mission is to understand the universe. (我们的使命是理解整个宇宙)

本文目的不是介绍  Grok 3,而是给大家介绍 xAI 充 5 美金每月送 150 美金的活,万一  Grok 3  特牛逼,我们这羊毛岂不是薅对了嘛哈哈。如果你有兴趣,请先看下条件:

  • 额度是每月赠送 150$

  • 这是 xAI 的数据共享计划,就是你的提问会被进行数据训练

  • 需要魔法上网

最终成品:

xai-150
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接下来,我们正式开始流程吧。

注册账号

魔法上网进入 https://accounts.x.ai/sign-in,直接利用推特登录,需要绑定邮箱:

xai01
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登录成功后点击截图中左下角的 Go to API console 进入控制台:

xai02
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点击 Billing 然后点击 Payment,下面是关键步骤,这里需要 VISA 卡,如果你没有推荐使用野卡👉https://yeka.ai/i/YUXJYMWG 申请一个,还是挺方便:

  • 填写 Billing address,不要使用欧洲的地址,更多地址看下面

  • 绑定 Payment methods:填写完要点时间审核,不用重复绑定

关于不被活动支持的国家地址:

奥地利, 比利时, 保加利亚, 克罗地亚, 塞浦路斯, 捷克共和国, 丹麦, 爱沙尼亚, 芬兰, 法国, 德国, 希腊, 匈牙利, 爱尔兰, 意大利, 拉脱维亚, 立陶宛, 卢森堡, 马耳他, 荷兰, 波兰, 葡萄牙, 罗马尼亚, 斯洛伐克, 斯洛文尼亚, 西班牙, 瑞典, 冰岛, 列支敦士登, 挪威, 英国

领取 150$

一般等半小时左右,绑定的卡通过后,可以开始充值了:

  • 进入 Billing- Credits - Prepaid credits

  • 点击 Purchase credits 按钮进行充值:充 5 美金即可

充值成功后,就可以开始领取 150$ 了,点击 https://docs.x.ai/docs/data-sharing#how-it-woks:

xai03
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点击 Enroll in data sharing,确定开启数据共享,点击 Share data 即可每月领取 150$

xai04
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搞定。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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