


Satu lagi produk kebangsaan dari Baidu disambungkan ke Deepseek.
DeepSeek-R1 memberi kuasa kepada perpustakaan Baidu dan netdisk: integrasi sempurna pemikiran dan tindakan yang mendalam
Dalam masa satu bulan, DeepSeek-R1 telah cepat disatukan ke banyak platform. Dengan susun atur strategiknya yang berani, Baidu mengintegrasikan Deepseek sebagai rakan model pihak ketiga ke dalam ekosistemnya sendiri, yang menandakan kemajuan besar dalam strategi ekologi "model besar".
Platform Pintar Pintar Wenxin dan Wenxin adalah yang pertama menyambung ke fungsi carian Deep dari model besar DeepSeek dan Wenxin, yang menyediakan pengguna dengan pengalaman carian AI percuma. Pada masa yang sama, slogan klasik "Anda Akan Tahu Selepas Baidu", telah kembali.
Langkah Baidu menunjukkan bahawa pembukaan model besar telah menjadi trend umum, dan pemimpin industri secara aktif memeluk ekosistem terbuka. Walau bagaimanapun, kebanyakan aplikasi AI yang sedia ada adalah pertempuran individu, dan pengguna perlu menukar antara platform yang berbeza untuk menyelesaikan tugas, yang tidak cekap.
Integrasi komprehensif Perpustakaan Baidu dan Baidu Netdisk telah memimpin dalam merealisasikan platform sehenti untuk "pemikiran yang mendalam dan penghantaran mendalam". Dengan bantuan versi berdarah penuh DeepSeek-R1, kedua-dua aplikasi peringkat kebangsaan telah berkembang menjadi alat produktiviti pintar yang menggabungkan "otak" dan "anggota badan".
Bagaimana untuk memperkasakan perpustakaan Baidu dengan DeepSeek-R1?
Di Perpustakaan Baidu, DeepSeek-R1 memberi kuasa kepada carian dialog AI, generasi PPT, audio AI dan pictograms dan fungsi lain. Sebagai contoh, dari segi penjanaan PPT, DeepSeek-R1 boleh berfikir secara mendalam, secara automatik menjana garis besar PPT, dan menyokong pengguna untuk mengubah dan mengoptimumkan, dan akhirnya menjana PPT berkualiti tinggi dengan satu klik.
Kanvas percuma yang dilancarkan oleh Baidu Library dan Baidu Netdisk juga telah dilancarkan sepenuhnya, dan pengguna dapat mengalami fungsi kuat DeepSeek-R1 dalam penulisan artikel panjang, dialog AI, dll. Pada masa akan datang, lebih banyak fungsi seperti laporan penyelidikan pintar, komik, novel, poster, dan lain-lain juga akan dihubungkan dengan DeepSeek-R1.
Apakah keyakinan Baidu Wenku?
Baidu Wenku mempunyai data pengguna besar dan data domain awam di seluruh rangkaian, dan telah membina lapisan algoritma lengkap, lapisan infrastruktur dan lapisan keupayaan, termasuk seni bina MOE dan penerokaan multimodal. Melalui seni bina MOE, Perpustakaan Baidu menggunakan model besar sebagai "otak", yang bertanggungjawab untuk pemahaman dan peruntukan tugas, dan menggabungkan model lain untuk memproses fungsi yang berbeza untuk meningkatkan kecekapan dengan berkesan.
Penambahan DeepSeek terus meningkatkan keupayaan Baidu Wenku, membolehkannya mencapai gelung tertutup "berfikir - melakukan - mendapatkan", memecahkan kesesakan "tindakan tidak mencukupi" produk AI.
Dengan fungsinya seperti PPT pintar, penulisan gambar, AI Audio dan Pictogram Books, Baidu Wenku telah menjadi yang pertama "satu-hentian AI Pengambilalihan dan Platform Penciptaan" dalam industri.
Kisah Kejayaan Baidu Wenku:
- Menjana PPT Bahasa Inggeris berkualiti tinggi dalam satu klik, yang meliputi analisis perbezaan akademik dan sastera bahasa Inggeris.
- AI Audio dan Buku Grafik, Menyokong watak -watak tersuai, tema, gaya, dll.
- AI mencari di internet, memberikan jawapan berstruktur dan berkualiti tinggi.
AI MAU Baidu Wenku telah mencapai 94 juta, kadar pembayaran telah meningkat sebanyak 60%, dan bahagian pasaran PPT pintar melebihi 80%, yang membuktikan sepenuhnya pengkomersialannya. Baidu akan melepaskan Wenxin Mockup 4.5 dan Sumber Terbuka, yang menunjukkan lagi memperdalam strategi terbuka.
Atas ialah kandungan terperinci Satu lagi produk kebangsaan dari Baidu disambungkan ke Deepseek.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Kaedah teras untuk membina fungsi perkongsian sosial dalam PHP adalah untuk menghasilkan pautan perkongsian secara dinamik yang memenuhi keperluan setiap platform. 1. Mula -mula dapatkan halaman semasa atau URL dan maklumat artikel yang ditentukan; 2. Gunakan urlencode untuk menyandikan parameter; 3. Sambutan dan menjana pautan perkongsian mengikut protokol setiap platform; 4. Pautan paparan di hujung depan untuk pengguna mengklik dan berkongsi; 5. Dinamik menghasilkan tag OG pada halaman untuk mengoptimumkan paparan kandungan perkongsian; 6. Pastikan untuk melepaskan input pengguna untuk mencegah serangan XSS. Kaedah ini tidak memerlukan pengesahan yang kompleks, mempunyai kos penyelenggaraan yang rendah, dan sesuai untuk kebanyakan keperluan perkongsian kandungan.

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

PHP tidak secara langsung melaksanakan pemprosesan imej AI, tetapi mengintegrasikan melalui API, kerana ia adalah baik pada pembangunan web dan bukannya tugas-tugas intensif pengkomputeran. Integrasi API boleh mencapai pembahagian profesional buruh, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan; 2. Mengintegrasikan teknologi utama termasuk menggunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan HTTP, pengekodan data JSON dan penyahkodan, pengesahan keselamatan utama API, pemprosesan giliran yang memakan masa yang memakan masa, pengendalian ralat yang teguh dan mekanisme semula, penyimpanan imej dan paparan; 3. Cabaran umum termasuk kos API daripada kawalan, hasil generasi yang tidak terkawal, pengalaman pengguna yang lemah, risiko keselamatan dan pengurusan data yang sukar. Strategi tindak balas menetapkan kuota dan cache pengguna, menyediakan panduan propt dan pemilihan multi-gambar, pemberitahuan asynchronous dan kemajuan kemajuan, penyimpanan pembolehubah persekitaran utama dan audit kandungan, dan penyimpanan awan.

PHP memastikan pemotongan inventori atomik melalui urus niaga pangkalan data dan kunci baris forupdate untuk mengelakkan overselling serentak yang tinggi; 2. Konsistensi inventori pelbagai platform bergantung kepada pengurusan berpusat dan penyegerakan yang didorong oleh peristiwa, menggabungkan pemberitahuan API/webhook dan beratur mesej untuk memastikan penghantaran data yang boleh dipercayai; 3. Mekanisme penggera harus menetapkan inventori rendah, sifar/inventori negatif, jualan yang tidak dapat dilepaskan, kitaran penambahan dan strategi turun naik yang tidak normal dalam senario yang berbeza, dan pilih DingTalk, SMS atau orang yang bertanggungjawab e -mel mengikut urgensi, dan maklumat penggera mesti lengkap dan jelas untuk mencapai penyesuaian perniagaan dan tindak balas yang cepat.

Artikel ini bertujuan untuk menyediakan alternatif untuk mendapatkan nilai lajur yang ditentukan dalam array dalam PHP, dan menyelesaikan masalah definisi berulang fungsi array_column (). Untuk versi lama PHP dan versi baru PHP, penyelesaian yang sepadan diberikan masing -masing, dan contoh kod disediakan untuk membantu pemaju proses pelbagai proses.

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat

Artikel ini menghuraikan dua kaedah utama untuk merealisasikan panggilan dan tidak disengajakan di Twilio. Pilihan pilihan adalah untuk memanfaatkan ciri persidangan Twilio untuk membolehkan pengekalan dan pemulihan panggilan dengan mudah dengan mengemas kini sumber peserta persidangan, dan menyesuaikan pengekalan muzik. Pendekatan lain adalah untuk menangani kaki panggilan bebas, yang memerlukan logik twiml yang lebih kompleks, diluluskan, dan pengurusan tiba, tetapi lebih rumit daripada mod mesyuarat. Artikel ini menyediakan contoh kod khusus dan langkah -langkah operasi untuk membantu pemaju dengan cekap melaksanakan kawalan panggilan Twilio.
