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青丘辞考研数学大模型商业计划书-V2（简）

青丘辞考研数学大模型商业计划书 一、项目概要 （一）项目名称 青丘辞考研数学大模型 （二）核心定位 国内首个聚焦考研数学领域的垂直领域大模型，通过底层架构重构与算法创新，打造“AI+教育”深度融...

青丘辞考研数学大模型开发路径分析（AI生成，需要讨论）

青丘辞考研数学大模型的开发路径可划分为5个核心阶段，结合行业实践与技术特性，总周期预计需24-36个月。以下从技术实现、数据整合、产品落地三个维度展开分析： 一、技术架构开发阶段（6-9个月） ...

与考研数学机构“数据换算力”的战略合作可行性及风险分析

与考研数学机构数据换算力的战略合作可行性及风险分析 ####### 一、可行性分析：需求互补与价值交换 （一）核心逻辑：数据与算力的双向赋能 机构痛点与青丘辞需求的强匹配 机构痛点：缺乏...

考研机构（toB端）使用青丘辞考研数学大模型的用户行为路径分析

以下是考研机构使用青丘辞考研数学大模型的用户行为路径分析，基于To B端商业模式与产品功能，从认知-试用-购买-实施-使用-反馈-传播全流程拆解： 一、认知阶段：需求触发与信息获取 接触点 ...

青丘辞考研数学大模型商业计划书（详）

青丘辞考研数学大模型商业计划书 一、项目概要 （一）项目名称 青丘辞考研数学大模型 （二）核心定位 国内首个聚焦考研数学领域的垂直领域大模型，通过底层架构重构与算法创新，打造“AI+教育”深度融...

垂直领域大模型研发

一、 为什么需要垂直领域大模型? 垂直领域大模型（即针对特定行业或场景定制的大型AI模型）的出现是为了解决通用大模型在专业场景中的局限性，其必要性主要体现在以下几个方面： 1. 专业性与准确性需...

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import openaifrom openai import OpenAIAPI_BASE = "https://api.pla.wiki/v1"API_KEY = "宸古API令牌"clie...

KiMi

from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key = "宸古API令牌Key", base_url = "ht...

python代码示例

import openai from openai import OpenAI API_BASE = "https://api.pla.wiki/v1" API_KEY = "宸古API令牌"...

大模型简介

序号 厂商 模型名 类型 简介 价格 （百万token） 1 豆包 Doubao-pro-256k 豆包系统集成多种语言模型，...
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