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from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key = "宸古API令牌Key", base_url = "https://api.pla.wiki/v1", ) completion = client.chat.completions.create( model = "moonshot-v1-8k", messages = [ {"role": "system", "content":...

import openai from openai import OpenAI API_BASE = "https://api.pla.wiki/v1" API_KEY = "宸古API令牌" client = OpenAI( api_key=API_KEY, base_url=API_BASE ) completion = client.chat.completions.create( model="模型调用名", messages=[ {"role": "system", "conte...

import openaifrom openai import OpenAIAPI_BASE = "https://api.pla.wiki/v1"API_KEY = "宸古API令牌"client = OpenAI(    api_key=API_KEY,    base_url=API_BASE)completion = client.chat.completions.create(     model="模型调用名",    messages=[        {"role": "system", "con...

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，适合内容生成和高性能计算任务。 2 豆包 Doubao-pro-128k 3 Deepseek DeepSeek-V3 4 Deepseek DeepSeek-R1 多模态理解能力：集成视觉-语言联合表征框架，支持图文混合输入解析，在医疗影像...

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”深度融合的智能解决方案，为考研考生提供精准化、个性化的学习辅导，同时为考研培训机构提供数字化教学工具，助力提升教学效率与质量。 （三）产品亮点 自主知识产权：拥有独立研发的数学推理引擎，正在申请发明专利，非API调用、非开源模型微调，确保技术独特性与竞争力。 高精度解析：中南大学数学博士团队提供数据支持，训练完成后考研数学题...

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”深度融合的智能解决方案，为考研考生提供精准化、个性化的学习辅导，同时为考研培训机构提供数字化教学工具，助力提升教学效率与质量。 （三）产品亮点 自主知识产权：拥有独立研发的数学推理引擎，正在申请发明专利，非API调用、非开源模型微调，确保技术独特性与竞争力。 高精度解析：中南大学数学博士团队提供数据支持，训练完成后考研数学题...

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 行业活动触达 参加教育展会（如中国教育装备展）、考研行业峰会，通过青丘辞展位体验“AI批改提效90%” demo，观看新东方等标杆客户的合作案例视频。 收到青丘辞直销团队的定制化方案手册（含机构专属痛点解决方案，如“解决师资不足的3大工具”）。 线上渠道引流 浏览教育信息化平台（如阿里云教育市场），查看青丘辞Saa...

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：缺乏高效的AI教学工具（如智能题库、自动批改），面临师资成本高、学员个性化辅导不足等问题，渴望通过技术提升教学效率与口碑。 青丘辞需求：需要海量真题解析、学员答题数据（如错题分布、解题时间）训练模型，而机构拥有大量未被充分利用的内部数据（如历年模考卷、学员作业解析）。 数据价值：机构数据可填补青丘辞在“真实备考场景数据”的缺口...

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） 1. 基础框架搭建 核心任务：基于Transformer架构构建数学专用模型（参考LLaMA、GPT-4的解码器结构），并集成符号计算模块（如SymPy库）。 关键技术： 数学符号解析：通过AST（抽象语法树）将LaTeX公式转化为可计算的符号表达式，解决“$\int_{0}^{1} x^2 dx$”等数学问题的解...

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