本文由 资源共享网 – ziyuan 发布，转载请注明出处，如有问题请联系我们！ChatGPT付费创作多模型AI系统V3.1.0独立版 WEB+H5
开发语言： php
数据库 ： mysql
资源语言： 中文
与《ChatGPT付费创作多模型AI系统V3.1.0独立版 WEB+H5》相关的《完整源码》
ChatGPT4付费创作系统源码（带聊天、绘画、支付、支持代理）
AI付费创作系统:如果后续程序有新版，直接在后台一键更新即可！程序完美运行无BUG，独家开发，支持6种会员开通模式，有:"购买提问次数"或者"开通月付会员"套餐等等套餐次数和价格可以自定义在后台进行修改支付直接对接易支付(https://pay.taoaoke.com/)或码支付就可以了，每个IP均有免费提问一次(可以自定义)，然后自动强制跳转登录登录之后可购买付费套餐，也可以关闭整站收费功能，具...
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小狐狸ChatGPT付费AI创作系统1.7.7免授权破解版 + H5端 + 小程序前端【附详细教程】
程序介绍：(官方正版破解去授权)1、完全开源购买后，源码直接到你自己手上，可以自由的进行二开。2、拥有完善的分销功能系统已经开发出了完善的二级分销功能，可以直接进行使用。3、无限多开系统支持无限SAAS多开，可以无限的给其他人进行多开，从中来赚取服务费。4、多端支持PC/H5/小程序多端同步。5、多接口通道。已经对接好ChatGPT的openai直连和第三方接口。还预留国内的AI接口，随时关注国内...
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小狐狸v2.1.0源码（ChatGPT运营系统附500个创作模型）
资源包括：1、小程序源码（原生）2、后端（php源码）文件夹说明：1、后端：文件夹是后台文件5、.sql文件是数据库文件====================后台安装步骤：1、在宝塔新建个站点，php版本使用7.2 、 7.3 或 7.4，将“后端”文件夹里的文件上传到站点根目录，运行目录设置为/public2、导入数据库文件，数据库文件是 /db.sql3、修改数据库连接配置，配置文件是/.e...
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人工智能聊天机器人系统源码（可以自己训练）
您可以自己为机器人系统提供知识库，并通过不断训练它来回答您的问题。在初期，由于知识库内容较为简单，建议用户先按照使用说明书进行知识输入，逐步教会机器人相关知识。仅在机器人掌握了一定的知识后，才可以进行提问。这款系统非常适合用于搭建基础的智能客服、在线问答以及其他互动聊天机器人应用，帮助网站提升用户体验并提供更智能的服务。有训练说明基础训练基础训练1：按指定词语分割句子基础训练2：游标的使用基础训练...
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ChatGPT运营系统源码(vue+php)
ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人技术，它可以帮助用户与聊天机器人进行自然语言交流，以解决用户的问题或满足用户的需求。ChatGPT的核心技术是使用自然语言处理（NLP）和语义模型，以及基于机器学习的深度神经网络（DNN）来实现聊天机器人的对话管理，从而使机器人能够理解用户的输入，并且能够以自然语言的方式回答用户的问题。系统亮点1.无刷新加载2.可对接多个chatgpt的key进行切换3.使...
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智思AI企联系统前后端源码(uniapp+unicloud)
注：没有测试，有能力的测试测试！智思AI企联系统是一款企业级AI系统，与普通版AI产品相比具备显著差异。该系统允许企业按需选择和定制二开任意功能，以满足不同企业的个性化需求和场景要求。企业可以根据实际业务需求扩展和改进系统功能模块，使之更好地适应企业独特需求。注意：1、项目依赖unicloud，需要购买uni平台的云空间(非服务器)，阿里云 5/月，用于部署后端接口，项目后端接口无法独立部署，只能...
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AI大模型LLaMA全套（源码+模型+整合包）
LLaMA是Meta（Facebook）发布的一个大型语言模型系列，包含的参数量级有4个，分别为：6.7B、13.0B、32.5B和65.2B。这些模型使用了T级别的Token数进行训练，并且使用的数据均为开源数据集。在大多数benchmark上，LLaMA模型表现出色，即使使用13B的参数也能打败具有175B亿参数的GPT-3。这表明，对于给定的计算资源而言，最好的性能往往不是由最大参数量的模型...
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AI大模型源码（Grok-1 python）
Grok-1是马斯克AI创企xAI发布的一款大型语言模型，其参数量达到了3140亿，远超OpenAI GPT-3.5的1750亿，是Llama 2的4倍，被称为“迄今为止全球参数量最大的开源大型语言模型”。Grok-1是一款混合专家模型，其基础模型基于大量文本数据进行训练，没有针对任何具体任务进行微调。它采用了3140亿参数的Mixture-of-Experts模型，其中25%的权重在给定令牌上处...
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一个基于卷积神经网络（CNN）的模型来预测外汇价格的源码（python）
附:2020.12.15至2021.03.25的外汇数据输入数据是一维的序列数据，用forward方法通过x.unsqueeze(1)将输入数据的通道数增加了一个维度（从(batch_size, seq_length)变为(batch_size, 1, seq_length)）使用了kernel_size=3和padding=1的卷积层，以及kernel_size=2的最大池化层模型为训练模式（n...
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