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    手把手教你搭建谷歌Gemini

    谷歌上周推出了一款名为 Gemini 的多模态大模型,并且现在发布了免费开放的 Gemini API 供开发者使用。根据谷歌提供的定价信息,Gemini 有两种收费方式。免费版本每分钟可以进行 60 次请求,足够满足个人用户的需求。收费版本目前暂不可用,但定价已经公布。Gemini Pro 付费版的定价为每千个字符 0.00025 美元,每张图片 0.0025 美元,输出每千个字符 0.0005 美元。此外,谷歌将使用免费版的输入和输出来提高模型的能力,但承诺付费版不会用于训练和改进产品,以保护用户的隐私。卷吧卷吧,反正白嫖你没商量,我们可以基于开源的项目(GeminiProChat)以及 Gemini 开放的免费 API 进行搭建一个对话的网站。

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    使用Coding和Github来实现双线部署

    Coding 是一个类似于 Github 的一站式软件研发协作管理平台,有必要说明的是,新版 Coding 现已经被腾讯云收购,静态页面的部署依赖于腾讯云的对象存储功能,虽然对于新用户会提供几个月的免费流量包,但是之后就会 开始收费。 就我个人观点来说,收费的至少存在契约关系,毕竟腾讯的东西,只要充钱就能解决问题这点还是有口皆碑的。不过按照大佬们的说法,这种收费机制是存在隐患的。如果遇上仇家或者闲得慌的,写个 python 脚本多线程访问来刷你的流量,一个月饭钱可能一下子就付诸流水了。另外,Coding 的自定义域名以及静态网页部署都需要在腾讯云进行实名认证,需要准备好微信和身份证,微信还需要绑定过银行卡。另外,Coding 在没有备案域名的情况下,只能提供海外加速线路,这样就和 github 的线路串了。 所以,如果你有了足够的心理准备,请继续看以下详细内容。

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    DeepMind VS Meta:实现纳什均衡理性最优解,还是多人非零和博弈算法更强大?

    大数据文摘转载自AI科技大本营 编译 & 整理:杨阳 记得豆瓣高分电影《美丽心灵》中的约翰·纳什吗? 作为获得诺贝尔经济学奖的数学家,纳什在博弈论、微分几何学,以及偏微分方程等各个领域都作出卓越贡献。为表彰他在非合作博弈理论中对均衡(纳什均衡)的开创性分析,1994年瑞典中央银行授予纳什诺贝尔经济学奖。 纳什均衡在社科中的应用可谓成功,而在科技领域中,也经常引用博弈论的逻辑来进行技术实现,比如,通过密码学和博弈论的结合实现大数据安全。当下,这一逻辑也开始应用在AI的算法上。 DeepNash——Deep

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