如何让chatgpt接收cs ChatGPT如何部署

本文目录一览：

• 1、实操聆思CSK6大模型开发板接入智谱AI:ChatGLM(上)
• 2、实操聆思CSK6大模型开发板接入通义千问(上)
• 3、我的科研工具链分享(CS/AI方向)

实操聆思CSK6大模型开发板接入智谱AI:ChatGLM(上)

1、具体接入智谱AI ChatGLM步骤如下： **新建应用**：登录LSplatform，新建应用并进入应用编排服务。 **导入工程**：下载示例工程ChatGLMjs（提取码：qaxd），导入ChatGLMjs.json文件。 **配置参数**：修改glm子流程节点参数，包括API-KEY、Host、Model、Stream等。

2、实操聆思CSK6大模型开发板接入智谱AI：ChatGLM的步骤如下：新建应用：登录聆思大模型平台。在平台上新建应用，并进入应用编排服务。导入工程：下载示例工程ChatGLMjs。将下载的ChatGLMjs.json文件导入到应用中。配置参数：在应用编排服务中，找到glm子流程节点，并进行参数配置。

3、近期，开发者们热衷于探索大模型开发板如何接入如通义千问、文心一言、豆包、智谱glm、kimi等国内大模型。然而，因各家接口与数据格式各异，直接套用ChatGPT模式往往难以奏效。本文将以聆思CSK6大模型开发板接入通义千问为例，分享具体的步骤与操作指南，确保开发者能顺利进行。

4、至此，我们已完成了聆思CSK6大模型开发板接入豆包的上半部分流程。接下来，我们可以借助聆思官方提供的开发板硬件，在硬件上验证豆包的交互效果。具体步骤可以参考聆思文档中心的相关文档。请注意，以上步骤和说明基于当前可用的信息和官方文档。在实际操作中，如果遇到任何问题或需要进一步的帮助，请查阅聆思和豆包的官方文档或联系技术支持团队。

实操聆思CSK6大模型开发板接入通义千问(上)

1、聆思CSK6大模型开发板的官方SDK方案，将硬件套件视为输入端，用户上传文字或图片内容至聆思大模型平台（LSPlatform）。平台依据应用策略，将内容分发给后台处理。借助聆思大模型平台的应用编排功能，接入其他大模型仅需在云端调整接入节点，无需修改硬件端。

2、聆思CSK6大模型开发板接入通义千问的具体步骤如下：新建应用：登录LSPlatform，创建一个新应用，并进入应用编排服务。导入工程：下载通义千问的js示例，然后选择导入通义千问js.json文件。配置参数：修改子流程节点参数，包括APIKEY、Host、Model和Stream等。

3、在多模态交互领域，硬件载体是关键。近期，开发者们在探索除了星火大模型之外，是否能将文心一言、通义千问、豆包、智谱glm、kimi等国内大模型接入大模型开发板。然而，由于各家接口和数据格式差异，部分开发者尝试参照chatgpt的方式并未成功。

4、新建应用 首先，登录LSplatform，这是聆思提供的大模型平台，用于管理和编排各种应用。

我的科研工具链分享(CS/AI方向)

1、AI工具链ChatGPT 功能扩展：GPT Store：集成领域定制化助手（如科研论文润色）。CodeInterpreter：支持数据可视化与简单绘图。ChatHub插件：同时调用ChatGPT与Bard AI进行对比平替方案：DeepSeek：代码生成专用GPT模型。

2、AI同行搜索工具包括Semantic Scholar、GitHub、Sourcegraph、Google Scholar、ArXiv以及一些特定领域AI研究数据库，选择需结合研究方向、数据类型和预算综合考量。具体介绍如下：Semantic Scholar：核心优势：基于语义理解技术，突破传统关键词匹配限制，可精准定位标题未包含关键词但内容高度相关的论文。

3、申请难度：AI方向通常竞争最激烈，需高GPA、科研经历或竞赛奖项；系统方向可能更看重项目经验。地理位置：硅谷、波士顿等地就业机会多，但生活成本高；学术型项目可优先考虑高校聚集区。实践与试错参与开源项目：通过GitHub等平台体验不同方向的开发流程（如AI框架、系统内核）。