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Gemini CLI 中转站配置使用教程

Gemini CLI 中转站配置使用教程

基本介绍 Gemini CLI 是谷歌提供的命令行 AI 工具，可以帮助你进行代码查询、编辑大型代码库、生成应用程序以及自动化各种任务。通过设置中转站（代理），你可以在网络受限的情况下正常使用 Gemini CLI 服务。 配置中转站的步骤 1. 设置环境变量 在使用中转站之前，你需要配置以下环境变量： # 设置 API 密钥 export GEMINI_API_KEY=sk-WIsGdp2exGhBMWZNDvMWOb1 # 设置 API 中转站地址 export GEMINI_API_BASE_URL=https://mj.chatgptten.com 注意：你也可以将这些环境变量添加到你的 .bashrc、.zshrc 或其他 shell 配置文件中，这样每次启动终端时都会自动设置这些变量。 2. 从你的二开仓库安装
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阿里发布的最强开源模型Qwen3-Coder的实战教程

阿里发布的最强开源模型Qwen3-Coder的实战教程

如何使用呢？ 环境要求，需要本地 Node. js 版本在 20 以上。 没有  Node. js 的话也可以执行以下命令装一下： curl -qL https://www.npmjs.com/install.sh | sh  第一步，安装 qwen-code，一共两种方法，一种是源码方式，一种是 npm 方式，选择第二种方式更为简单。 npm install -g @qwen-code/qwen-code  贼快，4 s 就安装好了。 输入以下命令验证是否安装成功： qwen --version  第二步，配置 API。 在https://mj.chatgptten.com/console
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官方 Claude Code 转发

官方 Claude Code 转发

🚀快速开始 点击右上角 系统公告🔔 可再次查看 ｜ 完整内容可参考下方文档 ❓FAQ * 本站直接接入官方 Claude Code 转发，无法转发非 Claude Code 的 API 流量 * 如遇 API 报错，可能是转发代理不稳定导致，可以考虑重试几次 1️⃣ 安装 Node.js（已安装可跳过） 确保 Node.js 版本 ≥ 22.0 # Centos 用户 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash # 关闭并重新打开终端，或运行
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阿里云发布Qwen VLo多模态模型 通过自然语言既能生成图像、也能编辑图像

阿里云发布Qwen VLo多模态模型 通过自然语言既能生成图像、也能编辑图像

Qwen VLo 是一个统一的多模态大模型（Unified Multimodal Model），能够既理解图像，又能生成、编辑图像，并通过自然语言指令灵活控制整个过程。 它不仅能“看懂”图像内容，还能根据理解进行精细的修改或全新创作，实现从 视觉感知到视觉生成 的闭环。 目前为预览版本，可通过 Qwen Chat 使用。 核心能力 1️⃣ 精准图像理解与内容重构 * 能准确识别图像中的物体类别、结构特征、风格风貌。 * 在进行图像修改时（如更换颜色、风格迁移），能保留原图重要结构，避免“变形”或“失真”。 举例： 用户上传一张汽车照片，说“把颜色换成蓝色”。 传统模型可能改变了轮廓或品牌识别失败；Qwen VLo 不仅识别出车型，还保留车体结构，仅自然改变颜色。 2️⃣ 开放式语言控制的图像编辑 Qwen VLo
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阿里云发布 Qwen-TTS 语音合成模型 接近真人语音 支持普通话、英文，以及三种中文地方方言

阿里云发布 Qwen-TTS 语音合成模型 接近真人语音 支持普通话、英文，以及三种中文地方方言

阿里云发布 Qwen-TTS 高性能语音合成模型（Text-to-Speech，TTS）。其核心能力是将输入的中英文文本转换为具备自然表达力的语音输出。 与传统 TTS 模型相比，Qwen-TTS 最大的亮点在于： * 高自然度：声音表达更接近真人，具备情感、节奏、语调变化； * 多语种与方言支持：目前支持普通话、英文，以及三种中文方言（北京话、上海话、四川话）； * 多音色选择：提供不同性别、语调和口音的声音，适配多样化场景。 语言与方言支持细节 支持的语音变体： 真实合成样例：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen-tts/ 技术原理与数据基础 1. 大规模训练语料支撑 模型训练使用了超过 300 万小时的语音数据，包括中英文对齐数据以及丰富的方言语料，这使得模型不仅语音自然，而且能模仿不同地区的说话风格。 2. 韵律与情感建模 Qwen-TTS 支持自动调整文本的语速、
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智言API 推荐主流大模型&使用代码示例

🎁 API聚合，太方便了 马上接入教学视频 无需逐个注册：不用再一个个注册中国所有大模型厂商开发后台了，有一个智言API 账号全搞定。 模型全覆盖：包括国内外超过500个大模型。 轻量使用,社群陪伴：加入LangChain中国社区超过10000名开发者一起成长,90后、00后 LLM开发者都在这里。 我对国内大模型的一点体会：我是本站站长腾哥。因为一直在折腾数据预处理，会需要在不同的模型测试不同的 Prompt，有了一点点体会。我的整体感觉是：国内大模型能力差距很小，大尺寸模型的能力基本都可以平替 GPT 3.5 了，但和 GPT-4 差距还是挺明显的。做RAG知识库国内模型完全胜任，但要做一些合同分析等，还是需要提升。我手头经常是几个模型一起串起来用，因为有些 prompt 你会发现就是某个模型更容易理解。我的体会是：在你迭代 prompt 前，可以先多换几个模型试试，比在一个模型上死磕 Prompt 好。 推荐学习并测试下面这些模型模型全称开发者平台OpenAI：4o-mini 真香！gpt-4o-mini
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