慧言GPT使用教程.md
慧言简介及使用教程
慧言AI基础教程
AI3.5使用教程
AI4.0使用教程
AI绘画使用教程
AI4.0和AI3.5对比
以下是文字教程
常用链接:
一、慧言简介
首先再次欢迎来到慧言GPT,本系统初衷是让国内用户用上目前大火的AI产品,让大家感受新时代的AI交互方式。
未来时代,无论你是何种职业;会利用人工智能的人,才不会被取代!!!
本站优势:
无需代理、任意设备直接访问、对接官方ChatGPT
聊天记录云同步、有效期内对话不限次数
用户注册即送,每日签到送随机模型体验
系统运行时间2月、在线人数超过5000、售后群6个(跑路概率为0)
多模型可选:
Midjourney绘图:独家体验!
GPT4.0:1元1万Token,白菜价
GPT3.5;免费送无限次
规划中:文心一言等国内AI产品
二、注册登录
此处正常通过手机号以及收到的验证码注册(本站数据绝对安全)
邀请码可选,若有人推荐填写即可,注册送的免费时长更多
- 登录完成后看一下我们慧言的公告,并且扫码加入售后群(防止失联、获取优惠、免费抽奖)
三、菜单栏功能
- 电脑端进入系统后直接可以直接看到:
- 手机端
四、聊天
首次进入系统可以直接发起对话或者点击系统左侧的
新建聊天
选择模型
您可以选择本站的所有模型,若其后提示正常的余额即可使用。否则请前往购买或签到领取选择对应的功能,例如:
写建议论文
- 根据页面提示,输入相关信息点击
进入
即可
- 聊天
- 新建聊天室后,系统自动开启会话
- 在聊天室前显示此次对话的聊天模型
- 对话区域可随时再次提问,默认携带上文会话
五、GPT3.5
gpt3.5模型为本站的主推模型,其只有时间限制,没有次数限制。有效期内随便提问!
- 每日签到赠送3小时无限次提问
- 加入售后群进行抽奖活动
- 商城购买(官方群有优惠码,可以折扣)
六、GPT4
gpt4模型为全网稀缺资源,同行市场几乎没有真正的gpt4.0资源;其价格稍高,但本店承诺市场最低价,买贵退差价!但其能力高出gpt3.5。
- 商城购买,如上3.5购买
七、Midjourney绘图
商城购买同上
Midjourney绘图是一款国外的超级牛x的作图工具
使用此功能,您可以通过你的一句话直接描述出想要的图片,剩下的慧言直接帮你翻译为英文,自动调配参数发送给mj官方。
您只需稍作等待即可获取超清图片。
商业价值:专业绘图,头像库,壁纸库,短袖定制,情侣手机壳定制等
使用视频教程:https://alist.huijia21.com/final/mj
八、邀请返利
每个用户都是我们的代理商,无需任何成本,点击下载海报分享即可。
AI不仅是消费品,抓住风口,抓住机会
被邀请人注册,余额自动到账,其充值您则可以直接获得其充值的30%返利
详细规则:与慧言合作,享受时代红利
九、个人中心
概况:修改密码,查看模型可用余额
查看返利金额,找群主提现
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商品详情
本商品是AI对话4.0版本90天季卡,包含150万token
市场最低价!如果不是最低,退你差价!大家放开用!
- 1. 此商品为AI对话4.0 90天季,包含150万token;90天有效期用完或者token使用完都算失效!
- 2. token:可以理解为字数的计量方式,与官方完全一致,需要了解请百度。经过计算约为1000token=750汉字
- 3. 此处token包含您的提问和官方的返回。例如:提问5,返回100,您的单次消耗为105
- 4. 如何区分3.5和4?
你可以尝试提问:"树上有9只鸟,猎人开枪打死一只,树上还剩下多少只鸟?"
在 90%的情况下,AI对话3.5 都会回答剩下 8 只鸟
而 AI对话4 则大概率会回答剩下 0 只鸟,因为其他的都被吓跑了。
注意事项,必读!注意事项,必读!注意事项,必读!
1.AI对话使用的训练数据截止到2021年9月,此处所用模型为AI-4-0613
2.购买此商品前请确定您是否真的需要AI对话4.0而不是AI对话3.5,也确保你明确了费用的计算方式!

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3.2.1 高性能的实践方案
- 集群部署,通过负载均衡减轻单机压力。
- 多级缓存,包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
- 分库分表和索引优化,以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。
- 考虑NoSQL数据库的使用,比如HBase、TiDB等,但是团队必须熟悉这些组件,且有较强的运维能力。
- 异步化,将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。
- 限流,需要先考虑业务是否允许限流(比如秒杀场景是允许的),包括前端限流、Nginx接入层的限流、服务端的限流。
- 对流量进行削峰填谷,通过MQ承接流量。
- 并发处理,通过多线程将串行逻辑并行化。
- 预计算,比如抢红包场景,可以提前计算好红包金额缓存起来,发红包时直接使用即可。
- 缓存预热,通过异步任务提前预热数据到本地缓存或者分布式缓存中。
- 减少IO次数,比如数据库和缓存的批量读写、RPC的批量接口支持、或者通过冗余数据的方式干掉RPC调用。
- 减少IO时的数据包大小,包括采用轻量级的通信协议、合适的数据结构、去掉接口中的多余字段、减少缓存key的大小、压缩缓存value等。
- 程序逻辑优化,比如将大概率阻断执行流程的判断逻辑前置、For循环的计算逻辑优化,或者采用更高效的算法。
- 各种池化技术的使用和池大小的设置,包括HTTP请求池、线程池(考虑CPU密集型还是IO密集型设置核心参数)、数据库和Redis连接池等。
- JVM优化,包括新生代和老年代的大小、GC算法的选择等,尽可能减少GC频率和耗时。
- 锁选择,读多写少的场景用乐观锁,或者考虑通过分段锁的方式减少锁冲突。