作者归档：madagastar

搭建newbing失败

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搭建教程相关的链接:免费部署自己的new bing (qq.com)

根据链接教程，操作了一遍，可以显示页面，但无法会话，一开始以为是国内网络环境问题，后来搭了梯子仍然不行。

根据引用的GitHub项目链接Harry-zklcdc/go-proxy-bingai: 用 Vue3 和 Go 搭建的微软 New Bing 演示站点，拥有一致的 UI 体验，支持 ChatGPT 提示词，国内可用。 (github.com)，点进里面的测试页，发现也无法使用。

主要原因是微软封杀了相关的服务商，如文章中推荐的Huggingface以及Vercel、Cloudflare等。

与Openai相比，微软作为商业公司，首要目的当然是推广其Edge浏览器的使用。

API-网页

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申请了文心一言的api接口，利用网页端、GitHub的chatall项目试用了下。感觉ERNIE-Bot版本在回答物理化学和编程时，表现得比ERNIE-Bot-turbo效果更好。准确度也很高。

让chatgpt3.5给出了文心一言api打包成网页的代码。示例如下（需要获得其中的access_token并更换，保存为html格式文件）:

你提供的代码中，已经使用内嵌方式将 JavaScript 代码嵌入到了 HTML 文件中。以下是整合后的代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>API交互网页</title>
</head>
<body>
  <h1>API交互网页</h1>
  <label for="input">输入：</label>
  <input type="text" id="input" />
  <button onclick="callAPI()">提交</button>
  <h2>结果：</h2>
  <div id="result"></div>

  <script>
    function callAPI() {
      // 获取用户输入的内容
      var input = document.getElementById("input").value;

      // 构造 API 请求的数据
      var requestData = {
        messages: [
          { role: "user", content: input }
        ]
      };

      // 发送 API 请求
      fetch('https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token=[access_token]', {
        method: 'POST',
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify(requestData)
      })
      .then(response => response.json())
      .then(data => {
        // 处理 API 返回的数据
        var result = data.result;

        // 显示结果
        var resultDiv = document.getElementById("result");
        resultDiv.innerText = result;
      })
      .catch(error => {
        console.log(error);
      });
    }
  </script>
</body>
</html>

在这个代码中，JavaScript 代码被直接嵌入到了 <script> 标签中，以实现与 API 的交互。当用户点击 “提交” 按钮时，callAPI() 函数会被调用，该函数会获取用户输入的内容，并发送 API 请求。然后，通过处理 API 返回的数据，将结果显示在页面上。

百度智能云-语音识别试用

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在抖音【硬核狗聊ai】上刷到一条消息，说百度近期开通了千帆大模型平台，可以为资金不足的中小企业和个人(个人仅能使用文心一言，企业用户可以体验开源大模型如LLaMA)，提供大模型按次收费的基础服务。所以注册实名认证了下。今天仅仅简单领取了各种优惠券并开通，因为他的平台还集成了语音识别，所以根据教程简单试用了一下，这里仅仅简单记录步骤方便个人回忆。

总的来说，识别效果与openai的whisper、讯飞语音识别、阿里的通义听悟相比，准确率上并没有优势，但云端测试转换速度最快。

目前语音识别在日常生活中应用，准确率已经很高了。但是专业词汇往往无法识别，比如”锂辉石“，以上提到的大模型均未准确识别。

我在想，是否因为传统行业受众少，收益低；同时大模型公司获取这些专业信息成本偏高，涉及知识产权问题，导致了其语料库中这部分内容的缺失？个人对模型进行微调训练，是否是一个好的研究和应用方向，需要花费多少时间成本呢？

官方说明-产品概述语音技术 (baidu.com)

个人体验操作

1 平台网址百度智能云-云智一体深入产业 (baidu.com)

2 语音识别位置，新手可以在里面领取免费资源

3 开通对象存储并上传语音文件，获取链接

4 根据教程复制链接，并获得请求ID，复制粘贴就可以了。

关于铺底流动资金

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关于“铺底流动资金”，政府官网最早的公文，是1991年3月1日国务院办公厅转发国务院清理“三角债”领导小组关于继续组织清理“三角债”意见的通知，解决三角债的方法之一，就是文末提到的“在考虑新建、扩建项目时，必须将项目建成投产后所需的30%铺底流动资金列入投资计划，从第八个五年计划起，新建扩建项目铺底流动资金不落实的，国家不予批准立项，银行不予贷款。”“三角债”问题的严重程度可见一斑，当年政府工作报告也提到“认真整顿社会信用秩序，严肃财务结算纪律，进一步清理‘三角债’，促进商品正常流通和加速资金周转。”

虽然此后开始由计划经济转向市场经济，但资本金比例的核准仍沿用了这一概念。1996年国务院颁布的《关于固定资产投资项目试行资本金制度的通知》中明确:“计算资本金基数的总投资，是指投资项目的固定资产投资与铺底流动资金之和，具体核定时以经批准的动态概算为依据。……本通知由国家计委负责解释……”。文件中提到的国家计委（国家计划委员会）1998年更名为国家发展计划委员会，2003年改组为国家发展和改革委员会。这一试行制度及其中的计算方法，并未随机构更名和改革而更新。

如2015年《国务院关于调整和完善固定资产投资项目资本金制度的通知》中仍然提到:“金融机构在提供信贷支持和服务时，要坚持独立审贷，切实防范金融风险。要根据借款主体和项目实际情况，按照国家规定的资本金制度要求，对资本金的真实性、投资收益和贷款风险进行全面审查和评估，坚持风险可控、商业可持续原则，自主决定是否发放贷款以及具体的贷款数量和比例。”

因此，含铺底流动资金的总投资这一奇怪的投资口径从计划经济时代遗留至今，成为各行各业的规范。设计院编制的可行性研究报告，往往需要体现这一过时的投资口径，用于项目前期核准、备案、融资等手续的办理。