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X公司的grok有客户端吗？

Answer

X 公司的 Grok 有客户端。它提供免费图像生成和聊天功能，效果优异。下载链接为：App Store

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

1月10日 社区动态速览

[@小互（@imxiaohu）](https://x.com/imxiaohu)日报1⃣️Grok客户端上线：免费图像生成提供免费图像生成和聊天功能，效果优异。下载链接：[App Store](https://apps.apple.com/us/app/grok/id6670324846)2⃣️TransPixar：全新透明背景视频生成技术香港科技大学与Adobe联合推出，支持生成RGBA格式视频，实现透明效果。适用于烟雾扩散等复杂场景，大幅简化后期处理，提升电影特效制作效率。[项目主页](https://wileewang.github.io/TransPixar/)|[GitHub](https://github.com/wileewang/TransPixar)>>更多详细内容查看[XiaoHu.AI日报](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/T2fUwmHBSiHU6Ukq9Imcu7n7nMh)[@宝玉（@dotey）](https://x.com/dotey)日报

2023 年历史更新（归档）

在[全球AI网站精选](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR)目录下新增马斯克[xAI的首个大模型Grok](https://waytoagi.feishu.cn/record/KP3SrczYleTOdwcUaIMcmaDIn4b)，Grok通过X平台实时了解世界，还能回答被大多数其他AI系统拒绝的棘手问题。Grok仿照《银河系漫游指南》而设计，可以回答几乎任何问题，甚至就如何提问给出建议，它独具的幽默回答模式可以尽量避免恶意的提问，目前留下邮件可以申请早期测试；感谢AGI群友勤耕雨读的老韩，之前上传了《State of AI Report》年度报告英文版，不知道腾讯科技做了完整细致的翻译，在老韩提醒下才知有《[2023⼈⼯智能现状报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/AqSurNgDFeNiG5cRQnscHY95n0c)》中文版，现已上传至「AI研究报告-[投资公司报告](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe?table=tblBU3JnSWPnQSud&view=vewGyCP4R0)」目录下，这是对2022年10月-2023年10月AI现状及进展最为全面的报告，强烈推荐！

AIGC Weekly #45

[马斯克的X.AI正式发布](https://x.ai/)[content]为了狙击Open AI开发者大会的大招，马斯克的xAI提前发布了他们的LLM以及与之搭配的聊天产品Grok。鉴于马斯克强烈的星际殖民和科幻爱好，他将Grok定位为一款模仿《银河系漫游指南》的人工智能，几乎可以回答任何问题，它也会向你提建议帮你决定你要问什么问题。Grok的设计目的是用一点智慧来回答问题，并且具有叛逆性。比如问他一些可能有害的问题的时候它不但会拒绝回答还会嘲讽你。Grok的一个独特且基本的优势是它可以通过?（Twitter）平台实时了解世界。它还可以回答大多数其他人工智能系统拒绝的尖锐问题。Grok目前还是一个早期测试产品，他会在准备好之后优先向美国的X平台的Premium Plus用户提供。从已经曝光的Grok应用操作视频来看，他们在要用层面也有很多体验上的优化，比如可以多任务同时生成内容。单个任务会有分支功能，可以用来测试不同问题的回答效果。输出的代码也支持在VS Code网页版进行编辑。除了推特之外马斯克还提到要让特斯拉汽车的算力都接入他们的LLM模型推理。这样的话特斯拉就会拥有地球上最多的模型推理算力。[?详细介绍](https://quail.ink/op7418/p/zhu-ji-open-ai-ma-sike-fa-bu-ai-mo-xing-grok-de-zui-xiang-xi-jie-shao)可以在这里加入等待列表：https://grok.x.ai/

Others are asking
grok API能用在什么软件上
Grok API 可以用在以下软件上： 1. 扣子工作流：可以用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，还能参考相关教程将扣子接入微信机器人，但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译：由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容，可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景，比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP：比如通过快捷方式接入 Siri。 此外，xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本，如 grok3beta、mini、fast 等，满足不同场景需求，上下文窗口达 131K，支持图像输入输出，但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。
2025-04-12
Claude3/grok3/Gemini使用API调用时消耗token的价格是？
Claude 3 的 API 调用价格为：每百万输入 token 0.25 美元，每百万输出 token 1.25 美元。可以处理和分析 400 起最高法院案件或 2500 张图片只需 1 美元。相关链接：https://x.com/imxiaohu/status/1768284259792691366?s=20
2025-02-27
grok3 有什么特点
Grok 3 具有以下特点： 1. 包含两个模型版本：Grok 3 和 Grok 3mini。 2. 在 AIME 和 GPQA 在内的基准测试中显著优于其他模型，在数学推理、代码处理、科学问题方面表现优秀。 3. 具备推理能力，在提供更多测试计算时间的情况下，优于 o1 和 R1。 4. 新增“Deep Search”能力，能深入了解用户目的，访问并交叉验证多个信息源，确保研究内容更准确，并公开执行搜索所采取的步骤。 5. 可以调用 Big Brain 功能，加强计算来解决问题。 6. 现场演示中能生成游戏设计方案。 7. 语音模式在大约一周内推出。 8. API 几周后推出。 9. 今天向所有 Premium+订阅者推出（IOS、网页版都有），完整版在网页版，APP 上的 Grok 3 有一定削弱。（还有单独会员叫：SuperGrok）今天所有该类用户都能用上。 10. Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源，xAI 计划也会开源 Grok 3 。 在评测方面，Grok 3 在基准测试中领先，但与竞争模型差距不大，整体表现比其他模型高出约 1 2%。Andrej Karpathy 认为 Grok 3 + Thinking 比 DeepSeek R1 强一些，接近 OpenAI 顶级模型，在测试中成功解决了多个复杂问题，但“DeepSearch”能进行高质量的检索类问题回答，尚需改进。 地址：https://huggingface.co/smirki/UIGENT1Qwen7b
2025-02-26
grok3 ai什么时候可用
Grok 3 已于今天向所有 Premium+ 订阅者推出（包括 IOS 和网页版），完整版在网页版，APP 上的 Grok 3 有一定削弱。（还有单独会员叫：SuperGrok）今天所有该类用户都能用上。Grok 3 语音模式在大约一周内推出，Grok 3 API 几周后推出，Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源，xAI 计划也会开源 Grok 3 。
2025-02-19
grok3 发布会亮点内容
Grok 3 发布会的亮点内容包括： 1. 包含两个模型版本：Grok 3 和 Grok 3mini。 2. 在 AIME 和 GPQA 在内的基准测试中显著优于其他模型，在数学推理、代码处理、科学问题方面表现优秀。 3. 具备推理能力，在提供更多测试计算时间的情况下，优于 o1 和 R1。 4. 今天向所有 Premium+订阅者推出（IOS、网页版都有），完整版在网页版，APP 上的 Grok 3 有一定削弱。 5. 新增“Deep Search”能力，能深入了解用户目的，访问并交叉验证多个信息源，确保研究内容准确，并公开执行搜索步骤。 6. 可以调用 Big Brain 功能加强计算来解决问题。 7. 现场演示中，Grok 3 可以生成游戏设计方案。 8. Grok 3 语音模式在大约一周内推出。 9. Grok 3 API 几周后推出。 10. Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源，xAI 计划也会开源 Grok 3。
2025-02-19
说明jetson orin nano可以使用什么模型？Grok-1模型可以吗？
目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说，Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型，如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型，还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。
2024-12-20
本地用Ollama部署模型，使用哪个ChatBox客户端好？
目前在本地使用 Ollama 部署模型时，没有特别突出或被广泛推荐的特定 ChatBox 客户端。不同的客户端可能在功能、界面和兼容性方面存在差异，您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择和尝试。常见的一些客户端包括但不限于 Web 端的简单界面工具，或者一些具有特定功能扩展的桌面应用程序。但具体哪个最适合您，还需要您亲自测试和评估。
2025-03-27
适合客户端使用的 asr 模型有什么
以下是一些适合客户端使用的 ASR 模型： 1. Ollama： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 2. FishAudio 的 Fish Agent： 集成了自动语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）技术，无需传统的语义编码器/解码器，即可实现语音到语音的直接转换。 模型经过 700,000 小时的多语言音频内容训练，支持包括英语、中文在内的多种语言，能够精准捕捉和生成环境音频信息。文本方面由 Qwen2.53B 处理。 相关链接： https://huggingface.co/fishaudio/fishagentv0.13b https://github.com/fishaudio/fishspeech 3. Gemini： Gemini Nano1 和 Gemini Pro 模型在各种 Benchmark 上的自动语音识别（ASR）任务中表现出色，如在 FLEURS、多语言 Librispeech 以及语音翻译任务 CoVoST 2 等测试集中。 相关链接：未提及。
2025-03-17
适合客户端使用的 tts 模型有什么
以下是一些适合客户端使用的 TTS 模型： 1. Fish Speech：语音处理接近人类水平，约十五万小时三语数据，对中文支持完美。开发者为 fishaudio，具有亿级参数，高效轻量，可在个人设备上运行和微调，适合作为私人语音助手。详细介绍及更多演示：https://xiaohu.ai/p/10779 ，GitHub：https://github.com/fishaudio/fishspeech 。 2. GPTSoVITS：只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型，是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。5 秒数据就能模仿，1 分钟的声音数据就能训练出高质量的 TTS 模型，完美克隆声音。支持零样本 TTS、少量样本训练、跨语言支持、易于使用的界面等。GitHub： 。
2025-03-17
trae ai编程客户端的buide模式“客户端异常，请稍后再试”
Trae 的 Builder 模式相关信息如下： Trae 提供了两种模式，其中 Builder 模式可以帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用 Builder 模式的步骤： 在电脑上新建一个文件夹，文件夹名字可自定义，如“helloworld”。 使用 Trae 打开这个文件夹，在弹出的弹层里选中新建的文件夹。 点击右上角的“Builder”按钮切换到 Builder 模式。 在 Builder 模式下的使用案例，如生成一个贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式，直接输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后，Trae 开始思考和代码编写过程，期间需要手动接入进行文件审查，在提示中点击“全部接受”。代码生成完成之后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 如果您在使用 Trae 的 Builder 模式时出现“客户端异常，请稍后再试”的提示，建议您稍后再尝试操作，或者检查网络连接等是否正常。
2025-03-10
Mac有Chat GPT客户端吗
Mac 有 Chat GPT 客户端，以下是相关信息： 下载地址： persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 或者：https://waytoagi.feishu.cn/file/I58PbrukKoXYdVxEF0EcY9SXnBf 下载不了可以用百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1jFZ5uBClqP0T1IOKQLW5HQ?pwd=hmbe 提取码：hmbe 或者：https://persistenNt.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 使用条件： 需要苹果芯片的 mac。 内测用户（非内测用户使用指南： ）。 macOS 12.6.8 M1 芯片不兼容，系统版本 MacOS 14 及以上。 提前下载使用 ChatGPT Mac 桌面客户端的办法（需要有 ChatGPT 付费账号，以及网络技术基础）： 以 ProxyMan 为例： 登录一次以触发 API 调用。 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理（需要配置好 ProxyMan 证书）。 再登录一次以触发 API 调用。 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射，并将所有的 false 替换为 true。 再尝试一次，你就应该能顺利登录了。 详细版图文教程：
2024-11-01
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
runway的开发公司
Runway 是由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司开发的。其在 2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型。目前 Runway 支持在网页（https://runwayml.com/ ）、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105s 视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
运用ai，生成每日自动推送到飞书消息的 公司文化日报，包含日历 天气 新闻 内部规划 事项
要运用 AI 生成每日自动推送到飞书消息的公司文化日报，包含日历、天气、新闻、内部规划和事项，您可以考虑以下步骤： 首先，需要确定获取日历、天气、新闻、内部规划和事项等信息的数据源。对于日历，可以使用在线日历服务的 API 来获取相关数据；天气信息可以从专业的气象数据提供商获取；新闻可以通过新闻聚合 API 或者与特定的新闻机构合作获取；内部规划和事项则需要从公司内部的管理系统或数据库中提取。 然后，选择适合的 AI 技术和工具。例如，可以使用自然语言处理技术来对获取到的数据进行处理和整合，生成易于阅读和理解的文本内容。 在生成日报的过程中，要注意格式的规范和统一，使其具有良好的可读性。同时，可以根据公司的文化特点和需求，对内容进行个性化的定制和优化。 另外，为了确保推送的准确性和及时性，需要建立有效的监控和反馈机制，及时发现并解决可能出现的问题。 希望以上建议对您有所帮助。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14