1、注册登录 官方地址https://x.ai/ 2、创建API密钥 地址https://console.x.ai/ 3、登录github 地址https://github.com/ 4、搜索ChatBox 5、找到发布 6、下载 7、打开ChatBox 8、打开设置 模型->模型提供方->自定义提供模型 配置: 模型提供方: grok-beta API模式: OpenAI API兼容 名称: grok-beta (...
本周一,马斯克在他的社交媒体平台 X 上宣布 xAI 开源 Grok,这也兑现了他上周的开源承诺。截至目前,Grok 已经在GitHub上获得了 4.3k 颗 Star。 开源地址:https://github.com/xai-org/grok-1 Grok-1 是一个由 xAI 从头训练的 3140 亿参数的混合专家模型,其中 25% 的权重来处理给定的标记。xAI 这次发布的...
为了重拾用户的信任，xAI 选择了公开 Grok 所有的系统提示词，包括：grok.com / X - 日常对话提示词；grok.com / X - DeepSearch 提示词；X 平台 - Grok Explain 提示词；X 平台 - Grok 问答机器人提示词。话不多说，附上以上 4 份提示词的 GitHub 项目地址。https://github.com/xai-org/grok-prompt...
grok-api-proxy 是一个基于 Cloudflare Workers 的代理服务,用于中转 xAI Grok API 请求。它利用 Cloudflare 的全球边缘网络加速对 https://api.x.ai/v1/chat/completions 的访问,客户端需提供自己的 xAI API 密钥,确保灵活性和安全性。 部署地址: https://grok.bkgr.workers.dev/ GitHub: https://github.co...
开源地址:https://github.com/xai-org/grok-1 Grok-1 是一个由 xAI 从头训练的 3140 亿参数的混合专家模型,其中 25%的权重来处理给定的标记。xAI 这次发布的是大型语言模型 Grok-1 的基本模型权重和网络架构,使用了 Apache-2.0 许可证。 根据介绍,Grok 的架构是在 2023 年 10 月使用自定义训练堆栈在 JAX...
先把开源地址奉上:github.com/xai-org/grok 引言: 在人工智能大模型竞赛中,马斯克的公司xAI拔得头筹,发布了迄今为止参数量最大的开源大型语言模型Grok-1。这一突破性进展将为学术界和工业界探索大模型能力边界提供宝贵资源。 开源版本介绍: xAI公司根据Apache 2.0许可协议,向公众开放了Grok-1大型语言模型的开源版本...
项目地址：https://github.com/xai-org/grok-1 就在发文的时候，我看了下星标（收藏）人数就超过了14k人，关注速度超级快。英伟达高级科学家 Jim Fan 则对这个模型展现出了浓厚的兴趣。不过 在Grok发布后，ChatGPT的推特账号就对马斯克的开源帖子进行了回复，暗讽Grok抄袭自己。真是热闹有意思。说归说，闹归闹，...
-GitHub地址: github.com/xai-org/grok -Hugging Face地址:huggingface.co/xai-org/ -模型权重下载: magnet:?xt=urn:btih:5f96d43576e3d386c9ba65b883210a393b68210e&tr=https%3A%2F%2Facademictorrents.com%2Fannounce.php&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.coppersurfer.tk%3A6969&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.open...
开源地址：https://github.com/xai-org/grok-1 Grok的开源意味着什么？xAI表示，Grok的设计灵感来源于科幻小说《银河系漫游指南》（the Hitchhiker’s Guide to the Galaxy），旨在为用户提供尖刻而富有洞见的回答。它能够回答几乎所有问题，助力人类不分背景或政治立场地追求理解和知识。回到模型本身，Grok最初的...
开源地址:https://github.com/xai-org/grok-1 Grok-1 是一个由 xAI 从头训练的 3140 亿参数的混合专家模型,其中 25% 的权重来处理给定的标记。xAI 这次发布的是大型语言模型 Grok-1 的基本模型权重和网络架构,使用了 Apache-2.0 许可证。 根据介绍,Grok 的架构是在 2023 年 10 月使用自定义训练堆栈在 JA...