OpenClaw 实测：让 AI 在 Telegram 里替你干活，主动性强但价格有套路
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OpenClaw 是一款运行在本地设备上的开源 AI 助手，它不仅能聊天，还能自主浏览网页、管理文件和执行终端命令。所有数据保留在本地，确保隐私安全。通过 WhatsApp、Telegram 等聊天应用即可交互，内置 API 额度，支持 GPT-5.5、Claude Opus 等模型。它的技能系统让你可以自定义工作流，甚至让 AI 自己编写新技能。实验与实测2026/6/16
标签：ChatGPT
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共 51 篇
实测OpenAI API：gpt-3.5和gpt-4差距到底在哪
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OpenAI 的语言模型 API 提供强大的文本理解和生成能力，本快速入门指南展示如何调用接口完成各类语言处理任务，适合技术开发者快速上手。AI大模型2026/6/15
AI搜索正在抢走你的外贸客户？GEO才是2026年最该布局的获客方式
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传统展会获客效果下降，AI搜索正在取代Google成为采购商的选择。GEO（生成式引擎优化）通过优化企业信息在AI模型中的权威性，让品牌在ChatGPT等工具的推荐中优先出现。对广州外贸企业而言，这不是高端玩法，而是生存必需。GEO应用2026/6/11
OpenAI有哪些AI模型？2026年GPT-4与GPT-3.5等如何选择
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OpenAI提供多种AI模型，包括GPT-4、GPT-3.5、DALL·E、Whisper、Embeddings、Codex和Moderation等。GPT-4是大型多模态模型，支持文本和图像输入，推理能力强；GPT-3.5系列中的gpt-3.5-turbo成本低且性能好，适合聊天和补全任务。DALL·E可基于文本生成图像，Whisper实现语音识别，Embeddings用于文本相似度计算，Codex专注代码生成，Moderation检测不安全内容。本文为技术人员提供模型选择、功能对比及使用建议。AI大模型2026/5/11
大语言模型怎么用？2026年零基础入门教程（附API调用）
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This article is a comprehensive beginner's guide to Large Language Models (LLMs), explaining their core principles (Transformer architecture, self-attention), prompt engineering basics, and how to call LLM APIs (OpenAI, DeepSeek) with Python examples. It highlights the statistical nature of LLMs, their limitations, and practical tips for effective interaction.
原文翻译：
本文是一篇面向初学者的全面大语言模型（LLM）入门指南，解释了其核心原理（Transformer架构、自注意力机制）、提示词工程基础，以及如何通过Python调用LLM API（OpenAI、DeepSeek）。文章强调了LLM的统计本质、局限性以及有效交互的实用技巧。AI大模型2026/5/9
OpenAI与微软修订合作后，收入分成设上限和AGI条款取消意味着什么？
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OpenAI与微软修订合作协议，引入收入分成上限，并允许OpenAI通过AWS、谷歌云等任何云服务商服务客户。AGI条款被移除，微软投资估值达1350亿美元。收入分成持续至2030年，微软保留非独占知识产权许可至2032年。AI大模型2026/5/8
如何调用GPT-4 Turbo API？2026年最新步骤与定价详解
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This article provides a step-by-step guide on how to access and use the GPT-4 Turbo API from OpenAI. It covers account creation, API key generation, making requests with curl, enabling JSON mode, and pricing details. Ideal for developers wanting to integrate GPT-4 Turbo into their applications.
原文翻译：本文提供了如何访问和使用OpenAI的GPT-4 Turbo API的分步指南，涵盖了账号创建、API密钥生成、使用curl发起请求、启用JSON模式以及定价详情。适合希望将GPT-4 Turbo集成到应用中的开发者。AI大模型2026/5/5
2026年Anthropic在Google Cloud Next上讲了什么？AI代理将如何改变企业软件？
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This article is a recap of an Anthropic session at Google Cloud Next '26, covering topics such as Anthropic's 54% coding market share in 2025, the evolution from chat to code to cowork, the definition of AI agents, the Solutions Machine concept, the Great Inversion of value, and three compounding opportunities. The session emphasizes that enterprise software will change more in the next two years than in the past twenty, with AI agents shifting from top-down planning to bottom-up execution.
原文翻译：
本文是Google Cloud Next '26上Anthropic session的回顾，涵盖了Anthropic在2025年占据54%编码市场份额、从聊天到编码再到协作的进化、AI代理的定义、解决方案机器概念、价值的大反转以及三个复合机遇。session强调企业软件在未来两年的变化将超过过去二十年，AI代理从自上而下的规划转向自下而上的执行。AI大模型2026/5/5
如何用AI大模型实现多工具编排与自动化任务？2026年主流Agent工作流框架对比实测分析
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The provided PDF content is not parseable. Please provide readable text. 原文翻译：提供的PDF内容无法解析，请提供可读的文本内容。AI大模型2026/4/29