WordPress 后台安装
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 进入插件上传页面:在 WordPress 仪表盘左侧菜单中选择 “插件” > “安装新插件”,然后点击 “上传插件” 按钮。
3. 选择并上传插件文件:点击 “选择文件” 按钮,选择您下载的插件 .zip 文件,然后点击 “现在安装” 按钮。
4. 激活插件:安装完成后,点击 “激活” 按钮。
文章生成与优化|多语言文章生成|关键词生成与分类管理|内置免费模型|定时任务与自动|多任务后台运行|智能AI客服|网站SEO优化|API轮询
一款可以24小时自动发布原创文章的WordPress插件,支持AI根据已有的长尾关键词、关键词分类、文章标签、网站内容定时生成原创文章,支持多任务后台定时运行,自动生成文章图片并插入到文章内容,支持批量生成或上传长尾关键词生成文章,网站前端AI客服、批量采集,支持生成英文等语言文章,集成主流AI API以及自定义API通用接口等。
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功能模块 | 免费版本 | 授权激活后 |
---|---|---|
免费使用,下载配置插件API后就能用 | 一次性付费128元永久激活插件,永久解锁插件全部功能,后续更新免费享 | |
随插件功能增加,后期付费激活成本增加 | 后期永久免费更新,不会二次收费 | |
多语言站点 | 支持生成英文等语言文章,直接在额外要求里面,要求AI按指定语言写文章 | 支持生成英文等语言文章,直接在额外要求里面,要求AI按指定语言写文章 |
文章生成与优化 | 手动生成文章功能免费 | 不限制文章生成方式和功能使用 |
关键词生成与管理 | 不支持 | 批量生成长尾关键词,支持输入多个关键词和自定义数量,批量选择关键词生成文章,上传关键词生成文章,支持关键词分类管理 |
定时多任务与自动化 | 无 | 支持全自动后台24小时运行生成文章,支持多任务同时自动生成文章,无需人工干涉,根据已有的长尾关键词、关键词分类、文章标签、网站内容自动生成文章,可精确到分钟设置时间 |
SEO优化 | 无 | 支持生成文章html格式化、AI自动生成文章的tag标签,自动生成文章摘要,自动排重生成,文章自动关键词互相内链、结构化数据设置,自动推送生成的文章到百度、谷歌等引擎加速收录,利于文章收录排名和流量 |
热搜词获取 | 无 | 一键自动获取百度、必应、谷歌热搜长尾关键词 |
API 集成 | 支持多种 AI 服务,如 DeepSeek、kimi、智谱 AI、 等,新增集成腾讯云 DeepSeek 模型应用 API | 支持多种 AI 服务,如 DeepSeek、kimi、智谱 AI、 、谷歌gemini、豆包模型、腾讯混元模型、阿里云百炼等,新增集成腾讯云 DeepSeek 模型应用 API。(内置免费模型可以直接使用) |
自定义API | 无 | 支持自定义API,通用兼容市面99%的接口,例如腾讯云混元、阿里云百炼、硅基流动等,支持自动API轮询设置,有效避免封KEY |
图片生成功能 | 无 | 文章图片生成:插件后台内置免费图片生成 API(智谱和硅基流动),启用后可据文章标题自动生成图片并插入到生成的文章内容里面。图片站功能,支持自动从图片站获取图片插入到生成的文章内容里面,也自定义设置接入更多的生图API |
文章AI重写 | 无 | 对已有的文章批量AI重写,可自定义重写规则和文章风格 |
电商AI功能 | 无 | 支持WooCommerce 主题 ,一键利用AI生成商品描述、商品图、用户评论 |
网站智能客服 | 无 | 内置网站前端客服功能,利用AI实现24小时自动聊天回复前端客户咨询问题 |
其它功能 | 无 | 更多功能接入中 |
插件正版授权及唯一更新地址:https://idc.xymww.com。禁止任何人或组织未经授权对插件破译、进行二次开发、售卖或传播衍生作品、传播盗版。
2025/6/18-优化AI生图逻辑,优化自动任务指定AI模型功能。新增SEO优化功能,新增文章关键词互链支持设置关键词、链接,匹配文章自动形成关键词内链,支持全自动全部文章关键词相互匹配内链。增加文章结构化生成,外链优化
2025/6/12-新增自动任务每个任务可以单独选择AI及模型,新增文章模板库,可以自定义创建生成文章的模板供自动任务单独调用(即将上线共享文章模板库,可以自由上传分享下载文章生成模板)-此版本更新建议手动安装新版本,更新了css样式,如遇页面显示异常,请清空浏览器缓存
2025/6/11-优化插件功能使用。网站AI客服功能新增自定义发送消息输入框内容,和提交消息按钮文案。方便英文站使用客服功能。更新此版本,需清空浏览器css、js旧缓存,也可以直接ctrl+F5强刷新页面即可
2025/6/10-新增内置Gemini(谷歌) API,谷歌API有几个免费模型可以调用,但是配置比其它API稍微复杂,请按Gemini(谷歌)key输入框的说明步骤设置然后就可以调用了
2025/6/8-优化插件数据库查询,降低插件占用服务器资源,优化运行效率
2025/6/3-全面更新内置智谱AI模型、AI模型(同步官网模型更新)!
2025/6/2-WooCommerce集成:新增支持对WooCommerce产品描述、产品图、评论一键生成:
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 进入插件上传页面:在 WordPress 仪表盘左侧菜单中选择 “插件” > “安装新插件”,然后点击 “上传插件” 按钮。
3. 选择并上传插件文件:点击 “选择文件” 按钮,选择您下载的插件 .zip 文件,然后点击 “现在安装” 按钮。
4. 激活插件:安装完成后,点击 “激活” 按钮。
1. 下载插件文件:点击 这里 下载 Linkreate wordpressAI 插件文件。
2. 上传插件文件夹:导航至 /wp-content/plugins/ 文件夹,将插件文件上传到该目录并解压。
3. 激活插件:登录 WordPress 仪表盘,进入 “插件” > “已安装的插件”,找到您刚才上传的插件,点击 “启用”。
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2. 连接 FTP 客户端:打开 FTP 客户端,使用主机提供商提供的 FTP 账号密码连接到您的网站。
3. 上传插件文件夹:导航至 /wp-content/plugins/ 文件夹,将解压后的插件文件夹上传到该目录。
4. 激活插件:登录 WordPress 仪表盘,进入 “插件” > “已安装的插件”,找到您刚才上传的插件,点击 “启用”。
OpenAI作为人工智能领域的领军企业,其开发的高性能模型如GPT系列、DALL-E等在自然语言处理、图像生成等领域取得了显著成果。了解OpenAI模型的开发流程不仅有助于研究人员和开发者跟进前沿技术,还能为实际应用提供参考。本文将详细解析OpenAI模型的开发流程,涵盖从概念提出到最终部署的各个环节,旨在为读者提供一份实用且专业的技术指南。
OpenAI模型的开发始于明确的概念提出与需求分析阶段。这一阶段的核心任务是确定模型的目标应用场景、性能指标及预期效果。
1. 应用场景定义:OpenAI模型的应用场景多种多样,包括自然语言理解、图像生成、语音识别等。例如,GPT系列模型主要用于文本生成与理解,而DALL-E则专注于图像生成。开发团队需根据市场需求和技术趋势选择合适的场景。
2. 性能指标设定:模型的性能指标直接影响开发方向。常见的指标包括准确率、召回率、生成速度等。OpenAI在开发GPT-3时,重点提升了模型的生成能力与上下文理解能力,使其能够生成更长、更连贯的文本。
3. 技术可行性评估:在概念阶段,团队需评估现有技术是否能够支持模型开发。这包括计算资源、数据集、算法框架等。OpenAI通常利用大规模的GPU集群和自研的算法框架进行模型训练,因此技术可行性是关键考量因素。
数据是模型开发的基础,OpenAI模型的开发同样依赖于大规模、高质量的训练数据。数据收集与预处理阶段是确保模型性能的关键环节。
1. 数据来源:OpenAI的数据来源广泛,包括互联网文本、书籍、学术论文等。例如,GPT-3的训练数据涵盖了互联网上的大量文本,确保了模型的泛化能力。
2. 数据清洗:原始数据往往包含噪声和冗余信息,需要进行清洗。数据清洗包括去除重复内容、纠正错误、过滤敏感信息等。OpenAI使用自动化工具和人工审核相结合的方式提升数据质量。
3. 数据标注:对于某些任务,如情感分析、图像标注等,需要人工标注数据。OpenAI通常会建立专门的标注平台,提高标注效率与一致性。
4. 数据增强:为了提升模型的鲁棒性,OpenAI还会采用数据增强技术,如文本旋转、图像变换等。这些技术有助于模型更好地应对不同输入。
模型架构设计是OpenAI模型开发的核心环节,直接影响模型的性能与效率。OpenAI通常采用深度学习架构,并结合自研的创新技术。
1. Transformer架构:OpenAI的许多模型基于Transformer架构,如GPT系列和BERT。Transformer的核心优势在于其并行计算能力和长距离依赖建模能力。
2. 自研创新:OpenAI在Transformer基础上进行创新,如引入稀疏注意力机制、动态计算图等,提升模型性能。例如,DALL-E采用了图像到文本的编码器-解码器结构,实现了图像生成任务。
3. 模块化设计:OpenAI的模型通常采用模块化设计,便于扩展与维护。例如,GPT模型可以通过调整层数和注意力头数来适应不同任务。
模型训练是OpenAI模型开发中最耗时的环节,需要大量的计算资源和优化的训练策略。
1. 训练环境:OpenAI使用大规模GPU集群进行模型训练,如使用NVIDIA的A100 GPU。高效的训练环境是模型开发的基础。
2. 训练策略:OpenAI采用多种训练策略,如学习率衰减、正则化、分布式训练等。这些策略有助于提升模型收敛速度和泛化能力。
3. 超参数调优:模型的超参数如学习率、批大小等对性能有显著影响。OpenAI通常使用自动化工具如Optuna进行超参数调优,提升模型效果。
4. 模型评估:训练过程中需要定期评估模型性能,常用的评估指标包括准确率、BLEU分数等。OpenAI使用自研的评估工具和基准测试集进行模型验证。
模型开发完成后,需要将其部署到实际应用中,并进行持续监控与优化。
1. 部署环境:OpenAI的模型通常部署在云端,如使用AWS、Azure等云平台。云端部署可以提供弹性计算资源和高效的API接口。
2. API接口设计:OpenAI为模型提供API接口,方便用户调用。例如,GPT-3的API允许用户生成文本、翻译语言等。
3. 性能监控:模型部署后,需要持续监控其性能,包括响应时间、准确率等。OpenAI使用自动化监控工具,及时发现并解决性能问题。
4. 模型更新:随着新数据的积累,OpenAI会定期更新模型,提升其性能。例如,GPT-4在GPT-3基础上进行了多项改进,包括更长的上下文处理能力和更丰富的生成能力。
OpenAI模型的开发不仅关注技术性能,还重视伦理与安全问题,确保模型的应用符合社会规范。
1. 偏见检测与缓解:OpenAI模型可能存在数据偏见,导致不公平的输出。因此,团队会进行偏见检测与缓解,如使用多元化数据集、调整算法等。
2. 安全防护:模型可能被恶意利用,如生成虚假信息。OpenAI采取多种安全措施,如内容过滤、用户认证等,确保模型的安全使用。
3. 透明度与可解释性:OpenAI致力于提升模型的透明度和可解释性,帮助用户理解模型的决策过程。例如,通过可视化工具展示模型的注意力机制。
OpenAI模型的开发流程是一个复杂而系统的工程,涉及概念提出、数据收集、模型设计、训练优化、部署监控等多个环节。其成功不仅依赖于先进的技术,还在于对数据、伦理与安全的全面考量。
未来,随着人工智能技术的不断发展,OpenAI模型的开发将更加注重多模态融合、自主学习等方向。例如,多模态模型能够同时处理文本、图像、语音等多种数据类型,提升应用场景的广泛性。自主学习技术则能够减少对人工标注的依赖,降低模型开发成本。
对于研究人员和开发者而言,深入理解OpenAI模型的开发流程,不仅有助于跟进前沿技术,还能为实际应用提供宝贵的参考。通过学习OpenAI的经验,我们可以更好地推动人工智能技术的发展,为人类社会带来更多价值。
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