OpenAI突然宣布停止向中国提供API服务!
标题
- 🌟 OpenAI突然宣布停止向中国提供API服务! 🌟
- 摘要 📜
- 引言 📢
- 正文 📝
- 1. OpenAI API的重要性
- 2. 停止服务的原因分析
- 3. 对中国市场的影响
- 4. 应对措施
- 代码案例 📂
- 常见问题解答(QA)❓
- 小结 📘
- 参考资料 📚
- 表格总结本文核心知识点 📊
- 总结 🏁
- 未来展望 🌅
- 温馨提示 🌟
博主 默语带您 Go to New World.
✍ 个人主页—— 默语 的博客👦🏻
《java 面试题大全》
🍩惟余辈才疏学浅,临摹之作或有不妥之处,还请读者海涵指正。☕🍭
《MYSQL从入门到精通》数据库是开发者必会基础之一~
🪁 吾期望此文有资助于尔,即使粗浅难及深广,亦备添少许微薄之助。苟未尽善尽美,敬请批评指正,以资改进。!💻⌨
🌟 OpenAI突然宣布停止向中国提供API服务! 🌟
摘要 📜
OpenAI 最近发出通知,宣布将停止向中国地区提供API服务,这对依赖OpenAI API 的开发者和企业来说无疑是一个巨大的冲击。本文将详细解析OpenAI的这一决定,探讨其对中国市场的影响,并提供应对措施。关键词包括OpenAI API、API服务、中国市场等,确保易于在百度搜索到。
引言 📢
OpenAI 的API 广泛应用于各种人工智能项目中,其技术实力深受开发者的认可。然而,最近的一则官方通知 却引发了广泛关注:OpenAI将从7月9日起停止向中国提供API服务。这意味着中国的开发者和企业将无法再直接使用OpenAI的服务,这一变化将对相关领域产生深远影响。
OpenAI官方通知📧
“Our data shows that your organization has API traffic from a region that OpenAI does not currently support. You can find the supported countries and territories here. We will be taking additional measures to block API traffic from regions that are not on our supported countries and territories list starting on July 9. To continue using OpenAI’s services, you will need to access the service in a supported region.”
- The OpenAI Team
正文 📝
1. OpenAI API的重要性
OpenAI API 在全球范围内广泛应用,其提供的强大AI模型使得开发者可以轻松实现自然语言处理、图像识别等功能。以下是一些常见的应用场景:
- 自然语言处理:ChatGPT 被用于智能客服、内容生成等领域。
- 图像识别:用于自动驾驶、医疗影像分析等。
- 数据分析:帮助企业进行市场分析、用户行为预测等。
2. 停止服务的原因分析
根据OpenAI的通知,停止服务的主要原因是合规性问题。OpenAI 需要遵守其支持国家和地区的相关法律法规,因此不得不采取这一措施。
3. 对中国市场的影响
这一决定对中国市场的影响不容小觑。许多公司和开发者已经在他们的产品和服务中深度集成了OpenAI API。具体影响包括:
- 技术停滞:现有项目可能无法继续,特别是依赖OpenAI 模型的应用。
- 替代方案:需要寻找其他替代方案,例如百度大脑、腾讯AI等。
4. 应对措施
为了应对这一变化,开发者和企业可以采取以下措施:
- 寻找替代API服务:国内的AI服务提供商如百度大脑、腾讯AI 等。
- 本地部署AI模型:考虑使用开源模型并在本地进行部署,例如GPT-3、BERT等。
代码案例 📂
下面是一个简单的ChatGPT API调用示例,展示了如何将其集成到Python应用中:
import openai# 替换为你的API密钥
openai.api_key = 'your-api-key'response = openai.Completion.create(engine="davinci",prompt="你好,世界!",max_tokens=50
)print(response.choices[0].text.strip())
常见问题解答(QA)❓
Q1: 为什么OpenAI 停止服务?
A1: 主要是由于合规性问题,OpenAI 需要遵守支持国家和地区的相关法律法规。
Q2: 是否有替代方案?
A2: 是的,国内的百度大脑 和腾讯AI 是不错的替代选择。
小结 📘
OpenAI 停止向中国提供API服务将对开发者和企业带来挑战,但也为国内AI服务提供商提供了机遇。希望大家能够迅速调整,找到合适的替代方案,继续推动技术进步。
参考资料 📚
- OpenAI 官方网站
- 百度大脑官方网站
- 腾讯AI官方网站
表格总结本文核心知识点 📊
知识点 | 详情 |
---|---|
OpenAI API的重要性 | 自然语言处理、图像识别、数据分析等 |
停止服务的原因 | 合规性问题 |
对中国市场的影响 | 技术停滞、寻找替代方案 |
应对措施 | 替代API服务、本地部署AI模型 |
总结 🏁
OpenAI 停止向中国提供API服务的决定虽然给我们带来了不便,但同时也促使我们寻找新的解决方案。希望大家能够积极应对,共同推动AI技术在中国的发展。
未来展望 🌅
未来,我们期待更多本地化的AI服务 能够崛起,为我们提供更强大的技术支持。同时,全球AI合作 也将是一个值得关注的方向。
温馨提示 🌟
如果对本文有任何疑问,欢迎点击下方名片,了解更多详细信息!
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅,敬请批评指正!🍁🐥
如对本文内容有任何疑问、建议或意见,请联系作者,作者将尽力回复并改进📓;(联系微信:Solitudemind )
相关文章:

OpenAI突然宣布停止向中国提供API服务!
标题 🌟 OpenAI突然宣布停止向中国提供API服务! 🌟摘要 📜引言 📢正文 📝1. OpenAI API的重要性2. 停止服务的原因分析3. 对中国市场的影响4. 应对措施代码案例 📂常见问题解答(QA)❓…...
Bootstrap 标签
Bootstrap 标签 引言 Bootstrap 是一个流行的前端框架,它提供了一套丰富的组件和工具,帮助开发者快速构建响应式和移动优先的网页。在 Bootstrap 中,标签(Badge)是一种小巧的组件,用于显示计数、提示或标…...
EtherCAT主站SOEM -- 37 -- win-soem-win10及win11系统QT-SOEM-1个电机转圈圈-周期同步速度模式(CSV模式)
EtherCAT主站SOEM -- 37 -- win-soem-win10及win11系统QT-SOEM-1个电机转圈圈-周期同步速度模式(CSV模式) 0 QT-SOEM及STM32F767-SOEM视频欣赏及源代码链接:0.1 Linux--Ubuntu系统之 QT-SOEM博客、视频欣赏及源代码链接0.2 STM32F767-SOEM 博客、视频欣赏及源代码链接0.3 wi…...

老板舍不得买库存管理软件❓一招解决
在当今快节奏的商业环境中,仓库管理是企业运作中不可或缺的一环。对于许多中小型企业而言,简易且高效的库存管理系统尤为重要。搭贝简易库存管理系统针对仓库的出入库进行有效管理,帮助企业实现库存的透明化和流程的自动化。 客户的痛点 1. …...

【MySQL数据库】:MySQL视图特性
目录 视图的概念 基本使用 准备测试表 创建视图 修改视图影响基表 修改基表影响视图 删除视图 视图规则和限制 视图的概念 视图是一个虚拟表,其内容由查询定义,同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。视图中的数据…...
malloc、free和new delete的区别
malloc/free 和 new/delete 是在 C 中分配和释放内存的两种不同方法。它们主要有以下区别: 1. 语法和用法 malloc 和 free: malloc开辟空间时需要手动计算分配的空间大小 int* p (int*)malloc(sizeof(int) * 10); // 分配10个int类型的内存 // 使用内存 free(p); …...
如何有效地优化 Erlang 程序的内存使用,以应对大规模数据处理的需求?
要有效地优化Erlang程序的内存使用,以应对大规模数据处理的需求,可以考虑以下几个方面: 减少不必要的内存分配:避免过多的数据复制和不必要的数据结构创建。可以使用Erlang的二进制数据类型来避免数据复制,使用原子数据…...
vue3项目使用@antv/g6实现可视化流程功能
文章目录 项目需求一、需要解决的问题二、初步使用1.动态数据-组件封装(解决拖拽会留下痕迹的问题,引用图片,在节点右上角渲染图标,实现,事现旋转动画,达到loading效果)2.文本太长,超出部分显示(...),如下函…...

【Linux网络(一)初识计算机网络】
一、网络发展 1.发展背景 2.发展类型 二、网络协议 1.认识协议 2.协议分层 3.OSI七层模型 4.TCP/IP协议 三、网络传输 1.协议报头 2.局域网内的两台主机通信 3.跨网络的两台主机通信 四、网络地址 1.IP地址 2.MAC地址 一、网络发展 1.发展背景 计算机网络的发展…...

Vulhub——Log4j、solr
文章目录 一、Log4j1.1 Apache Log4j2 lookup JNDI 注入漏洞(CVE-2021-44228)1.2 Apache Log4j Server 反序列化命令执行漏洞(CVE-2017-5645) 二、Solr2.1 Apache Solr 远程命令执行漏洞(CVE-2017-12629)2.…...
linux 设置程序自启动
程序随系统开机自启动的方法有很多种, 这里介绍一种简单且常用的, 通过系统的systemd服务进行自启动。 第一步: 新建一个.service文件 sudo vim /etc/systemd/system/myservice.service[Unit] DescriptionMy Service #Afternetwork.target[…...
PostgreSQL 分区表与并行查询(十)
1. 分区表概述 1.1 什么是分区表 分区表是将大表分割成更小、更可管理的部分的技术。每个分区表都可以单独进行索引和查询,从而提高查询性能和管理效率。 1.2 分区策略 1.2.1 基于范围的分区 按照时间范围或者数值范围进行分区,如按月或按地区。 C…...
React Hooks使用规则:为什么不在条件语句和循环中使用它们
React Hooks为函数组件引入了状态和生命周期特性,极大地增强了其功能。然而,正确使用Hooks是确保组件稳定性和性能的关键。本文将探讨React Hooks的基本规则,以及为什么我们不应该在条件语句和循环中使用它们。 Hooks的基本规则 React团队为…...

【Docker】Consul 和API
目录 一、Consul 1. 拉取镜像 2. 启动第一个consul服务:consul1 3. 查看consul service1 的ip地址 4. 启动第二个consul服务:consul2, 并加入consul1(使用join命令) 5. 启动第三个consul服务:consul3&…...
Python polars学习-07 缺失值
背景 polars学习系列文章,第7篇 缺失值 该系列文章会分享到github,大家可以去下载jupyter文件,进行参考学习 仓库地址:https://github.com/DataShare-duo/polars_learn 小编运行环境 import sysprint(python 版本:…...
前端面试题(八)答案版
面试形式:线下面试:一面:30分钟二面:30分钟 特殊要求:内网开发自研UI组件库(无文档介绍)学习能力要求高 面试评价:题目灵活应用性较强 面试官:项目负责人前端负责人 …...

在交易中出场比入场更为重要
出场策略和交易退出机制比交易者入场的方式更为关键,它们对整体回报和结果的持续性有着更大的影响。 即使交易者入场时的条件并非最佳,良好的出场策略也能扭转局势。反之,即使交易者以近乎完美的条件入场,若出场策略管理不当&…...

【D3.js in Action 3 精译】关于本书
文章目录 本书读者本书结构与路线图本书代码liveBook 在线论坛 D3.js 项目的传统开发步骤 本书读者 这本书适用于所有渴望在数据可视化工作中获得完全创意自由的人,从定制化的经典图表到创建独特的数据可视化布局,涵盖内容广泛,应有尽有。您…...
【408考点之数据结构】二叉树的概念与实现
二叉树的概念与实现 一、二叉树的概念 二叉树是一种特殊的树结构,其中每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。二叉树广泛应用于许多计算机科学领域,如表达式解析、排序、搜索算法等。 二、二叉树的性质 性质1:…...

STM32之二:时钟树
目录 1. 时钟 2. STM3时钟源(哪些可以作为时钟信号) 2.1 HSE时钟 2.1.1 高速外部时钟信号(HSE)来源 2.1.2 HSE外部晶体电路配置 2.2 HSI时钟 2.3 PLL时钟 2.4 LSE时钟 2.5 LSI时钟 3. STM32时钟(哪些系统使用时…...

测试微信模版消息推送
进入“开发接口管理”--“公众平台测试账号”,无需申请公众账号、可在测试账号中体验并测试微信公众平台所有高级接口。 获取access_token: 自定义模版消息: 关注测试号:扫二维码关注测试号。 发送模版消息: import requests da…...
CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型
CVPR 2025 | MIMO:支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题:MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者:Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...

云启出海,智联未来|阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地
借阿里云中企出海大会的东风,以**「云启出海,智联未来|打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办,现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...

微服务商城-商品微服务
数据表 CREATE TABLE product (id bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 商品id,cateid smallint(6) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 类别Id,name varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商品名称,subtitle varchar(200) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商…...
Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!
一、引言 在数据驱动的背景下,知识图谱凭借其高效的信息组织能力,正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合,探讨知识图谱开发的实现细节,帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...
土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等
🔍 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术,可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势,还能有效评价重大生态工程…...

让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理
让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理 MCP(Model Context Protocol)是一种创新的通信协议,旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天,MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。…...

关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题
在数字化浪潮席卷全球的今天,软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件,这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下,实现高效测试与快速迭代?这一命题正考验着…...