Quora旗下AI平台Poe推出开发者API，支持接入100多种多模态AI模型。该API采用积分制收费，提供5档订阅计划（4.99-249.99美元/月）和按需购买选项（30美元/100万积分）。开发者可借此为各类工具提供AI支持，目前需手动管理模型使用，未来将增加预算管理功能。平台还提供创建AI应用的模板，持续优化开发者体验。
近日，Quora 推出的聊天机器人应用 Poe 宣布推出一项新订阅计划，月费需5美元。这一新计划旨在为用户提供更多选择，以适应不同的需求和使用习惯。此外，Poe 还推出了一个最高价位的订阅计划，月费高达250美元，专为需要大量信息交流的用户设计。Poe 应用程序让用户可以在一个平台上使用多款 AI 驱动的聊天机器人，包括 DeepSeek-R1、GPT-4o、Claude3.7Sonnet、o3-mini 和 ElevenLabs 等。用户通过一种积分系统与这些模型互动，每种机器人每次交流所需的积分不同，用户可以在多种模型之间灵活使用
Quora 最近在其 AI 平台 Poe 上推出了一项新功能，让用户能够构建自定义的 AI 应用程序。这个名为 “Poe Apps” 的功能，允许用户在 Poe 平台上通过简单描述来创建视觉界面，用户可以选择使用不同的 AI 模型来实现他们的应用设想。用户在新推出的应用创建工具中，只需描述他们想要创建的应用，包括指定使用的 AI 模型，比如 OpenAI 的 o3-mini 或 Google 的视频生成模型 Veo2。这个工具由 Anthropic 最近发布的 Claude3.7Sonnet 驱动，能够将用户的描述转化为应用界面的代码和用 JavaScript 编写的自定义逻辑
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aditeyabaral-redis
基于Transformer架构的CrossEncoder模型，在Quora问题对数据集上微调，用于计算文本对得分，适用于语义相似度和语义搜索任务。
这是一个基于Cross Encoder架构的模型，专门用于文本对分类任务，在Quora问题对数据集上微调而来，适用于语义相似性判断和语义搜索场景。
GPL
这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本转换为768维的向量表示，适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。
cross-encoder
基于Quora重复问题数据集训练的交叉编码器，用于预测两个问题是否为重复问题的概率
基于Quora重复问题数据集训练的交叉编码器模型，用于预测两个问题是否为重复问题的概率
mrm8488
基于Google T5-small架构，在Quora问答对数据集上微调的专业问题改述模型。该模型能够将输入问题以不同的表达方式重新表述，保持语义一致性的同时提供多样化的表达形式。
navteca
该模型基于RoBERTa架构，使用SentenceTransformers的交叉编码器类训练，专门用于检测Quora上的重复问题。
gchhablani
该模型是在GLUE QQP数据集上对google/fnet-base进行微调的版本，用于文本分类任务，特别针对Quora问题对是否重复的问题。
基于RoBERTa-large的交叉编码器，用于检测Quora上的重复问题
auday
这是一个基于Google T5 Transformer架构微调的文本释义生成模型，使用Quora问答对数据集进行训练，能够生成语义相似但表达不同的句子。
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