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1.我做了个chatPPT（含源码和prompt）
2.如何在macOS中使用类似ChatGPT的应用源MLC本地聊天机器人
3.chtagpt代码开源是啥意思？
4.低代码真的会威胁程序员吗？
5.gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
6.chatbot对底层程序员的影响大吗？

我做了个chatPPT（含源码和prompt）

       在现代科技的推动下，自动驾驶的应用源发展现状正逐渐成为汽车行业瞩目的焦点，其关键在于不断突破技术瓶颈和法规限制。应用源自动驾驶的应用源核心技术包括感知、决策和控制，应用源而各种智能算法的应用源电子请帖 源码融合与优化是实现自主驾驶的关键。近年来，应用源深度学习和人工智能的应用源融合显著提升了自动驾驶的性能，如GPT 3.5 TURBO的应用源运用，为车辆提供精确的应用源环境感知和路径规划能力。

       另一方面，应用源感冒类型的应用源区分也至关重要。我们通常区分病毒感冒和细菌感冒，应用源前者由病毒引起，应用源后者则主要由细菌引发。应用源症状和治疗方法有所不同，科学的诊断是选择合适疗法的前提。对于预防和治疗，了解这些基本知识有助于我们更好地应对感冒季节。

       在车机开发流程中，创造性的应用技术为简化工作提供了可能。通过自动化工具，如输入话题就能生成专业的PPT，功能强大，能够自动生成文本、润色标题、选择色彩并插入AI插图。这个过程巧妙地结合了GPT 3.5 TURBO的文本生成能力，Dalle2的图像转换技术，以及python-pptx库来构建出高质量的演示文档。然而，eak源码务必确保科学上网以访问开放AI接口，同时注意费用问题，可能需要寻找替代方案来降低成本。

       在使用源码时，务必遵循一些注意事项。首先，确保网络环境允许访问开放AI接口；其次，合理安排接口调用次数，以避免因长度限制而影响生成内容的完整度。同时，记得优化代码以提高效率和节省资源。

       通过这些工具和技巧，我们可以快速创建专业且个性化的PPT，极大地提升了工作效率。在实际应用中，如上所示，一个示例JSON数据详细展示了如何将数据组织成PPT内容，包括页面标题、子标题、列表项以及颜色选择，为实际演示提供了清晰的结构和视觉呈现。

       总的来说，自动驾驶的探索和感冒知识的理解，以及利用先进技术创建有影响力的PPT，都是我们日常生活中科技与生活融合的生动例证。通过巧妙地整合AI工具和编程技巧，我们能创造出既高效又富有吸引力的内容，展现出科技的力量和创新的无限可能。

如何在macOS中使用类似ChatGPT的MLC本地聊天机器人

       ChatGPT 几乎在任何主题上都拥有看似无限的知识，并且可以实时回答问题，源码口红否则需要数小时或数天的研究。公司和员工都意识到人工智能可以通过减少研究时间来加快工作速度。

       缺点然而，鉴于所有这些，一些人工智能应用程序有一个缺点。人工智能的主要缺点是结果仍然必须经过验证。

       虽然通常大部分是正确的，但人工智能可以提供错误或欺骗性的数据，从而导致错误的结论或结果。

       软件开发人员和软件公司已经采用了“copilots” 专门的聊天机器人，可以通过让AI自动编写功能或方法的大纲来帮助开发人员编写代码 然后可以由开发人员验证。

       虽然可以节省大量时间，但副驾驶也可以编写不正确的代码。微软、亚马逊、GitHub和英伟达都为开发人员发布了副驾驶。

       聊天机器人入门要了解 至少在高层次上聊天机器人的工作原理，您必须首先了解AI基础知识，特别是机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）。

       机器学习是计算机科学的一个分支，致力于研究和开发尝试教计算机学习的方法。

       LLM本质上是一个自然语言处理（NLP）程序，它使用大量的数据和神经网络（NN）来生成文本。LLM通过在大数据模型上训练AI代码来工作，然后随着时间的推移从中“学习” 基本上根据输入数据的准确性成为特定领域的领域专家。

       输入数据越多（也越准确），使用该模型的聊天机器人就越精确和正确。LLM在接受数据模型训练时也依赖于深度学习。

       当您向聊天机器人提问时，它会根据其与您的拾壹源码问题相关的所有主题的学习和存储知识，向其LLM查询最合适的答案。

       从本质上讲，聊天机器人已经预先计算了一个主题的知识，并且给定足够准确的LLM和足够的学习时间，可以提供比大多数人更快的正确答案。

       使用聊天机器人就像立即拥有一个自动化的博士团队。

        年 月，Meta AI 发布了自己的?LLM，名为 LLaMA。一个月后，谷歌推出了自己的人工智能聊天机器人Bard，它基于自己的LLM，LaMDA。此后，其他聊天机器人也随之而来。

       生成式人工智能最近，一些LLM已经学会了如何生成非基于文本的数据，例如图形，音乐，甚至整本书。公司对生成式人工智能感兴趣，以创建诸如企业图形，徽标，标题甚至取代演员的数字**场景之类的东西。

       例如，本文的缩略图是由 AI 生成的。

       作为生成式人工智能的副作用，工人们开始担心因人工智能软件驱动的自动化而失去工作。

       聊天机器人助手世界上第一个商业用户可用的聊天机器人（BeBot）由Bespoke日本于年为东京车站城发布。

       作为iOS和Android应用程序发布，fsbl源码BeBot知道如何引导您到迷宫般的车站周围的任何地方，帮助您存放和取回行李，将您送到信息台，或查找火车时间，地面交通或车站内的食物和商店。

       它甚至可以告诉您前往哪个火车站台，以便按行程持续时间乘坐最快的火车前往城市中的任何目的地 所有这些都在几秒钟内完成。

       MLC 聊天应用机器学习编译（MLC）项目是Apache基金会深度学习研究员冯思源和金弘毅以及西雅图和中国上海的其他人的心血结晶。

       MLC背后的想法是将预编译的LLM和聊天机器人部署到消费者设备和Web浏览器。MLC 利用消费者图形处理单元 （GPU） 的强大功能来加速 AI 结果和搜索，使 AI 触手可及，大多数现代消费者计算设备都可以使用。

       另一个MLC项目Web?LLM? 为Web浏览器带来了相同的功能，并且又基于另一个项目? WebGPU。Web LLM 仅支持具有特定 GPU 的计算机，因为它依赖于支持这些 GPU 的代码框架。

       大多数AI助手依赖于客户端 服务器模型，服务器完成大部分AI繁重的工作，但MLC将LLM烘焙到直接在用户设备上运行的本地代码中，从而消除了对LLM服务器的需求。

       设置机器学习若要在设备上运行 MLC，它必须满足项目和 GitHub 页面上列出的最低要求。

       要在iPhone上运行它，您需要具有至少GB可用RAM的iPhone Pro Max，iPhone Pro或iPhone 6 Pro。您还需要安装Apple的TestFlight应用程序才能安装该应用程序，但安装仅限于前9，个用户。

       我们尝试在具有 GB 存储空间的基本 iPad 上运行 MLC，但它无法初始化。您的结果在 iPad Pro 上可能会有所不同。

       您还可以从源代码构建 MLC，并按照 MLC-LLM GitHub 页面上的说明直接在手机上运行它。您需要在 Mac 上安装 git 源代码控制系统才能检索源代码。

       为此，请在 Mac 上的 Finder 中创建一个新文件夹，使用 UNIX 命令在“终端”中导航到该文件夹，然后在“终端”中触发 MLC-LLM GitHub 页面上列出的命令：

       cd

       git clone

       /mlc-ai/mlc-llm.git

       ，然后按回车键。git 会将所有 MLC 源下载到您创建的文件夹中。

       MLC在iPhone上运行。您可以选择或下载要使用的模型重量。安装 Mac 先决条件对于 Mac 和 Linux 计算机，MLC 从终端中的命令行界面运行。需要先安装一些必备组件才能使用它：

       Conda 或 Miniconda?Package Manager自制Vulkan 图形库（仅限 Linux 或 Windows）git 大文件支持 （LFS）对于 NVIDIA GPU 用户，MLC 说明明确指出您必须手动安装?Vulkan?驱动程序作为默认驱动程序。另一个用于NVIDIA GPU的图形库 ?CUDA? 将无法工作。

       对于Mac用户，您可以使用Homebrew包管理器安装Miniconda，我们之前已经介绍过。请注意，Miniconda与另一个自制Conda公式miniforge冲突。

       因此，如果您已经通过Homebrew安装了miniforge，则需要先将其卸载。

       按照 MLC/LLM 页面上的说明，其余的安装步骤大致如下：

       创建新的 Conda 环境安装 git 和 git LFS从 Conda 安装命令行聊天应用创建新的本地文件夹，下载 LLM 模型权重并设置LOCAL_ID变量从 GitHub 下载 MLC 库所有这些都在说明页面上详细提到，因此我们不会在这里讨论设置的各个方面。最初可能看起来令人生畏，但如果您具有基本的macOS终端技能，那么实际上只需几个简单的步骤。

       LOCAL_ID步骤只是将该变量设置为指向您下载的三个模型权重之一。

       模型权重是从HuggingFace社区网站下载的，该网站有点像AI的GitHub。

       在终端中安装所有内容后，您可以使用

       mlc_chat_cli

       命令。

       在网络浏览器中使用 MLCMLC还有一个网络版本，Web LLM。

       Web LLM变体仅在Apple Silicon Mac上运行。它不会在英特尔 Mac 上运行，如果您尝试，它会在聊天机器人窗口中产生错误。

       MLC 网络聊天窗口顶部有一个弹出菜单，您可以从中选择要使用的下载模型重量：

       选择其中一个模型权重。您需要 Google Chrome 浏览器才能使用 Web LLM（Chrome 版本 或更高版本）。早期版本将不起作用。

       您可以在Mac版本中从Chrome菜单中查看您的Chrome版本号，方法是转到Chrome-关于Google Chrome。如果有可用的更新，请单击“更新”按钮以更新到最新版本。

       您可能需要在更新后重新启动 Chrome。

       请注意，MLC Web LLM 页面建议您使用以下命令从 Mac 终端启动 Chrome：

       /Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome — enable-dawn-features=allow_unsafe_apis,disable_robustness

       allow_unsafe_apis和disable_robustness是两个Chrome启动标志，允许它使用实验性功能，这些功能可能不稳定，也可能不稳定。

       设置好所有内容后，只需在Web LLM网页聊天窗格底部的“输入您的消息”字段中键入问题，然后单击“发送”按钮。

       真正的人工智能和智能助手的时代才刚刚开始。虽然人工智能存在风险，但这项技术有望通过节省大量时间和消除大量工作来改善我们的未来。

chtagpt代码开源是啥意思？

       "开源"的意思是代码的源代码是公开的，可以被任何人自由地访问、使用、修改和分发。这意味着，如果 ChatGPT 是开源的，任何人都可以访问其代码，并对其进行修改和创建自己的版本。

       开源代码的好处是可以更方便地进行审核、调试和改进，也有助于社区的发展和创新。

       不过，开源代码也可能带来一些安全和隐私问题，因为任何人都可以看到代码，所以开源代码需要更高的审查和保密要求。

       关于 ChatGPT 具体是否开源，需要询问 OpenAI 公司。

低代码真的会威胁程序员吗？

       ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。

       ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。

       é€šè¿‡ä½Žä»£ç å¹³å°ï¼Œåªéœ€è¦é€šè¿‡æ‹–拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

       è€Œä¸”低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

       è€Œåƒå¸‚场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。

       è€Œè¿™ç§äºŒæ¬¡å¼€å‘的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。

       æ‰€ä»¥ï¼Œä¸Žå…¶æ— æ·±ç©¶ä½Žä»£ç æ˜¯å¦ä¼šè®©ç¨‹åºå‘˜å¤±ä¸šï¼Œä¸å¦‚去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。

       æœ€åŽï¼Œæ™®é€šäººå¦‚何不被OpenAI 取代。

       åœ¨æŸäº›æ–¹é¢å¼ºäºŽæ™®é€šäººçš„，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。

gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

       ChatGPT 的流行引发了对开源的热烈讨论。一些人认为，只要OpenAI 开放源代码，全球就能迅速获得ChatGPT。然而，这实际上是一种误解。开源是指公开源代码，过去我们常将其理解为免费获取软件项目的原始代码，例如 Linux 操作系统。拿到 Linux 源码后，理论上可以在本地编译相同的系统内核。但实际上，编译过程可能会因编译方法的不同而产生差异，这通常会使人们误解开源的力量，以为开源能带来广泛且快速的普及。然而，大语言模型的开源概念与此完全不同。

       如果 OpenAI 真的开放了GPT-4的源代码，那也只是其中的一部分。大语言模型的开源实际上涉及三个主要对象：源码、算法以及数据。算法的核心部分包括模型结构和训练方法，这通常是开源的。然而，要实现与 ChatGPT 类似的模型，还需要高算力和大数据。算法、算力和数据是人工智能时代的三大要素，缺一不可。仅拿到源码并不意味着能构建出类似 ChatGPT 的模型。

       高算力是一个关键门槛，但并不是所有企业都能跨越。然而，数据的获取和质量则是另一个巨大的挑战。数据对于人工智能的重要性无需赘言，无论是人工智能时代还是人工智障时代，数据的规模和质量都是影响模型表现的关键因素。数据标注需要投入大量的人力、财力和时间，这使得数据集的建设成为一项艰巨的任务。即使是财力雄厚的企业如 OpenAI，也会在数据标注上寻求成本效益。

       开源意味着共享和协作，它对人工智能的快速发展起到了重要作用。学术论文通常是研究成果的一部分，许多作者选择免费公开论文，为研究社区提供了宝贵的知识资源。源码并非必需，有些研究者仅发布论文而不提供源码，可能出于对成果的保护、对源码质量的担忧，或是担心复现效果的问题。大公司和机构在使用开源模型时更为谨慎，他们可能出于社会责任、安全伦理等考虑，选择仅公开模型而不公开所有细节。

       就开源数据集而言，其重要性往往被忽视。中文大语言模型面临多种需求，开源数据集的建设是推动这一领域发展的关键。虽然存在诸多挑战，但已有项目开始致力于开源数据集的建设，这些努力如同星星之火，正逐渐点亮中文大语言模型发展的道路。

chatbot对底层程序员的影响大吗？

       ChatGPT 的出现可能会对一些低端的工作造成影响，例如数据录入、文本生成等简单的任务，但它不太可能直接导致底层程序员失业。

       é¦–先，ChatGPT 只是一种工具，它不能完全取代人类编程员，因为它仍然需要人类来构建、部署和维护其底层系统。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒChatGPT 的主要应用是自动生成文本，并不适用于所有编程任务。它还不具备创造性和判断力，无法独立完成复杂的编程任务。

       æœ€åŽï¼Œ ChatGPT 的出现可能会带来新的机会，使得程序员更多地关注于创造性和技术领先的工作，而不是简单的重复性工作。

       å› æ­¤ï¼Œæˆ‘认为 ChatGPT 不太可能导致底层程序员失业，但是它可能对工作内容和工作方式造成一定的影响。