1.揭秘OpenAI新神器：Cursor源码深度解析与应用探索
2.gpt既不开源,源码又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
3.2023年度十款最佳代码生成工具
4.OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
5.Elasticsearch：使用 OpenAI、LangChain 和 Streamlit 的前端基于 LLM 的 PDF 摘要器和 Q/A 应用程序
6.AUTOGEN | 上手与源码分析
揭秘OpenAI新神器：Cursor源码深度解析与应用探索
Cursor，一款专为编程与人工智能打造的源码编辑器，目前仍处于早期阶段，前端具备多项功能。源码由两家MIT高材生创立的前端天天源码指标公司于年在旧金山成立，获得OpenAI的源码投资。虽然Cursor的前端代码质量参差不齐，甚至可能部分由AI生成，源码其官网与代码仓库简陋，前端无详细文档。源码根据其官方声明，前端Cursor在智能性上比Copilot更出色。源码然而，前端实际功能还需通过官方提供的源码视频评估，视频展示了Cursor支持两种交互方式：通过cmd+k激活代码生成模式与cmd+l激活的聊天模式。生成代码的逻辑在源码文件的features/chat/chatThunks.ts中，通过向Cursor服务器发送POST请求，将信息通过token的方式流式返回，提供类似ChatGPT的体验。聊天模式下，Cursor能根据问题和文件上下文向AI提问。Cursor在理解工程上下文方面有显著进步，能够识别并提供项目中相关实现的文件路径。当前Cursor的核心优势在于免费特性及理解项目工程的能力，但其劣势在于对VSCode生态的挑战。
在Cursor的内部实现中，通过解析输入的指令，结合编辑器与AI进行交互，实现代码生成、内容编辑与工程上下文理解等功能。对于生成代码和AI续写内容的请求，Cursor通过向服务器发送包含选中文本、指令类型等信息的POST请求实现。聊天模式下，Cursor通过简单的请求实现向AI提问。编辑器与AI之间的双向通信通过文本事件流技术实现，确保流畅的交互体验。然而，Cursor的核心后台实现尚未开源，这构成了其商业策略的一部分。
Cursor未来面临的挑战包括维持竞争优势、优化用户体验、解决与VSCode生态的兼容性问题，并进一步完善其核心功能。androidios源码随着技术的不断进步与迭代，Cursor有望在编程辅助领域发挥更大的作用。尽管当前存在一些限制和不足，如代码质量、文档建设和后台实现的非开源性，但Cursor在编程辅助工具领域展现出了创新潜力，值得持续关注。
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，数据的情趣源码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。
年度十款最佳代码生成工具
人工智能的兴起为编码和开发领域带来了革命性的变化，人工智能驱动的代码生成器简化编码流程，自动化日常任务，甚至预测和建议代码片段。以下是我们精选的十款最佳代码生成工具，它们独特的功能以及如何彻底改变编程体验。
1. GitHub Copilot
GitHub Copilot 由 GitHub 与 OpenAI 合作开发，为开发人员提供了编程辅助的新水平。它像虚拟结对程序员，能够快速编写更好的代码，通过在您键入时建议整行或整段代码实现这一目标。利用公共代码存储库训练的系统，能够理解多种编程语言和编码风格，但其功能远不止于模仿；它会适应并学习每个开发人员的独特编码风格，从而随着时间的推移提供更加个性化和准确的建议。
2. Ghostwriter
认识 Ghostwriter - 您的代码合作伙伴。Replit GhostWriter 旨在帮助程序员编写高效、iwebsns源码高质量的代码。该工具在开发人员键入时实时完成代码，减少编写样板代码和查找语法错误的时间。与 Replit 在线代码编辑器的无缝集成，使其编码流程更加简化，使编码变得更加容易和高效。
3. CodeWhisperer
亚马逊的 CodeWhisperer 利用从数十亿行代码中获得的丰富知识，提供从片段到整个函数的实时建议，彻底改变了编码过程。即使使用不熟悉的 API，它也有助于更顺畅的编码，并通过突出显示来自开源数据的建议、访问相关项目存储库和许可证来确保代码质量。此外，它优先考虑代码安全，通过查明漏洞、提供即时解决方案并确保与安全基准保持一致。
4. SourcegraphCody
Cody 是人工智能驱动的编码助手，由 Sourcegraph 开发。提供自动代码审查和识别潜在错误的功能，为开发人员带来福音。它理解代码编写的上下文，提供有意义且相关的建议和评论，提高代码质量和减少调试时间，从而使编码过程更加高效。
5. Tabnine
Tabnine 是 Codota 开发的一款功能强大的 AI 代码助手。利用机器学习预测和建议代码完成情况的算法，旨在使编码更快、更高效、更不易出错。兼容多种编程语言，与各种代码编辑器的集成使其成为多功能工具，深度学习功能提供高度相关的代码建议。
6. MutableAI
MutableAI 是一款强大的人工智能编码助手，专门设计用于从原始设计文件生成功能性前端代码，将设计文件转换为 HTML/CSS 代码，简化设计师和开发人员之间的差距，使将设计转换为功能性网站的过程更加简化和高效。支持响应式设计，生成代码兼容不同屏幕尺寸，减少调整代码所花费的时间，加速开发过程。
7. AskCodi
AskCodi 是一款开发人员工具，包含时间复杂度洞察、omegle源码代码生成器和自动测试创建器等功能。集成于 OpenAI GPT，超越 Web 应用程序，与 Visual Studio Code 和 JetBrains IDE 等平台集成，承诺提高效率、鼓励创新并扩大软件开发的机会。
8. Codeium
Codeium 是一个先进的人工智能驱动平台，旨在帮助开发人员完成各种编码任务。包括代码修复和代码生成，其最突出的功能是代码自动完成功能。通过分析用户现有的代码库，了解编码风格的细微差别和项目要求，智能地建议或生成新的代码段，提供语法正确且与项目风格和需求无缝集成的代码。
9. CodePal
CodePal 是一款复杂的人工智能驱动助手，专为编码任务设计，提供代码更正、解释和文档功能。最显着的特点是代码生成能力，可以根据文本提示生成源代码。例如，根据请求“在 JavaScript 中编写一个打印比特币价格的函数”，CodePal 将自动创建相应的代码。
. AI2sql
AI2sql 是一款先进的人工智能代码生成器，简化将自然语言查询转换为 SQL 的过程。在数据库管理领域，它为非技术人员和开发人员提供了强大工具，使编写复杂 SQL 查询变得更加容易。通过将自然语言转换为 SQL 语句，AI2sql 消除了对 SQL 语法的深入了解的需要，实现高效且人性化的数据库管理。
人工智能在编码和软件开发中的作用迅速扩大。这些人工智能驱动的代码生成器为经验丰富的开发人员和新手提供了强大、智能和直观的工具，开辟了新的机会和可能性。它们加快了编写代码的过程，使更广泛的受众更容易使用代码，从而扩展了个人和组织的能力。从创建功能齐全的电子商务网站到将音频命令转换为代码，这些人工智能驱动的工具为编程世界带来了无限可能。
OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
本文旨在深入探讨开源AI项目OpenAI Triton MLIR，着重介绍Triton作为编程语言与编译器在GPU加速计算领域的应用与优化。Triton为用户提供了一种全新的方式，通过将其后端接入LLVM IR，利用NVPTX生成GPU代码，进而提升计算效率。相较于传统CUDA编程，Triton无需依赖NVIDIA的nvcc编译器，直接生成可运行的机器代码，体现出其在深度学习与数据科学领域的高性能计算潜力。Triton不仅支持NVIDIA GPU，还计划扩展至AMD与Intel GPU，其设计基于MLIR框架，通过Dialect支持多样化后端。本文将从源码编译角度出发，逐步解析Triton的设计理念与优化策略，为研究编译技术和系统优化的工程师提供宝贵资源。
首先，需要访问Triton的官方网站，克隆其官方代码库，以便后续操作。构建过程涉及两个重要依赖：LLVM与pybind。LLVM作为Triton的核心后端，通过将高级Python代码逐步转换至LLVM IR，最终生成GPU可运行代码，体现了其在计算优化领域的优势。pybind组件则用于封装C++/CUDA或汇编代码，实现Python DSL与高性能组件的无缝集成。
接下来，将LLVM与pybind分别编译安装，通过手动配置指定路径，确保编译过程顺利进行。LLVM的安装对于基于Triton进行二次开发的工程师和研究人员至关重要，因为它为Triton提供了强大的计算基础。在特定的commit ID下编译Triton，确保与后续版本兼容。
在编译过程中，配置pybind同样至关重要，它允许用户通过Python API调用高性能组件，实现自动化生成高性能算子。完成编译后，生成的.so文件（libtriton.so）为后续Triton的Python接口提供了支持。
将libtriton.so移动至triton/python/triton/_C目录下，确保Python路径正确配置，实现无缝导入与调用。通过简单的import triton命令，即可开启Triton的开发之旅。验证Triton性能，可以选择tutorials目录下的示例代码，如-matrix-multiplication.py，通过运行该脚本，观察Triton在GPU上的性能表现。
Triton在NVGPU上的成熟映射路线，从抽象的Python DSL到贴近GPU层面的IR，最终生成高效机器代码，体现了其在高性能计算领域的优越性。Triton未来的发展蓝图将支持更多前端语言，对接不同硬件厂商的硬件，实现高效映射，满足多样化计算需求。
Elasticsearch：使用 OpenAI、LangChain 和 Streamlit 的基于 LLM 的 PDF 摘要器和 Q/A 应用程序
您是否曾感到信息过载？在众多书籍和文档面前，时间显得如此宝贵。OpenAI、LangChain 和 Streamlit 可助你创建一个能总结 PDF 并回答问题的自定义聊天机器人。
本文将展示如何构建端到端应用程序。项目涉及以下内容：
Open AI：专注于开发人工智能技术的组织，研究自然语言处理、强化学习、机器人技术等领域。
创建 OpenAI 密钥：在 openai.com/ 网站上登录并生成唯一 API 密钥，用于访问 OpenAI API。
LangChain：一个用于构建上下文感知推理应用程序的框架，提供工具、库和预构建组件。
Streamlit：一个开源 Python 库，用于构建 Web 应用程序，简化创建交互式 Web 应用程序的过程。
前提条件：安装 Elasticsearch 及 Kibana，使用 pip 安装 Python 依赖包，创建环境变量文件。
创建应用：在项目根目录下创建 app.py 文件，导入依赖项，创建 SideBar 和上传 PDF 文件功能。
提前文本并写入到 Elasticsearch：提取 PDF 文件内容，分割文本，生成嵌入，构建知识库。
连接 LLM OpenAI：初始化并利用 OpenAI 语言模型创建问答系统，对输入文档和用户问题执行模型，显示生成的响应。
完整的 app.py 代码和项目源码可在 GitHub - liu-xiao-guo/PDF-Summarizer-End-to-End-Project 下载。
AUTOGEN | 上手与源码分析
AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，包括回答问题、执行函数，甚至与其它代理进行交互。本文将介绍AUTOGEN中的关键组件，即Conversation Agent，并简单分析其多代理功能的源码实现。
根据官网文档和参考代码，AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。
在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。
Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。
Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。
Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。
总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。
OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper，以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，而Whisper作为开源选择，无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。
想在本地体验Whisper，首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着，创建一个python虚拟环境，安装Whisper所需的依赖库。
运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。
如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。
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开源Open WebUI - 大模型LLM web 聊天界面及在K8S集群中的部署
Open WebUI 是一个自托管的离线 Web 用户界面，专为支持多种大型语言模型（LLM）运行而设计。它提供丰富功能和直观界面，兼容 Ollama 和 OpenAI API。您可以在 GitHub 上找到源代码。
Open WebUI 提供全面平台，方便与大型语言模型交互，并具备功能性和灵活性，以满足不同用户和应用场景需求。它旨在优化模型管理、更新、交互、历史管理和数据管理，同时支持语音和图像集成，以及 API 和安全性功能。界面还提供国际化支持。
部署 Open WebUI 到 K8S 集群时，参考官方文档中的部署 YAML 文件。通常涉及编写简单的部署文件，如 `docker-compose.yaml`。部署过程中需注意服务配置和服务持久化卷（PVC）的设置。这些关键步骤确保 Open WebUI 在 K8S 环境中稳定运行，提供高效、安全的大型语言模型交互体验。
