1.gptԴ?码支?֧??
2.开发 Web App 的智能体 gptengineer.app
3.openai开源了什么
4.gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
5.基于pytorch+Resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀
6.基于FastGPT和芋道源码挑战一句话生成代码

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       Auto-GPT 是一种新型 GPT 框架，具备自主迭代、码支联网查询、码支自我提示等功能。码支它能在第一轮对话中接收需求后，码支自主分解任务并完成，码支object.equals源码无需人工干预。码支未来，码支Auto-GPT 将能调用更多工具和插件，码支甚至桌面应用，码支从而极大解放人力。码支本教程将指导新手如何安装 Auto-GPT 的码支全部功能。

       一、码支安装环境

       1. Git 和 Anaconda（Python）安装

       （1）如果已安装 Python，码支可跳过此步骤。码支

       （2）安装 Git：访问 git-scm.com/download/wi...

       （3）安装 Anaconda：访问 anaconda.com/，下载并安装

       （4）安装 Python：访问 python.org/downloads/，下载并安装

       二、Auto-GPT 安装

       1. 下载项目

       （1）访问 github.com/Significant-...，复制项目地址

       （2）新建文件夹，按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入项目地址下载源代码

       （3）解压项目到新建文件夹

       2. 安装依赖库

       （1）打开 Auto-GPT 源码文件夹

       （2）在空白处按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入命令下载依赖库

       3. 更名与新建

       （1）将 .env.template 改名为 .env

       （2）创建 auto-gpt.json 文件

       三、API-key 获取

       1. OpenAI API-key

       （1）进入 platform.openai.com/acc...

       （2）复制 key，粘贴到 .env 文件中

       2. Pinecone API-key（可选）

       （1）打开 app.pinecone.io/，注册并复制 key

       （2）粘贴 key 到 .env 文件中

       3. Google API-key（可选）

       （1）打开 console.cloud.google.com...

       （2）创建项目，创建 API 密钥，复制 key

       （3）打开 programmablesearchengine.google.com...

       （4）点击“添加”，填写信息，国际商城平台源码复制搜索引擎 ID

       （5）将 key 和搜索引擎 ID 粘贴到 .env 文件中

       4. HuggingFace API-key（可选）

       （1）打开 huggingface.co/settings...

       （2）点击“Access Tokens”，复制 key

       （3）粘贴 key 到 .env 文件中

       5. ElevenLabs API-key（可选）

       （1）打开 beta.elevenlabs.io/

       （2）复制 key 和 voice ID

       （3）将 key 和 voice ID 粘贴到 .env 文件中

       四、运行 Auto-GPT

       1. 打开命令行，cd 到 Auto-GPT 目录下，或打开 Powershell 窗口

       2. 输入命令运行 Auto-GPT，设置任务、目标等参数

       五、解决 APIConnectionError 错误

       在 Python 安装目录下的 site-packages\openai\api_requestor.py 代码中，添加红框内容，并在使用到该函数的地方增加接受 proxy 的变量

开发 Web App 的智能体 gptengineer.app

       gptengineer.app

       gptengineer.app是一个专注于为非技术人员生成Web应用程序的项目。提供直观的界面，连接到Git控制的代码库，支持开源社区。

       项目提供多样化的技术栈选择，包括Chakra UI、Simple HTML、JS和CSS文件生成、Tailwind Daisy UI、以及Tailwind等，满足不同需求。

       选择多种模型名，如claude-3-opus-、claude-3-haiku-、gpt-4--preview、gpt-3.5-turbo等，以适应不同的生成场景。

       创建网站：只需稍等片刻，网站即可建立完成。Google 云游戏源码用户可通过编辑器查看生成的页面。

       优化需求：通过自然语言对话，用户可以轻松修改网页内容，如删除或增加特定段落。如："关于我们"字样删除，并扩展介绍内容至字。

       发布网站：完成修改后，用户可以直接发布网站。

       设置功能：关联GitHub账号，管理项目，查看生成的初始化代码。点击“Code”链接直接跳转至GitHub仓库，查看源代码。

       预览网站：使用“Live”选项预览最终效果。

       付费计划：gptengineer.app提供付费服务，用户可根据需求选择相应计划。服务内容涵盖网站生成、优化、发布及管理。

openai开源了什么

       OpenAI开源了多个重要的项目和工具。

       首先，OpenAI开源了其核心的深度学习模型，如GPT系列。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，能够生成高质量的自然语言文本。OpenAI通过开源GPT系列模型，使得开发者能够轻松地在自己的应用中使用这些强大的语言模型，从而推动了自然语言处理领域的ai 短视频 源码发展。例如，开发者可以利用GPT模型来构建智能聊天机器人，提供更为自然和智能的对话体验。

       其次，OpenAI还开源了其用于模型训练和推理的工具和库。这些工具和库为开发者提供了丰富的功能和灵活性，使他们能够高效地训练自己的深度学习模型，并将其应用于各种实际场景中。例如，OpenAI提供了易于使用的API，开发者可以通过这些API轻松调用OpenAI的模型进行推理，从而加快了应用开发的进程。

       最后，OpenAI还致力于开源文化和社区的建设。他们不仅公开了模型的源代码和训练数据，还积极与社区分享技术进展、研究方法和最佳实践。这种开源精神极大地促进了人工智能领域的知识共享和技术创新。通过开源，OpenAI为全球的研究者、开发者和创新者搭建了一个共同进步的平台，推动了人工智能技术的快速发展和广泛应用。

       总的来说，OpenAI通过开源其核心模型、工具库以及积极参与开源社区建设，极大地推动了人工智能领域的发展和进步。这些开源项目不仅为开发者提供了强大的技术支持，还为全球范围内的禁毒小游戏源码研究和创新活动注入了强大的动力。随着OpenAI在开源方面的不断努力，我们有理由相信，未来的人工智能技术将更加先进、开放和普惠。

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。

基于pytorch+Resnet加GPT搭建AI玩王者荣耀

        本源码模型采用了SamLynnEvans Transformer 的解码部分与预训练的“resnet-5d3b4d8f.pth”模型。此资源源自网络，详细信息请参阅：<a href="github.com/FengQuanLi/R...

        在运行此代码时，请注意以下几点：

        模型在基于多局游戏数据训练后，可能出现送人头等问题，且代码中可能有不规范之处，请谅解。

        代码最初旨在测试模型是否能玩王者荣耀，由B站用户强烈要求开源，因此可能存在大量问题，敬请谅解。

        运行环境支持Win，Win7的兼容性未知，但推测可能适用；需配备至少6G显存的NVIDIA显卡，4G的ti也可勉强运行。

        需要一台可运行安卓调试的手机并能正常玩王者荣耀，虚拟机未测试过，理论上可操作。

        需下载scrcpy的Windows版本，并将所有文件解压至项目根目录；解压位置需参照相关指引。

        pyminitouch库在运行时会自动安装minitouch，若未自动安装，需手动完成安装；minitouch不支持Android。

        使用者手机分辨率需与代码兼容，否则需要调整代码中的位置描述；布局需参照B站视频或训练截图。

        游戏更新可能影响代码效果，无法保证长期有效性；作者后续可能会发布教程，分享设计思路。

        代码提供训练数据生成方法，包括下载模型、运行相关脚本，以及手动生成训练数据的步骤。

        模型训练包含数据预处理和训练两个阶段，具体操作见相关代码文档。

        按键映射由minitouch进行模拟，需通过指定.json文件完成本地化计算。

        代码运行需安装torch、torchvision、pynput、pyminitouch等库，可能还需其他依赖。

        代码提供训练数据样本下载链接，训练数据量有限，但可作为初步试验用。

        训练流程包括数据预处理、模型训练两个步骤，具体操作见相关代码文档。

        为了完成按键映射的本地化，需要执行以下步骤：

        开启开发者模式，允许USB调试，以获取手机权限并模拟点击操作。

        在手机上开启显示点按操作的视觉反馈及指针位置功能，以便监控按键点按位置。

        根据手机屏幕显示的指针位置，计算出对应的json文件坐标，用于本地按键映射的生成。

        所有相关文档、教程及资源链接已整合在代码文档中，供开发者查阅与参考。

基于FastGPT和芋道源码挑战一句话生成代码

       芋道源码在编程社区中广为人知，为了解决代码生成问题，我们尝试通过FastGPT实现芋道框架的自动化代码生成。芋道的代码生成功能依赖于数据库表字段，因此，我们的目标在于借助GPT技术自动生成数据库表结构。一旦数据库表结构确定，相应的代码便能随之生成。实现这一需求的关键在于利用FastGPT的高级编排功能。编排的核心逻辑如下：

       首先，通过FastGPT的高级编排，我们设计了一个流程，用于解析数据库表字段。这个流程可以接收数据库表字段信息作为输入，然后利用GPT模型生成相应的代码模板。这样的设计使得生成的代码高度符合数据库表的结构，从而保证了代码的准确性和可用性。

       接下来，我们构建了一个示例，展示了如何使用FastGPT与芋道源码结合生成自定义接口。在示例中，我们首先定义了数据库表结构，然后利用FastGPT的解析功能将其转化为代码生成的输入数据。通过GPT模型，我们生成了符合数据库表结构的自定义接口代码。这个过程不仅简化了代码开发流程，也极大地提高了代码生成的效率。

       通过将FastGPT与芋道源码相结合，我们不仅实现了数据库表结构到代码的自动化生成，还为开发者提供了一种高效、便捷的编程方式。这种方法不仅能够显著提升开发效率，还能够确保生成的代码质量，为开发者节省了大量时间和精力。在未来，随着FastGPT功能的进一步优化，我们期待它在代码生成领域的应用能取得更大的突破。