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composer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，如何查看deb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。android手机便签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酷看影视源码发展。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，还为全球范围内的韩漫wap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。