1.gptԴ?码地??ַ
2.gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
3.AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
4.GPT-Engineer一夜爆火！一个提示生成整个代码库，码地GitHub狂飙19k星
5.自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
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Auto-GPT 是一种新型 GPT 框架，具备自主迭代、码地联网查询、码地自我提示等功能。码地spring 读取xml 源码它能在第一轮对话中接收需求后，码地自主分解任务并完成，码地无需人工干预。码地未来，码地Auto-GPT 将能调用更多工具和插件，码地甚至桌面应用，码地从而极大解放人力。码地本教程将指导新手如何安装 Auto-GPT 的码地全部功能。
一、码地安装环境
1. Git 和 Anaconda（Python）安装
（1）如果已安装 Python，可跳过此步骤。
（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”，Tcp拦截替换源码填写信息，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
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，那也只是溯源码怎么添加其中的一部分。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，个人首页网站源码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。
AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
近期，关注到开源库 PuerTS 提及“Lua到TS的AI转写”。基于此，我探究了一款基于GPT的代码翻译工具——“AI Code Translator”。此工具能将一种编程语言自动转换为另一种语言。PuerTS提及的“AI转写”可能采用了相似原理。本文将深入分析“AI Code Translator”中“转写”部分的实现。
项目地址：未提供
项目截图：未提供
尝试使用在线工具 aicodeconvert.com/ 将一段TS代码转为Lua。实际体验中，AI转换的Lua代码保留了TS代码的含义、结构和写法，但需要开发者补充一些在目标语言中不存在的类型或函数，例如Lua的前端阅读框架源码class。此外，名称保持与源代码一致，但如果源代码中使用特定库或框架，转换后的代码同样使用该库，但目标语言可能并未提供相应版本，需要开发者自行实现或先用AI转写源库。
分析工具的前端使用next.js编写，核心功能在Index.ts文件中，包含createPrompt和OpenAIStream两个关键方法。createPrompt负责构造AI翻译所需的提示词，OpenAIStream则封装了与OpenAI API的交互。createPrompt方法根据输入语言、输出语言以及代码内容构建提示词，旨在让AI理解翻译任务并生成目标代码。
创建提示词的方法分为三个主要分支，分别针对自然语言输入、自然语言输出以及具体编程语言的输入和输出情况。在构建提示词时，采用身份说明、任务描述、举例、具体文本填充和输出格式续写等步骤，旨在引导AI完成代码翻译。
对于大工程的转写，建议采用以下改进策略：分析代码依赖关系，优先转写底层代码；分段处理代码，避免超过AI处理的token长度限制；对AI生成的代码进行人工检查和测试，提升代码质量。这些技巧可帮助开发者更高效地利用AI转写工具。
总结，AI转写工具“AI Code Translator”通过简单的提示词构造实现代码自动转换。虽然适用于小型代码段，但对于大工程的转写还需结合人工辅助，以提高效率和代码质量。此外，若目标是学习和开发网络游戏，特别是手机游戏或游戏行业相关工作，推荐阅读《Unity3D网络游戏实战（第2版）》，本书由作者总结多年经验编写，提供实用的教程和知识，非常适合这一领域的需求。
GPT-Engineer一夜爆火！一个提示生成整个代码库，GitHub狂飙k星
AI代码生成明星项目GPT-Engineer一夜爆火，短短几天狂揽k星。AutoGPT之后，诞生了又一个明星项目。这是一个根据指示生成代码的AI工具，你只需要「动动嘴」，就能直接构建整个代码库。项目地址：github.com/AntonOsika/g...。
GPT-Engineer的特色包括：一个提示就能生成一个代码库，提出需要澄清的问题，生成技术规范，编写所有必要代码，易于添加自己的推理步骤、修改和实验，项目开源，分分钟让你完成编码。这预示着未来软件创造将是一个人机共话的时代。
项目主要作者Anton Osika在6月日首次推出GPT-Engineer，并介绍了这款AI工具最大的特点：简单易用，能够为用户提供价值；灵活且易于添加新的「AI步骤」；支持高级提示，可以记住用户反馈；能快速在AI和人类之间快速切换；所有计算都是「可恢复的」，并持久地保存到文件系统。这个项目独特地方在于，开发者在文本文件中提交需求，GPT-Engineer不是无条件接受这些要求，而是提出许多详细的问题来让程序员澄清缺失的细节。
GPT-Engineer的工作流程分两个阶段：需求细化促进阶段和软件构建阶段。在需求细化阶段，用户提供的包含软件需求的文本文件被提交给GPT-Engineer，并被放置在OpenAI的GPT的初始消息中，同时还包括确定澄清问题的指示。GPT-Engineer系统接收来自OpenAI GPT-4的反馈，了解哪些需求需要澄清，并回应提示用户澄清的问题。整个过程循环，直到所有问题澄清到OpenAI GPT-4满意为止。在软件构建阶段，前一阶段提炼的需求被打包，并与OpenAI的GPT指令（即系统提示）和另外一套GPT-Engineer希望看到的输出指令（即用户提示）一起包装起来。GPT-Engineer收到来自OpenAI GPT-4的响应，然后创建源代码文件。
使用GPT-Engineer，你可以创建一个多人可玩的贪吃蛇网页版游戏。你只需要输入一些关键提示，GPT-Engineer就会让你继续回答一些细节的问题，例如游戏规则和机制、玩家互联、游戏状态更新、用户界面、游戏控制、游戏结束状况和代码结构。具体步骤唰唰唰地来了，最后一款完美的贪吃蛇游戏代码就完成了。
用户反馈显示，「澄清问题」是真正使GPT-Engineer脱颖而出的原因，因为修复生成代码中的问题往往比编写代码本身需要更多的时间。然而，这个项目火虽火，一位网友测试了GPT-Engineer，给出了体验：难设置，实际上不是创建文件，只是让你从命令行中运行一次（即不能调试），与ChatGPT4的能力相当。还有网友对基准指出了问题，GPT-Engineer做了几个简单的编程任务，并将它们作为基准，可以为你快速开发一个currency_converter，但不能正确编码一个pomodoro_timer。
安装方法：对于稳定版本，使用pip install gpt-engineer；对于开发版，git clone git@github.com:AntonOsika/gpt-engineer.git，cd gpt-engineer，make install，source venv/bin/activate。设置使用GPT4访问权限的API密钥运行：export OPENAI_API_KEY=[your api key]。运行：创建一个空文件夹，如果在repo中，可以运行cp -r projects/example/ projects/my-new-project，在新文件夹中填写 main_prompt，运行gpt-engineer projects/my-new-project。检查 projects/my-new-project/workspace 中生成的文件。
项目主要作者Anton Osika是Depict.ai的首席技术官，创建了机器学习推荐系统，通过尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言处理来理解产品。就在4小时前，他还发了一条动态称，GPT-Engineer已经跃升到k星，一点也没有减速迹象。
参考资料：
自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
探索自动 GPT 的世界，你准备好了吗？这个教程将带你深入理解如何设置和运用这个强大的人工智能工具。无论你的专业背景，本教程将确保你掌握Auto-GPT，以及它与生成模型的协作原理。它们就像艺术大师和画布，共同创造人工智能的奇迹。
Auto-GPT的核心价值在于其文本生成和翻译的强大能力，基于生成预训练Transformer（GPT）技术。生成模型就像一个创意无限的艺术家，能根据已有的数据创作出新内容。设置Auto-GPT就像组装拼图，首先，从GitHub等平台获取预训练的GPT模型，然后根据你的需求微调参数，个性化为你的任务服务。
要实际操作，你需要Python环境，从GitHub获取Auto-GPT源代码。接着，设置API密钥，包括从OpenAI获取的个人密钥和Pinecone等矢量数据库的访问权限。确保妥善保管这些敏感信息，因为它们将决定Auto-GPT的性能。通过一系列命令，你可以激活Auto-GPT与这些服务的连接，使其成为你业务中的得力助手。
最后，体验Auto-GPT的语音功能，通过ElevenLabs创建API密钥并将其配置在.env文件中。同样，如果你想要生成图像，设置DALL-E并调整图像大小，一切准备就绪，只需在终端中运行命令，人工智能的未来就在你的掌握中。