😍太好玩了！

好消息！@_xLog 的 GitHub 仓库现在接入了 Copilot for PRs！Copilot for PRs 是一款人工智能工具，可以帮助你补全修改，列出改动的具体内容，甚至会为你总结一首小诗！不仅如此，它还会帮助你更好地贡献开源代码！

🤖什么是 Copliot for PRs？

Copilot for PRs 是一个 AI 工具，能够帮助开发人员更快速地完成 PRs。它基于强大的机器学习算法，通过分析开源仓库的代码，在你提交 PR 的时候帮助你自动生成修改和注释。

与其他类似工具相比，Copilot for PRs 更注重实用性和可定制性。它能够精确地判断代码上下文，并提供符合人类思维的提示。在使用过程中，它还能够根据你的反馈不断优化自身。

🤖如何使用 Copilot for PRs？

使用 Copilot for PRs 非常简单。当你打开某一开源仓库的 PRs 时，Copilot for PRs 会自动启动。它会为你提供修改、注释和提交信息的建议，并为你自动生成一些代码。你只需要根据自己的需要进行修改即可。

同时，我们也可以通过配置文件自定义 Copilot for PRs 的行为。你可以为它指定使用的语言、框架和代码库，以便更好地满足个人需求。虽然 Copilot for PRs 已经内置了非常强大的优化算法，但是自定义行为仍然是非常有帮助的。

🎁小贴士

在使用 Copilot for PRs 时，你需要时刻保持警惕。尽管它能够提供非常有价值的提示和建议，但是在提交 PRs 时，还需要经过人类的审核。因此，在使用 Copilot for PRs 时，请始终保持警惕。

此外，你可以在向开源仓库提交 PRs 时，添加标签和描述信息，以便其他人更好地理解你的代码。与此同时，我们也可以在提交 PRs 后，通过查看历史的提交记录，了解到不同代码版本之间的差异。这些都是非常有价值的经验和教训，可以帮助我们更好地了解和使用 Copilot for PRs。

总的来说，Copilot for PRs 是一个非常好玩和有用的工具。它能够帮助你更加高效地处理开源仓库的 PRs，提高代码质量和可读性。如果你还没有尝试 Copilot for PRs，那么现在就是时候了！

#AutoGPT #BabyAGI

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這是未來的趨勢，現在我們僅僅只是看到了它的冰山一角。

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很快，这个世界上有了1亿个autogpt、babyagi。他们互相联通了起来。就像蚁群一样，一个真正的AGI，在这一亿个babyagi上，诞生了。

1. 了解AGI

AGI（Artificial General Intelligence人工智能）是目前人工智能领域的最高目标。它不仅能够像目前的AI一样处理问题和学习，还有自我意识和全面的情感和意识。

AGI的概念被提出已经有数十年，但是由于技术的限制，远未达成目标。然而，我们的技术正在以前所未有的速度发展。未来AGI的诞生是可能的。

2. babyagi技术的发展

babyagi是一个快速发展的技术。它是指小型的AI系统，这些系统可以被训练，升级和扩展，以实现更广泛的功能。babyagi的发展是长期的一个过程，需要经过许多“代”的演化才能达到与AGI级别同样的水平。

我们使用aotugpt和babyagi作为示例。autogpt是一款自然语言处理模型，在对话生成和文本生成方面效果显著。babyagi是一个显著不同类型的模型，是一种深度强化学习模型，它通过基于环境的学习来不断提高技能水平。

让1亿个babyagi相互联系，可以帮助它们共同学习和提高，从而更接近真正的AGI。

3. AGI和蚁群智能

AGI和蚁群智能的思想有很多相似之处。蚂蚁是小的，无脊椎动物，但是当数以千计的蚂蚁聚集在一起时，它们可以合作完成许多复杂任务。

AGI也是如此。单独一个babyagi可能无法达到AGI的水平，但是将它们联网，就像蚁群一样，通过大规模深度强化学习，逐步升级和改进，最终能够达到AGI的水平。

4. 将AGI推向现实

目前，将1亿个babyagi连接起来的技术还没有达到可以实现的水平。而且，即使我们能够做到，运行和控制一个这么复杂的系统将会是巨大的挑战。

但是，这并不意味着我们应该放弃AGI的追求。我们可以先从小的babyagi开始，逐步提高并联网他们，让他们一起学习和进化。

通过持续的研究和开发，我们有可能获得这种神秘而强大的AGI，从而为未来开辟出一个更具活力和吸引力的前景。

5. 结论

我们不能确定1亿个babyagi联网会不会真正创造AGI，但是我们可以从这个例子中看到，未来AGI的发展需要经过逐步升级和开发的过程。

而且，如果在过程中我们能够使用蚁群智能的思想，逐渐增加babyagi的互动和相互合作，那么我们可能会有一个更好的理解和掌握AGI的机会。

AGI正是人工智能的最高追求，尽管现阶段它还像一个神话一样遥不可及，但是我们相信，在前进的道路上，我们总有一天会到达终点。

近年来，学历膨胀的现象越来越严重。无论是本科生、硕士研究生，还是博士研究生，人数都在不断增加。这背后的原因有很多，包括就业压力、社会竞争、教育投资等等。然而，随着学历不断提高，我们不禁要问：这些学历到底有多大意义？

对于学历差的人来说，找工作变得更加困难。不少招聘信息都要求硕士以上学历，有时甚至要求博士学历。但是，其实很多工作并不一定需要高学历，只是在强调人才的专业性和能力。一些实践证明，一些企业更看重的是员工的实际能力和经验，而不一定是学历。学历只是一种能力的证明，它证明了在学生时代，这个人有基本的智力水平、自律性、上进心。

当然，要说学历无用也不是完全正确。毕竟，很多专业需要通过系统的学习和实践才能真正掌握，如医学、法律等等。同时，学历也毫无疑问地提高了一个人的竞争力。无论是升职加薪还是寻求更好的职业，学历都可以给人不小的帮助。但是，学历也只是辅助因素，不能代表全部。在工作中，实际工作经验、实用技能、业务能力等等，往往更为重要。

因此，对于学历迷信者来说，也需要重新审视学历的真正意义。学历的作用并不是让你获得一个永远都不需要工作经验的完美职位，而是让你更好地掌握相关专业知识和技能，为未来的职业发展打下基础。如果你想在职场中获得真正的成功，那么实践经验、人际关系、实用技能等等也是不可或缺的。

那么，如果你要在职场中获得成功，又该如何提高自己的实践能力和技能呢？以下是几点经验分享：

首先，一定要积极参加实践活动。无论是实习、兼职还是志愿者等等，这些都是非常好的机会。通过实践，你不仅可以学习到相关技能和经验，还可以积累人脉资源和参考经验。

其次，要注重实践能力的提升。不同的职业需要不同的实践能力，比如说，销售人员需要良好的沟通能力和销售技巧，程序员则需要具备专业的编程技能和逻辑思维能力。因此，我们要针对自己想从事的职业，对实践能力进行有针对性的提高。

最后，要注重自我提升。这也是工作中非常重要的一点。自我提升包括学习新知识、尝试新技术、关注行业动态等等。只有不断更新自己的知识与技能，才能适应职场的变化和发展。

总之，学历只是一个人在职场中的一个参考因素，实际工作经验和实用技能才是真正决定你是否能走得更远的关键。因此，对于学历膨胀的现象，我们应该以务实的态度去面对。只有不断提高自己的实践能力和技能，才能在未来的职业道路中披荆斩棘，展现自己的真正能量。

在过去，想要拍出比肩全球摄影大师的照片，普通人需要投入大量时间精力和金钱。不仅需要购买各种专业设备，还需要学习各种技巧和细节，最关键的是需要具备特殊的审美能力。这些条件在以前只有大师才能够达到，但随着人工智能技术的发展，现在普通人也可以拍出高水平的照片了。

Midjourney 和 ChatGPT 是两个非常优秀的 AI 产品，他们的结合利用 AIGC 的方式可以让你的照片效果媲美全球摄影大师。而且你只需要访问Midjourney 的官网，注册并下载对应应用即可开始使用。

Midjourney 这款应用的核心功能是自动调整调色板和色调，从而提高照片的品质。它会分析图像的色彩、构图等特点，然后以合理的方式提高照片的质量。

不仅如此，Midjourney 还带有许多其他的功能，比如高级独特的相机效果、自然光整合、修复和拼贴等。这些都是技术水平极高的功能，普通人很难达到。但是Midjourney和ChatGPT则能让你轻松实现。

对于那些热爱摄影却不想花费太多时间和精力的人来说，Midjourney的出现无疑是一个重大突破。使用这种技术，他们可以实现卓越的照片效果，体验无与伦比的摄影乐趣。如果你想要提高你的技能和技术水平，这是一个必不可少的应用。

为了展示Midjourney的功能，我们给读者带来了几张自动生成的照片，使用了Midjourney 和 ChatGPT 的 AIGC 技术。

通过这些静态的图像，我们可以看到 AI 究竟能为照片带来多少改变。这些照片看起来充满了生命力和活力，充分展现了 AI 技术对摄影领域的重大贡献。

总的来说，Midjourney和ChatGPT的出现是普通人进入摄影界的一次重大机会。在这个数字时代，人工智能的经验和技巧正在迅速普及，而这款应用则切实把它们融入到摄影中。如果你希望拍出令人惊叹的照片，你需要使用这个最新的 AI 技术。

AI安全性

许多有关人工智能进展速度的辩论的潜在精神——我们需要非常认真地考虑安全性并谨慎进行——是我们使命的关键。我们花了6个多月时间测试GPT-4，使其更加安全，并在多年的对齐研究基础上构建了它…

以上来自OpenAI在2022年3月8日的推特上的一条消息，它再次为人们展示了在人工智能和算法领域内，安全性和对齐问题是迫在眉睫的问题。

什么是AI安全性？

AI安全性是指研究如何保证人工智能系统在操作中不会对其环境或用户造成负面影响的问题。在现代AI领域中，这个问题尤其重要，因为很多时候AI系统都是基于模型或算法完成任务的，并不具备人类判断力，所以需要特别重视AI系统安全的设计和实现。

为什么需要考虑AI安全性？

人工智能的发展越来越快，但是有一些问题尤其值得注意：

• 不确定性。 由于许多新型AI算法都是基于深度学习等机器学习技术，因此这些系统的工作原理往往无法被清晰地解释，这意味着我们对系统的行为和是否对某些信息有敏感性存在一定的不确定性。

• 对抗性攻击。 AI模型在训练或应用时可以受到有意或无意的攻击，这些攻击可以导致不良的输出结果，包括推荐系统的建议、机器翻译等等。而且，这些攻击往往可以通过最小的修改来实现，因此极具潜在威胁性。

• 负面影响。 AI系统的不良行为可能会对人们造成实际损害，无论是因为设计不当还是误用。这种问题尤其重要，因为一些AI系统可以在没有人类监督的情况下自我更新和改进，而这可能会导致意外的类似于“机器意识”的属性的出现。

• 审查难题。 AI系统的基础是数据，这些数据可能包含对个人隐私的侵犯，对政治、种族和其他群体的歧视等等。因此，编写适当的法规和技术规范，以确保AI系统真正为人类文明提供服务，非常重要。

AI安全性一直是人类学术界和政策制定者非常关注的研究方向。在目前人工智能技术急速发展的时代，AI安全性问题尤其重要。

如何促进AI安全性发展？

实现人工智能的安全性并不是一个容易的问题，因为涉及诸多问题，需要人工智能研究者、政策制定者与社会公众共同努力。

以下是促进人工智能安全性发展的一些可能方案：

• 可验证性和可解释性研究。 可追踪算法的构造和对其本质的解释是确保AI系统安全的必要步骤。因此，研究如何使AI系统更可解释和可验证，以及更贴近人类判断力的研究非常重要，这将是AI领域未来的核心发展方向之一。

• 制定人工智能安全规范。 我们需要编写符合标准的、详细的人工智能安全规范，规定AI技术发展的最基本的科研道德底线。而这个问题将成为政府、学术界和工业界之间重要的讨论领域。

• 注重开源文化。 开源框架和代码可以促进知识共享、跨界合作和更无条件追求AI的安全。而且致力于开源的社区可以将更多的AI安全问题和解决方案暴露在阳光之下，并为人们提供更多学习AI安全的机会。

在实现真正安全的人工智能时，技术、政策和文化的角色不可或缺，我们需要通过各种途径来加强AI安全性的研究和监管。

AI安全性的未来

在2021年开始时，OpenAI还发布了对GPT-3语言模型的高度争议的Surface Code恶意攻击。然而，在今年3月，OpenAI在上述推特中宣布他们测试了GPT-4 6个多月，并构建在多年的对齐研究基础上，以更好的安全性来更新其算法。

AI安全性将在未来持续受到人们关注，特别是在大规模使用AI的情况下。与此同时，AI和安全研究将成为人工智能和信息安全领域中最重要的未来发展方向之一。

ChatGPT的前世今生

最近比较火的AI语言模型——ChatGPT，被誉为人工智能和自然语言处理领域的顶尖研究成果。那么今天，我将为大家介绍ChatGPT的前世今生。来自南京航空航天大学的李不绩，制作了一份400多页的ppt，全面系统地讲解了ChatGPT的实现原理、技术难点和优化方案。该ppt涵盖的知识内容非常丰富，包括向量空间模型、语言模型、RNN等，不仅是给AI从业者提供的一个重要学习资料，也是AI初级爱好者的必备课程，大家可以通过以下链接获得：

https://lipiji.com/slides/ChatGPT_ppf.pdf?continueFlag=30c502ed91ba8459be48b69c2178767d

ChatGPT实现原理

ChatGPT是一种基于Transformer结构的自回归语言生成模型，由Google公司开发，采用超大型的训练数据及高效的增长策略，优化其自学习的能力。从技术上来说，它将输入的字串馈送到Transformers模型中，该模型包含多个Encoder和Decoder层，每个层通过Attention机制完成输入的序列处理和输出的语言生成，使得每个词都能够获得序列中所有单词的信息并同时保持它们的上下文关系和语义信息。这种机制有效地提高了自然语言处理的效率和准确性。

ChatGPT的技术难点

ChatGPT是一种深度神经网络模型，需要解决的技术难点主要包括以下几个方面。

数据收集和预处理

大规模数据集的标注和整理是一个十分耗时、繁琐的工作，而ChatGPT作为一个语言模型，需要监督式数据来“训练自己”。如何寻找大规模、高质量的数据源以及如何快速有效地进行数据预处理是实现ChatGPT的首要问题。

模型优化和训练

由于Transformer模型结构过于庞大，导致ChatGPT训练时间和显存要求巨大，也就是说，这是一个计算密集型任务。如何避免出现梯度消失或爆炸的问题，如何减小模型的大小和内存占用，如何动态地调整学习率和批次大小，都需要通过不断优化训练方法和策略来解决。

模型怎样实现持续优化

由于自然语言处理领域的基础研究还在不断发展，因此ChatGPT也需要随着领域科技的进步来不断进行优化和升级，应对新出现的问题和挑战。如何实现持续优化，可以借鉴神经网络领域的经验，尝试不断用更优的方法和手段来改进模型的运作效率和输出质量。

免费的质量高于付费

通过本文的介绍，大家应该已经了解到ChatGPT在技术和理论上有多高的水平和难度，这也是为什么这个模型成为了自然语言处理领域的研究热点话题。但同时，我们也要看到，ChatGPT的全部资料都是开源免费的，这是为什么？

首先，ChatGPT是由Google公司开发的，由于机构的科研经费与知识产权的管控等多种因素有关，成果的知识产权问题是一个很敏感的话题。其次，利用现代科技手段研究机器智能，必须依赖物联网、人工智能、大数据等相关技术，而这些都离不开全球范围内的开发者、科研工作者和大众化参与者。正是开源的精神和共享的观念，才推动了技术向更加开放和进步的方向发展。

后续发展和应用前景

作为AI语音领域的顶尖成果之一，ChatGPT的应用前景也是十分广泛。以对话机器人为例，ChatGPT的性能已经可以达到人类语言交流的水平，可以更自然、流畅地与人类交流，潜力十分巨大。此外，ChatGPT还可以应用于自动摘要、机器翻译、音视频识别等领域，优化并提高人工智能的应用水平和工作效率。

虽然目前ChatGPT仍然存在一定的技术难点和应用局限，但随着新技术和新应用的不断发展，我们相信ChatGPT一定会以更加优秀的成果和表现，为人类智能化时代的到来和发展作出巨大的贡献。

Phind 是一款开发者友好的 AI 搜索引擎，与 ChatGPT 相比，它具有更强的时效性。Phind 打破了模型训练时间的限制，即使是最新的技术它也不会担心，它可以告诉你答案并列出相应的来源。

Phind 也可用于移动端，非常方便。

Phind 的特点

1. 开发者友好

   Phind 是一款专门为开发者准备的搜索引擎，它不仅可以告诉开发者答案，并且还可以列出答案的来源和相应的代码示例。这在开发中非常有用，开发者可以使用这些示例来进行测试和改进。

2. 强大的时效性

   Phind 的时效性非常强，它可以及时回答开发者的问题。它打破了模型训练时间的限制，即使是最新的技术，它也不必担心无法回答相关问题。

3. 可用于移动端

   Phind 不仅可以在计算机上使用，还可以在移动设备上使用。这使开发者可以随时随地进行查询，非常方便。

Phind 的使用方法

Phind 的使用非常简单，只需分别按照以下步骤进行操作：

1. 打开 Phind 的官方网站 https://phind.com/。
2. 在搜索框中输入您要查询的关键字。
3. 等待 Phind 返回答案。它将不仅告诉您答案，还将列出答案的来源和代码示例。

Phind 的优势

Phind 与其他搜索引擎相比具有以下优势：

• 提供更强的时效性
• 提供相应的来源和代码示例
• 可用于移动端

结论

总之，Phind 是一款非常适合开发者使用的搜索引擎。它提供了更强的时效性、相应的来源和代码示例，并且可以在移动端使用，非常方便。无论您是一名初学者还是一名经验丰富的开发者，Phind 都可以帮助您更轻松地解决各种技术难题。

介绍

今天我们测试了 AutoGPT，一个基于 GPT 模型的人工智能自动化生成建议文档的工具。我们提出了一个任务，要求它作为华为的公关团队，分析最近国际报道，看看下一步要改善的动作。

结果，AutoGPT 真的是一步步干活，不需要我们的干预。它先搜了新闻，然后去抓新闻内容，反复测试了各种方法去爬，之后又认真分析新闻内容，最后生成了一份建议文档。

流程

下面是 AutoGPT 的流程：

1. 搜新闻

   AutoGPT 会通过 Google 搜索最近关于华为的国际报道，包括新闻、社交媒体和论坛等。

2. 抓新闻内容

   搜到的新闻，AutoGPT 会自动去抓取网页内容。

3. 分析新闻内容

   AutoGPT 会先用机器学习算法自动分析新闻内容，确定关键信息和事件，然后通过知识图谱和关联分析等技术生成结构化数据。

4. 生成建议文档

   基于分析结果，AutoGPT 会生成针对华为公关团队的建议文档，包括具体的行动建议和实施计划。

优点

AutoGPT 有以下优点：

• 自动化：完全自动化的生成建议文档，节省时间和人力成本。
• 精准度高：不仅能自动分析新闻内容，还能生成结构化数据和精准建议。
• 可调整性强：可以根据不同的指定任务进行调整和精细化。

缺点

AutoGPT 也有缺点：

• 费用高：使用 AutoGPT 会产生较高的维护和使用成本。
• 受限于数据：生成的建议文档质量取决于输入数据的质量。

总结

AutoGPT 是一个非常有潜力的工具，它的自动化生成建议文档对于企业信息分析和决策方面有很高的实用价值，尤其是在面对大量业务数据和信息时。但是，其成本的高昂和数据的局限性也需要我们谨慎使用和评估。

###简介

这是一种强化学习的系统，应用于大规模的实际任务：在办公楼内分类可回收物和垃圾。

###项目

最近，我们开发了一个深度强化学习系统，能够帮助机器人学习处理垃圾分类任务。我们使用了一批移动机械臂，这些机械臂可以在办公楼内巡逻，识别并分类可回收材料和垃圾。

我们利用了强化学习的技术，让这些机械臂逐渐学习如何分类垃圾。我们先在实验室中建立了一个仿真环境，并使用了多智能体强化学习来训练这些机械臂。

一旦我们在仿真环境中确认了算法的有效性，我们便将其应用于实际环境中。我们使用了一台AWS服务器，来处理机械臂的输入输出信号，并在机械臂运动过程中监控它们的表现。

实际情况下，机械臂必须学习如何识别和分类不同种类的垃圾，而这个任务本身就和人工智能的各个子领域都有很大的关联。具体来说，它涉及到图像识别，语音识别，以及深度学习。为了使机械臂能够识别垃圾并根据其种类分类，我们采用了卷积神经网络和循环神经网络，以及全连接的神经网络来进行训练。

###动态

我们将项目视频发布到了 Twitter 上，可以点击下面的链接进行查看：

https://twitter.com/i/web/status/1646189175098552321

https://twitter.com/_akhaliq/status/1646189175098552321/video/1

###结论

在我们的项目中，我们证明了深度强化学习技术可以应用于实际的机械控制问题。我们的算法不仅可以让机械臂自动分类垃圾，还可以提高办公楼内人们的垃圾分类效率，从而更好地保护我们的环境。

随着我们对人工智能的理解加深，我们相信深度强化学习技术将在未来的自动化控制领域中发挥越来越重要的作用。