关于java:chatgpt周刊第三期

一周资讯

微软 Bing 在线绘图性能上线，可通过文字描述生成图片内容

微软 Bing 在线 AI 绘图性能上线，由 Open AI 的 DALL-E 驱动，可通过文字描述生成图片内容.Bing 绘图目前仅反对英文，应用“形容词 + 名词 + 动词 + 格调”的格局能够生成高质量图片. 官网指出，当零碎检测到提醒语可能会生成危害性的图像时，Bing 会阻止该提醒语并对用户进行正告。官网还会明确指出，图像创立器的图像是由 AI 生成，并在每个图像的左下角增加一个 Bing Logo。体验地址：https://cn.bing.com/images/create?FORM=GENILP

百度：文心一言云服务将于 3 月 27 日上线

个人用户能够进入文心一言官网参加排队试用。企业用户能够进入百度智能云官网，申请预约文心一言 API 接口调用服务测试。百度智能云行将面向企业客户凋谢文心一言 API 接口调用服务。3 月 16 日起正式凋谢预约，搜寻“百度智能云”进入官网，可申请加入文心一言云服务测试。

斯坦福大学复制出 ChatGPT 人工智能 训练老本不到 600 美元

斯坦福大学的 Alpaca 人工智能是一个基于开源 LLaMA 7B 语言模型的低成本复制品，能够与 ChatGPT 在许多工作上相媲美。该团队应用 ChatGPT 生成了大概 52000 个指令 / 输入对，用于前期训练 LLaMA 模型，总成本不到 600 美元。他们在 Github 上公布了他们的数据和代码，但没有对模型进行平安微调，因而存在滥用的危险。

李开复发表筹组中文版 ChatGPT 公司“Project Al 2.0”

翻新工场董事长兼 CEO 李开复在朋友圈发表，正在亲自筹组 Project Al 2.0，这是翻新工场塔尖孵化的第 7 家公司，致力打造 Al 2.0 全新平台和 Al-first 生产力利用的全球化公司。李开复在朋友圈写到，“Project Al2.0 不仅仅要做中文版 ChatGPT”。新公司的资金、算力陆续到位，当初正式开启团队组建，首批广召大模型、多模态、NLP、AI 算法工程与钻研、分布式计算 /Infrastructure 等方向的顶级人才

OpenAI：ChatGPT 等 AI 聊天技术可能会对美国 19% 工作岗位产生重大影响

OpenAI 钻研人员预计，ChatGPT 这样的 AI 聊天机器人有能力写作文、营销计划、编程代码和剖析财务报告，可能会对美国 19% 的工作岗位产生重大影响。与此同时，美国 80% 的劳动力可能会看到至多 10% 的工作工作在某种程度上受到 ChatGPT 的影响。此外，钻研人员发现，工资较高的工作可能更容易受到由 AI 驱动的聊天机器人的潜在影响。对于 ChatGPT 对劳动力的影响，OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）最近抵赖，它可能会“取代”许多现有工作岗位。

英伟达在 GTC 大会上推出了专为 ChatGPT 打造的 H100 NVLINK，提速 10 倍

大会上最重磅的公布，就是针对 ChatGPT 打造的 NVIDIA H100 NVLINK。因为算力需要微小，针对 ChatGPT 等 LLM 的推理，英伟达推出了新款 Hopper GPU，装备双 GPU NVLINK 的 PCIE H100，具备 94B 内存。不仅能使计算速度晋升 40 倍，而且功耗也能够升高 9 倍之多。「咱们正处于 AI 的 iPhone 时刻」，在 GTC 大会上，老黄也是冲动地把这句话反复了三遍。

谷歌版 ChatGPT 凋谢测试申请，暂无中文版

刚刚，谷歌正式凋谢了自家 ChatGPT 的测试申请！CEO 发文感激 8 万员工连轴加班让 Bard 顺利上线。Bard 目前仅对美国和英国的局部用户凋谢，而该地区（IP）的其余用户则须要手动退出期待名单。

除此之外，谷歌还示意，Bard 的推广速度会十分迟缓，并且临时也不会走漏什么时候能够全面公开拜访。Bard 会对每个用户的每个发问生成三个回复（但内容上区别不大），并且会每个回复上面放一个突出的「谷歌一下」按钮，将用户重定向到相干的谷歌搜寻。

Adobe 和英伟达同时推出创意生成式图片 AI

Adobe 面向用户推出了其创意生成式人工智能模型集 ——Adobe Firefly。首次公布聚焦于图像生成和文本成果，将间接整合至 Adobe Creative Cloud、Document Cloud、Experience Cloud 和 Express Cloud 的工作流程中，首批与 Firefly 整合的应用程序将会是 Adobe Experience Manager、Adobe Photoshop 和 Adobe Illustrator。

英伟达公司推出了名为“毕加索”的自有服务，该服务应用人工智能技术从文本形容中生成图像、视频和 3D 应用程序。英伟达对美国盖蒂图片社（Getty images）、Shutterstock Inc（译者注：面向改革型品牌和媒体公司的寰球当先创意平台）和 Adobe 受权的图像进行了技术训练，并打算领取版税。

清华团队推出对话机器人 ChatGLM，反对在个人电脑上部署和调优

清华大学顶尖的 NLP 团队，也公开了自研的类 ChatGPT 的大模型 —— 中英双语对话模型 ChatGLM-6B，初具问答和对话性能，现已开启邀请制内测（内测申请网址 http://chatglm.cn），后续还会逐渐扩充内测范畴。

这是一个初具问答和对话性能的千亿中英语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于 General Language Model（GLM）架构，具备 62 亿参数。联合模型量化技术，用户能够在生产级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。

开源我的项目

Access-chatGPT-in-Siri:Siri 版 ChatGPT

开发者感觉意犹未尽，尝试通过 iOS 自带的脚本工具 Shortcut（捷径），将 ChatGPT 进一步集成到了 Siri 上，让整个通话过程变得更加顺畅集成的办法也很简略，首先，你须要筹备一个已注册通过的 OpenAI 账户，并获取到其 API Key。其次，装置作者提供的 iOS 捷径，再将该 OpenAI 的 API Key 导入到捷径中，即可应用。

github 地址：

https://github.com/Daiyimo/Access-chatGPT-in-Siri[1]

Visual ChatGPT：能够连贯 ChatGPT 和一系列视觉模型，以实现在 ChatGPT 的聊天过程中 发送和接管图像

Visual ChatGPT 的呈现，就像在以文字交换的 APP 中首次增加了表情包性能，而且还是依据用户输出的文本主动生成的“定制化表情包”，大大晋升了 ChatGPT 的趣味性和应用领域。

一方面，ChatGPT（或 LLM）充当通用界面，提供对图像的了解和用户的交互性能。另一方面，根底图像模型通过提供特定畛域的深刻常识来充当背地的技术专家。

github 地址：

https://github.com/microsoft/visual-chatgpt[2]

川虎 ChatGPT：该我的项目为 ChatGPT API 提供了一个 Web 图形界面，在本地部署后，你只需填上本人的 Key，便能间接应用。

• • 像官网客户端那样反对实时显示答复！
• • 重试对话，让 ChatGPT 再答复一次。
• • 优化 Tokens，缩小 Tokens 占用，以反对更长的对话。
• • 设置 System Prompt，无效地设定前置条件；
• • 保留 / 加载对话历史记录；
• • 在图形界面中增加 API key；
• • System Prompt 模板性能；
• • 实时显示 Tokens 用量。

github 地址：

https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT[3]

ChatPaper：可利用 ChatGPT 总结 arXiv 论文的开源工具

作为当下最为风行的论文托管网站，arXiv 平台每天都会新增数量泛滥的优质论文，让来自世界各地的科学家、钻研人员、学者泡在下面进行长时间的摸索与学习。

该我的项目可依据用户关键词下载 arXiv 上的最新论文，利用 ChatGPT3.5 API 弱小的演绎能力，将其稀释成固定格局，文字少且易读。

此外，作者还为 ChatPaper 提供了一个 Web 图形界面，让用户能够抉择在公有或公共环境中部设置 ChatPaper，或在 Hugging Face 上在线体验该我的项目性能。

github 地址：

https://github.com/kaixindelele/ChatPaper[4]

XiaoGPT : 可实现小爱音响与 ChatGPT 的对接，让整个互动过程变得更加简略与间接

来自大连的开发者 yihong0618 开源了 XiaoGPT 我的项目，通过这一我的项目，可实现小爱音响与 ChatGPT 的对接，让整个互动过程变得更加简略与间接. 这个我的项目在应用过程中，同样也须要用到 ChatGPT 账号，以及提供可用的网络环境或 Proxy。喜爱折腾智能家居的同学，能够把玩一下。

github 地址：

https://github.com/yihong0618/xiaogpt[5]

feishu-chatgpt：飞书 ×（GPT-3.5 + DALL·E + Whisper）

飞个别的工作体验语音对话、角色扮演、多话题探讨、图片创作、表格剖析、文档导出。

文本成图：反对文本成图和以图搜图

角色扮演：反对场景模式，削减探讨乐趣和创意

语音交换：私人间接与机器人畅所欲言；

上下文保留：回复对话框即可持续同一话题探讨；

交互式反馈：即时获取机器人处理结果；

场景预设：内置丰盛场景预设，不便用户治理场景；

多 token 负载平衡：优化生产级别的高频调用场景；

话题内容秒转 PPT：让你的汇报从此变得更加简略；

表格剖析：轻松导入飞书表格，晋升数据分析效率

github 地址：

https://github.com/Leizhenpeng/feishu-chatgpt[6]

gptcommit: 应用 GPT-3 创立 git commit 音讯。

是不是在提交 Commit 的时候总在纠结该写啥 Description，这个叫 GPTCommit 的工具你能够思考试试。它能够帮忙你生成清晰、全面和描述性的提交音讯，让您专一于编写代码

github 地址：

https://github.com/yihong0618/xiaogpt[7]

BELLE: 中文优化版的 Stanford Alpaca

本我的项目基于 Stanford Alpaca，Stanford Alpaca 的指标是构建和开源一个基于 LLaMA 的模型。Stanford Alpaca 的种子工作都是英语，收集的数据也都是英文，因而训练进去的模型未对中文优化。本我的项目指标是促成中文对话大模型开源社区的倒退。本我的项目针对中文做了优化，模型调优仅应用由 ChatGPT 生产的数据。

github 地址：github.com/LianjiaTech/BELLE[8]

vscode-chatgpt：一个开源的 VSCode 插件

可将 OpenAI ChatGPT 集成到 VSCode，包含但不限于以下这些性能：– 反对 GPT-4、GPT-3.5、GPT3 或 Codex 模型；– 在侧边栏对话窗口中进行问答；– 进行响应，缩小 tokens 耗费；– 一键生成文件或修复代码；– 以 Markdown 格局，导出所有对话记录；– 编辑和重发提醒；– 通过 ChatGPT 生成代码。

github 地址：

github.com/LianjiaTech/BELLE[9]

document.ai: 基于向量数据库与 GPT3.5 的通用本地知识库计划

• • 将本地答案数据集，转为向量存储到向量数据
• • 当用户输出查问的问题时，把问题转为向量而后从向量数据库中查问相近的答案 topK 这个时候其实就是咱们最广泛的问答查问计划，在没有 GPT 的时候就间接返回相干的答案整个流程就完结了
• • 当初有 GPT 了能够优化答复内容的整体构造，在单纯的搜寻场景下其实这个优化没什么意义。但如果在客服等的聊天场景下，援用相干畛域内容回复时，这样就会显得不那么的突兀

github 地址：

https://github.com/GanymedeNil/document.ai[10]

产品利用

ChatGPT 指令生成器

关注公众号 ”IT 新物种 ”, 第一工夫获取 chatgpt 最新资讯和开源我的项目

援用链接

[1] https://github.com/Daiyimo/Access-chatGPT-in-Siri: https://github.com/Daiyimo/Access-chatGPT-in-Siri
[2] https://github.com/microsoft/visual-chatgpt: https://github.com/microsoft/visual-chatgpt
[3] https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT: https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT
[4] https://github.com/kaixindelele/ChatPaper: https://github.com/kaixindelele/ChatPaper
[5] https://github.com/yihong0618/xiaogpt: https://github.com/yihong0618/xiaogpt
[6] https://github.com/Leizhenpeng/feishu-chatgpt: https://github.com/Leizhenpeng/feishu-chatgpt
[7] https://github.com/yihong0618/xiaogpt: https://github.com/yihong0618/xiaogpt
[8] github.com/LianjiaTech/BELLE: http://github.com/LianjiaTech/BELLE
[9] github.com/LianjiaTech/BELLE: http://github.com/LianjiaTech/BELLE
[10] https://github.com/GanymedeNil/document.ai: https://github.com/GanymedeNil/document.ai