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openai中國能用嗎（openapi官網(wǎng)）
發(fā)布時間：2023-03-12 13:43:10
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
97
問大家
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于openai中國能用嗎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、中國如何缺席chatgpt
技術(shù)上的原因:ChatGPT是由OpenAI公司開發(fā)的,OpenAI是由一些硅谷科技巨頭和投資者支持的非營利組織。這意味著中國企業(yè)和科學(xué)家無法直接獲得ChatGPT的技術(shù)和算法,需要進行技術(shù)合作或者自主研發(fā)。
市場原因:ChatGPT主要是為英語和西方用戶開發(fā)的,中國市場需要更多針對中文和中國文化的自然語言處理技術(shù)。由于語言和文化的差異,ChatGPT可能需要進行大量的本地化調(diào)整才能適應(yīng)中國市場的需求。
政策原因:中國政府對互聯(lián)網(wǎng)和科技領(lǐng)域的監(jiān)管越來越嚴(yán)格,包括對數(shù)據(jù)隱私和安全的
二、openai能當(dāng)爬蟲使嗎
你好，可以的，Spinning Up是OpenAI開源的面向初學(xué)者的深度強化學(xué)習(xí)資料，其中列出了105篇深度強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域非常經(jīng)典的文章， 見 Spinning Up：
博主使用Python爬蟲自動爬取了所有文章，而且爬下來的文章也按照網(wǎng)頁的分類自動分類好。
見下載資源：Spinning Up Key Papers
源碼如下：
import os
import time
import urllib.request as url_re
import requests as rq
from bs4 import BeautifulSoup as bf
'''Automatically download all the key papers recommended by OpenAI Spinning Up.
See more info on: https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html
Dependency:
bs4, lxml
'''
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'
}
spinningup_url = 'https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html'
paper_id = 1
def download_pdf(pdf_url, pdf_path):
"""Automatically download PDF file from Internet
Args:
pdf_url (str): url of the PDF file to be downloaded
pdf_path (str): save routine of the downloaded PDF file
"""
if os.path.exists(pdf_path): return
try:
with url_re.urlopen(pdf_url) as url:
pdf_data = url.read()
with open(pdf_path, "wb") as f:
f.write(pdf_data)
except: # fix link at [102]
pdf_url = r"https://is.tuebingen.mpg.de/fileadmin/user_upload/files/publications/Neural-Netw-2008-21-682_4867%5b0%5d.pdf"
with url_re.urlopen(pdf_url) as url:
pdf_data = url.read()
with open(pdf_path, "wb") as f:
f.write(pdf_data)
time.sleep(10) # sleep 10 seconds to download next
def download_from_bs4(papers, category_path):
"""Download papers from Spinning Up
Args:
papers (bs4.element.ResultSet): 'a' tags with paper link
category_path (str): root dir of the paper to be downloaded
"""
global paper_id
print("Start to ownload papers from catagory {}...".format(category_path))
for paper in papers:
paper_link = paper['href']
if not paper_link.endswith('.pdf'):
if paper_link[8:13] == 'arxiv':
# paper_link = "https://arxiv.org/abs/1811.02553"
paper_link = paper_link[:18] + 'pdf' + paper_link[21:] + '.pdf' # arxiv link
elif paper_link[8:18] == 'openreview': # openreview link
# paper_link = "https://openreview.net/forum?id=ByG_3s09KX"
paper_link = paper_link[:23] + 'pdf' + paper_link[28:]
elif paper_link[14:18] == 'nips': # neurips link
paper_link = "https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/a1d7311f2a312426d710e1c617fcbc8c-Paper.pdf"
else: continue
paper_name = '[{}] '.format(paper_id) + paper.string + '.pdf'
if ':' in paper_name:
paper_name = paper_name.replace(':', '_')
if '?' in paper_name:
paper_name = paper_name.replace('?', '')
paper_path = os.path.join(category_path, paper_name)
download_pdf(paper_link, paper_path)
print("Successfully downloaded {}!".format(paper_name))
paper_id += 1
print("Successfully downloaded all the papers from catagory {}!".format(category_path))
def _save_html(html_url, html_path):
"""Save requested HTML files
Args:
html_url (str): url of the HTML page to be saved
html_path (str): save path of HTML file
"""
html_file = rq.get(html_url, headers=headers)
with open(html_path, "w", encoding='utf-8') as h:
h.write(html_file.text)
def download_key_papers(root_dir):
"""Download all the key papers, consistent with the categories listed on the website
Args:
root_dir (str): save path of all the downloaded papers
"""
# 1. Get the html of Spinning Up
spinningup_html = rq.get(spinningup_url, headers=headers)
# 2. Parse the html and get the main category ids
soup = bf(spinningup_html.content, 'lxml')
# _save_html(spinningup_url, 'spinningup.html')
# spinningup_file = open('spinningup.html', 'r', encoding="UTF-8")
# spinningup_handle = spinningup_file.read()
# soup = bf(spinningup_handle, features='lxml')
category_ids = []
categories = soup.find(name='div', attrs={'class': 'section', 'id': 'key-papers-in-deep-rl'}).\
find_all(name='div', attrs={'class': 'section'}, recursive=False)
for category in categories:
category_ids.append(category['id'])
# 3. Get all the categories and make corresponding dirs
category_dirs = []
if not os.path.exitis(root_dir):
os.makedirs(root_dir)
for category in soup.find_all(name='h4'):
category_name = list(category.children)[0].string
if ':' in category_name: # replace ':' with '_' to get valid dir name
category_name = category_name.replace(':', '_')
category_path = os.path.join(root_dir, category_name)
category_dirs.append(category_path)
if not os.path.exists(category_path):
os.makedirs(category_path)
# 4. Start to download all the papers
print("Start to download key papers...")
for i in range(len(category_ids)):
category_path = category_dirs[i]
category_id = category_ids[i]
content = soup.find(name='div', attrs={'class': 'section', 'id': category_id})
inner_categories = content.find_all('div')
if inner_categories != []:
for category in inner_categories:
category_id = category['id']
inner_category = category.h4.text[:-1]
inner_category_path = os.path.join(category_path, inner_category)
if not os.path.exists(inner_category_path):
os.makedirs(inner_category_path)
content = soup.find(name='div', attrs={'class': 'section', 'id': category_id})
papers = content.find_all(name='a',attrs={'class': 'reference external'})
download_from_bs4(papers, inner_category_path)
else:
papers = content.find_all(name='a',attrs={'class': 'reference external'})
download_from_bs4(papers, category_path)
print("Download Complete!")
if __name__ == "__main__":
root_dir = "key-papers"
download_key_papers(root_dir)
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三、微軟北京裁員了嗎
微軟北京裁員了，1、公司的賠償是(N+2)個月的薪水。
N是你在這個公司工作的年數(shù)。而這個薪水和你平時拿到手里面的不一樣，一般要高出一些。它的計算方式是你平時前12個月收入總和除以12。這個收入包含你每個月稅前收入總和，包括住房公積金、醫(yī)療補助、股票、車補、飯補甚至是手機補助，以及所有過去12個月的獎金，年中雙薪。這樣算下來，如果你的薪水過萬的話，裁員的月薪計算要兩倍于你的單月稅后。當(dāng)然這個是公司自己設(shè)定的優(yōu)惠補償，一般大規(guī)模裁員都是這樣。而普通的法律上的規(guī)定也是這么算，但是有一個限額，北京市大概是1.2萬的月薪，超過這個就只能按照1.2萬去算。所以說走法律規(guī)定索賠是很虧的。
N+2的2是個很彈性的數(shù)字，有的公司是N+1。但是如果不是一個月提前通知的話，就應(yīng)該多一個月，也就是+2。不少公司福利好的也有+3+4甚至是+6，都是怕大規(guī)模裁員員工鬧事。另外一點這個2里面的數(shù)額，是根據(jù)你上一個月的收入總和來算的。我比較幸運的是上個月剛發(fā)完獎金，所以數(shù)額蠻大的。
四、誰一直在研究如何使用人工智能打王者榮耀？
如果讓人工智能來打王者榮耀，應(yīng)該選擇什么樣的英雄？近日，匹茨堡大學(xué)和騰訊 AI Lab 提交的論文給了我們答案：狄仁杰。在該研究中，人們嘗試了 AlphaGo Zero 中出現(xiàn)的蒙特卡洛樹搜索（MCTS）等技術(shù)，并取得了不錯的效果。
對于研究者而言，游戲是完美的 AI 訓(xùn)練環(huán)境，教會人工智能打各種電子游戲一直是很多人努力的目標(biāo)。在開發(fā) AlphaGo 并在圍棋上戰(zhàn)勝人類頂尖選手之后，DeepMind 正與暴雪合作開展星際爭霸 2 的人工智能研究。去年 8 月，OpenAI 的人工智能也曾在 Dota 2 上用人工智能打敗了職業(yè)玩家。那么手機上流行的多人在線戰(zhàn)術(shù)競技游戲（MOBA 游戲）《王者榮耀》呢？騰訊 AI Lab 自去年起一直在向外界透露正在進行這樣的研究。最近，匹茨堡大學(xué)、騰訊 AI Lab 等機構(gòu)提交到 ICML 2018 大會的一篇論文揭開了王者榮耀 AI 研究的面紗。
本文中，我們將通過論文簡要介紹該研究背后的技術(shù)，以及人工智能在王者榮耀中目前的能力。
2006 年 Remi Coulom 首次介紹了蒙特卡洛樹搜索（MCTS），2012 年 Browne 等人在論文中對其進行了詳細(xì)介紹。近年來 MCTS 因其在游戲 AI 領(lǐng)域的成功引起了廣泛關(guān)注，在 AlphaGo 出現(xiàn)時關(guān)注度到達頂峰（Silver et al., 2016）。假設(shè)給出初始狀態(tài)（或決策樹的根節(jié)點），那么 MCTS 致力于迭代地構(gòu)建與給定馬爾可夫決策過程（MDP）相關(guān)的決策樹，以便注意力被集中在狀態(tài)空間的「重要」區(qū)域。MCTS 背后的概念是如果給出大概的狀態(tài)或動作值估計，則只需要在具備高估計值的狀態(tài)和動作方向擴展決策樹。為此，MCTS 在樹到達一定深度時，利用子節(jié)點鑒別器（策略函數(shù)（Chaslot et al., 2006）rollout、價值函數(shù)評估（Campbell et al., 2002; Enzenberger, 2004），或二者的混合（Silver et al., 2016））的指引，生成對下游值的估計。然后將來自子節(jié)點的信息反向傳播回樹。
MCTS 的性能嚴(yán)重依賴策略／值逼近結(jié)果的質(zhì)量（Gelly & Silver, 2007），同時
以上就是關(guān)于openai中國能用嗎相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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