1.我做了个chatPPT（含源码和prompt）
2.gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
3.AUTOGEN | 上手与源码分析
4.chatbot对底层程序员的影响大吗？
5.无人直播系统源码哪里下载？
6.低代码真的会威胁程序员吗？

我做了个chatPPT（含源码和prompt）

       在现代科技的推动下，自动驾驶的发展现状正逐渐成为汽车行业瞩目的焦点，其关键在于不断突破技术瓶颈和法规限制。自动驾驶的核心技术包括感知、决策和控制，而各种智能算法的哪些属于开放源码操作系统融合与优化是实现自主驾驶的关键。近年来，深度学习和人工智能的融合显著提升了自动驾驶的性能，如GPT 3.5 TURBO的运用，为车辆提供精确的环境感知和路径规划能力。

       另一方面，感冒类型的区分也至关重要。我们通常区分病毒感冒和细菌感冒，前者由病毒引起，后者则主要由细菌引发。症状和治疗方法有所不同，科学的诊断是选择合适疗法的前提。对于预防和治疗，了解这些基本知识有助于我们更好地应对感冒季节。

       在车机开发流程中，创造性的应用技术为简化工作提供了可能。通过自动化工具，android 笔记项目 源码如输入话题就能生成专业的PPT，功能强大，能够自动生成文本、润色标题、选择色彩并插入AI插图。这个过程巧妙地结合了GPT 3.5 TURBO的文本生成能力，Dalle2的图像转换技术，以及python-pptx库来构建出高质量的演示文档。然而，务必确保科学上网以访问开放AI接口，同时注意费用问题，可能需要寻找替代方案来降低成本。

       在使用源码时，务必遵循一些注意事项。首先，确保网络环境允许访问开放AI接口；其次，合理安排接口调用次数，以避免因长度限制而影响生成内容的完整度。同时，记得优化代码以提高效率和节省资源。

       通过这些工具和技巧，推出网网站源码我们可以快速创建专业且个性化的PPT，极大地提升了工作效率。在实际应用中，如上所示，一个示例JSON数据详细展示了如何将数据组织成PPT内容，包括页面标题、子标题、列表项以及颜色选择，为实际演示提供了清晰的结构和视觉呈现。

       总的来说，自动驾驶的探索和感冒知识的理解，以及利用先进技术创建有影响力的PPT，都是我们日常生活中科技与生活融合的生动例证。通过巧妙地整合AI工具和编程技巧，我们能创造出既高效又富有吸引力的内容，展现出科技的力量和创新的无限可能。

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，谣传路由协议源码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。暗云木马源码算法、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。

AUTOGEN | 上手与源码分析

       AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，包括回答问题、执行函数，甚至与其它代理进行交互。本文将介绍AUTOGEN中的关键组件，即Conversation Agent，并简单分析其多代理功能的源码实现。

       根据官网文档和参考代码，AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。

       在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。

       Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。

       Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。

       Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。

       总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。

chatbot对底层程序员的影响大吗？

       ChatGPT 的出现可能会对一些低端的工作造成影响，例如数据录入、文本生成等简单的任务，但它不太可能直接导致底层程序员失业。

       é¦–先，ChatGPT 只是一种工具，它不能完全取代人类编程员，因为它仍然需要人类来构建、部署和维护其底层系统。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒChatGPT 的主要应用是自动生成文本，并不适用于所有编程任务。它还不具备创造性和判断力，无法独立完成复杂的编程任务。

       æœ€åŽï¼Œ ChatGPT 的出现可能会带来新的机会，使得程序员更多地关注于创造性和技术领先的工作，而不是简单的重复性工作。

       å› æ­¤ï¼Œæˆ‘认为 ChatGPT 不太可能导致底层程序员失业，但是它可能对工作内容和工作方式造成一定的影响。

无人直播系统源码哪里下载？

       无人直播系统源码下载途径多样，其中最新版本的“ChatGPT无人自动实景直播”系统具有高度自动化，小时不间断直播，其效果与真人主播无异，能够有效提升直播体验与观看热度。若想要深入了解及获取该系统源码，推荐您在抖音平台进行搜索。在抖音上，通过关键词“ChatGPT数字化营销”进行查找，不仅能够获取详尽的介绍信息，同时还能获得系统源码及相关部署指南，助力您的直播活动顺利开展。

低代码真的会威胁程序员吗？

       ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。

       ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。

       é€šè¿‡ä½Žä»£ç å¹³å°ï¼Œåªéœ€è¦é€šè¿‡æ‹–拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

       è€Œä¸”低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

       è€Œåƒå¸‚场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。

       è€Œè¿™ç§äºŒæ¬¡å¼€å‘的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。

       æ‰€ä»¥ï¼Œä¸Žå…¶æ— æ·±ç©¶ä½Žä»£ç æ˜¯å¦ä¼šè®©ç¨‹åºå‘˜å¤±ä¸šï¼Œä¸å¦‚去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。

       æœ€åŽï¼Œæ™®é€šäººå¦‚何不被OpenAI 取代。

       åœ¨æŸäº›æ–¹é¢å¼ºäºŽæ™®é€šäººçš„，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。