openai的playground怎么用，我想了解一下

OpenAI 于北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多宣布推出模型 o1perview 与 o1mini（真正的 o1 版本将在后续开放），拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限，并可在 Web 客户端中尝鲜体验。 在评估结果方面： o1 在 2024 美国数学奥林匹克竞赛（AIME）资格赛中跻身美国前 500 名学生之列。 o1 在竞争性编程问题（Codeforces）中排名第 89 个百分位（这个版本的模型还没发布），而 o1perview 拿到了 62 个百分位。 在物理、生物和化学问题的基准（GPQA），o1 与 o1perview 都超过了人类博士水平的准确性。 关于“超过人类博士水平”的测试，OpenAI 在新 page 中答复：“我们还在 GPQA diamond 上评估了 o1，这是一个困难的智力基准测试，用于测试化学、物理和生物学方面的专业知识。为了将模型与人类进行比较，我们招募了拥有博士学位的专家来回答 GPQAdiamond 的问题。我们发现 o1 的表现超越了这些人类专家，成为第一个在这个基准测试上做到这一点的模型。”但 OpenAI 也表示“这些结果并不意味着 o1 在所有方面都比博士更有能力——只是说明该模型在解决一些预期博士能够解决的问题上更加熟练。在其他几个机器学习基准测试上，o1 改进了最先进的水平。” 推理模型的准确率不断攀升，这意味着 AI 技术可以渗透到更多行业、更多高精尖业务中去。OpenAI 推出的新模型为整个行业注入了强心剂，带来了新的活力和希望。从 OpenAI 提出的通往 AGI（通用人工智能）的分级来看，我们正在从第一级向第二级迈进，未来可能会见证 AI 从单纯的生成工具向真正的智能体转变。此外，4o 模型和 o1 在推理方面差距较大，红色线代表 4o 的得分，绿色线代表 o1 的得分，o1 在各项得分结果上均优于 4o。

OpenAI 是一家人工智能研究公司，成立于 2015 年，总部位于美国旧金山。其使命是推进人工智能技术的发展，为全球创造更加安全、智能的未来。OpenAI 早期是个非营利机构，后来改成了有限营利形式。 以下是 OpenAI 的一些相关时间线事件： 11 月 18 日，OpenAI 高级研究员集体辞职，包括研究总监和 AI 风险团队负责人，跟随 CEO Sam Altman 和总裁 Greg Brockman 的离职。 11 月 18 日，面部追踪系统演示引起关注，演示视频显示沙雕风格，相关代码已发布在 GitHub。 11 月 18 日，Wikidata 发布庞大知识库，超过 120 亿个事实数据的免费知识库，有助于提高 LLMs 的事实性，支持多语言，优化信息检索和数据分析。 11 月 18 日，OpenAI 非盈利组织董事会审查，董事会成员无公司股份，微软似乎无干预权。OpenAI 以非盈利组织起步，后发展为“有限盈利”公司。 延伸阅读： Wiki：https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAI OpenAI Blog：https://openai.com/blog/

OpenAI 目前尚未实现完全的 AGI（通用人工智能）。GPT7 原计划在 2026 年发布，但因埃隆·马斯克的诉讼而暂停。2027 年计划发布的 Q 2025（GPT8）有望实现完全的 AGI。AGI 通常被定义为能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 在性能预测方面，特斯拉训练的“Optimus”机器人通过人类示范学习抓取物体，可快速扩展到许多任务。当在互联网上所有可用数据基础上训练一个比 GPT4 大 100 倍、与人类大脑大小相当的模型时，可能会有惊人表现。例如，能生成具有准确物理效果的图像和视频，意味着具备常识推理和理解能力。 此外，关于 OpenAI 所开发的 AI，存在诸多讨论，如工程师们在公司自助餐厅里辩论其新能力的意义、可能导致的工作过时问题，以及是否有道德义务告知世界更多或更少相关信息等。同时，还存在关于如何防止 AI 及其后继者造成破坏的思考。

调用OpenAI的API并不需要成为Plus用户。OpenAI的API和Plus用户是两个独立的服务。以下是调用OpenAI API的基本步骤¹²： 1. 创建OpenAI账户：首先，你需要在OpenAI的官网上注册一个账户。 2. 获取API密钥：登录到你的OpenAI账户，然后在API Keys页面创建一个新的API密钥。 3. 安装OpenAI库：在你的Python环境中安装OpenAI库。 4. 设置环境变量：将你的API密钥添加到环境变量中，这样你就可以在代码中使用它了。 5. 调用API：现在，你可以开始使用OpenAI的API了。 请注意，使用OpenAI的API可能需要付费，并且需要遵守OpenAI的使用政策。在中国使用OpenAI API需要可以访问OpenAI的网络环境，并且账户需要完成绑卡操作。如果你在国内无法直接访问OpenAI，你可以考虑使用第三方的OpenAI API服务。

逻辑回归分析是一种常用的统计方法，用于预测二元或多元分类变量的可能性。在Python中，我们通常使用像`scikitlearn`这样的库来进行逻辑回归分析。以下是一个简单的逻辑回归分析的例子： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report import pandas as pd 假设我们有一个名为'data.csv'的数据集，其中'feature1'和'feature2'是特征，'target'是目标变量 data = pd.read_csv 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression 训练模型 model.fit 预测测试集 predictions = model.predict 打印分类报告 print ``` 这段代码首先从一个CSV文件中读取数据，然后将数据分割为训练集和测试集。然后，它创建一个逻辑回归模型，并使用训练数据对其进行训练。最后，它使用测试数据进行预测，并打印出分类报告，以评估模型的性能。 请注意，这只是一个基本的示例，实际的数据分析可能需要更复杂的数据预处理和模型调整步骤。此外，您需要安装`scikitlearn`和`pandas`库才能运行此代码¹²。 希望这些信息对您有所帮助！

以下是关于 AI 创作视频的相关资料： 在人员方面，有以下人员从事与 AI 创作相关的工作： 路西：从事 AI 视频创作。 汪汪汪：制作 AI 视频、AI 图文。 大白光：在生活和工作中出图和视频。 kone：从事 AI 商业实战应用，包括 AI 短片、AI 广告、AI 电影、AI MV 等。 一花一世界：从事视频相关工作。 林旭辉：从事视频制作、电商相关工作。 如果想用 AI 把小说做成视频，一般的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 如果您想参加 filMarathon 全球 AI 电影马拉松大赛，以下是一些学习资料和参赛方式： 剧本创作：人力为主，可参考 图片生成：AI 作图绘画，可参考 视频生成：AI 视频生成，可参考 音频生成： AI 音乐创作，可参考 音效创作指导，可参考 语音合成，可参考 剪辑工具：剪映剪辑，可参考

以下是关于文档问答的系统知识： 在使用 Claude 进行文档问答任务时，有以下要点： 1. 告诉 Claude 仔细阅读文档，因为稍后会被提问。 2. 对于文档问答，将问题置于提示的末尾，在其他输入信息之后（这在结果质量上有较大的定量差异）。 3. 要求 Claude 在回答之前先找到与问题相关的引语，只有找到相关引语时才进行回答。 4. 给 Claude 提供从被查询文本的其他部分生成的示例问题和答案对（可以由 Claude 生成或手动生成）。通用的外部知识示例似乎对性能没有帮助。有关更多信息，请参阅 Anthropic 的关于 Claude 长上下文窗口的提示工程博客文章。 一个 10 万上下文长度的提示词案例： Human: I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: <document>{{TEXT}}</document> First, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order. Quotes should be relatively short. If there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead. Then, answer the question, starting with "Answer:". Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don't say "According to Quote" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences. Thus, the format of your overall response should look like what's shown between the <examples></examples> tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly. 此外，还有以下建议： 1. 将问题放在提示的末尾，在输入数据之后。这已被证明显著改善了 Claude 的回答质量。 2. 要求 Claude 在回答之前找到与问题相关的引语，并且只有在找到相关引语时才回答。这鼓励 Claude 将其回答扎根于所提供的背景，并且减少了幻觉风险。 3. 示例提示：人类:我将给您一份文档。然后我会问您一个关于它的问题。我希望您首先摘录文档中有助于回答问题的部分的确切引用，然后用摘录的内容回答问题。这是文档: <document>{{TEXT}}</document> 以下是第一个问题: {{QUESTION}} 首先，找出文档中对回答问题最相关的引用，并按编号顺序列出。引用应该相对较短。如果没有相关引用，请写“无相关引用”。然后，回答问题，以“回答:”开始。回答中不要直接包含或引用引用的内容。回答时不要说“根据引用"近 90%的营收来自小部件销售，而小工具销售占了剩下 10%。"

如果您想转行做 AI 产品经理，以下是您需要了解的一些 AI 方面的知识： 1. 算法知识： 理解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解 AI 产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识，可与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，提升产品竞争力。 提升数据分析能力，因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 2. 技术框架：对技术框架有认知，了解技术边界，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 3. 关注重点： 关注场景、痛点和价值。 例如在录播课编程作业的自动批改案例中，要关注班主任批改作业时间长的场景，作业批改无法统一标准的痛点，以及提高教学质量和效率的价值。 总之，AI 产品经理需要具备跨学科的知识背景，能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。

以下是关于 Coze 的使用教程及相关信息： Coze 概述：字节的官方解释为，Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话，并能将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（访问需要突破网络限制的工具） 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 相关基础教程：

以下是面试 AI 公司需要了解的资料： 一、AI 市场与 AI 产品经理 （一）AI 就业市场 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 2. 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 二、AI 面试官的相关产品 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试，还能借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：这是一个在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 三、Python + AI 学习 （一）Python 学习 1. 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 2. 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 3. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 4. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 （二）AI 学习 1. 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 3. 数学基础 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 4. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。

对于小白了解 AI ，以下是一些关键的知识点： 编码器和解码器：不止一个，都有多头注意力层，且解码器与编码器的多头注意力层不同（带掩码的多头自注意力）。解码器还包含线性层和 Softmax 层，其作用是将解码器的输出转化为词汇表的概率分布，代表下一个被生成 token 的概率。 后续变种： 仅编码器，如 BRET 模型，用于理解语言，如掩码语言建模、情感分析等。 仅解码器，如文本生成。 编码器 解码器，如 T5、BART 模型，用于翻译、总结等。 其他概念科普： SFT 模型：监督微调（Supervised Finetuning）。 奖励模型：基于 3H 原则打分。 小样本提示：提示词给出样例样本。 思维链：谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG：检索增强生成 RetrievalAugmented Generation，外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。

以下是为您推荐的项目型、任务型的 AI 整合工具： 1. 项目管理和任务跟踪工具： Jira、Trello 等项目管理软件已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具： 微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑提供 AI 助手功能。 云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具： 部分 AI 工具能帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具： AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具： 如文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具，可帮助快速生成创意图像素材。 6. Dart： 是一款擅长智能化处理任务管理的项目管理工具，具有路线图、日历视图、文档处理等功能。 拥有用户友好界面、AI 功能（如自动填充特性和子任务自动生成），可高度自定义布局，轻松区分工作和个人任务。 集成了生成性 AI（如 ChatGPT），在规划和任务创建方面能为用户节约大量时间和精力。 随着 AI 技术的发展，越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能，涵盖项目管理的各个环节，有助于提高工作效率和决策能力。

WayToAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库和社区。它诞生于 2023 年 4 月 26 日，2024 年的 2050 年将是它的生日庆典。在没有任何推广的情况下，短短一年时间，就拥有超过 70 万用户和超千万次的访问量。它是很多 AI 爱好者知识的源头，社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。 WayToAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台。社区内有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，还孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。社区制作的优质作品，多次登上央视首页，广受好评。您可以打开“waytoagi.com”找到这个社群。欢迎您来参与！

以下是最新的 AI 技术能为您做的一些事情： 1. 大模型（如 GPT、PaLM 等）：能够处理和生成自然语言文本，帮助您进行写作、回答问题、翻译等工作。 2. 多模态 AI（如视觉语言模型 CLIP、Stable Diffusion）：实现视觉和语言的交互，例如根据语言描述生成图片，或者理解图片内容并用语言描述。 3. 自监督学习（如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）：提高模型的学习效率和效果。 4. 小样本学习（如元学习、一次学习、提示学习等）：在数据有限的情况下也能进行有效的学习和预测。 5. 可解释 AI（如模型可解释性、因果推理、符号推理等）：让您更好地理解模型的决策过程和结果。 6. 机器人学（如强化学习、运动规划、人机交互等）：助力机器人更智能地完成各种任务，如工业生产、服务等。 7. 量子 AI（如量子机器学习、量子神经网络等）：为复杂问题的解决提供新的思路和方法。 8. AI 芯片和硬件加速：提升 AI 计算的速度和效率。 在专利审查领域，AI 技术也得到了广泛应用，它可以通过自动化和智能化的手段，帮助专利审查员更高效地处理大量的专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 在教育方面，例如小学课堂，AI 技术也有很多应用。如 2020 年的 GPT3 擅长用电脑写文章和做其他很多语言相关的事情，2022 年的 DALLE 可以根据语言描述画出想象中的图画。现在的 AI 还能够写文章、制作视频、创作音乐，还有像聊天机器人这样可以像朋友一样与您交流的 AI，以及能根据文字描述创造全新图片和视频的 AI。

以下是为您提供的关于 AI 发展史及相关综述的内容： 1. 《机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命》：涵盖了 AI 进化史的多个方面，包括前神经网络时代、Machine Learning 的跃迁、开启潘多拉的魔盒等，文章较长，约 22800 字，阅读前可先观看一段 Elon Musk 和 Jack Ma 在 WAIC 2019 关于人工智能的对谈视频。 2. 对于初学者： 微软的 AI 初学者课程《Introduction and History of AI》： AI for every one（吴恩达教程）： 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）： 谷歌生成式 AI 课程： ChatGPT 入门： 如果您是新手学习 AI，可参考以下学习路径指南： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。

光流是指图像中像素点的运动速度和方向。它描述了图像中物体或场景在连续帧之间的运动情况。 计算光流的方法有多种，常见的包括基于梯度的方法、基于区域匹配的方法和基于相位的方法等。基于梯度的方法通过计算图像灰度的梯度来估计光流；基于区域匹配的方法则是在相邻帧中寻找相似的区域来确定光流；基于相位的方法利用图像的相位信息来计算光流。 光流的可视化表达方法通常有以下几种： 1. 向量场表示：用箭头来表示每个像素点的运动方向和速度大小。 2. 颜色编码：通过不同的颜色来表示光流的方向和速度。 3. 流线图：将光流轨迹以流线的形式展示。

以下是对这张图片所使用的 AI 提示词的分析： 正向提示词：想要 AI 生成的内容，通常用单词和短语的组合来表达，例如描述主题、风格、信息等，无需考虑语法和长句。 反向提示词：告诉 AI 不要生成的内容，例如：NSFw， 等。 在使用提示词时，还需注意以下几点： 1. 提示词并非绝对有效，需要不断学习和尝试。 2. 对于图生图，上传图片后，SD 会根据图片、选择的模型以及输入的提示词等信息进行重绘，重绘幅度越大，输出的图与输入的图差别越大。 3. 尺寸的选择会影响生成效果，太小或太大都可能不理想。 4. 采样算法和采样次数也会影响生成结果，采样次数并非越多越好。 5. 提示词相关性指图像与提示词的匹配程度，数字增大图像更接近提示词，但过高会导致图像质量下降。 不同的平台或工具可能在提示词的使用上有细微差别，例如在 Liblibai 中，正向和反向提示词都用英文写，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。