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sam altam

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以下是关于 Sam Altman 的相关内容：

  • OpenAI 的 75 封内部邮件披露了其早年的真实情况，包括与特斯拉 CEO 埃隆·马斯克的争斗和诉讼，展示了一群硅谷名流和天才 AI 研究者因理想聚在一起，又随着 OpenAI 的发展争权夺利的过程，还涉及早期讲故事、组建精英阵容、薪酬设计、股权分配等方面，以及首席科学家伊利亚·苏茨克维如何写双周报和制定 AGI 研究计划，还有阿尔特曼如何控制 OpenAI 并推动转型。
  • 在一辆奔驰面包车里，38 岁的 OpenAI 联合创始人 Sam Altman 狼吞虎咽地吃着沙拉，身着蓝色西装内搭粉色礼服衬衫，略显抑郁地在伦敦兜风，这是他为期一个月全球短途旅行的一部分，他还回想着前一晚与法国总统马克龙的会面，波兰首相和西班牙首相也对 AI 非常感兴趣。
  • 今天凌晨，OpenAI 的董事长 Sam Altman 公开一则包含大家感兴趣话题的专访，主持人是 Lex Fridman。
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References

OpenAI 的 75 封内部邮件，一堂硅谷创业课

3万字全文翻译，被披露的不只是内斗。文丨贺乾明翻译、校对丨GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、贺乾明编辑丨黄俊杰“创业公司的内部全都是车祸现场。只是有的你能在媒体上看到，有的看不到。”山姆·阿尔特曼（Sam Altman）的导师，硅谷孵化器YC创始人保罗·格雷厄姆曾这么总结他看过的千百家创业公司。得益于阿尔特曼和特斯拉CEO埃隆·马斯克的争斗和诉讼，现在我们也能看到OpenAI早年的真实样子。双方各自公布了数批共75封内部邮件以及短信记录，时间跨度从2015年OpenAI筹备到2019年组建营利实体，展示了一群硅谷名流和天才AI研究者如何因为理想聚在一起，又如何随着OpenAI的发展争权夺利。这些长达3万多字的内部记录也像是一堂OpenAI出品的创业课，涉及这家全球最大的AI创业公司早期如何讲故事、组建精英阵容，到薪酬设计、股权分配的方方面面；从低价与Google争夺人才到与微软谈判合作，甚至还包括曾考虑过的加密货币融资方案。而且，我们还能看到首席科学家伊利亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)如何写双周报，制定AGI研究计划，以及阿尔特曼如何一步步控制OpenAI，推动转型的过程。我们全文翻译了这些内部交流记录，在保留语言风格、不改变原意的前提下适当编辑，并按照时间线整理，以尽可能完整呈现他们交流的情况。

OpenAI 真正想要什么 | WIRED

当这位明星和他的随行人员跌跌撞撞地钻进一辆等候多时的奔驰面包车时，空气中迸发出近乎披头士狂热的能量。他们刚刚从一个活动中脱身，又要赶往另一个活动，然后是另一个活动，那里有一群狂热的人们在等着他们。从霍尔本（Holborn）到布卢姆斯伯里（Bloomsbury），他们在伦敦的大街小巷中穿梭，就像在经历文明的前世今生。这辆车所蕴含的创造历史的力量吸引了全世界的目光。从排队等候的学生到首相，每个人都想从中获得一些什么。在这辆豪华面包车里，正狼吞虎咽地吃着沙拉的是38岁的企业家、OpenAI的联合创始人Sam Altman，以及一名公关人员、一名安全专家和我本人。Altman身着蓝色西装，内搭一件无领粉色礼服衬衫，略显抑郁地在伦敦兜风，这是他为期一个月的全球短途旅行的一部分，途经六大洲的25座城市。因为今天没时间坐下来吃午餐，所以他一边狼吞虎咽地吃着蔬菜，一边回想着前一晚与法国总统马克龙的会面。马克龙对AI非常感兴趣。波兰首相也是如此。西班牙首相也是如此。和Altman一起坐车，我几乎能听到《一夜狂欢》（A Hard Day’s Night）开篇那铿锵有力、含糊不清的和弦——那是对未来的介绍。去年11月，当OpenAI推出它的怪物级产品ChatGPT时，引发了自互联网进入我们生活以来前所未有的技术爆炸。突然间，图灵测试成为历史，搜索引擎濒临灭绝，任何大学论文都不可信。没有一份工作是安全的。没有一个科学问题是一成不变的。

访谈：奥特曼｜关于 GPT-5、Sora、Ilya、Q*、AGI、外星人等等一切

今天凌晨，也就是几个小时前，OpenAI的董事长Sam Altman公开一则专访，包含一切大家感兴趣的话题，主持人是Lex Fridman。一篇相关对话：[Sora团队专访：怎么开发的？生成要多久？啥时候能用？](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNDQxOTU2MQ==&mid=2247487244&idx=1&sn=56fbcdcdc62a04f2f20c4c68350fabf3&chksm=c2bcc20af5cb4b1c6be46ba95976a0536bbc4b2d616710b569cbab521624c50ae4d99a4f3240&scene=21#wechat_redirect)

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ComfyUI 中的采样器： 基础采样器： Euler：常见的梯度下降方法，质量和速度平衡，生成效果稳定，适合广泛的图像生成任务，尤其在需要平衡速度和质量时适合新手和实验性生成。 Euler a：增强版的 Euler 方法，提高了生成质量或效率，适合创意性更强或需要更细节图像的任务。 Euler Exponential：结合指数衰减，生成图像可能更平滑，适用于需要更平滑过渡和结果的场景。 DPM 系列：包括各种 DPM 变体。 Karras 变体：许多采样器都有对应的 Karras 版本，通常能产生更清晰的结果。 SDE 变体：如 DPM++ SDE，适合生成精细纹理。 Exponential 变体：如 Euler Exponential，在采样过程中使用指数噪声调度。 特殊用途采样器： LCM：基于潜在对比模型的生成方法，专注于优化细节和图像质量，适合需要精细和高质量细节处理的图像生成任务。 Restart：在生成过程中重新启动，以提高图像质量或稳定性，适合在生成过程中希望通过多次采样优化结果的场景。 Dynamic Thresholding：动态调整阈值以优化生成过程中的噪声处理，提高图像质量，适合需要动态调整生成策略的任务，以应对复杂生成场景。 其他采样器： Heun：基于 Heun 方法，稳定性好且收敛速度较快，适合需要较快生成速度且稳定性较高的场景。 Heun Karras：Heun 采样器的 Karras 改进版，提升了图像细节表现，适合在细节上有更高要求的生成任务。 DDIM：提供高质量图像生成且速度较快，适合需要高效生成且保持高质量图像的任务。 PLMS：基于概率潜在模型，优化了图像生成的质量，适合在图像质量和生成速度之间需要平衡的场景。 UniPC：Unified Probability Contrast，专注于优化生成过程中的概率对比，提供稳定且高质量的生成结果，适合需要一致性和高质量生成的专业应用。 DDPM：提供高质量图像生成，适合高精度图像生成，尤其是在细节和质量要求较高的任务中。
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给我5个midjourney确保场景一致性的Sample提示词
以下是 5 个 Midjourney 确保场景一致性的 Sample 提示词： 1. Scifi movie scene. In the silverwhite space environment, from the overtheshoulder lens on the right side of the man with short hair and navy blue jumpsuit, a transparent virtual screen appeared on the wall in front of him. Behind there is the silhouette of another female employee with long blue hair, operating another screen. Rendered in a C4D style inspired by Unreal Engine, with high resolution and rich detail. sref url cref url ar 16:9 style raw sw 30 cw 100 2. In a magical forest, a fairy with colorful wings is sitting on a huge mushroom. The sunlight filters through the leaves, creating dappled patterns on the ground. cref https://my.image.host/fairy.jpg s 800 3. On a sandy beach at sunset, a couple is walking hand in hand, leaving footprints in the sand. The ocean waves crash gently in the background. cref https://my.image.host/couple.jpg ar 9:16 4. In a medieval castle courtyard, a knight in shining armor is training with a sword. The flags are fluttering in the wind. cref https://my.image.host/knight.jpg s 700 5. At a busy city street corner, a street musician is playing a guitar, surrounded by a crowd of people. The buildings are towering in the background. cref https://my.image.host/musician.jpg ar 4:3
2025-02-14
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以下是关于“自定义采样器（高级）”中“Expected all tensors to be on the same device，but found at least two devices，cuda：0 and cpu！（when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm）”错误的解决办法： 错误原因：Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址：https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档：https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接： ComfyUI_PuLID_Flux_ll ：https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型：https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main
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以下是对您所遇到的报错“RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU”的一些可能的解决方案： 1. 检查您的代码和模型设置，确保所有输入张量都被正确地分配到同一个 GPU 上。 2. 对于与显存相关的问题，如爆显存的情况，在训练时可以尝试调小批量大小，在推理时可以使用强制切片。 3. 调大虚拟内存，可能有助于解决一些与内存相关的报错。 同时，在处理与 AI 相关的报错时，还可能会遇到其他类似的问题，例如： 1. 页面文件太小，无法完成操作。解决方法是增大系统虚拟内存大小。 2. 出现“torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory”报错，通常是爆显存了。 3. 遇到“DataLoader workerexited unexpectedly”报错，可把虚拟内存再调大一点。 4. “CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling 'cublasCreate'”报错，一般也是爆显存。 5. “'HParams' object has no attribute 'xxx'”报错，可能是无法找到音色，一般是配置文件和模型没对应，打开配置文件拉到最下面查看是否有训练的音色。 6. “The expand size of the tensor at nonsingleton dimension 0”报错，可把 dataset/44k 下的内容全部删除，重新走一遍预处理流程。 7. “Given groups=1, weight of size to have 256 channels, but got 768 channels instead”报错，可能是 vec256 的模型用了 vec768 的配置文件，反之亦然，请参考旧模型兼容，确认配置文件和模型维度对应。 8. “配置文件中的编码器与模型维度不匹配”报错，可能是在修改配置文件中的“speech_encoder”时修改错了，检查配置文件中的“ssl_dim”一项，如果这项是 256，那您需要确认配置文件和模型维度的对应关系。
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在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错，可能由多种原因导致。但仅根据您提供的“”内容，难以确切判断具体原因。常见的可能因素包括： 1. 模型配置问题：模型的参数设置不正确，或者与 K 值采样器的要求不匹配。 2. 输入数据格式错误：输入给采样器的数据格式不符合要求，例如数据类型、维度等。 3. 软件版本不兼容：ComfyUI 本身的版本与 K 值采样器存在兼容性问题。 4. 计算资源不足：系统的内存、GPU 等计算资源不足以支持 K 值采样器的运行。 要准确诊断问题，还需要更多的错误提示信息、相关配置和操作的详细描述。
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