-
让品牌有温度、有情感
专注品牌策划15年
openai中国能用吗（openapi官网）
发布时间：2023-03-12 13:43:10
稿源：
创意岭 阅读：
97
问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于openai中国能用吗的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
ChatGPT国内免费在线使用，能给你生成想要的原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等
你只需要给出你的关键词，它就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端，官网：https://ai.de1919.com
本文目录:
一、中国如何缺席chatgpt
技术上的原因:ChatGPT是由OpenAI公司开发的,OpenAI是由一些硅谷科技巨头和投资者支持的非营利组织。这意味着中国企业和科学家无法直接获得ChatGPT的技术和算法,需要进行技术合作或者自主研发。
市场原因:ChatGPT主要是为英语和西方用户开发的,中国市场需要更多针对中文和中国文化的自然语言处理技术。由于语言和文化的差异,ChatGPT可能需要进行大量的本地化调整才能适应中国市场的需求。
政策原因:中国政府对互联网和科技领域的监管越来越严格,包括对数据隐私和安全的
二、openai能当爬虫使吗
你好，可以的，Spinning Up是OpenAI开源的面向初学者的深度强化学习资料，其中列出了105篇深度强化学习领域非常经典的文章， 见 Spinning Up：
博主使用Python爬虫自动爬取了所有文章，而且爬下来的文章也按照网页的分类自动分类好。
见下载资源：Spinning Up Key Papers
源码如下：
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)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
三、微软北京裁员了吗
微软北京裁员了，1、公司的赔偿是(N+2)个月的薪水。
N是你在这个公司工作的年数。而这个薪水和你平时拿到手里面的不一样，一般要高出一些。它的计算方式是你平时前12个月收入总和除以12。这个收入包含你每个月税前收入总和，包括住房公积金、医疗补助、股票、车补、饭补甚至是手机补助，以及所有过去12个月的奖金，年中双薪。这样算下来，如果你的薪水过万的话，裁员的月薪计算要两倍于你的单月税后。当然这个是公司自己设定的优惠补偿，一般大规模裁员都是这样。而普通的法律上的规定也是这么算，但是有一个限额，北京市大概是1.2万的月薪，超过这个就只能按照1.2万去算。所以说走法律规定索赔是很亏的。
N+2的2是个很弹性的数字，有的公司是N+1。但是如果不是一个月提前通知的话，就应该多一个月，也就是+2。不少公司福利好的也有+3+4甚至是+6，都是怕大规模裁员员工闹事。另外一点这个2里面的数额，是根据你上一个月的收入总和来算的。我比较幸运的是上个月刚发完奖金，所以数额蛮大的。
四、谁一直在研究如何使用人工智能打王者荣耀？
如果让人工智能来打王者荣耀，应该选择什么样的英雄？近日，匹茨堡大学和腾讯 AI Lab 提交的论文给了我们答案：狄仁杰。在该研究中，人们尝试了 AlphaGo Zero 中出现的蒙特卡洛树搜索（MCTS）等技术，并取得了不错的效果。
对于研究者而言，游戏是完美的 AI 训练环境，教会人工智能打各种电子游戏一直是很多人努力的目标。在开发 AlphaGo 并在围棋上战胜人类顶尖选手之后，DeepMind 正与暴雪合作开展星际争霸 2 的人工智能研究。去年 8 月，OpenAI 的人工智能也曾在 Dota 2 上用人工智能打败了职业玩家。那么手机上流行的多人在线战术竞技游戏（MOBA 游戏）《王者荣耀》呢？腾讯 AI Lab 自去年起一直在向外界透露正在进行这样的研究。最近，匹茨堡大学、腾讯 AI Lab 等机构提交到 ICML 2018 大会的一篇论文揭开了王者荣耀 AI 研究的面纱。
本文中，我们将通过论文简要介绍该研究背后的技术，以及人工智能在王者荣耀中目前的能力。
2006 年 Remi Coulom 首次介绍了蒙特卡洛树搜索（MCTS），2012 年 Browne 等人在论文中对其进行了详细介绍。近年来 MCTS 因其在游戏 AI 领域的成功引起了广泛关注，在 AlphaGo 出现时关注度到达顶峰（Silver et al., 2016）。假设给出初始状态（或决策树的根节点），那么 MCTS 致力于迭代地构建与给定马尔可夫决策过程（MDP）相关的决策树，以便注意力被集中在状态空间的「重要」区域。MCTS 背后的概念是如果给出大概的状态或动作值估计，则只需要在具备高估计值的状态和动作方向扩展决策树。为此，MCTS 在树到达一定深度时，利用子节点鉴别器（策略函数（Chaslot et al., 2006）rollout、价值函数评估（Campbell et al., 2002; Enzenberger, 2004），或二者的混合（Silver et al., 2016））的指引，生成对下游值的估计。然后将来自子节点的信息反向传播回树。
MCTS 的性能严重依赖策略／值逼近结果的质量（Gelly & Silver, 2007），同时
以上就是关于openai中国能用吗相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
推荐阅读：
赣公网安备 50019002502384号
