openai深度分析 中国有哪个公司正在与openai合作
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OpenAI是什么
OpenAI是家2015年末成立的公司，目前获得的投资承诺已经超过 10 亿美元，资金提供方包括 Sam Altman、Elon Musk、PayPal 联合创始人 Peter Thiel、LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman、AWS、Infosys 和 YC Research 等。那么，获得如此高的投资承诺的它是到底是家什么公司呢？
通过目前所有掌握的信息来看，OpenAI主要关注的重点是前沿的机器学习技术，就像被Google收购了的DeepMind那样，核心目标是Solve Intelligence，解决智能，服务人类。与DeepMind不同的在于，OpenAI会将其研究的内容进行开源分享，让更多的人拥有和使用AI，以将最大限度地造福全人类的方式发展人工智能。
OpenAI在做什么
目前，从AMA: the OpenAI Research Team：MachineLearning的互动问答中，我们可以发现OpenAI提到了三个研究方向
In the near term, we intend to work on algorithms for training generative models, algorithms for inferring algorithms from data, and new approaches to reinforcement learning.
分别是:
Algorithms for training generative models,
Algorithms for inferring algorithms from data,
New approaches to reinforcement learning.
按照目前人工智能的研究内容来看，这三点可以解释为：训练生成模型算法，可以理解为深度生成模型；从数据中推断算法的算法，即神经图灵机；还有强化学习方法，可以理解为深度增强学习。
深度生成模型的研究目标是通过学习现有的数据生成新的数据，即包含监督学习，也包含无监督学习。比较有名的例子就是在艺术上的应用，比如Deep Dream，Neural Art，这些方法能够提取绘画艺术风格的特征，然后将特征应用在新的图片上从而产生新的图像。
在这个方面，个人认为研究的目的在于探索人工智能的感知与理解能力。在以前，感知与理解主要在于图像识别层次，而现阶段探索的方向是艺术行为，识别文字信息的特称进行翻译。它可以对内容进行自动识别与提取，并理解其内容。换言之，最终探索的目的在于让计算机像人类一样可以一眼看去就理解其内容，不再需要大量的数据进行训练。 而神经图灵机，在基于深度生成模型的基础上，目的在于让计算机可以学习并理解程序。比如说让计算机看很多多重积分运算，然后学会了多重积分运算。如果说深度生成模型是让计算机具有更强的感知能力，那么神经图灵机就是让计算机具有理解和推理的能力。现阶段最新的是通过自学习来增强，像Alpha Go，在学习完所有的棋谱之后，会自己和自己下棋进行学习。 深度增强学习的重点在于使用增强学习实现自我学习。举个例子说明，便于理解，跳水梦之队的队员们都是通过不断的训练才能达到如此之高的水平。通过深度增强学习的研究，也许在未来，想让AI做什么，给个目标即可，中间的理解过程，学习过程都由其自己完成。
以上三个领域便是OpenAI重点研究的方向及领域，不论OpenAI在这几个领域上会花费多长的时间，但目前在全球范围内，集中精力不涉及商业地单纯的研究组织，仅此一家。
OpenAI为何开源
说到为何开源的话，就不得不提公司的创始人Elon Musk――电动汽车公司特斯拉、商业太空飞行公司SpaceX首席执行官，他曾公开表示:
“如果让我猜人类最大生存威胁，我认为可能是人工智能。因此我们需要对人工智能保持万分警惕，研究人工智能如同在召唤恶魔。”而OpenAI的目标是将在人工智能领域的研究结果开放地分享给全世界，虽然人工超级智能可能会源于 OpenAI 创造的技术，但是他们坚持认为，因为 OpenAI 开发的技术是开源的，所有人都可以用的，这样就能减轻超级智能可能会带来的威胁。
与此同时，放眼美国的科研环境，政府的科研基金连年萎缩，大批的研究人员在面对严格的审批机制和连年削减的研究资金下，逐渐对大学内的职位失去了兴趣。反而美国的互联网企业，在近些年根本不需要因为钱而进行发愁，抓住机会招募了大量的教授和博士生。
透过此前Ilya Sutskever（OpenAI研究部门的Boss）表示，OpenAI 最重要的目标（or之一？），就是发表有影响力的文章。
虽然说Google Deepmind 和 Facebook AI Research 最近几年确实发表了一部分有影响力的文章。但是看这些文章的时候，往往会发现其实在公开的内容上，还是有所保留的。（要保持技术优势，怎么可能告诉随便讲）
综上而言，OpenAI开源既有Musk借此来削弱未来“Bad AI”的威胁，也有大学里面的科研在衰落的影响，还有商业公司在此的研究往往有所保留的做法。不难理解，如果人工智能领域不断在此氛围内发展下去，最终结果就是大家将会把自己的东西藏起来，不论是“人工智能威胁论”还是学术传统无法传承，科学停止发展，对科技发展、人类发展而言，都不是好的结果。而讲保留的内容进行开源，如同一颗重磅炸弹，让整个圈子为之震动。
OpenAI目前做了什么
不久前OpenAI发布了OpenAI Gym，截至目前，其代码在Github上Fork次数 323次。
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包，它可以训练智能体做任何事，目前包内提供行走和玩Pong或围棋之类的游戏等事情。Gym可以在本地运行，用于在各种实验环境中测试增强学习算法，Gym也可以作为web服务用于分享测试结果。Gym能够自动给出评估分数，同时还 支持用户查看和分享这些结果 。 据OpenAI研究人员在 博客 中介绍，开发Gym的初衷是为了加快OpenAI自身的增强学习研究。
OpenAI之小见
OpenAI所设计的人工智能领域，在小编看来，绝对是未来的发展趋势，强人工智能也终究会有到来的那一天。也许Musk的“人工智能威胁论”正是推进人工智能发展的重大一步，OpenAI也正是基于这一论调所成立的。
不过为何会有接近10亿美元的投资承诺呢，有如下几种看法：1.人工智能的发展势在必行，市面上单单纯纯做人工智能的企业没几家， 之前的DeepMind还被Google收购了，投钱做研究，肯定会有产出。
2.Google和Facebook以及其他人工智能研究推进厂商在该领域的研究不会完全透明，毕竟是商业化公司，盈利是最基本目标，既然要盈利，就必定在内容公开上有所保留，保证自己的技术优势。OpenAI以开源研究为宗旨，在不涉及利益的情况下，会给我们带来惊喜。
3.Musk是炫酷的企业家，从特斯拉到Space X，他总能给我们带来推动科技与生活发展的产品，相信在人工智能方面，也将给我们带来惊喜。但毕竟是投资承诺，没有实体真正的投入了10亿美元，到底会不会真的在未来逐步获得投资并达到10亿美元，还得看OpenAI在接下来的时间内会给我们带来什么惊喜。也许OpenAI将会成为第二个施乐帕克研究中心，带领人工智能领域快速发展。
Demo++是什么？
偷偷告诉你，是一个实现梦想的地方！
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Demo++是一个针对移动端应用开发的预孵化平台，我们致力于建设重构产品研发创新 流程，努力帮助创业者和创新者快速找到用户需求和实现商业价值，从广泛的创意中寻找具有「创业价值」且可以被称为「性感设计」的产品，开启一种轻创业模式。Demo++参与项目和产品过程中为连续创业者，技术开发者和垂直行业企业提供从市场研究、产品分析、原型设计、Demo开发、推广营销、投资融资等一系列产品化的一条龙服务，全力帮助开发者更好更快地实现产品试错的生态系统。
docker compose 与docker区别 docker-compose常用操作命令
docker是干什么的,docker和虚拟机的区别,docker build -t命令详解,docker build网址： https://docs.docker.com/compose/
Compose is a tool for defining and running multi-container Docker applications. With Compose, you use a YAML file to configure your application’s services. Then, with a single command, you create and start all the services from your configuration. To learn more about all the features of Compose, see the list of features.
Compose works in all environments: production, staging, development, testing, as well as CI workflows. You can learn more about each case in Common Use Cases.
Using Compose is basically a three-step process:
如上描述，Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。使用Compose，您可以使用一个YAML文件来配置应用程序的服务。然后，使用这个命令，您可以从您的配置中创建并启动所有的服务。
通过描述，看起来这个命令很强大。
1、启动服务
2、关闭服务
3、查看?志
进一步使用日志查看指令，先看帮助文档：
如果只是使用docker-compose logs -f这个指令，它将会打印容器所有日志。所以，我们可以通过选项tail，来打印末尾日志，如打印100行：
openai-gemm／BUILD
openai和chatGPT什么关系,openai chatgpt,openai大股东,openai services are not available| package(default_visibility = ["//visibility:public"]) |
| cc_library( |
| name = "openai_gemm", |
| srcs = ["src/c_interface.cpp", |
| "include/kernel_headers.h", |
| "include/static_kernel_information.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_NN_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_NN_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_NN_vec_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_NN_vec_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_NT_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_NT_vec_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_NT_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_NT_vec_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_TN_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_TN_vec_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_TN_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_TN_vec_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_TT_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_TT_vec_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_TT_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_128x128x8_TT_vec_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_16x64x64_NN_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_16x64x64_NN_vec_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_16x64x64_NN_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_16x64x64_NN_vec_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_16x64x64_NT_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_16x64x64_NT_vec_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_16x64x64_NT_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_16x64x64_NT_vec_sm_60.h", |
| "include/kernels/hgemm_32x32x32_NN_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_32x32x32_NN_sm_60.h", |
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| "include/kernels/hgemm_32x32x32_NT_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_32x32x32_NT_vec_sm_50.h", |
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| "include/kernels/hgemm_32x32x32_NT_vec_sm_60.h", |
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| "include/kernels/hgemm_32x32x32_TT_sm_50.h", |
| "include/kernels/hgemm_32x32x32_TT_vec_sm_50.h", |
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| "include/kernels/hgemm_32x32x64_NT_sm_50.h", |
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| "include/kernels/hgemm_32x64x32_NN_sm_50.h", |
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