chat加什么
曾经低于8000万不出演的杨颖现在怎样了？她和黄晓明婚后过的好吗杨颖长相美丽，谈吐得体，因而很多人给她冠以女神的评价！可是在娱乐圈，仅凭长相是不行的，众所周知，杨颖的演技一直被大家所诟病，被大家评价其演技为只会瞪眼抠图，滴眼药水，所以现在的她很霍汶希发现自己怀孕了，谢霆锋不要怕，生下来，我养你们一辈子2011年，39岁的霍汶希与富商男友贺丹青分手后，发现自己怀孕了，她犹豫要不要打掉孩子，这时候谢霆锋站出来不要怕，生下来，我会养你们一辈子！因为这句话，外界一直误以为霍汶希的女儿是安卓之光熄灭了？小米MIX5Pro曝光或将取代小米12Ultra手机中国消息伴随着小米12系列的发布，有不少米粉已经在期盼着年后的可能会到来的小米12Ultra，但是目前最新的一则爆料显示，今年的小米12系列将不会包含超大杯，全新的小米MIX5小米RedmiK50让火龙高通8系芯片不再烫手，强悍性能优化春节将至，各大手机厂家都发布了最新的旗舰手机。小米也不甘落后，前段时间刚发布了小米12全系，接着又发布了旗下子品牌RedmiK50的预告，让年底想买新手机的小伙伴们有了更多的选择。有人吐槽小米12全系仍然使用USB2。0？说了一万遍了，是因为小米的快充协议与usb3。0冲突了，说了两年的事情了，还想要搞个大新闻？！说真的，就是现在全世界的手机都不支持数据线传输文件，都不会对使用手机产生一丝一毫的影响小米12Pro开机严重卡顿？32位App应用可能是幕后真凶最近，有不少小米12系列用户反映拿到新机后感觉日常使用很卡顿，主要体现在一些常用第三方应用内容显示不流畅，App启动过程中动画掉帧卡顿等，这与小米发布会上强调的MIUI13更流畅的价格下调1400元，骁龙8704780毫安，小米中端机现已跌至千元机伴随着今年新手机的扎堆发布，去年的不少中高端手机都开始降低价格，清理库存，为新发布的手机让出市场，比如前不久的的iQOO7其实就是一个很好的例子。而就在今天，又一款口碑非常好的中端四年老果粉，从iPhone12Pro换到小米12Pro，心里话不吐不快尽管我已经使用了四年的苹果手机，但这四年的时间里我并不快乐，每一年我都在期待苹果可以做出一些大改变，但年年都挺失望的，所以今年我看到小米12Pro发布后，毅然决然的卖掉了iPhon佩服老米粉被小米12狠狠打脸，售后更换继续用到老从三星Note系列带队，手机发展那是又大又重，单手小屏几乎不见踪迹。一位忠实米粉还是一直期待一款小米小屏旗舰，左等右等也只能是现在的小米12了，下面看看他对小米12的评价本人不拍照小米12和vivoX70之间，该如何选？细心的小伙伴，一定会发现这两款手机的售价完全是一样的。那么问题来了，如何从这两款手机中选择一款手机进行购买呢？关于这个问题，小芳建议大家还是要将自身的需求以及两款手机的各自优缺点相网购内蒙古特色美食，一整个被奶住小伙伴们，今天又是一期舌尖上的旅行。一到冬天，味蕾就想寻找一些厚重的味道。作为一枚奶制品爱好者，我瞬间就想到了内蒙古这个网购大目的地。我国一共有四大黄金奶源带，分别是内蒙古新疆东北

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OpenAI从注册账号到应用家庭保姆级实例教程，还能依靠信息差，日赚1000

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近期逐步完善虚拟资源系统软件，非常少查询各大星球具体内容，这几天发觉各大星球都在讨论一个国外的网站，OpenAI ，英语教师死得早，不知是做什么，网页搜索下，发现大家对于这个页面的评价很高。

尤其是近期发布一个特色功能，chatGPT，老话隐私功能很牛逼，吊顶天花板级别，烦扰不懂英语，进来都看不懂，中国人大部分都想要去体验一番，也想来玩下，千辛万苦进入首页，确实不明白。

但是想要进去，最先要会手机上网，懂就知道了，其次还要账户，账号申请必须国外电话才可以申请注册，这件事情难住许多人，所以才发生一门买卖，贩卖OpenAI账户，如今在淘宝代申请注册，最大是99元，实际上网上很多现成，但仍有很多人都不知道。

他人不清楚，你了解，便是信息差，有些人发布商品这款产品，刚发布短期内就搞100单，无可挑剔是日赚千块，伴随着这个app的爆红，国内要求就会越大，那样注册也是大家碰到准入门槛。

在网上对这个软件的描述不是一般的高，有些人说这网站上线，程序猿许多会下岗，实际咋玩我不知道，我的确不明白，我搜集网上信息，实际上寻找注册的办法，只需成本费一元多就可注册。

最先开启注册网址：OpenAI API  

处理手机上网难题，IP应为国内外的，你们懂的。不必用google账户快速登录，用电子邮箱注册账户，根据国外电话号代办验证码平台，扣除短信验证码，注册，那样就能迅速的注册，这个软件会获得海外短信验证码，懂便去测试一下。

注册情况下挑选印度的或墨西哥电话号码，如果使用印度的手机，只需在线充值 0.17 美金（合1.2元），就已经足够一次短信验证码费用，这样就能迅速注册一个账号，现阶段淘宝网市场价是14元，坚信一些其他方式可能价钱非常高，闲鱼上边也是有市场销售，价钱非常低。

我觉得这个没多少难度系数，便是把握信息不对称，注册帐号，出售给想法的人，会注册认证，必须找出对这个软件有想法的人，能够发布文章，短视频到各大网站，引流方法有需要的客户，例如知乎上有关OpenAI相关的帖子，下边的留言全是资询如何申请的。

另外就是注册帐号阻拦，看了，绝大多数账户全是今日登记注册的，现阶段微信公众号关键字又被申请注册，有些人也逐渐搞这件事情，现阶段能够申请注册核心关键词是openai ，chatGPT，你搜索下就知道了，假如在微信里还能够卖去高价位，并不是每个人都要去淘宝咸鱼检索，乃至你们可以搞贩卖买卖，别的地方接单子，闲鱼解决账户，赚取差价。

有些时候，把握信息内容就是钱，这个软件能搞得事儿比较多，有兴趣可以多多的科学研究下，该会发觉更多创业商机。

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OpenAI又放大招

OpenAI强在哪

来源：华院数据 时间：2021-01-15 16:10:02 作者：

OpenAI开发的GPT-3模型可用自然语言指导神经网络完成各种文本生成任务，Image GPT模型则可用同类型神经网络生成高质量的图像。在不断加深对这二者的研究之后，研究人员发现，自然语言与视觉图像之间的二次元壁可打破。

和GPT-3一样，DALL・E也是基于Transformer的语言模型，它同时接受文本和图像数据并以单一数据流（1280个tokens）形式输入，使用极大似然的方法训练模型来生成所有的tokens，这种训练流程不仅可以使得DALL-E能生成一个图像，而且可以以与文本提示一致的方式，重新生成能够延伸到现有图像右下角任何矩形区域。

研究小组发现，生成模型的工作可能对社会产生深远影响，他们计划对DALL类的语言模型如何与社会问题关联进行分析，比如，经济影响、语言模型输出是否存在偏见、以及该技术一直存在的道德挑战。

除此之外，DALL・E可以自动分析复杂句式生成画面。视觉效果中显示的每个标题下的图像示例都是在使用CLIP重新排名后，从512个中选前32张获得的，但不使用任何手动筛选，除了缩略图和外部显示的独立图像。另外，研究小组通过修改实体对象的属性和它出现的次数来测试DALL?E的性能。

同时掌握多实物属性以及各部位空间关系是DALL・E需要面临的一个全新挑战。下面这条文本信息 “一只刺猬带着红帽子、黄手套、蓝衬衫和绿裤子”，DALL・E为了正确解读这条信息，不仅要正确地搭配动物的每一件服装，而且要在不混淆的情况下形成组合(帽子，红色)，(手套，黄色)，(衬衫，蓝色)和(裤子，绿色)。

如果实物数量较少，DALL・E可控制物体属性以及它们所处位置，不过正确率取决于文字如何表述。但文字描述的物体一旦增多，DALL・E就容易混淆物体与其颜色之间的关联关系，生成正确图像的概率就会大幅度降低。并且，在以下情况下DALL・E在标题重述方面很脆弱：可替代的或者与语义等价的标题通常不能被准确的解释。

由于DALL・E可以控制场景的视角以及渲染场景的3D风格，研究小组让DALL・E从一系列等距角度重复绘制每个角度下的某个名人的头部。最后发现，DALL?E可以恢复旋转头部的平滑动画。

DALL・E还能给场景加一些光学畸变的特效，比如“超广角鱼眼镜头”“球面全景图”，这些发现激发研究小组探索DALL・E更多可能性。同时，“极端特写视图”和“ x射线”样式的样本促使研究小组进一步探索DALL・E用横截面渲染内部结构和用微距照片渲染外部结构的能力。

但文本生成图像的任务具有不定性：一句话通常可画出无数个合要求的画面。比如画“一只日落下坐在草坪上的海豚”，根据海豚坐在地上的方向，很有必要给这只海豚画一个阴影，尽管这个细节没有明确提出来。

DALL・E是从三个方面解决这种不定性：改变风格、搭配和时间；变换位置画同一个物体；绘制画面时为它专门写一段文字。

由于可靠性不同，DALL・E允许经自然语言描述得到图像的3D渲染效果，这样它可以定向改变一部分物体属性、数量和排列顺序，也可以决定从哪个角度、位置渲染场景，按所需方向、光源情况画图。与3D渲染引擎不同的是，DALL・E不需要准确无误、完整的文本信息。如果文本没有明确表明某个信息而是将其暗含其中，它会以“填空”的形式将其画出。

因为语言具有创作性，所以人们可以描述现实中的事物、想象中事物，而DALL・E也具备这一能力。它可将碎片式的想法组合起来画出一个物体，甚至有些物体并不存在这个世界上。研究人员是通过以下两点发现它这一特质的：将概念和物体的属性转换出来，再发挥想象将天马行空的想法设计出来。

DALL・E绘制实物时除了结合各种天马行空的概念，在文字处理上还具备以下三种能力：将动物、物体拟人化、动与物结合、表情符号。

OpenAI开发的GPT-3模型不需要额外数据进行训练，就可依据文字、线索独立完成各种任务，根据文本框提供的内容输出答案。例如，文本框输入“这个句子‘一个人牵着他的狗走在公园里’”，将这句话翻译成法语：”，GPT-3就可以写出“un homme qui promène son chien dans le parc.”这个能力被称为零样本学习，DALL・E可将这种能力拓展到视觉领域。如果文本输入正确，还可以实现一些图像对图像“翻译”的工作。

但研究小组并不希望DALL・E的这项能力与神经网络融合或者对神经网络没有任何质的提升或者微调，相反，他们通过瑞文标准图形推理测验（20世纪一个常见的IQ测试题）检测到DALL・E对类比推理问题具有解决能力。

DALL・E可掌握地理知识、地标、领界区域，而且这些知识惊人的准确，但也存在纰漏

除了拓展DALL・E知识领域广度，也拓展它的知识宽度

基于Transformer解码部分的DALL・E可以接收来自文本和图片的1280个tokens，其中256个用于文字，1024个用于图像――属于自回归模型。在其64个自注意力层中的每个注意力掩码允许每个图像的token加入到所有的文本token中。DALL-E对文本token使用标准的因果掩码，根据层对行、列或卷积注意力模式的图像标记使用稀疏注意力机制。

自从Reed诞生，文本合成图像一直是研究领域专注的部分，它的方法是使用文本低维嵌入表征的GAN模型，这种低维嵌入表征向量是由对比损失函数训练的编码器生成，像CLIP一样，StackGAN 和 StackGAN++使用多种尺度的GAN模型来提升图像分辨率和保真度。

AttnGAN将与文字与图片特征有关的注意力整合起来，呈现文本与图像的对比特征，弥补丢失的辅助目标。其它模型将培训期间有关督查的附属资源整合起来以提高画质，最后，基于采样策略，Nguyen和Cho利用预训练多模态判别模型生成图像。

这与VQVAE-2使用的舍选抽样相似，在交互视觉中，从512个样本抽出前32个，根据文字重新排列。这个过程可以看作语言导向检索，对样本质量有非常大的影响。

责任编辑：姚治