一、写作背景 近日OpenAI最近推出强大的ChatGPT聊天功能，又加上ChatGPT概念股都涨的很不错，决定抽时间写一下相关注册OpenAI账号的教程。

二、ChatGPT是什么？ ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

ChatGPT是人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

三、前期准备 1、科学上网是前提（整个流程要一直开着）最好是使用美国的IP，如若没有，可以留言寻求帮助。

2、准备一个邮箱，最好是Gmail、Outlook、iCound或者是自己的企业邮箱，小编在此用的是企业邮箱。

3、准备一个手机号码（注意：大陆的号码都不行，其他国家的虚拟号码也不行，小编试过多个国家的号码都失败了，只有英国或澳大利亚的Mobile号码才可以）在此小编用的是intbell平台提供的澳大利亚的号码。需要的自己拿链接去注册申请，链接如下：澳大利亚号码申请

四、实战申请OpenAI账号(注册全程需要科学上网) 1、打开链接：OpenAI API 点击右上角的Sign up按钮，如下图: 开始点击注册后，平台开始检测环境，如下图： 如果IP是国内的，则提示，如下图： 下一步，机器人真人验证：

2、验证通过后，输入你的邮箱，最好就是Gmail, outlook, iCoud或者企业邮箱： 输入邮箱后，下一步就是验证邮箱真实性，若没有收到邮件，则点下方重新发送：

3、从邮箱里面点击链接，跳转：

4、点击链接入可以输入名字和姓氏，然后下一步就是最重要的电话号码验证，如下图：

这里如果输入的是虚拟号码，多数是会失败的，如下图：

这里如果你想用大陆的号码验证，很抱歉的告诉，也不行，如下图：

5、在这里小编是用了intbell平台的澳大利亚的号码（注意是付费的），可以验证通过，亲试真实有效，如下图：

6、输入验证码后，如下图，选择你主要用于什么用途：

7、选择了一项后，就进入了ChatGPT的API页面了，如下图：

8、打开链接 https://chat.openai.com/auth/login 使用刚才注册的账号密码登录。如下图： 9、示例一：使用Java写了MD5加密方式： 写到这里，不得不说，有了这个工具，以后还有程序员什么事情吗？不会的代码叫ChatGPT代写，不懂的算法叫ChatGPT代写，感觉以后代码搬运工要失业了。。甚至写文章也不在话下，如下： 文章写到这里，已经结尾了，如有疑问或者有更好方式的，欢迎留言评论交流~

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移动机器人路径规划最新算法 移动机器人局部路径规划算法

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【作者】 梁宏斌；

【导师】 李波；

【作者基本信息】 重庆理工大学 ， 工程硕士（计算机技术领域）（专业学位）， 2021， 硕士

【摘要】 移动机器人路径规划技术,即在给定的起始点和目标点之间找到一条符合约束条件的有效路径(约束条件可以是无碰撞、路径最短、耗能低等),作为机器人学的重要技术支持,得到了越来越多的关注和研究。而强化学习作为一种通过不断“试错”与环境交互寻找最优策略的机器算法,具有优异的通用性和有效性,本文结合其优异特性提出高效的移动机器人路径规划算法。结合移动机器人的实际需求对强化学习算法加以改进,最后在仿真环境中进行了仿真实验,验证了改进算法的优异性。具体研究内容如下:1、总结了移动机器人路径规划问题的研究现状,分别分析了使用传统算法、智能算法、基于图论的方法和机器学习算法在解决路径规划问题上的优缺点,综合考虑移动机器人的工作环境和需求,选择了机器学习领域较为热门的强化学习算法进行探讨研究。2、选择了强化学习领域较为经典的Q-learning算法进行研究,在实际使用Q-learning算法解决单机器人路径规划问题时发现Q-learning存在着三个问题。针对这三个问题,笔者对Q-learning算法进行了相应改进,有效提升了Q-learning算法的工作效率和性能表现。3、为将单机器人的Q-learning路径规划算法应用到多机器人领域,结合深度学习思想,实现了多机器人的协调避障的DQN版本;并采用引入先验知识和先验规则的方法,提升算法性能和减少训练开销。最终在仿真实验上,实现了多机器人协调避障的路径规划。4、为进一步提升多机器人的路径规划效率,本文结合深度学习领域注意力机制,将策略体agent赋予类似视觉注意力,并在经验回放机制上进行了改进,提出了基于时间的优先经验回放方法,使得agent能够更多地关注较为重要的部分,加速和优化模型训练过程。5、基于openAI gym工具构建了仿真的迷宫训练环境,经实验证明,本文提出的改进算法,在处理移动机器人路径规划问题时表现优异。更多还原

【Abstract】 Mobile robot path planning technology,that is,to find an effective path that meets the constraints between a given starting point and a target point(constraints can be no collision,shortest path,low energy consumption,etc.),as an important technical support for robotics,has received more and more attention and research.Reinforcement learning,as a machine algorithm that searches for the optimal strategy through continuous "trial and error" interaction with the environment,has excellent versatility and effectiveness.This article combines its excellent characteristics to propose an efficient path planning algorithm for mobile robots.Combining the actual needs of mobile robots,the reinforcement learning algorithm is improved.Finally,a simulation experiment is carried out in a simulation environment to verify the superiority of the improved algorithm.The specific research content is as follows:1.Summarize the current research status of the path planning problem of mobile robots,analyze the advantages and disadvantages of using traditional algorithms,intelligent algorithms,graph theory-based methods and machine learning algorithms in solving path planning problems,and comprehensively consider the working environment of mobile robots.Demand,choose the more popular reinforcement learning algorithm in the field of machine learning for discussion and research.2.The more classic Q-learning algorithm in the field of reinforcement learning is selected for research.When the Q-learning algorithm is used to solve the single robot path planning problem actually,it is found that there are three problems in Q-learning.In response to these three problems,the author made corresponding improvements to the Q-learning algorithm,which effectively improved the work efficiency and performance of the Q-learning algorithm.3.In order to apply the single-robot Q-learning path planning algorithm to the multi-robot field,combined with deep learning ideas,the DQN version of multi-robot coordinated obstacle avoidance is realized;and the method of introducing prior knowledge and prior rules is adopted to improve Algorithm performance and reduce training overhead.Finally,in the simulation experiment,the path planning of multi-robot coordinated obstacle avoidance was realized.4.In order to further improve the efficiency of multi-robot path planning,this paper combines the attention mechanism of the deep learning field to give similar visual attention to the strategy agent,and improves the experience playback mechanism,and proposes a time-based priority experience playback method,Enabling the agent to pay more attention to the more important parts,accelerating and optimizing the model training process.5.A simulated labyrinth training environment is constructed based on the openAI gym tool.Experiments have proved that the improved algorithm proposed in this paper performs well in dealing with the path planning problem of mobile robots.更多还原

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openai无法注册

12月1日OpenAI官宣了其目前最强的AI对话系统之后，大家发现这个强大的系统能做的事情远超过大家的想象。由于这个系统实在是太过强大，大家发现的能力越来越强。连Musk也在几个小时之前感叹这个系统是so much better at bullshit than they are！NO.1 啥是openAI?

官方博客中介绍到，ChatGPT是基于GPT-3.5（模型card： ）微调的结果。ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型（InstructGPT是官方训练的一个比GPT-3更好的遵循用户意图的语言模型，是基于OpenAI的alignment research技术研发的，比GPT-3更强的语言模型）。ChatGPT的训练使用了基于人类反馈的强化学习（ Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）。这点与InstructGPT一样，但是在数据收集方面有差异。OpenAI使用监督下的微调训练了一个初始模型：人类人工智能trainer提供对话，他们在对话中扮演双方―用户和人工智能助理。这可以让训练者接触到模型编写的建议，以帮助他们组成他们的回应。

一句话就是：你提任何问题它都能回应并让你比较满意，那可以做的事就多了

1.生成AI Prompt

2.编写iOS SwiftUI APP

3.学习技术

4.写出一个可以生成小鸟图片的Python脚本

5.参与SAT考试

6.改写故事

7.创作短剧

8.写年度总结报告

9.闲聊

10.撰写技术博客

等等。。。

目前上线仅2天就破百万注册用户，官方紧急限制了大陆注册，现在注册需要科学上网，在此前提下看下一步

No.2 如何注册

访问官网链接注册ChatGPT

sign up下一步

Create an Openai account 下一步

填注册邮箱，下一步，验证邮箱

验证完后，填信息

填完下一步,也是最重要的一步，验证号码，非大陆号码才可以，这个需要自己有资源了，亲测很多虚拟接码直接被pass，我用马来西亚手机号通过的

以上为全部步骤，有问题可以私我，谢谢