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如果还不行，重启电脑，再把我上面说的步骤重新做一遍。
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近期，OpenAI公司联合创始人Wojciech Zaremba在参加一档播客节目时表示，该公司已经解散了它的机器人团队，转而将重点瞄向那些数据更容易获得的领域。
而在此之前，OpenAI已经对能够学习执行诸如解决魔方等任务的机器人进行了多年研究。
“所以事实证明，只要我们能够获得数据，我们就能取得巨大的进步。”Zaremba说， “实际上，除了机器人外，还有很多领域都有非常非常丰富的数据。解散机器人团队的决定对我来说相当困难，但从公司的角度来看，这样做是最好的。”
在一份声明中，OpenAI的发言人说，“在通过我们的魔方项目和其他项目提升强化学习的技术水平后，去年10月，我们决定不再进行进一步的机器人研究，而是将团队的重点放在其他项目上。由于人工智能及其能力的快速进步，我们发现其他的方法（如人工反馈强化学习）能使我们的强化学习研究取得更快的进展。”
2019年10月，OpenAI首次对外展示了它的机器人项目，当时它发表的研究详细介绍了一只由具有13,000年累积经验的人工智能模型引导的五指机器手。 表现最好的系统可以有大约20%至60%的概率成功复原魔方，这可能看起来不是特别令人印象深刻。但该模型显著发掘了自主恢复的技术，例如当机器人的手指被绑在一起，以及手戴着皮手套时。
这项工作耗费了OpenAI大约两年多的时间。2017年5月，OpenAI发布了Roboschool，这是一款开源的仿真机器人控制软件。同年，该公司表示，它已经创建了一个机器人系统，完全在模拟中训练，并部署在一个物理机器人上，它可以在完成一次任务后学习它。
而在2018年，OpenAI提供了可用的模拟机器人环境和一个基线实现的Hindsight Experience Replay，这是一种可以从失败中学习的强化学习算法。
“可悲的是，如果我们是一家机器人公司，公司的使命就会有所不同，我认为我们会继续下去。我非常支持机器人技术团队所采取的方法和方向，”Zaremba 补充道。 “但从我们希望实现的目标（即构建通用人工智能）的角度来看，还缺了些东西。”
长期以来，OpenAI一直断言，巨大的算力是通往通用人工智能（AGI）的必要一步。
虽然像Mila创始人Yoshua Bengio和Facebook副总裁兼首席人工智能科学家Yann LeCun这样的名人认为AGI不可能存在，但OpenAI的联合创始人和支持者，包括Greg Brockman、首席科学家Ilya Sutskever、Elon Musk、Reid Hoffman和前Y Combinator总裁Sam Altman，都相信强大的计算机与强化学习、预训练和其他技术相结合可以实现AI的范式转换。
正如《麻省理工 科技 评论》（MIT Technology Review）在2020年报道的那样，OpenAI内部一个名为Foresight的团队正在进行实验，通过用越来越多的数据和算力来训练算法，测试他们能把人工智能的能力推到多远。
根据同一报告，OpenAI正在开发一个使用大规模计算资源对图像、文本和其他数据进行训练的系统，该公司的领导层认为这是实现AGI的最有希望的途径。
这项工作的成果之一是DALL-E，它是一个“文本转换图像”的引擎，本质上是一个视觉创意生成器。 给出一个文本提示，OpenAI系统就会生成与提示相匹配的图像，当提示暗示图像必须包含一个没有明确说明的细节时，就会填上空白。DALL-E可以结合不同的想法来合成物体，其中一些在现实世界中不太可能存在，比如企鹅和大蒜的混合体。
Brockman和Altman尤其相信AGI将能够比任何一个人掌握更多的能力，主要是通过识别复杂的跨学科联系。此外，他们预测，负责任地部署AGI可能有助于解决气候变化、医疗保健和教育领域的长期挑战。
Zaremba宣称，在创建大型、复杂的人工智能系统时，预训练是一种特别强大的技术。在高层次上，预训练帮助模型学习一般特征，这些特征可以在目标任务中重复使用，以提高其准确性。
而OpenAI则使用预训练来开发Codex，这是一个通过数十亿行公共代码训练出来的模型，为GitHub的Copilot提供服务，为微软Visual Studio等开发环境中的整行代码提供建议。另外，Codex也是OpenAI的GPT-3的微调版本。
“当我们创建机器人系统时，我们认为我们可以通过自我生成的数据和强化学习走得很远。目前，我相信预训练使模型的“IQ”增加了100倍，” Zaremba说。“接下来可能还会有其他技术。”
从市场角度看，OpenAI放弃机器人技术可能反映了该公司面临的经济现实。 DeepMind是Alphabet旗下的人工智能研究实验室，近年来，随着研发成本的增加，它也经历了类似的转变，放弃了一些“高端”的项目，转而从事商业应用的工作，如蛋白质形状预测。
机器人是一个资本密集型领域，这是一个公开的秘密。 此前，工业机器人公司Rethink Robotics就曾在试图寻找收购者未果的情况下关门数月；被认为是最先进的机器人公司之一的波士顿动力公司被谷歌收购，然后卖给了软银，之后现代 汽车 同意以11亿美元的价格购买其控股权；而本田公司在开发了十多年后也停掉了其Asimo机器人项目。
大约一年前，微软宣布它将向OpenAI投资10亿美元，为微软的Azure云平台联合开发新技术。 作为交换，OpenAI同意将其部分知识产权授权给微软，然后由该公司打包出售给合作伙伴，并在OpenAI致力于开发下一代计算硬件时，在Azure上训练和运行AI模型。
在随后的几个月里，OpenAI发布了一个由微软Azure支持的API，允许开发者 探索 GPT-3的能力。OpenAI最近表示，GPT-3目前被数以万计的开发者用于300多个不同的应用程序中，每天产生45亿字。在2020年底，微软宣布它将独家授权GPT-3为客户开发和提供人工智能解决方案，同时开发利用自然语言生成能力的新产品。
微软最近宣布，GPT-3将与Power Apps“深度”整合。Power Apps是微软的低代码应用程序开发平台，专门用于公式生成。
至于像DALL-E和Jukebox这样的项目，它们也有显而易见的直接商业应用。 例如Jukebox可以从头开始生成任何风格的音乐，并配有人声。OpenAI预测，DALL-E有朝一日可以增强甚至取代3D渲染引擎。未来，建筑师可以使用该工具将建筑可视化，而图形艺术家可以将其应用于软件和视频 游戏 设计。
对于每一个开发者而言，开发工具就相当于他们的武器，选择一个合适的工具能够帮助我们在工作时事半功倍，在互联网逐渐发展成熟的今天，越来越多的开发工具供我们选择，但其中总有一些更好用的，如何选择成为了一大难题。
从而颁布了2021年StackShare第八届顶级工具奖，快来看看有没有你青睐的开发工具吧。
年度最佳新兴工具
1.FastAPI
FastAPI 是一个使用 Python3.6+ 构建 Web API 的高性能框架。根据框架创建者的说法，FastAPI 性能与 NodeJS 或 Golang 相当。
2.GitHub Copilot
作为一款 AI 结对编程工具，Copilot 的主要定位是提供类似 IntelliSense/IntelliCode 的代码补全与建议功能，但在实际表现上有望超越同样由微软合作伙伴 OpenAI 开发的 Codex AI 系统。
3.FiglamFigma
Figma 是一个 基于浏览器 的协作式 UI 设计工具，从推出至今越来越受到 UI 设计师的青睐，也有很多的设计团队投入了Figma 的怀抱，
4.Logtail
Logtail是日志服务提供的日志采集Agent，用于采集阿里云ECS、自建IDC、其他云厂商等服务器上的日志。本文介绍Logtail的功能、优势、使用限制及配置流程等信息。
5.Coder
开发人员工作区平台・
6.Charts.csscss
Charts.css 是用于数据可视化的开源 CSS 框架，帮助用户理解数据，帮助开发人员使用简单的 CSS 类将数据转换为漂亮的图表。・
7.Counter
简单并且免费的网络分析・
8.React Query
React Query是一个库，可为任何类型的异步数据提供ReactJS状态管理功能。根据他们的官方文件，・
9.vscode.dev
将VS Code引入浏览器，构建一个可以在浏览器中完全无服务器运行的开发工具。
10.BookStack
BookStack 是一个开源的、基于 Laravel + Vue.js 构建的知识管理和服务平台。具有简单但功能强大的所见即所得编辑器，允许团队轻松创建详细且有用的文档。・
11.ThunderClient
Thunder Client 为我们提供了一款轻量级、易用、整洁、简单的 Rest API 客户端扩展。・我们可以利用 Thunder Client 在编辑器内快速测试代码库的 API 端点，从而最大限度地减少页面的切换。它可以替代 Postman，作为常用的无脚本测试工具。
12.Quod AI
Quod AI Code Search是一个由人工智能驱动的Chrome扩展，可以自动从Git存储库或Jira问题中搜索代码。
它使用问题的标题和描述，并自动在你的Git存储库中找到匹配的内容。
13.Dendron
Dendron 是典型的开源社区编程思维的解决方案，虽然初看起来有一点学习曲线，但从根本上是给了使用者最大的自由发挥空间，同时又提供了最强大和最彻底的工具生态支持。・
14.Notion API
把概念和你每天使用的工具联系起来・
15.Github1s
只需1秒，就可以用VS Code方式来看GitHub代码。・
16.Ocean
容器的无服务器基础架构引擎・
17.Magic
快速构建应用程序，可定制，无密码登录
・
18.Jina
更简单的一种在云上构建神经搜索的方法，
19.Focalboard
一款开源、本地存储、免费的类 Notion 应用Focalboard 的自我定位是“Trello、Notion 和 Asana 的开源、自托管替代品”。・
20.zx
更好地编写脚本的工具（By Google）
21.OpenSearh
OpenSearch是阿里云开放搜索简称，为解决用户结构化数据搜索需求的托管服务，支持数据结构、搜索排序、数据处理自由定制。・
22.Querybook
一个可以发现、创建和共享数据分析、查询以及表的大数据IDE（通过Pinterest），
23.MangoDB
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库
24.TooIJet
Retool的开源替代品・
25.Kitemaker
Kitemaker是为团队而非经理创建的超快速问题跟踪器。为远程团队创建的Jira的快速替代方案・
26.Appflowy
Appflowy 是一款使用 Flutter 和 Rust 构建的开源笔记软件，它支持Windows、macOS和Linux，可以免费下载使用
27.Kubegres
Kubegres 是一个 Kubernetes Operator，用来部署并维护 PostgreSql 集群，提供开箱即用的数据复制和故障转移功能，简化 PostgreSql 集群生命周期管理，降低数据复制的复杂性
28.Lightning Web Components
Lightning Web Components,业内简称LWC,是Salesforce于Spring 19发布的一款新型Lightning Component，快速的企业级Web组件基础
29.Judo
用无代码构建原生应用体验
30.Apache APISIX
Apache APISIX Apache APISIX是一个动态、实时、高性能的API网关。提供了丰富的流量管理功能，如负载均衡、动态上游、canary释放、断路、认证、可观察性等。
31.Control
提供免费的加速、自动化安全性以及SOC2合规
32.Remix
专注于Web技术和现代 用户体验的框架
33.NocoDB
免费并且开源的Airtable替代方案
34.JetBrainsQodana
评估你拥有的、合同或购买的代码的完整性
35.TabnineAI
只能代码编写
36.Coolify
一个开源的，自适应的Heroku和Netlify的替代品
37.Penpot
开源设计和原型平台
38.Portman
Postman介绍：postman是一个开源的接口测试工具，无论是做单个接口的测试还是整套测试脚本的拨测都非常方便。
39.Devops Stack
持续部署Kubernetes环境
40.Slidev
面向开发人员的演示幻灯片
41.ReScript
ReScript 是一门针对 JavaScript 程序员的新语言，特别是对 TypeScript 和 Flow 的类型安全感兴趣的程序员。ReScript 的语法和 JavaScript 非常相似
42.Fig
自定完成终端
43.FlutterFlow
Flutterflow 是一个在线低码平台,使人们在视觉上以人们在视觉上构建本机移动应用程序。
44.Porter
运行在你自己的云中的Heroku
45.SigmaOS
在 SigmaOS 中，你会看到完全不同的浏览器布局，它更像是一个工作台
46.VictoeiaMetrics DB
快速、低成本的监控解决方案和时间序列数据库
47.CloudflarePages
JAMstack平台为前端开发者提供协作和部署网站的平台
48. Devbook
面向开发者的搜索引擎
49.Front Matter
直接在VS Code中管理静态站点
50.Supacase UI
用于企业仪表的React组件库
以上可以说是集结了开发行业中的所有“神器”，不仅能助力程序员高效工作，也是今后走向开发岗位小伙伴们的加薪工具。小伙伴可以从中挑选适合自己的工具~
近日，GitHub 和 OpenAI 发布了一款名为 Copilot 的AI工具的预览版，该工具可用于 Visual Studio Code 编辑器中自动生成代码片段。
根据 GitHub 的说法，Copilot 所做的不仅仅是模仿以前见过的代码。它具备更加强大的功能，会先分析程序员已经编写的代码再生成新的匹配代码，包括之前调用的特定函数。该项目的 示例包含自动编写导入推文的代码，绘制
