openai推付费版chatgpt open ai机器人试验后来怎么样了
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- 概述
- 注册
- 邮箱验证
- 短信验证
- 探索ChatGPT
- PS
- 参考材料
OpenAI的使命是确保通用人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI)，即一种高度自主且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统，将为全人类带来福祉。我们不仅希望直接建造出安全的、符合共同利益的通用人工智能，而且愿意帮助其它研究机构共同建造出这样的通用人工智能以达成我们的使命。为了达到这个目标，我们制订了如下原则：
广泛造福社会 我们承诺在通用人工智能的开发过程中，将利用所有可获得的影响力，确保它可以造福全人类。我们将避免把人工智能或通用人工智能的技术置于损害人类或过度集中权力的事业中。 我们的首要任务是对人类文明负责。我们预计需要调用大量资源来完成这一使命。同时，我们会积极行动以减少雇员和利益相关者间的利益冲突，确保大多数人可以受益。
关注长远安全问题 OpenAI致力于进行能够确保通用人工智能安全的研究。我们力求在整个人工智能研究领域内推动这类研究项目的广泛应用。 我们担心通用人工智能在发展后期将演变成一场激烈的竞赛，导致缺乏充足的时间进行安全防范。因此，如果一个与人类价值观相符、注重安全的项目领先于我们将近达成通用人工智能，我们承诺将停止竞赛，兆而协助这个项目。我们会针对个别情况设计具体的合作方案。不过，一个典型的触发条件可能会是「这个项目在未来两年内能够成功研发通用人工智能的概率超过一半。
引领技术研究 为了能有效地促进通用人工智能对社会的正面影响，OpenAI必须站在人工智能技术研究的前沿。我们认为仅做政策和安全性的倡导是过于单薄的。 我们相信人工智能在达成通用人工智能之前便会产生广泛的社会影响。OpenAI希望在符合我们的使命和专长的领域中努力保持领先地位。
保持合作意愿 我们会和其它研究机构以及政策制定机构积极合作。我们希望可以建立一个国际化的社区，共同应对通用人工智能的全球性挑战。 我们致力于研发公共物品，以帮助社会走向与通用人工智能共处的时代。目前这包括公开发表大多数的人工智能研究成果。OpenAI预料未来对安全和安保的考虑将会使我们减少发表传统的研究成果，而更注重分享安全、政策和标准化相关的研究。
在OpenAI的官网上注册ChatGPT，需要邮箱和一个能接受验证码的非中国号码。在进行邮箱验证时，首先需要使用一个VPN的代理上网工具，可以使用faststunnel，或者Greenhub，性价比还可以。如果将VPN代理设置为全局模式后，注册页面还提示“OpenAI’s API is not available in your country”，可以用两种方法：
- 使用chrome浏览器
- 仍用当前浏览器，在openai注册页面的地址栏内先输入
_javascript:
再在其冒号:后粘贴
window.localStorage.removeItem(Object.keys(window.localStorage).find(i=>i.startsWith(‘@@auth0spajs’)))
再刷新即可进行邮箱验证了。
可以在SMS中租用一个20分钟的激活类号码来接收短信验证码，具体步骤参见文末资料。
- 各类功能
- 举例：给代码找bug及进行改进
- 举例：写代码
- 举例：作诗 另外两首： 其一：
当时光在足球场停留， 梅西就在那里， 深情的目光追朔， 还原出自己十六岁的身影。
当时光悄悄流逝， 梅西就在那里， 深情的目光望去， 梦想着二十多岁的辉煌。
离别的泪水滑落， 梅西就在那里， 深情的目光望过去， 回想起自己刚出道时的样子。
那些遥远的梦想， 梅西就在那里， 深情的目光望去， 他依然勇敢地向前走。
当时光在足球场停留， 梅西就在那里， 深情的目光追朔， 还原出自己十六岁的身影。
当时光悄悄流逝， 梅西就在那里， 深情的目光望去， 梦想着二十多岁的辉煌。
离别的泪水滑落， 梅西就在那里， 深情的目光望过去， 回想起自己刚出道时的样子。
那些遥远的梦想， 梅西就在那里， 深情的目光望去， 他依然勇敢地向前走。
其二：
梅西的传说 13岁的男孩，转身背起行囊，梦想着足球带来的欢乐。 15岁的生机，期待着新的挑战，梦想的蓝图也更远大。 17岁的成长，球技日臻完美，梦想满溢着青春的力量。 20岁的辉煌，巴塞罗那收获新荣耀，梦想被一同实现。 25岁的拼搏，追逐队友的梦想，越过欧洲冠军的经典。 30岁的华彩，拿下第五次金球，流淌着属于他的荣耀。 35岁的冠军，潘帕斯的蓝白间条，球王之王终于加冕。
- 调用API来构建app
OpenAI的工具可以写诗作曲作画找bug改代码，提改进意见，代码互转等，特别多功能，算是很智能了。如果不明白怎么注册或者使用的朋友，可以加QQ：944376823。
OpenAI社区Q&A：扩充英雄池已加入小黑和哈斯卡
openharmony社区,open论坛,open.ai,open forum前言：4月20日凌晨，就在越来越多人类队伍挑战OpenAI的同时，其研究团队在国外社区进行了一场问答活动。研究团队为玩家解答了目前OpenAI的现状,以及未来的研究方向。
Q: 当OpenAI训练时，天辉夜魇胜率是否有差异？
A：天辉胜率高5%
另一个A： 我们还发现天辉和夜宴的行为也有微妙的不同。 对objective[塔，兵营，火锅等]的优先级，以及对线都有差异。 这些都可能影响最终发挥和胜率。
总体而言，这个胜率差异和人类比赛中的胜率差异很可能是不同的原因，比如说AI没有视角问题，但是也可能有一些共同点。
Q: 将来能看到完整英雄池吗？
A: 我们目前没有将英雄池扩大到全部英雄的计划，但是如果我们能大幅度提高训练效率，我们会考虑的
Q：将来还会向公众开放吗?
A: 现在没有这个计划
Q：你们是怎么为OpenAI选择英雄的？
A：项目开始时，我们选择了我们认为最容易训练的英雄(远程，技能简单明了，等) 当初见成效后，我们添加了一些近战英雄和4号位英雄来让英雄池更平衡。
在这之后，我们添加了更有意思一些的英雄。 可惜的是这些英雄没有训练到同一个强度.
Q：你能说下扩大版英雄池里还有哪些英雄吗？
A: 我们先加入了小黑和哈斯卡，当它们几乎和最初的英雄一样强后，我们又添加了骨法，屠夫，剧毒，白虎，风行。我们的目的是看AI是否能学会之前没有的机制[比如蛇棒，对塔伤害技能，群体隐身等]
我们用非常小的规模训练了大约(没有分身和召唤物的)80个英雄来看看效果
Q：Bots把四个眼插到一个位置，还有在野点里留一个野怪的逻辑是什么？
A：我们有这么一个理论：OpenAI Five把道具放下是为了解放物品栏，方便它们拿到更重要的道具。?
这些全都是“学习”到的行为 [就是说这是Bots自己悟出来的]所以我们只能提出理论假设，猜测AI认为这个时候把眼全插了是最优选择 [没有回答关于野点的问题]
另外一个A：我们现在猜测当信使把道具送到英雄身上时，如果bots并不想要这个消耗道具，它会马上用掉这些道具。?
至于野点问题，我们不清楚bots是否知道野点刷新的规则，尤其是野点刷新的时间。 简单的回答就是bots还没有野点刷新这个概念。
Q: 球球李了，能不关闭吗？ 我想一直玩
A：我们也想啊。但是很可惜，Dota2每更新一次就得从新训练一次?
Q：在训练结束后，运行一个Bot需要多少计算机运算能力？
A: 打一把Five有32核CPU就够了
Q: 你们打算搞其他游戏吗？ Moba，rts或者fps之类的？
A：现在没有这个打算， Dota中还有很多问题值得探索，目前Dota作为强化学习的研究环境还有很多可以利用的地方
Q：就是说，这个周末之后，OpenAI的Dota部分算是搞定了吗？
A：这周之后我们不打算往竞技的方向研究了，在17英雄池的比赛打赢了OG之后，继续往竞技方面发展我们收获不了太多。 之后我们将利用Dota作为环境，研究强化学习和AI。
希望它们能帮助我们学习算法，探索[应该特指强化学习中的探索]，环境结构，等等
Q: 模型多大？
A: 一亿六千七百万个参数，大约668MB。
Q：有人类队伍的平均天梯分吗？
A：如果选手没有公开数据，我们没有看这些数据的权限，所以这方面我们不比你们知道的多
Q: 你们有搞通用AI的计划吗？
A：我们公司章程里就有撒。
Q: 这周末你们会更新AI吗？
A：不会，现在只通过selfplay训练[就是自己和自己打]，不使用任何和人类的比赛数据。
OpenAI团队表示他们曾经将英雄池扩大到25，甚至一度80，发现在非常短的训练后大部分英雄都可以达到大约3k到5k的水平。
他们认为现有模型可以将一部分英雄学习到的行为传给其他英雄，而需要以数量级的增加运算力量。但是这目前只是理论，没有得到证实。将来我们有可能会重新考虑探索这方面。[就是说OpenAI团队认为bots可以做到一通百通]
BP阶段藏了个彩蛋。
自动Ban的6个英雄是：
Omniknight（全能骑士）
Pheonix（凤凰）
Ember（灰烬之灵）
Naga（娜迦海妖）
Ancient Apparation（远古冰魄）
Invoker（祈求者）
openai创始人谈chatgpt 马斯克 用chatgpt和openai赚钱靠谱吗
opensea创始人,openai公司,open公司,open ai lab 这家公司好不好每经记者：文巧 每经编辑：高涵
ChatGPT带来的喧嚣还未归于平静，北京时间2月1日，其背后的公司OpenAI又趁热打铁推出了一款检测工具，试图区分人工编写的文本和AI生成的文本。
这款工具名为AI文本检测器（AI Text Classifier），《每日经济新闻》记者亲测了其检测效果，发现其能成功区别单独的人工或AI文本，但当人工和AI文本混淆时，检测效果并不乐观。不过，OpenAI认为，当这个检测工具与其他方法结合使用时，可能有助于防止 AI文本生成器被滥用。
“它仍然有一些局限性――因此它应该被用作其他确定文本来源方法的补充，而不是作为主要的决策工具，”OpenAI在一份官方文件中表示，“我们正在提供这个初始检测器，以获取有关此类工具是否有用的反馈，并希望在未来分享改进的方法。”
随着ChatGPT的大热，市场围绕生成式 AI的热情不断增长。但以北密歇根大学“论文作弊”为代表的事件也引发了对于学术、伦理等方面的诸多担忧。一些批评者认为，生成式AI工具的广泛使用可能会带来一些潜在的有害影响。
直接的后果是，美国一些最大的学区已禁止在其网络和设备上使用 ChatGPT。自然而然地，对类似AI文本检测器的工具的需求也开始涌现。
亲测OpenAI的AI检测器效果：并不完美
《每日经济新闻》记者注意到，有趣的是，OpenAI新推出的这款检测器在架构上和ChatGPT一样，它也是一种AI语言模型，并且也是根据来自网络的许多公开文本示例进行训练的。
但与ChatGPT不同的是，它经过微调可以预测一段文本由AI生成的可能性――不仅来自ChatGPT，还来自任何文本生成AI模型。
具体来看，OpenAI在来自5个平台（包括OpenAI本身）的34个文本生成系统的文本上训练了这款AI文本检测器，例如维基百科等。不过，这款AI文本检测器至少需要1000个字符，即大约150 ~250 个单词，才能进行检测。
那么，这款检测器的效果到底如何？是否真的能完美区别AI和人工生成的文本？每经记者对此进行了一番测试。
我们先让ChatGPT写了一篇主题为AI未来的文章，并用检测器对其进行检测，结果显示，“检测器认为文本很可能是AI生成的”。
图片来源：AI Text Classifier
随后，我们用了一篇人工写作的文本再次进行检测，结果显示，“检测器认为文本非常不可能是AI生成的”。
图片来源：AI Text Classifier
从上述结果来看，OpenAI的这款AI文本检测器的确成功区分了人工和AI生成的文本。然而，我们将两个文本结合后（AI文本占比超90%）再进行检测，它并不能检测出AI生成的文本。
图片来源：AI Text Classifier
从每经记者亲身体验来看，目前，要靠这个AI文本检测器来抓作弊还有些困难。
据OpenAI的一份文件，该检测器将文本标记为“非常不可能”由AI生成的可能性小于10%；“不太可能”由AI生成的可能性为10%~45%；“不清楚它是否是”AI生成的可能性为45%~90%；“可能”是AI生成的几率为90%~98%。
在准确性上，OpenAI也承认，“鉴于AI生成的内容在互联网上的激增，它可能无意中将一些AI编写的文本错误分类为人类编写的文本。”
“AI枪手”引担忧，“猫鼠游戏”就此开始？
1月中旬，北密歇根大学的论文作弊事件让学术界着实震惊了一把。在这次事件之后，在美国，许多大学教授、系主任和管理人员都在对课堂进行大规模的调整，以应对ChatGPT对教学活动造成的巨大冲击。很多教授在重新设计课程，更多地采用口试、小组合作和手写文章作为评估方式。
纽约和西雅图等最大的学区最近已禁止在其设备和网络中使用 ChatGPT，许多大学也在考虑采取类似措施。
在更早之前，全球最大的编程技术问答网站Stack Overflow紧急宣布，ChatGPT在该站暂时封禁。Stack Overflow在官方通告中表示，做出这个规定的主要原因是，ChatGPT自动生成的答案质量太低，错误太多，而且看上去还挺像那么回事，即使是完全不懂的人也能随便生成答案。
在“AI枪手”带来的担忧之下，一些其他的AI文本检测器也如雨后春笋般涌现，以满足当前的需求。
在OpenAI推出自己的检测器之前，普林斯顿大学的一名学生Edward Tian开发了ChatZero，来检测文本是否可能是AI生成。据报道，1月3日，该网站一经上线，一周内就有超过3万人试用。
一名用户展示GPTZero的检测效果 图片来源：推特
不过，一些用户也报告了GPTZero检测的错误结果。Edward Tian也承认，检测并非百分之百准确，他仍在努力提高模型的准确性。
据此前报道，包括斯坦福大学在内的一些机构联合提出一种名为DetectGPT的新方法，来区分AI生成的文章。
开源AI社区Hugging Face也推出了一种工具来检测文本是否由 GPT-2 创建，GPT-2 是用于开发 ChatGPT 的 AI 模型的早期版本。据悉，南卡罗来纳州的一位哲学教授用这个工具抓获了一名提交了 AI 编写的作业的学生。
除此之外，谷歌搜索以及检测学术抄袭的Turnitin也正在开发自己的AI生成文本检测器，谷歌搜索据悉至少会推出6个应用程序来对AI和人工文本进行区分。
科技媒体Techcrunch对此评论称，这很可能会成为一场猫捉老鼠的游戏。随着文本生成AI的改进，检测器也会改进――这是一种永无止境的来回交流，类似于网络犯罪分子和安全研究人员之间的交流。
正如OpenAI 所写，虽然检测器在某些情况下可能有所帮助，但它们永远不会成为确定文本是否由AI生成的可靠唯一证据。“也就是说，目前还没有灵丹妙药可以解决AI生成的文本所带来的问题，”Techcrunch这样写道。
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