chenhao0568的专栏

1. 引言OpenAI o1模型系列通过大规模强化学习进行训练，具备高级推理能力，可以在回答问题之前进行深思熟虑。这些能力提高了模型的安全性和鲁棒性，使其在应对潜在不安全提示时能够更好地遵守安全政策。2. 模型数据和训练o1大语言模型家族通过强化学习执行复杂推理任务，能够在回答用户问题前生成长串思考过程。o1-preview是该模型的早期版本，而o1-mini则是更快的版本，特别擅长编码。两个模型都预训练在多样化的数据集上，包括公开可用数据、通过合作伙伴获取的专有数据以及内部开发的自定义数据集。

10.大模型的发展方向不仅仅在于感知和处理多种形式的信息，更在于如何智能地融合这些信息，提升模型的综合能力，从而更好地服务于人类的多样化需求。

机器学会了学习，限制走向AGI的只有计算能力了。只要有足够的计算资源，就能构建超越人类智能的通用人工智能（AGI）。投入足够的计算资源，构建超越人类智能的通用人工智能（AGI）将指日可待。

来源：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators。

来源：https://openai.com/blog/how-openai-is-approaching-2024-worldwide-electionsAI工具使人们能够改善日常生活并解决复杂问题。通过提升准确的投票信息、执行有节制的政策和提高透明度来继续平台安全工作。成立一个跨职能的工作，致力于选举工作，汇集了安全系统、威胁情报、法律、工程和政策团队的专业知识，以快速调查和解决潜在的滥用行为。

*人工智能政策判例法：**围绕 AI 交互场景创建一个强大的案例库，该库可用于通过民主参与专家、非专业人士和关键利益相关者的过程做出受判例法启发的判断。**民主政策制定集体对话：**制定反映知情公众意愿的政策，利用集体对话有效地扩大民主审议并找到共识领域。其它请看原文。

根据该标准，蓝领职业的任务暴露度通常较低。这是因为蓝领职业通常涉及的是体力劳动或需要特定技能和经验的任务，这些任务很难被GPTs自动化。例如，建筑工人的工作涉及的是操作机械、搬运材料、进行施工等任务。这些任务需要良好的体力和协调能力，以及对建筑材料和施工工艺的熟悉。GPTs虽然可以通过图像识别等技术来帮助建筑工人完成某些任务，但仍无法完全替代建筑工人。再例如，餐厅服务员的工作涉及的是接待客人、点餐、上菜、收银等任务。这些任务需要良好的沟通能力、服务意识和应变能力。

只有我们刻意设计，并清晰了解其运作原理的东西才是发明。例如，望远镜是发明，但通过望远镜看到木星，知道它有自己的卫星，这是一个发现。大语言模型更像是发现。我们经常为它们的能力感到惊奇。它们并不是设计出来的产物。至于 AI 对人类生存的潜在危害，贝索斯展示出乐观的态度：我们人类有很多种方法让我们自己灭亡。这些技术有可能帮助我们不去做这些事，反倒会救了我们。将大型语言模型（如ChatGPT）视为一种“发现”是一个有趣的观点。

GPT-4 是一种大规模的多模态模型，可以接受图像和文本输入并生成文本输出。虽然在许多现实世界中的能力不如人类，但 GPT-4 在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现，包括通过模拟律师考试，分数在前 10% 左右的考生。GPT-4 是一个。训练后的调整过程可以提高对事实性测量和对所需行为的遵守情况。该项目的核心组成部分是开发基础设施和优化方法，这些方法在各种规模上都具有可预测的行为。这使我们能够根据不超过 GPT-4 计算能力的 1/1,000 训练的模型准确预测 GPT-4 性能的某些方面。

泛化能力是指机器学习模型。简单来说，如果一个模型在训练数据上表现良好，并且能够将这种表现保持到新的、未曾见过的数据上，我们就说这个模型具有良好的泛化能力。泛化能力是评估任何机器学习模型性能的关键指标。

证明神经元是可以训练的，实际上是通过展示神经网络在训练过程中如何调整其参数（即权重和偏差）以提高性能。

神经网络的深度（层数）和大小（每层的神经元数量）对其能力有重要影响，特别是在解决复杂和有难度的任务时。：更深的神经网络可以学习更复杂的模式。每一层神经元可以被看作是在学习和构建从输入数据中提取的特征。随着网络的加深，这些特征，使得网络能够处理更加复杂的任务。：在深度学习中，网络的不同层次会学习不同的特征。在图像识别任务中，比如，较低层可能学习边缘和纹理，中间层可能学习部件和形状，而较高层则可能学习整个对象的表示。这种层次化的方式让神经网络。：具有更多神经元和层的网络有更大的“容量”，意味着它们可以。

首先，我们定义了函数 ( f(x) = x^2 ) 和它的梯度 ( g(x) = 2x )。

我们不想写代码了，想让机器能自己（输入）听到、看到、摸到、闻到、理解并（输出）做到、说出来、画出来、表现出来，适应新东西完成复杂的任务不再需要人类干预，这就是（Artificial General Intelligence，全面人工智能）。这些输入（多模态）就是数据，计算机从数据中学习（提取特征），把这些特征都连起来形成网络（），当有任务时，就像在脑海中形成一条条路径，当遇到类似的情况时，这些路径会帮助我们快速做出反应。这些路径是通过不断的学习和调整权重（微调）形成的。

神经网络是一种模仿人类大脑工作原理的计算模型，用于机器学习和人工智能领域。它由许多小单元（神经元）组成，这些单元通过连接（权重）相互作用。我们可以将神经网络比作一个团队，其中每个成员（神经元）都有自己的任务，他们通过沟通（权重）来共同解决问题。神经网络能够学习，主要是因为它通过调整连接（权重）来适应输入数据。这个过程有点像我们学习骑自行车：最初，我们可能会摔倒，但通过不断尝试和调整平衡方式（权重），我们最终学会了骑车。

图说明我们的方法。传统的机器学习侧重于人类监督比人类弱的模型的设置。对于最终的超级对齐问题，人类将不得不监督比他们聪明得多的模型。我们今天研究一个类似的问题:使用弱模型来监督强模型。

一代比一代强，一代比一代好。

一些野兽有些能力远超人类，虽然人类有些还不能理解，但人类却能驯服它，充分利用它们的能力。比如用牛耕田，用狗看门等。在智能上面，有没有这种可能？这种能力能否泛化到各个领域 通用化 不断迭代出更强大的能力。

agnet(名词) n.代理人agentic(形容词) adj.代理的agenticness(+ness变名词) n.代理。

Agentic AI Systems ：通过推理和有限的直接监督，适应性地追求复杂目标的系统。例如，就像人类的私人助理一样，“帮我做一份蛋糕”，AI会找到需要的材料，买回来，打印一份做法，最后能做好，端上来。”，不再是只能输出文字或语音，还要做出物理世界的实际操作。GPTs目前已经实现这个功能，只是这个实际的操作调用外部接口实现的（现在要把这部分让AI也全做了，这样能发挥更大作用，人实现这么多接口是非常复杂的，AI就是可以帮解决复杂问题）。

总之，骨传导技术对于某些类型的听力损失是一个有效的解决方案，但它不是适用于所有类型耳聋的通用答案。如果您或您认识的人正在考虑使用骨传导设备，建议咨询听力专业人士以获得个性化的建议和评估。：骨传导听力辅助设备通常适用于那些患有传导性听力损失（外耳或中耳问题导致的听力损失）的人。对于这些人来说，骨传导技术可以绕过受损的部分，直接刺激内耳。：对于神经性听力损失（内耳或听神经的问题），骨传导可能不会有效。骨传导技术对于某些类型的听力损失确实有帮助，但并非对所有类型的耳聋都有效。

Google在人工智能领域的研发方向可能与OpenAI（ChatGPT的开发者）不同。Google可能更注重将人工智能技术应用于其现有的产品和服务，如搜索、广告、语音和图像识别等，而不是专注于开发一个类似于ChatGPT的通用对话系统。：作为一个大型企业，Google的业务范围非常广泛，公司可能会基于战略考虑和资源分配决定不优先发展类似ChatGPT的产品。他们可能认为其他项目或领域更符合其当前的业务战略和市场需求。

最早的大脑研究来自于解剖学，通过解剖死亡后的大脑，科学家们能够观察到大脑的物理结构。这些早期研究帮助建立了大脑各部分的基本地图。：随着显微镜技术的发展，科学家开始观察大脑的更细微结构，包括神经元和它们之间的连接。十九世纪末，卡哈尔（Santiago Ramón y Cajal）等神经科学家通过染色技术在显微镜下观察神经元，发现了神经网络的基本结构。：电生理学的方法，如脑电图（EEG）和神经元电位测量，使科学家能够直接测量和记录大脑活动和神经元之间的电信号。

1、找到了Geoffrey Hinton的神经网络，它能学习，原因就是原理与大脑相似。认为这条路前景是最光明的，所以支撑他一路走来。2、最开始用的是CPU3、神经元只有50个或几百个(算很大的)4、100万的参数认为是很庞大了5、不懂BLAS，用优化过的Matlab6、用什么的问题来提问比较好，试试这个，试试那个，都是小的尝试。（比如我们现在用鲁迅与周树人是不是同一个人来区分chatGPT3.5和GPT4）7、Geoffrey Hinton当时对训练神经网络用于小的数字感到兴奋。

网站的设计：简洁而现代。

与专门为某一特定任务设计的人工智能（如玩棋的AI、语言模型等）不同，AGI是一种具有广泛认知能力的智能系统。它能够像人类一样理解、学习和应用知识，处理各种不同的任务和问题。：在开发AGI时，确保其安全是至关重要的。这意味着AGI应该被设计和编程成不会对人类造成伤害，无论是物理上的还是心理上的。同时，它还应该能够防止自身被恶意利用。：这表明AGI的设计和使用应当考虑到全人类的利益，而不是只服务于特定群体。它应该有助于解决全球性的问题，如贫困、疾病、环境破坏等，促进人类的福祉和发展。

ChatGPT理解API接口定义通常涉及解析API的Schema，这个过程可以类比于程序员阅读和理解一个API文档。Schema是API的结构化描述，它详细说明了API的各个方面，包括可用的端点（Endpoints）、请求方法（例如GET或POST）、请求参数、响应格式等。解析端点（Endpoints）：端点是API中的具体地址，用于指定API可以执行的操作。ChatGPT首先识别不同的端点，这类似于程序员查看API文档中的不同功能或命令。识别请求方法。

1.2.

比如，如果你在读一个故事中的某个角色的对话，你可能会同时想到这个角色之前的行为或其他角色的相关反应。PCA通过数学转换，将原来的特征转换为新的特征（称为主成分），这些新特征彼此之间没有相关性（即它们是正交的）。主成分分析（PCA）是一种统计方法，用于在数据中找到最重要的特征，同时减少数据的维度，但尽可能保留原始数据的重要信息。可以把它想象成一个从多维空间到低维空间的映射过程，它找到了一个新的坐标系统，使得数据在这个新系统中的分布尽可能分散（即方差最大化）。它是单向的，这意味着在生成文本时，只考虑之前的词。

为了帮助你更好地理解RNN，我们可以用一个生活中的例子来类比：想象你在看一部电影，每看到一个镜头，你的大脑不仅会处理这个镜头的信息，还会记住之前的情节来理解当前发生的事情。RNN也是这样工作的：它在处理当前的输入数据（比如一段文字中的当前单词）时，会考虑之前接收到的信息（之前的单词）。在RNN中，网络会将上一个时刻的输出作为输入的一部分输入到下一个时刻，这样就形成了一个循环。最后，我们编译并训练模型。请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中的RNN模型会更加复杂，并且需要更多的数据和调整来达到好的性能。

普通程序员要站在这些巨人的肩上。比如我想用RSA加解密，我不用知道RSA原理，用库用接口也能实现。用chatGPT写的写能用。要是从基础的数学等学起，全部学完，要这样洗洗睡，就算了。尽量不要做能力不匹配的事。

在AI竞赛的“铁人三项”中，如果将算法比作“做功效率”和数据比作“燃料”，那么算力可以被比喻为“引擎”。引擎（算力）是驱动整个系统运行的核心。它决定了车辆（AI系统）的性能上限，即无论燃料有多好或者效率有多高，没有足够强大的引擎，车辆的表现也会受限。同样，在AI领域，即使拥有先进的算法（做功效率）和大量的数据（燃料），如果没有足够的算力（引擎）来处理这些数据和运行这些算法，AI模型的性能也会受限。

这个实现是一个基本的Q学习示例，适合于理解算法的基本原理和工作方式。在复杂的实际应用中，可能需要更高级的技术和优化。

强化学习是一种机器学习方法，它使得智能体（agent）能够在环境中通过试错来学习如何达成目标。在强化学习中，智能体根据其观察到的环境状态，选择行动，然后接收环境给出的奖励或惩罚。智能体的目标是最大化其长期获得的总奖励。Q学习是一种无模型的强化学习算法，它不需要环境的先验知识。它的核心是Q函数，也称为动作价值函数，用于估计在给定状态下采取特定动作的期望效用。Q函数：Q函数Q(s, a)代表在状态s下采取动作a所能获得的预期回报。Q学习的目标是学习一个策略，使得对于每个状态s，选择能最大化Q值的动作。更新规则

这些算法在人工智能的各个方面都有广泛的应用，包括图像和语音识别、自然语言处理、预测建模和数据分析等。随着技术的发展，这些算法不断被改进和优化，以解决更加复杂和多样化的问题。

【代码】3接上篇 我的自定义GPTs的改进优化 与物理世界连接成功 GPTs的创建与使用定义和执行特定任务的功能模块 通过API与外部系统或服务的交互。

网页访问正常。

openapi: 指定OpenAPI规格的版本，这里是3.1.0版本。info: 提供API的基本信息。title: API的名称，这里是“Get weather data”。: API的简要描述，说明它用于检索特定位置的当前天气数据。version: API的版本，这里是v1.0.0。servers: 定义API的服务器列表。这里只有一个服务器URL：“https://weather.example.com”。paths: 描述API的各种路径及其操作。/location。

Plugins：侧重于与外部系统的交互和集成。Actions：侧重于在对话中直接执行特定任务，提供了更多样化的内部功能。这两种机制共同使得ChatGPT能够更加灵活和强大，以应对各种不同的使用场景和用户需求。

大脑的这些部分通过复杂的神经网络相互连接，共同协作，使我们能够进行复杂的思考、体验丰富的情感，控制身体的运动，以及处理来自五官的信息。人类大脑的这些特性使其成为人体最重要且功能最复杂的器官之一。