正文

openai自動代碼生成器（openapi3.0 自動生成api文檔）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 15:26:38 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 56 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于openai自動代碼生成器的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

ChatGPT國內(nèi)免費(fèi)在線使用，能給你生成想要的原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

你只需要給出你的關(guān)鍵詞，它就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端，官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

本文目錄:

1、openai怎么讓代碼分段輸出
2、能否寫出一個程序，按照需求，自動生成實(shí)現(xiàn)的代碼
3、人工智能生成的合成媒體，DeepFake 了解一下
4、Python中的Numpy生成隨機(jī)碼是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？

openai自動代碼生成器（openapi3.0 自動生成api文檔）

一、openai怎么讓代碼分段輸出

1、首先打開openai軟件，并新建一個項(xiàng)目。

2、其次選中想要分段輸出的代碼，并右擊選擇分段。

3、最后點(diǎn)擊確認(rèn)即可。

二、能否寫出一個程序，按照需求，自動生成實(shí)現(xiàn)的代碼

完全可以的，之前有過動軟生成器就是用來生成三層架構(gòu)的程序代碼生成器。很多編程高手也是會寫一些代碼生成器。其他的excel、word文檔也可以用代碼來自動生成的，比如網(wǎng)頁鏈接

三、人工智能生成的合成媒體，DeepFake 了解一下

ITDaily & AI 中國

每日最新 IT 圈 AI 圈新鮮事吐槽給你想看的

想象一下，在選舉前幾天，一個候選人的視頻被發(fā)布，顯示他們使用仇恨言論，種族污蔑，以及削弱他們作為親少數(shù)族裔的形象。想象一下，一個十幾歲的孩子看著一段令人尷尬的露骨視頻在社交媒體上傳播。想象一下，一個CEO在籌集資金的路上，當(dāng)一段陳述她對產(chǎn)品的恐懼和焦慮的音頻片段被發(fā)送給投資人時(shí)，毀掉了她成功的機(jī)會。

以上所有的場景都是假的、編造的，并不是真實(shí)的，但可以通過人工智能生成的合成媒體，也就是所謂的DeepFake[1]，使之成為現(xiàn)實(shí)。同樣的技術(shù)，可以讓一位因盧伽雷氏病而失聲的母親用合成語音與家人對話，也可以用來生成政治候選人的假演講，以損害其名譽(yù)。同樣的技術(shù)，可以讓老師使用合成視頻與學(xué)生進(jìn)行有效的互動，也可以用來制作一個青少年的假視頻來損害其聲譽(yù)。

人工智能(AI)和云計(jì)算技術(shù)、GPU虛擬機(jī)和平臺服務(wù)的進(jìn)步，使得音頻、視頻和圖像處理技術(shù)的復(fù)雜性得到了快速發(fā)展。商品化云計(jì)算的接入、公共研究的人工智能算法，以及豐富的數(shù)據(jù)和多樣化海量媒體的可用性，為合成媒體的創(chuàng)作民主化創(chuàng)造了一場完美的風(fēng)暴。這種人工智能生成的合成媒體被稱為深層假造。通過社交平臺，合成媒體的傳播實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；拿裰骰?。

GAN技術(shù)的創(chuàng)新和研究，加上計(jì)算的日益普及，使得合成數(shù)據(jù)的質(zhì)量以驚人的速度提高。新的工具，其中許多是公開的，可以以越來越可信的方式操縱媒體，例如創(chuàng)建一個公眾人物的聲音副本或?qū)⒁粋€人的臉疊加到另一個人的身體上。GAN和deepfakes已經(jīng)從研究和學(xué)術(shù)課題發(fā)展到企業(yè)創(chuàng)新、娛樂和參與社會活動的實(shí)際應(yīng)用。

Cheapfake是通過簡單的常規(guī)編輯技術(shù)，如加速、減速、剪切等，以及非技術(shù)性的操作，如重新編排或重構(gòu)現(xiàn)有媒體。廉價(jià)偽造的一個例子是 "醉酒的佩洛西 "視頻[2]。最近，我們看到一些政治廣告中使用了重新著色和修飾的手法，這也是一種廉價(jià)的假貨[3]。

Deepfakes已經(jīng)成為換臉和對口型的代名詞。還有很多其他類型的基于人工智能的音頻、視頻和圖像的操作都可以被稱為Deepfakes。

換臉是指一個人的臉被另一個人的臉或另一張臉的關(guān)鍵特征所取代或重構(gòu)。臉部交換或用濾鏡進(jìn)行操作，幾乎是所有社交媒體、視頻聊天應(yīng)用的常見功能。從2014年開始，社交媒體應(yīng)用Snapchat就有了增強(qiáng)人臉的濾鏡。利用人臉檢測鏡頭技術(shù)，你可以讓自己變老，添加美顏濾鏡，或者給自己裝上貓耳朵和胡須。這些應(yīng)用和技術(shù)的輸出將被定性為AI-Generated合成媒體或deepfakes。大量的免費(fèi)和付費(fèi)應(yīng)用和在線工具讓兩個人的換臉變得超級簡單。開發(fā)者可以使用GitHub上的Faceswap和DeepFaceLab的開源代碼來創(chuàng)建非常復(fù)雜的deepfakes，并在定制代碼和訓(xùn)練AI模型方面做出一些努力。

操控術(shù)是用人工智能渲染操縱的全身動作和行為。它是一種在視頻中創(chuàng)建目標(biāo)臉部和身體的3D模型來作為木偶人的行為和說的技術(shù)。它也被稱為全身深度假動作。2018年8月，加州大學(xué)伯克利分校發(fā)表了一篇名為《Everybody Dance Now》的論文[4]。這是研究人工智能如何將專業(yè)舞者的動作轉(zhuǎn)移到業(yè)余愛好者的身上。日本人工智能公司Data Grid創(chuàng)造了一個AI引擎，可以自動生成廣告和時(shí)尚的虛擬模型。

唇語同步是一種渲染嘴部動作和面部表情的技術(shù)，讓目標(biāo)人物用聲音和正確的語氣和音調(diào)說事情。AI算法可以將一個人說話的現(xiàn)有視頻，改變視頻中的唇部動作，以匹配新的音頻。這些音頻可能是斷章取義的舊講話，也可能是模仿者說話或合成的講話。演員和導(dǎo)演喬丹-皮爾就用這種技術(shù)制作了奧巴馬的病毒視頻。

Voice Coning是一種深度學(xué)習(xí)的算法，它可以接收個人的語音記錄，生成與原聲過分相似的合成語音。它是一種創(chuàng)建個人的自定義語音字庫，然后用字庫來生成語音的技術(shù)。開發(fā)合成語音的應(yīng)用和云服務(wù)有很多，微軟定制語音、Lyrebird AI、iSpeech和VOCALiD，個人和企業(yè)都可以使用這樣的技術(shù)來提高自己的機(jī)構(gòu)。

圖像生成或圖像合成是一種利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）來合成新圖像的技術(shù)。它可以生成計(jì)算機(jī)生成的人或任何非真實(shí)物體的圖像。英偉達(dá)的一個團(tuán)隊(duì)用從Flickr上提取的人臉圖片訓(xùn)練了一臺計(jì)算機(jī)，創(chuàng)建了網(wǎng)站ThisPersonDoesnotExist.com。在網(wǎng)站ThisXDoesnotExist.com上還有其他例子。

文本生成是利用人工智能技術(shù)進(jìn)行文本和深度學(xué)習(xí)，自動生成文本，寫故事、散文和詩歌，創(chuàng)建長文檔的摘要，以及綜合的方法。使用RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和現(xiàn)在的GANs，文本生成有很多實(shí)際的使用案例。文本生成可以幫助行業(yè)中新的自動化新聞或機(jī)器人新聞工作。OpenAI的GPT-3可以生成任何文本，包括吉他標(biāo)簽或計(jì)算機(jī)代碼。

技術(shù)能夠增強(qiáng)人們的能力，是一個很好的推動力。技術(shù)可以讓人們有話語權(quán)，有目標(biāo)，有能力大規(guī)模、快速地產(chǎn)生影響。由于數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的進(jìn)步，出現(xiàn)了新的賦能理念和能力。人工智能合成媒體有很多積極的應(yīng)用案例。技術(shù)可以為所有人創(chuàng)造可能性和機(jī)會，不管他們是誰，也不管他們?nèi)绾温?、如何說、如何溝通。深假技術(shù)的進(jìn)步在某些領(lǐng)域有明顯的好處，比如無障礙、教育、電影制作、刑事取證和藝術(shù)表達(dá)。[我將在以后的文章中探討積極的使用案例]。

與任何新技術(shù)一樣，邪惡的行為者會利用這種創(chuàng)新并為他們的利益服務(wù)。GAN和Deepfakes已經(jīng)不僅僅是研究課題或工程玩具。從一個創(chuàng)新的研究概念開始，現(xiàn)在它們可以作為一種通信武器使用。Deepfakes正變得容易創(chuàng)造，甚至更容易在政策和立法真空中傳播。

Deepfakes使編造媒體--換臉、對口型和木偶人--成為可能，大多數(shù)情況下，無需同意，并給心理安全、政治穩(wěn)定和商業(yè)干擾帶來威脅。深度造假可以用來損害名譽(yù)、捏造證據(jù)、欺騙公眾、破壞對民主體制的信任。近兩年，利用生成式人工智能模型創(chuàng)建的合成數(shù)據(jù)被惡意使用的可能性開始引起人們的警惕。該技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到可能被武器化，對個人、社會、機(jī)構(gòu)和民主制度進(jìn)行破壞和傷害。Deepfakes可以促進(jìn)事實(shí)相對主義，并使專制領(lǐng)導(dǎo)人得以發(fā)展。Deepfakes不僅會造成傷害，還將進(jìn)一步侵蝕人們對媒體已經(jīng)下降的信任。它還可以幫助公眾人物將自己的不道德行為隱藏在Deepfakes和假新聞的面紗中，將他們的實(shí)際危害行為稱為虛假行為，也就是所謂的騙子紅利。

非國家行為者，如叛亂組織和恐怖組織，可以利用Deepfakes來代表他們的對手發(fā)表煽動性言論或從事挑釁性行動，以煽動人們的反國家情緒。例如，一個恐怖組織可以很容易地制作一個假視頻，顯示士兵對宗教場所的不敬，以點(diǎn)燃現(xiàn)有的反國家情緒，造成進(jìn)一步的不和諧。國家可以使用類似的策略來傳播針對少數(shù)族裔社區(qū)或另一個國家的計(jì)算宣傳，例如，一個假視頻顯示一個警察高喊反宗教的污言穢語，或者一個政治活動家呼吁暴力。所有這些都可以用較少的資源、互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模和速度來實(shí)現(xiàn)，甚至可以通過微目標(biāo)來激發(fā)支持。

[我將在今后的文章中探討深層偽裝的負(fù)面使用案例和危害]

為了捍衛(wèi)真相和保障言論自由，我們需要采取多利益攸關(guān)方和多模式的方法。任何減輕惡意深層造假的社會負(fù)面影響的對策，其主要目標(biāo)必須是雙重的。其一，減少惡意深層造假的風(fēng)險(xiǎn)，其二，將其可能造成的損失降到最低。

惡意深造的有效對策可分為立法行動與法規(guī)、平臺政策與治理、技術(shù)干預(yù)和媒介素養(yǎng)四大類。

筆者將在以后的文章中探討有效的對策。

四、Python中的Numpy生成隨機(jī)碼是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？

明敏發(fā)自凹非寺

量子位報(bào)道 | 公眾號 QbitAI

到底是怎樣的一個bug，能讓95%的Pytorch庫中招，就連特斯拉AI總監(jiān)深受困擾？

還別說，這個bug雖小，但有夠“狡猾”的。

這就是最近Reddit上熱議的一個話題，是一位網(wǎng)友在使用再平常不過的Pytorch+Numpy組合時(shí)發(fā)現(xiàn)。

最主要的是，在代碼能夠跑通的情況下，它甚至還會影響模型的準(zhǔn)確率！

除此之外，網(wǎng)友熱議的另外一個點(diǎn)，竟然是：

而是它到底算不算一個bug？

這究竟是怎么一回事？

事情的起因是一位網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，在PyTorch中用NumPy來生成隨機(jī)數(shù)時(shí)，受到數(shù)據(jù)預(yù)處理的限制，會多進(jìn)程并行加載數(shù)據(jù)，但最后每個進(jìn)程返回的隨機(jī)數(shù)卻是相同的。

他還舉出例子證實(shí)了自己的說法。

如下是一個示例數(shù)據(jù)集，它會返回三個元素的隨機(jī)向量。這里采用的批量大小分別為2，工作進(jìn)程為4個。

然后神奇的事情發(fā)生了：每個進(jìn)程返回的隨機(jī)數(shù)都是一樣的。

這個結(jié)果會著實(shí)讓人有點(diǎn)一頭霧水，就好像數(shù)學(xué)應(yīng)用題求小明走一段路程需要花費(fèi)多少時(shí)間，而你卻算出來了負(fù)數(shù)。

發(fā)現(xiàn)了問題后，這位網(wǎng)友還在GitHub上下載了超過10萬個PyTorch庫，用同樣的方法產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)。

結(jié)果更加令人震驚：居然有超過95%的庫都受到這個問題的困擾！

這其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代碼，連特斯拉AI總監(jiān)Karpathy也承認(rèn)自己“被坑過”！

但有一說一，這個bug想要解決也不難：只需要在每個epoch都重新設(shè)置seed，或者用python內(nèi)置的隨機(jī)數(shù)生成器就可以避免這個問題。

到底是不是bug？

如果這個問題已經(jīng)可以解決，為什么還會引起如此大的討論呢？

因?yàn)榫W(wǎng)友們的重點(diǎn)已經(jīng)上升到了“哲學(xué)”層面：

這到底是不是一個bug？

在Reddit上有人認(rèn)為：這不是一個bug。

雖然這個問題非常常見，但它并不算是一個bug，而是一個在調(diào)試時(shí)不可以忽略的點(diǎn)。

就是這個觀點(diǎn)，激起了千層浪花，許多人都認(rèn)為他忽略了問題的關(guān)鍵所在。

這不是產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的問題，也不是numpy的問題，問題的核心是在于PyTorch中的DataLoader的實(shí)現(xiàn)

對于包含隨機(jī)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)加載pipeline，這意味著每個worker都將選擇“相同”的轉(zhuǎn)換。而現(xiàn)在NN中的許多數(shù)據(jù)加載pipeline，都使用某種類型的隨機(jī)轉(zhuǎn)換來進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，所以不重新初始化可能是一個預(yù)設(shè)。

另一位網(wǎng)友也表示這個bug其實(shí)是在預(yù)設(shè)程序下運(yùn)行才出現(xiàn)的，應(yīng)該向更多用戶指出來。

并且95%以上的Pytorch庫受此困擾，也絕不是危言聳聽。

有人就分享出了自己此前的慘痛經(jīng)歷：

我認(rèn)識到這一點(diǎn)是之前跑了許多進(jìn)程來創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)，然而發(fā)現(xiàn)其中一半的數(shù)據(jù)是重復(fù)的，之后花了很長的時(shí)間才發(fā)現(xiàn)哪里出了問題。

也有用戶補(bǔ)充說，如果 95% 以上的用戶使用時(shí)出現(xiàn)錯誤，那么代碼就是錯的。

順便一提，這提供了Karpathy定律的另一個例子：即使你搞砸了一些非?；敬a，“neural nets want to work”。

你有踩過PyTorch的坑嗎？

如上的bug并不是偶然，隨著用PyTorch的人越來越多，被發(fā)現(xiàn)的bug也就越來越多，某乎上還有PyTorch的坑之總結(jié)，被瀏覽量高達(dá)49w。

其中從向量、函數(shù)到model.train()，無論是真bug還是自己出了bug，大家的血淚史還真的是各有千秋。

所以，關(guān)于PyTorch你可以分享的經(jīng)驗(yàn)血淚史嗎？

歡迎評論區(qū)留言討論～

參考鏈接：