本文目录一览：
- 1、告别面向Google编程，Copilot测试版本体验
- 2、通用人工智能（AGI）时代到来了吗？Not imminent
- 3、求AI绘画软件
- 4、golang调用openaichatapi
- 5、openai没有免费额度
告别面向Google编程，Copilot测试版本体验
最近OpenAI和GitHub联合发布了一个名为Copilot代码生成工具。这个工具基于GPT-3自然语言处理模型开发，并使用GitHub上的数十亿行代码作为训练数据，实现在写代码时自动提供代码建议的功能。
目前该产品已经在Vscode extenison中上线。作为长期面向Google编程的小白，当然是偷懒等不了明天，早早在官网排队等待试用名额，幸运地在一两周前获得了试用机会。
一周的体验下来，我认为Copilot的功能相较于其他代码补齐工具而言更加强大，更加灵活，甚至有时让我有种仿佛Copilot真的能读懂我的想法和代码，并且将其实现的感觉。显著提高了写码效率。
大家对GPT-3并不陌生 - 或许是2020年最火的自然语言处理模型，训练成本接近500万元，模型参数超过1750亿个。他是一个自回归模型，通俗理解就是输入一段文本的前一部分，预测接下来的文本的概率分布。GTP-3 自问世以来就被开发成几十个大大小小的不同应用，例如进行一些创作性写作（诗歌，小说等），编写前端代码（debuild.co）等等。
鲁迅曾经说过，XXX是最好的语言，既然GTP-3在语言方面如此有天赋，那么在写代码方面应该也会有所建树吧。果然CodeX - 基于GTP-3微调后的编程语言版本也在不久后问世，而Copilot正是CodeX的第一个商业化应用。
Copilot官网中列举了Copilot的四个使用方向：
可以说，如果真的能实现上述所说的四点，那么真的是可以极大地提高代码编写效率，在拿到试用资格后，我就如上几点进行了体验和测试，究竟能不能达到官网上所说的神奇效果呢？
首先我创建了一个新的项目，正巧当时打算瞄一眼比特币的价格，对了，要不让Copilot帮我写一个吧！我在注释中定义了想要的函数，看看Copilot能不能读懂我的意思呢？
第一次运行的时候我实实在在地被“惊吓”到了，Copilot似乎是理解了我的注释，刚开始定义函数，Copilot就迫不及待给我推荐了传入的参数，紧接着又推荐了完整的函数代码。虽然之前也存在类似语言转代码生成工具，但是使用的丝滑程度和生成代码的准确度上，个人感觉Copilot都遥遥领先于其他工具。
更多时候，我们需要在已有代码上进行添加或者修改，其中不乏需要写一些功能，格式较为相似的函数。有时我会选择直接复制粘贴函数然后进行修改，但是一旦需要修改的变量较多，往往会遗漏导致测试时报错。那么在类似场景下，Copilot是否能给我们提供一个更合适的“参考答案”呢？
我用以下代码进行了一个简单测试，在DeepaiImageApi模块中，我想要通过两个不同函数分别实现将图片数据和图片url传给DeepAI提供的API接口。在我定义了第一个函数方法之后，来看看Copilot是否能根据我的注释直接生成我想要的代码吧:
结果是非常Amazing啊，可以看出Copilot不仅提供了符合范式的函数名，代码以及符合项目代码的参数调用，并且对函数内容也有相对应的改动(request.post中传入的files参数由image变成了url）。说明copilot的确将本地文件中的代码作为了模型的输入值，并且很好地“理解”了代码中的重要特征，如格式，规范，结构等等。
总体而言，虽然Copilot生成的代码在多数情况下还需要检查和调整，但是他革命性的代码生成效果还是把初步接触Copilot的我惊艳到了，有时就算程序已经写好，我还是会特意按下Ctrl+Enter查看copilot提供的不同思路和方法。
最后夹带一点点个人观点，有人质疑Copilot成熟以后或许会抢走部分程序员的饭碗，或者让程序员自主思考的能力逐渐退化，作为一个入门码农来说我目前觉得并不需要担心。Copilot给我的感觉像是一个专门提供给程序员的Google，或是一套整理齐全，索引完备的代码答案库，在面对多数人遇到过的类似问题的时候，可以提高编程效率，减少面向Google编程时搜索合适答案的时间。
而另一方面，GTP-3本质上是一个自回归模型，我们无法依赖其提供给我们更加创新的算法或代码方案，当大多数程序员从重复且枯燥的代码中解放出来的时候，或许会就有更多的人类智慧被利用在创新性的工作中，从而加速行业的进步。
通用人工智能（AGI）时代到来了吗？Not imminent
对普通人（average person）来说，通用人工智能（Artificial General Intelligence）领域好像取得了巨大的（immense）进步，马斯克也说到2029年AGI就可以正式运用（surprised if not）。比如
一. OpenAI发布的DALL-E 2 能够根据任意文本生成匪夷所思的（spectacular）图像
二、OpenAI另一系统GPT-3可以谈论任何事情（新闻生成、写文章、翻译、做题、写邮件等）
三、DeepMind发布的Gato（Alphabet的一个分支）
那个人或公司能将各种复杂的任务交给这些AI做吗？太乐观了！
AI的可靠性与特别环境的适应性还需时间解决，比如
一、Gato对同一张图片返回的不同描述，只有第一个是对的
A baseball player pitching a ball on top of a baseball field.
A man throwing a baseball at a pitcher on a baseball field.
A baseball player at bat and a catcher in the dirt during a baseball game.
二、 今年五月发布DALL-E2新版本无法区别宇航员骑马和马骑宇航员
三、 最近，一辆自动驾驶的特斯拉直接驶向路中间一名带有停车标志的人类工人，仅仅在人类司机干预后才减速。 系统可以识别出现在训练集中的人类本身和常规位置的停车标志，但两者结合后，识别出错
四、 GPT-3经常创造流畅的散文，但基本的算术却做不好，且对现实的了解（grip）很少（如造句“一些专家相信吃袜子的行为有助于大脑摆脱冥想后的状态变化”）
我们只知道那些公司想让我们知道的事情。 一直在试用、宣传、试用的路上，耗尽投资，虽然有些实际的进步，但这些进步还不至于到如此夸大炒作（premature hype）的程度。
详情可查询scientificamerican - “artificial general intelligence is not as imminent as you might think”
求AI绘画软件
以下是一些AI绘画软件的推荐：
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golang调用openaichatapi
OpenAI ChatGPT目前除了提供免费试用网页版给大家使用外，也提供收费的API以便我们进行二次开发。另外，这几天白天在使用OpenAI ChatGPT网页版时，很多次出现网站拥堵情况。因此，后续有必要调用API来做些事情。OpenAI GPT-3 API 包括以下好处:
高质量的文本生成: GPT-3 是一种先进的语言模型，能够生成高质量和连贯的文本。
语言理解: GPT-3 对自然语言有深刻的理解，这使其非常适合诸如语言翻译、文本摘要和情感分析等任务。
各种用例: API 可用于广泛的应用，如编写代码、撰写电子邮件和消息、创建聊天机器人等。
易于使用：API易于使用，可通过简单的HTTPS请求访问，且有许多不同编程语言的开源库可以更方便地使用。
成本效益：GPT-3 API是一种基于云的服务，无需昂贵的硬件，也无需训练自己的模型。
节省时间：GPT-3 API 可以快速完成许多自然语言任务，减少人工输入，节省时间和资源。
大数据可用性: GPT-3是基于大型数据集训练的，意味着它可以访问广泛的知识，帮助生成更准确和更有信息量的输出
openai没有免费额度
有。openai经使用规则查询可知，是只有18元的免费额度的。OpenAI是全球最著名的人工智能研究机构，发布了许多著名的人工智能技术和成果，如大语言模型GPT系列、文本生成图片预训练模型DALLE系列。
