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据韩国媒体报道，三星电子 (Samsung Electronics) 自3月11日引进 ChatGPT 后，在不到20天的时间里发生了三起秘要信息走漏事情，其间2起与半导体设备测量数据、产品良率等秘要信息有关，另外1起与会议内容有关。

据路透社消息，德国联邦数据维护专员乌尔里希凯尔伯（Ulrich Kelber）在4月3日发表的谈论中告诉德国《商报》，德国可能会追随意大利的脚步，因数据安全问题“封杀”ChatGPT。该发言人称，制止运用该软件的动作将属于德国联邦数据维护组织的职权范围。

现在，该组织已要求意大利监管组织供给有关其ChatGPT禁令的更多信息。与此同时，法国和爱尔兰的隐私监管组织也已联系了意大利数据监管组织，要就其调查结果进行评论和沟通。

不过，意大利这边，“封杀”ChatGPT的行动其实很快遭到了意大利副总理马泰奥萨尔维尼的公开批评。他表示，这一禁令可能会危害国家商业和科技立异，期望组织能敏捷找到解决方案，康复聊天机器人进入意大利的权限。

3月30 日，当下最火的 AI 作画神器 MidJourney 已暂停免费试用。其公司创始人兼 CEO Da【【微信】】 在采访中表示，做出此举的首要原因是新用户的大量涌入，以及很多人为了逃避付费而注册一次性账户。

此前，Da【【微信】】 在 Discord 上发布消息时提到了存在 “奇怪需求和试用乱用”，也不禁让外界猜测此次叫停免费试用或许与 MidJourney 近期生成的一系列病毒式传播的图画有关。来历

【【网址】】 能够制造 AI 服装模型，能够快速做出某宝、某红书的同款服装，并穿在 AI 模特身上，能够实现 90% 的复原度。

关于商家来说，能够极大节省了产品展示环节的拍照费用。关于造型博主来说，用 AI 模型呈现真实造型，不露脸，不侵犯常识产权。对顾客来说，运用 AI 搜图功用即可在电商网站找到同版衣服并购买。体会

A Sur【【微信】】dels 论文中总结了大模型的开展路径图，其间黄色布景为开源或部分开源的模型。

Breakthrough! ChatGPTClassifier and ChatGPTRegressor is part of sklearn now!

Works impressi【【微信】】!

这是一篇万字长文，作者在与创业者、投资人、从业者的交流中，发现在被 OpenAI 拖着狂奔的过程中，大家都处于一种兴奋而迷茫的状态，并叠加了对中心化 LLM 巨子鲸鱼翻身的恐惧。

作者梳理了自己的考虑结构，并结合多方常识，将对 LLM 未来开展、落地场景、自我预备三个方面的考虑结果进行了具体阐述。这里梳理了文章结构，感兴趣的能够前往阅览 原文。

一、LLM下一个开展未来是什么

考虑结构

1. 现在存在哪些问题需要解决

2. 做哪些尝试能够带来更大的空间（当然也带来更多的待解决问题）

3. 这些方向技能上是否可行

4. 这些方向的商业价值是否值得投入去改变

表层常识

No.1 居高不下的推理本钱

No.2 垂直适配难题

No.3 上下文中注意力失控

No.4 安全性补足

No.5 可解释

No.6 实质学习

No.7 事务安全

No.8 下降门槛

No.1 了解（多模态）

No.2 干涉

No.3 多端融合

No.4 被绑住翅膀的插件

二、哪些落地方向更有远景

考虑结构

1. 这次技能与以往的根本性差异是什么？

2. 你正在看的这个方向是存量仍是增量？

3. 你正在看的这个方向会被巨子颠覆吗？

4. 他的技能前置成立吗？他的商业潜力有足够空间吗？

表层常识

No.1 情感方向

No.2 新的范式

No.3 AI化浪潮中的时机

No.4 劳动力搬迁中的时机

No.5 人文*的变化

No.6 能不能更具体点

三、咱们要做些什么预备

考虑结构

1. 生产力的腾跃，带来生产功率的进步，重复性工作消亡，并发生更广大的生产范围

2. 生产力腾跃带来的认知紊乱，观念建立就被打破，认知共识后就被抛弃

3. 生产力与生产关系不适配时发生的阵痛，包含劳动力商场、人文*、经济变化

表层常识

1. 拥抱UGA元年

2. 找实质，先验胜于后验

3. 坚持好奇心，但做好信息管理

4. 拥抱不可控性

Chase Curtis 持续在推上共享关于 MidJourney V5 的 【【微信】】 教程，教授关于改变或增强图画质量的诀窍！现在已经更新了 10+ 主题，包含惯例技巧、摄像头操控、标点、参数、参阅图画、颜色、体型/种族、相机/胶片类型、主题、灯光、自然环境、新功用提示等。

今日共享他对 Camera Lenses & Lens Filters 主题的总结。更多主题的总结请持续重视 ShowMeAI 日报系列，或前往 主题帖。

15mm：一种超广角镜头，可捕捉到广大的视界【十分合适景色或修建拍摄】

35mm：一种标准镜头，具有类似于人眼视觉的自然视角【十分合适街头拍照或一般用途】

85mm：一种中长焦镜头，具有狭窄的视界，可发生美丽的散景【布景虚化】并将主体与布景别离【十分合适人像和低光环境拍照】

100mm：一种中长焦镜头，为微距拍摄供给更长的工作间隔【十分合适捕捉小物体的精细特写】

200mm：一种长焦镜头，供给狭窄的视界并放大远离的物体【十分合适拍照体育、野生动物或主体较远的活动】

Color-Gel：修正色温或发生特定的颜色作用。

例如：“Blue color-gel filter”用于下降暖光源的色温，或“red color-gel filter”用于进步冷光源的色温。

Diffusion-Filter：使图画柔软，下降对比度，发生梦幻或浪漫的作用。

例如：“Soft focus filter”用于拍照人像或“diffusion filter”用于拍照自然风光。

Polarization-Filter 或 Polarizer Lens：经过操控光波的方历来削减眩光、反射并增强颜色饱和度。

例如：“Circular polarizer filter”用于景色拍摄或“linear polarizer filter”用于去除玻璃表面的反射。

Dichroic-Filter：将光别离成不同的波长以创建颜色别离作用。

例如：“Prism filter”用于制造彩虹作用或“star filter”用于制造闪耀的光点。

Neutral-Density-Filter 或 ND-Filter：在不影响颜色平衡的情况下削减进入镜头的光线量。

例如：捕捉活动的水或在亮堂的日光下制造动态含糊作用。

Infrared-Filter 或 Infared-Cut-Off-Filter：阻挠可见光，答应红外光经过，以发生超现实或诡异的作用。

例如：“Infrared filter”用于景色拍摄或“night 【【微信】】”用于安防摄像头。

Graduated-Neutral-Density-Filter 或 GND-Filter：削减图画特定区域（通常是天空）的曝光，使其与图画的其他部分坚持平衡。

例如：在景色相片中平衡亮堂的天空和较暗的远景之间的曝光。

Ultra【【微信】】 或 UV-Filter：阻挠紫外光并维护镜头免受尘埃、刮痕和指纹的影响。

例如：“U【【微信】】”用于户外拍摄维护镜头，或“Haze filter”用于削减景色相片中的大气雾化作用。

Astronomical-Filter：通用术语，用于增强恒星或行星等天体发出的光的颜色。

Oxygen-III filter：用于捕捉地理拍摄中的蓝绿色发射星云。

Hydrogen-Alpha Filter：隔离星云和电离氢气区域发射的氢原子的赤色发射线。

Light-Pollution-Reduction-Filter：阻挠与人造光污染相关的特定波长的光，使光污染区域的夜空图画更清晰。

Broadband Nebula Filter：经过阻挠不需要的光并增强与星云发射相关的特定波长的光传输，进步发射星云的对比度。

提示中的短语在接近最初或许结束时对生成图画的影响更大。能够问询 ChatGPT 以了解哪种镜头滤镜最合适您的提示。

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chatgpt开放3.5源代码 chatgpt算法是开源的吗

ChatGPT开放的地区,ChatGPT开放API接口会怎样?,ChatGPT开放的国家,ChatGPT开放接口

原标题：【开源免费】ChatGPT-Java版SDK更新至1.0.10版，支持Tokens计算，快来一键接入。

ChatGPT Java版SDK开源地址：【【网址】】/Grt1228/chatgpt-java ，目前收获将近1000个star。

有bug欢迎朋友们指出，互相学习，所有咨询全部免费。

最新版：1.0.10

整合web示例，支持流式返回：

开发思路可以参考：【【网址】】/Grt1228/chatgpt-steam-output

流式输出实现方式	小程序	安卓	ios	H5
SSE参考：OpenAISSEE【【微信】】	不支持	支持	支持	支持
WebSocket参考：OpenAIWebSocketE【【微信】】	支持	支持	支持	支持

• 1.0.10 支持tokens计算：TikTokensTest ，更多详细的资料参考文档：Tokens_README.md
• 1.0.9 支持自定义key使用策略参考：OpenAiClientTest 和OpenAiStreamClientTest ，弃用ChatGPTClient，优化Moderation接口
• 1.0.8 修改OpenAiClient和OpenAiStreamClient的自定义相关实现，超时设置，代理设置，自定义*设置改为通过自定义OkHttpClient实现，将OkHttpClient交由用户自定义控制更加合理，可以实现更多的参数自定义。支持多Api Keys配置。
• 1.0.7 修复反序列化报错Bug：【【网址】】/Grt1228/chatgpt-java/【【微信】】/79 ，Image SDK枚举值bug：【【网址】】/Grt1228/chatgpt-java/【【微信】】/76 ，感谢两位朋友指出：@CCc3120 、@seven-cm
• 1.0.6 支持余额查询参考：OpenAiClientTest 和OpenAiStreamClientTest creditGrants方法,支持最新GPT-4模型，参考：ChatCompletion.Model构建消息体传入模型即可。感谢群友提供的余额接口地址以及@PlexPt 提供的模型参数
• 1.0.5 支持自定义Api Host，使用Builder构建。参考下面的快速开始部分代码。
• 1.0.4 官方最新的ChatGPT Stream模式下的Api返回值改动。
• 1.0.3 支持最新的GPT-3.5-Turbo模型和Whisper-1模型，支持语音功能转文字，语音翻译。OpenAiClient和OpenAiStreamClient支持Builder构造，支持代理。
• 1.0.2 支持Stream流式输出，参考：OpenAiStreamClient
• 1.0.1 支持自定义超时时间，自定义OkHttpClient*，参考：OpenAiClient构造函数
• 1.0.0 支持所有的OpenAI官方接口

openai 的tokens计算规则适合模型先关的，不同的模型计算方法是不一样的。大致的表格如下：

流式返回的数据，返回行数-2=返回tokens

[DONE]这一行不参与tokens计算，没有content属性的不参与token计算。 所以tokens数量是4，[“Ser”,“end”,“ip”,“ity”]，总返回行数6 - 无效行数2=4个tokens文章来源地址【【网址】】/blog/409922.html

完整使用示例请参考：TikTokensTest

结合chat模型使用示例： 完整示例参考：OpenAiClientTest

单独使用示例：【【网址】】

感谢大佬：knuddelsgmbh 的jtokkit 的开源计算算法。

来源于：【开源免费】ChatGPT-Java版SDK更新至1.0.10版，支持Tokens计算，快来一键接入。