如何使用OpenAI Playground

　　OpenAI Playground 是一种基于 Web 的工具，可以轻松测试提示并熟悉 API 的工作原理。借助 Playground，无需编写一行代码即可开始使用 GPT-3，可以使用简单的英语提供提示。凭借其直观的用户界面，Playground 使用户能够直接在其 Web 浏览器中构建、训练和部署 AI 模型。该平台具有多种功能，使其成为人工智能实验和研究的理想环境。

　　用户可以在 OpenAI Playground 在线平台上使用 OpenAI 模型并测试人工智能 (AI) 工具。它提供了一个用户友好的界面，不需要技术专业知识，使其成为任何有兴趣了解 AI 及其用途的人的完美工具。在本文中，我们晓得博客将指导您如何使用OpenAI Playground，包括如何访问和使用该平台。

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什么是OpenAI Playground

　　OpenAI Playground 是一种预测性写作工具，允许用户编写任何类型的内容并对其进行改进。它被编程为理解键入的内容，然后以人的方式做出反应。

　　这项技术成功的关键原因是它的预测性和接近人类的行为。具体来说，Playground 通过可用于激发灵感的各种模板尽可能以对话方式响应您的输入。此外用户可以尝试使用聊天功能与机器人交谈、发起问答环节、使用故事情节工具创建故事，以及做许多其他有趣的事情。

　　可以使用 Playground 毫不费力地发现代码中的安全漏洞、撰写论文，甚至创建一整块功能代码。

　　OpenAI Playground 通过友好的界面，该技术人员提供了易于理解的说明。OpenAI Playground 让您可以尝试各种设置并创建使用这些技术的创新方法。您不必担心成本，至少现在是这样。OpenAI Playground 可免费使用。

　　OpenAI 最强大的功能之一是它模拟环境的能力。用户可以创建和定制自己的虚拟环境，然后可以用来训练 AI 模型。借助平台内置的物理引擎，用户可以为他们的 AI 模型创建各种真实场景进行交互。这是在将 AI 模型部署到现实世界之前测试和改进它们的好方法。

　　OpenAI 还提供多种 AI 工具。这些工具使用户能够轻松创建、训练和部署他们的模型。该平台还具有内置 API，可用于快速创建使用 AI 模型的应用程序和程序。该平台还提供对许多预训练人工智能模型的访问。这些模型可以用作创建更复杂的人工智能系统的起点。借助这些模型，用户可以快速构建和部署自己的 AI 模型，而无需进行大量的培训和实验。

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OpenAI Playground功能

　　一旦注册帐户并准备好使用 Playground，您将有多种选择可供您使用。

• 问答 ―― 它旨在回答任何根植于事实的问题。你不能试图欺骗它；它将以“未知”回应。
• 语法纠正 ―― 将句子纠正为标准英语。
• 总结――它将任何困难的副本翻译成更容易阅读的内容。
• Natural Language to OpenAI API――使用自然语言指令创建代码。
• 文本到命令――将任何文本转换为编程命令。
• 英语到其他语言――将您的英语副本翻译成西班牙语、法语或日语。
• 解析非结构化数据――一种从长格式副本创建表格的简单方法。
• 分类 ―― 为您提供一种简单的方法来将项目分类。
• 产品描述中的广告――将任何产品描述变成广告文案。
• 提取联系信息 ―― 允许您从文本块中提取联系信息。

怎么注册OpenAI Playground

　　要使用 Playground OpenAI，首先需要注册一个 OpenAI 账号。

　　1、通过浏览器访问 并单击登录或注册。

　　2、在新页面上，选择您的国家/地区，输入您的电话号码，然后点击发送验证码。

　　如果你选择中国，你会得到错误 C OpenAI’s ser【【微信】】 in your country。目前，OpenAI产品在中国还没有上市。

　　注册过程和ChatGPT过程类似，可参考国内注册ChatGPT的方法(100%可用)

　　3、按照屏幕上的说明完成 OpenAI Playground 登录。

　　推荐：(100%可用)国内使用ChatGPT的方法

怎么使用OpenAI Playground

　　在Playground页面上，可以看到一个空白文本，只需在此处输入任何内容，然后单击提交按钮。很快，AI 就会响应您的提示。AI 给出的所有响应都以绿色突出显示。

　　可以充分利用“加载预设”功能。只需单击下拉菜单并选择一个预设。从下面的屏幕截图中，您可以看到一些常用的预设，如Grammatical Standard English语法标准英语、Summarize for a 2nd grader学生总结、Text to command文本命令、QA问答、【【微信】】ges英语到其他语言、Parse unstructured data解析非结构性数据、Classification分类等等。您可以选择 OpenAI 提供的提示插入它并开始使用。

　　OpenAI Playground 允许您通过右侧窗格更改一些设置，例如更改模型、调整响应长度等，OpenAI 支持四种基本语言模型――Ada（最快）、Babbage、Curie 或 Davinci（提供最复杂的响应）。您可以将默认模型text-da【【微信】】，最先进的模型更改为另一个模型，以决定您想要与 AI 交谈的方法。

　　最大长度滑块可帮助您调整响应长度――您的响应长度。温度会影响您得到的响应的“随机性”。如果只有一个正确答案，温度应该更低。为了获得更多样化的响应，它应该更高。

　　OpenAI Playground API功能，可以使用以下代码开始将当前提示和设置集成到您的应用程序中

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使用OpenAI Playground最佳实践

　　使用 OpenAI Playground 时，需要牢记一些最佳实践。这些包括：

　　1、从小做起

　　如果您是 AI 新手，请从小提示开始，然后从那里开始构建。这将帮助您了解模型的工作原理及其功能。

　　2、尝试不同的选择

　　OpenAI Playground 为用户提供了不同的选项来优化生成的内容。这些选项包括输出长度和模型的“温度”等内容。试验这些选项以找到满足您需要的最佳设置。

　　3、要有耐心

　　AI 模型可能需要一些时间才能生成输出，因此在等待结果时请耐心等待。同样重要的是要记住，该模型并不完美，可能会产生意外或无意义的输出。

　　4、使用高质量的提示

　　提示的质量会极大地影响生成的输出的质量。使用清晰、简洁的语言并提供尽可能多的上下文以获得最佳结果。

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总结

　　以上是晓得博客为你介绍的如何使用OpenAI Playground对全部内容，任何有兴趣研究 AI 模型功能的人都应该使用 OpenAI Playground，它提供了用户友好的界面，因此不需要任何技术专业知识，只要有互联网连接，每个人都可以访问它。用户可以生成文本、图形，调查各种用例，甚至创建自己的应用程序。希望对你的ChatGPT使用有所帮助，如有问题可联系我们。

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常见问题

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与大语言模型「共同思考」的工具、场景与教训

作为以文字谋生的内容生产者，面对 ChatGPT 等大语言模型可谓五味杂陈：我知道这一类工具将极大降低内容――从文本到图像到视频――的生产门槛，甚至可能重塑内容产业的全流程；当然我也知道，在接受 ChatGPT 等大语言模型的优缺点之后，通过与这类工具的「协同」，不仅能够有效提升内容生产的效率，还会创造出一层全新的人机关系。

 

此前的一期会员通讯里，我谈到「如何让 ChatGPT 帮我阅读文章」。而在这个「人类时间一天，AI 进化速度一年」的时代变革背景下，之前的这个流程已经过时，而且存在一些无法解决的问题，特别是在经历了几次错误总结文章大意之后，我也意识到一点，仅仅依靠大模型去处理文章――包括阅读、总结――非常不靠谱，如果再加上人类校对、核实的时间，整个工作流程并没有带来效率的提升，反而增加了大量无谓的时间消耗。

 

也因此，我开始重新思考大语言模型在我工作中的定位，并逐步细化了一些流程，本期的「流程」专栏，我会向大家汇报近期的一些探索，供各位参考。

 

1.工具选择

访问大语言模型的方法有很多，举几个例子：

 

・ 通过官网，注册账户后直接访问网页版，这是 ChatGPT、文心一言、通义千问的一般访问方式；

 

・ 利用自己或第三方 API 搭建的网页访问大模型，一定程度可以避免网络问题；

 

・ 将自己或第三方的 API 集成到某个特定场景工具，比如浏览器的翻译插件里；

 

・ 使用开发者完全封装的服务，比如 Slack 里的 Claude 模型或者 Poe 里的一大堆模型；

 

我更倾向于「使用开发者完全封装的服务」，这里重点谈谈 Quora 出品的 Poe，它目前聚合了 OpenAI、Anthropic 两家公司的多个模型，还包括搜索引擎公司 Neeva 的搜索模型：

 

・ OpenAI 的模型：Sage、ChatGPT、Dragonfly、GPT-4（有限访问，需付费）；

 

・ Anthropic 的模型：Claude+（有限访问，需付费）、Claude-instant；

 

・ Neeva AI：类似于新 Bing 的搜索模型；

 

其次，用户无需再去额外注册或申请 API，可直接免费通过 Poe 与众多大模型进行互动，特别是 Anthropic 公司的大模型 Claude+，目前几乎没有几家公司提供这个模型服务。

 

第三，Poe 最近发布了「自定义对话机器人」功能，可通过提前设置的提示词，设置一个个面对特定场景的机器人，比如设置一个中文翻译机器人，提示词就是「翻译成中文：」，目前可调用的模型是「Claude-instant」和「ChatGPT」：

 

 

鉴于 Poe 里丰富的模型选择、合适的价格（20 美元/月）以及便捷的访问方式（利用网页实现真正意义的跨平台），我现在已经完全转向了 Poe，如果没有使用 API 的必要，我非常建议各位通过 Poe 访问当下最流行的大语言模型。

 

2.与大语言模型共同「思考」

大语言模型某种意义是一类统计模型，我们不应该将其作为问答、搜索事实的工具。在 GPT-4 发布之后，「推理」成为大模型应用的重要场景，简单来说，就是用户通过输入一定的信息，让大语言模型「思考」之后输出相应结果，用户结合结果进一步优化输入，以此形成「共同思考」的流程。

 

比如在「翻译」的场景里，我会将一段英文或法语内容复制粘贴到 Poe 的「翻译机器人」里进行翻译，接着使用「翻译的太生硬了，再修改和润色一遍」之类的提示词，让「翻译机器人」提供第二版翻译，如果觉得还是不好，可以继续使用类似的提示词优化翻译：

 

 

另一个场景，我经常遇到众多新闻线索堆在一起的时候，此前我需要利用思维导图或 Workflowy 之类的大纲工具进行整理和思考，寻找这些线索之间的潜在关系，以确定是否值得继续挖掘，现在我的工作流程是：

 

・ 手动将新闻线索整理成简洁表达的文本；

 

・ 将这些文本交给 ChatGPT 之类的大模型；

 

・ 使用「分析这些线索之间的关系」之类的提示词；

 

・ 结合输出的结果，再输入一些背景资料，进一步优化这些关系；

 

这个过程并不轻松，我的工作包括：

 

・ 发现新闻线索

 

・ 找到这条线索的关键

 

・ 总结新闻线索和背景资料

 

而 ChatGPT 会结合这些线索、背景资料，梳理出一些潜在的逻辑关系或选题方向供我选择。至少对于我这样的内容生产者来说，这样的互动过程并不比一场选题沟通会的效果差，我所面对的是一个无所不知但又经常胡说八道的「奇怪同事」，我需要通过合适的词汇引导他到合适的方向，并且沿着我的思路「帮」我想出更好的选题。

 

第三个场景里，我会尝试让 ChatGPT 等大模型生成草稿，我个人很喜欢《金融时报》的 Lex 评论专栏，所以试图让 ChatGPT 帮我模仿 Lex 专栏的风格，评论一些产业事件。

 

这个过程涉及到很多前期的准备工作，比如需要让大模型了解 Lex 专栏风格是什么，再比如要整理一些评论的素材，我们不能用类似「使用 Lex 专栏风格评价 ARM 即将发布自己的芯片」这类提示词，而是要结合具体事件或新闻，将一份详细而简洁的文本交给大模型：

 

坦率来说，第一版的草稿并不适合直接发布，但我可以通过补充背景资料、调整语气表达等方式，不断优化这个草稿，最终有可能（请注意是有可能）变成一篇兼具权威性与可读性的商业评论。

 

3.教训与经验

请注意我在这篇专栏里多次使用「可能」，原因在于这类大语言模型的输出存在巨大不确定性。即便是输入同样的提示词和同样的背景资料，每一次生成的结果都存在差异，很多时候得到的结果截然不同，这也让我一度陷入越使用这类模型越恐惧的状态，因为我不知道我每次输入之后得到的结果是惊喜、惊吓还是失望，这个问题短期内无解。

 

其次，互联网上海量的「提示词」技巧也在制造一种误读，认为只要通过所谓「咒语」就能「唤醒」大语言模型的能力，目前最流行、也是最傻的一类提示词是在 ChatGPT 里使用「请假装你是 GPT-4」，然后进入互相欺骗的对话里。

 

但结合我的实践来看，我们更应该把大模型放在特定信息处理的场景里――通过输入优质信息，换取大模型输出的优质信息。这意味着，除了提示词，我们――人类――依然需要花费时间和精力整理一些「喂」给大模型的信息，结合大模型输出的信息进行调整、优化信息，并在一次次互动的过程中获得适合当时与当地的洞察――千万不要幻想大语言模型会给出适用一切场景的万能方案。

 

最后一点教训是，如果能力或场景允许，请使用英文提示词和背景资料进行输入，你得到的当然是英文回答，但却是更高质量的答案。

仓输入法

重新回到 macOS 之后，我又捡起来了基于 Rime 输入引擎的「鼠须管输入法」，我在之前的会员通讯里谈到：

 

这款输入法完全基于本地，支持丰富的自定义功能，而其缺点就是所有功能都需要自己配置，包括常用的词库，推荐一个实用的教程，可以以最快的速度部署、使用「鼠须管输入法」，至于词库嘛，慢慢养吧。

 

而在 iOS/iPadOS 平台，最近发布的「仓输入法」带来很多惊喜。

 

一方面，这款输入法基于「中州入法引擎／Rime Input Method Engine」，能够适配其他平台上――比如 macOS 鼠须管输入法――的输入法，由此带来的是，我可以把 macOS 的输入法配置一键、无缝迁移到 iPhone 上面，开发者也提供了相应的导入功能：

 

 

其次，这款应用还提供了「配置文件修改」功能，修改相应文件后，能够快速部署应用。

 

 

第三，开发者完全开源了这个产品，整个源代码托管在 Github，开发者和一众有技术的用户不断打磨产品，最近一周的更新频率明显加快，在修复众多 Bug 的同时，也在增加一系列新功能，比如中英文切换、输入法切换等实用功能。

未来，我也希望仓输入法可以提供备份、同步机制，这样就能更方便实现各个平台的输入法――不仅是词库，还包括输入习惯――的同步，最重要的是，所有这些都不是以隐私为交换。

 

你可以在 App Store 免费下载这款输入法。

Proton 公司推出密码管理工具 Proton Pass ，提供用户名/邮箱、密码和安全笔记的端到端加密机制，甚至连密码相关的诸如网址也涵盖在端到端加密的范围内。另外用户也可以借助这款工具快速生成随机邮箱，以代替自己的真实的邮箱，避免邮箱地址泄露。

 

关于这款密码管理工具的安全机制，可参见 Proton 的官方博客。

 

目前这款应用仅限 Proton 终身会员和 【【微信】】 会员使用，但根据该公司的说法，未来开放给所有用户。

 

笔记工具 Bear（熊掌记） 宣布新价格体系，在 2.0 版本即将发布的时候，Bear 团队调整了这款笔记产品的订阅价格，由原来 1.99 美元/月上涨到 2.99 美元/月，年度订阅也从 19.99 美元涨到 29.99 美元。

 

对于此前的订阅用户，Bear 给出了相应的说明：

 

・ 此前已经订阅 1.0 版本的用户，保持价格不变；

 

・ 如果用户近期订阅 Bear 高级版本，也延续此前价格；

 

Bear 高级版本提供了诸如 iCloud 同步、更多主题以及导出格式等功能。

 

结合我在最近使用 Bear 2.0 测试版的体验来看，新版本的 Bear 的定位没有发生太大变化，它在诸多领域，比如应用颜值、交互逻辑等方面依然优秀，并且优化笔记编辑的场景，提供了目录、标题折叠等一系列实用功能，足以应对一般化的笔记场景；但在另一些领域，比如没有跨平台功能，无法在非苹果生态的设备上使用，也缺乏类似 Obsidian 等新一代笔记产品强大的扩展能力。

 

对于不满 Bear 更新策略的用户，如果你不想为 iCloud 同步或主题订阅付费，而是仅仅需要可以同步的笔记工具，不妨试试 Bear 的平替 FSnotes，这是一款开源笔记应用，面向 macOS 和 iPadOS/iOS 两大平台，价格方面：

 

・ macOS 平台：3.99 美元买断制；

 

・ iPadOS/iOS 平台：2.99 美元买断制；

 

我推荐 FSNotes 替代 Bear 的最大原因是其支持 Textbundle 导入，这使得我可以把 Bear 里的文本、图片整体迁移过来。除此之外，FSNotes 还完整支持 Bear 的标签体系，并且也适配了流行的 Wiki 链接等。

 

相比于 Bear 等笔记应用采用 CloudKit 的数据同步方式，FSNotes 使用 iCloud Drive 同步所有的笔记，这使得所有的笔记数据都可以公开访问，不过两种机制并没有好与坏之分，更多还是取决于用户的使用习惯。

 

你可以在 App Store 购买 FSNotes。

 

近期一大批应用都推出基于大模型的 AI 功能：

 

・ 办公软件 WPS 宣布即将推出 WPS AI，官方的演示来看，这项功能具有生成文档、进行多轮对话、对已有内容进行加工再处理、总结现有文档内容等；

 

・ 印象笔记桌面版本正式发布「印象 AI」功能，其基本功能与 Notion AI 无异，有趣的地方在于，印象笔记强调该功能是自研，「基于印象笔记自研的轻量化大语言模型大象GPT和国内外大语言模型相结合的混合模型方案」；

 

・ 任务管理工具 Todoist 推出三项 AI 驱动的新功能，包括任务建议、任务完成后的提示以及任务表述的优化（使其更具可操作性）等，目前仅限于桌面端或网页版；

 

开箱第一代 iPhone，知名科技视频博主 Mar【【微信】】 分享了购买、开箱这台售价 4 万美元的第一代 iPhone 全过程，他说，「我几乎一点也不后悔」。

 

HomePod 更新。根据苹果的说法，现在的 HomePod 全系产品可以识别烟雾或一氧化碳报警器的声音，并在听到警报后向用户的设备――比如 iPhone、iPad、Apple Watch 等发通知，该功能还能与其它 HomeKit 设备联动，帮助用户收听报警音或查看室内情况等。

 

iOS 17 会支持「侧载」吗？Bloomberg 记者 Mark Gurman 的消息称，为了应对欧盟的《数字市场方案》，苹果或将在 iOS 17 里提供应用「侧载」机制，这意味着，App Store 不再是 iPhone/iPad 应用下载的唯一来源，用户可以像 Android 用户那样从其他平台下载应用，然后将其安装到自己的设备上；对开发者来说，「侧载」可以避免向苹果缴纳所谓「苹果税」，自己应用内的收入无需再给苹果分成。

 

苹果公司此前反复强调「侧载」的危险，去年库克表示，政策制定者正在以竞争的名义采取措施，迫使苹果公司允许 iPhone 上的应用通过「侧载」的方式绕过 App Store，「这意味着，那些对数据贪婪的公司将能够规避我们的隐私规则，并再次违背用户意愿追踪我们的用户」，库克说道。

 

不过最新的消息显示，即便苹果推出了类似「侧载」的功能，也仅仅面向欧盟用户提供，暂不清楚苹果如何区分不同地区的用户（Apple ID 的地区？），而且苹果也可能会向那些计划在 App Store 之外提供应用下载的开发商收取额外的费用。