无限能源可行吗?OpenAI首席执行官的大赌注
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它将在人类历史上创造一个转折点,一个能源奇点,任何行业都将受到影响。
OpenAI首席执行官的最大赌注
OpenAI公司的首席执行官山姆・阿尔特曼(Sam Altman)今年可谓是在科技界出尽了风头。ChatGPT的成功引发了“聊天机器人热”,而就在众多科技公司纷纷效法,投身于AIGC热潮之时,阿尔特曼却坦言“我未来只对两件事感兴趣:无限的能源和无限的寿命”。
阿尔特曼一直是硅谷最著名的投资者之一,他将其职业生涯中最大的一笔赌注押在了一家比OpenAI更加“科幻”的公司身上:Helion Energy,而这家公司生产“无限的能源”。
Helion Energy是一家美国核聚变研究公司,创立于2013年,总部位于华盛顿州埃弗雷特,致力于开发世界上第一台核聚变发电机。目前,该公司正在开发一种磁惯性核聚变技术,通过无子聚变产生氦 3和聚变能,可以使用完全从水中提取的燃料产生低成本的清洁电能。
截至到2020年9月,该公司的估值为12.5亿美元,是一家名副其实的“独角兽”企业,阿尔特曼是其最大的个人投资者。
为什么是核聚变?
聚变是太阳和恒星用来产生能量的过程。当两个原子在高温和高压下结合在一起形成一个原子时,就会发生聚变,而这个过程会释放出的巨大能量。聚变能由氢的稳定同位素提供燃料,因此不会产生温室气体或长寿命放射性废物。
而核聚变发电,简单来说,就是把聚变燃料加热,到了1亿度以上产生核聚变,这种聚变能产生热能,再用核聚变的热能来发电。与核裂变相比,核聚变不但资源无限易于获得,其安全性也是核裂变反应堆无法与之相比的。可以说,核聚变一旦实现,“无限能源”并非遥不可及。
能源的未来
Helion Energy在2021年的时候就发布公告称,他们制造的第六代聚变发电机“特伦塔”已经通过了1亿摄氏度的温度测试,所以,Helion Energy是真的能实现小规模的核聚变发电。
目前,Helion Energy正在积极地开发第七代发电机“北极星”。据悉,北极星原型机的体积将远远小于第六代特伦塔,并且能广泛投入到商业发电中。这样一来,人类就有了能解决气候问题的王炸清洁能源。此外,“北极星”将提高聚变脉冲的重复率。“特伦塔”可以每10分钟运行一次融合脉冲。而“北极星”的目标是在连续运行期间以更高的重复率进行脉冲。
除了2024年造出聚变发电机的小目标外,Helion Energy还有一个时间较长的目标,即要在十年内让他们的聚变发电厂遍布世界各地。
当然,除了Helion Energy等美国商业公司在涉猎核聚变发电,我国也在此方面取得了不少突破。例如说,4月12日,中国有“人造太阳”之称的全超导托卡马克核聚变实验装置(EAST)创造新的世界纪录,成功实现稳态高约束模式等离子体运行403秒,对探索未来的聚变堆前沿物理问题,提升核聚变能源经济性、可行性,加快实现聚变发电具有重要意义。
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无聊写个 chatgpt 玩玩!这不得试一试 openai 的聊天和绘画功能
chatgpt 最近很火。使用 chatgpt 问一些问题还是很有用的。比如面试题,面试题的答案。简直不要太爽。
不过闲来无事,也使用 openai 提供的api ,写了几个小页面,可以进行聊天,和绘画。
项目放在 github 上了【【网址】】/wtdsn/chat-draw-by-openai
先看看页面吧!
ok ,话不多说,说说整个过程吧
地址 【【网址】】/docs/api-reference
可以看到,openai 提供了许多的 api 。它甚至提供了 openai 的 npm 包 。并且给了一些使用例子。
当然可以直接使用 openai 提供的 node 模块。可以省去一堆麻烦事。
在node 中怎么使用,看文档就可以了
调用这些 api ,需要一个 apikey 。需要注册 openai 账号。 注册后在 : https://platform.openai.com/account/api-keys 生成 apikey ,并且把它记下来就可以了。
不过这些 api 接口并不是免费的。请求会消耗一些 token ,这些 token 是花钱的。当然新用户有 5美元。能用很久
此项目的搭建呢!我使用了 vite 。不得不说 , vite 确实方便。
key.txt 我记录了 apikey 。 github 中没有,丢上去就失效!
我写了三个页面
entry.html : 入口页面。输入 apikey ,然后选择去聊天或者去生成图画。
index.html : 聊天页面
draw.html : 生成图画页面
具体的一些 css ,或者如何生成聊天内容。具体就看 js 文件就行了
我注意到,chatgpt 回复的内容,是一点一点生成的。但是它可不是故意的。而是这样子用户感知上会比较快。 如果等全部内容都回复完再显示,可能需要等上好几秒。
在 chat 的api中,提供了一个 stream 参数 。那么服务端在回复的时候,是使用服务端推送的,也就是数据是一点一点推送过来的。而不是一次性返回!这样子可以快速的渲染出一些回复的内容,而不需要等待全部生成完再渲染
具体可以了解一下 :E【【微信】】
不过, fetch api 可以处理返回的流数据。倒也不用使用 了。
类 , 对 fetch 进行封装。这里参考了 axios 的一些思路。在请求时,就可以避免重复的配置
发送请求 (有删减)
读取数据
解析文本 , 获取后的数据是字符串。可能有多个 data , 进行进行分割
文本的显示,使用了 marked 库。它可以把 markdown 的字符串内容转换成 html 格式的字符串。
还使用了节流 。节流使用了 utils-h 。当然这个包还提供了许多的工具函数。有兴趣可以去了解了解