新人口是你的管家：ChatGPT|Auto-GPT部署实操步骤

1. Auto-GPT简介：Auto-GPT是一个由GPT-4驱动的程序，它将多个GPT实例连接在一起，使其能够独立完成任务，编写和调试代码以及纠正自己的编写错误。
2. 安装步骤：克隆GitHub仓库，安装依赖，运行主程序，如果需要调试可以加入–debug参数。
3. 必要的配置：配置OpenAI_API_KEY，以及根据实际情况选择是否使用Azure实例。
4. 实现原理：AutoGPT实现了一个自我循环，包括行动、观察行动结果、思考、决定下一步行动。通过配置文件中的Prompt模板和处理获取结果，AutoGPT可以执行相应的命令并给出答案。
5. 多功能执行任务：AutoGPT提供了多种执行脚本的方式，如Google搜索和执行execute_shell脚本等。
6. 错误捕获：AutoGPT能够捕获执行过程中的错误，并将错误信息发送给ChatGPT进行处理。
7. 循环执行任务：AutoGPT在一个大循环中逐步确认并执行任务，包括发送数据给AI、解析命令参数、执行命令等。
8. 交互参数：chat_with_ai函数的参数包括AI的名字、描述任务、输入目标、用户输入、消息历史、内存对象和最大令牌数等。
9. 内存作用：AutoGPT支持三种向量存储方式（pinecone、redis、local），用于控制token数量和通过存储对话上下文以找到历史信息中的关键上下文。

新人口是陪你吹牛的老友：AI群聊出现！用50万条真人聊天记录训练，个性十足年代感稍弱

1. 实验背景：作者使用大型语言模型 (LLM) 在与大学时代最好的朋友们的群聊中进行了实验，取得了惊人的结果。
2. 数据集：作者使用了过去7年一直活跃的五位大学好友的群聊数据，共计约50万条消息。
3. 模型训练：作者使用LLaMa模型进行训练，最后成功地生成了一个能模拟整个群聊对话的AI模型。
4. 模型部署：作者通过Modal部署了“Robo Boys”模型，并分享了如何在本地或云端完成类似项目的详细步骤。
5. 训练和部署过程：本文描述了一个基于GPT-4的聊天机器人的训练和部署过程，包括在Weights and Biases上进行训练、保存模型权重、测试模型性能等。
6. 使用Modal部署：作者强烈推荐Modal工具，用于将本地编写的代码部署到云端，无需管理基础设施或配置。Modal便宜且支持零成本扩容，适合轻量级项目。
7. 部署到Firestore：将生成的对话消息分发到Firestore数据库，实现实时聊天功能。同时，通过waking函数，实现了唤醒容器的功能。

新人口有了肉身：奴役AI——海杰作为摄影家

1. 海杰的AI生成图像：海杰是一位中国影像批评家和策展人，他基于AI生成了一组被称为“非摄影”的图像，展示了其对中国现实、摄影、艺术、哲学的丰富理解。
2. 描述与定义的重要性：在AI的世界里，描述变得异常重要，需要精确的语言才能触发想象力，而这些语言受到编写者文化习惯和视觉盲区的限制。
3. AI的殖民与不公平：文章指出AI作品面临海外强势文化的殖民和不公平现象是存在的，因此需要用本土化的描述语言回应和弥补，提供可参照的图像。
4. 思想在艺术创作中的重要性：通过海杰的实践，我们看到了思想在艺术创作中的重要性，未来时代的艺术仍然会发展，掌握“奴役AI”的方法是人类面临的新课题。

新人口有了长期记忆：免费体验ChatGPT最强AI挑战者Claude！居然有了记忆能力？！

1. ChatGPT与Claude的竞争关系：文章介绍了ChatGPT的竞争对手Claude，它由Anthropic公司创建，该公司获得了谷歌的投资。Claude在某些方面拥有优势，如对话更理性，有效地减少了有害输出的可能性。
2. Claude的使用方法：文章详细介绍了如何在Slack上注册并绑定使用Claude。操作过程简单，用户可以轻松与Claude进行聊天和交互。
3. 模板与Claude的兼容性：原有的ChatGPT模板在Claude上运行良好，用户只需简单引导和提示，Claude就能理解并交互式地执行模板代码。
4. Claude的记忆能力：Claude具有长期记忆能力，可以记住命名的模板和指令，提高了实用性。
5. 想象空间与未来应用：文章探讨了将Claude用于实现类似AutoGPT的自动执行模式的可能性，这为Claude的发展提供了广阔的想象空间

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