1.K&R语法（autoGPT）
2.gpt既不开源,码图又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
3.AUTOGEN | 上手与源码分析
4.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
5.GPT-Engineer一夜爆火！一个提示生成整个代码库，码图GitHub狂飙19k星
6.openai开源了什么

K&R语法（autoGPT）

       读源码时，码图发现了一种简洁明了的码图函数定义方式，对比常规方式，码图它更便于理解与注释。码图vrml 时钟 源码于是码图，autoGPT协助我编写了一些示例，码图以展示这种被称作K&R语法的码图独特之处。

       K&R语法，码图源自Brian Kernighan和Dennis 码图Ritchie所著的《C编程语言》第一版，以简洁性著称。码图与现代C语言语法相比，码图其主要特点在于其极度简化。码图以下为K&R语法的码图关键特性：

       - 缺乏功能原型

       - 无void关键字

       - 没有const关键字

       - 无内联函数

       - 不支持//注释

       尽管K&R语法在功能上相对简陋，但它依然在一些遗留代码库中被使用，主要出于历史和教学的目的。理解K&R语法有助于深入探索C语言的早期发展。

       接下来，通过示例代码，我们来具体了解K&R语法的应用：

       注：main和add是两个独立的实例

gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

       ChatGPT 的流行引发了对开源的热烈讨论。一些人认为，只要OpenAI 开放源代码，全球就能迅速获得ChatGPT。然而，这实际上是一种误解。开源是指公开源代码，过去我们常将其理解为免费获取软件项目的原始代码，例如 Linux 操作系统。拿到 Linux 源码后，理论上可以在本地编译相同的系统内核。但实际上，编译过程可能会因编译方法的不同而产生差异，这通常会使人们误解开源的力量，以为开源能带来广泛且快速的普及。然而，大语言模型的开源概念与此完全不同。

       如果 OpenAI 真的开放了GPT-4的源代码，那也只是其中的一部分。大语言模型的开源实际上涉及三个主要对象：源码、算法以及数据。算法的买球源码核心部分包括模型结构和训练方法，这通常是开源的。然而，要实现与 ChatGPT 类似的模型，还需要高算力和大数据。算法、算力和数据是人工智能时代的三大要素，缺一不可。仅拿到源码并不意味着能构建出类似 ChatGPT 的模型。

       高算力是一个关键门槛，但并不是所有企业都能跨越。然而，数据的获取和质量则是另一个巨大的挑战。数据对于人工智能的重要性无需赘言，无论是人工智能时代还是人工智障时代，数据的规模和质量都是影响模型表现的关键因素。数据标注需要投入大量的人力、财力和时间，这使得数据集的建设成为一项艰巨的任务。即使是财力雄厚的企业如 OpenAI，也会在数据标注上寻求成本效益。

       开源意味着共享和协作，它对人工智能的快速发展起到了重要作用。学术论文通常是研究成果的一部分，许多作者选择免费公开论文，为研究社区提供了宝贵的知识资源。源码并非必需，有些研究者仅发布论文而不提供源码，可能出于对成果的保护、对源码质量的担忧，或是担心复现效果的问题。大公司和机构在使用开源模型时更为谨慎，他们可能出于社会责任、安全伦理等考虑，选择仅公开模型而不公开所有细节。

       就开源数据集而言，其重要性往往被忽视。中文大语言模型面临多种需求，开源数据集的建设是推动这一领域发展的关键。虽然存在诸多挑战，但已有项目开始致力于开源数据集的建设，这些努力如同星星之火，52源码之家正逐渐点亮中文大语言模型发展的道路。

AUTOGEN | 上手与源码分析

       AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，包括回答问题、执行函数，甚至与其它代理进行交互。本文将介绍AUTOGEN中的关键组件，即Conversation Agent，并简单分析其多代理功能的源码实现。

       根据官网文档和参考代码，AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。

       在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。

       Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、唱歌打分源码参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。

       Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。

       Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。

       总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。

听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)

       在 Kubernetes（K8s）的cmd目录中，包含了一系列命令行入口文件或二进制文件，它们主要负责启动、管理和操控Kubernetes相关组件或工具。这些文件各司其职，如：

       1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的规范性，确保命令行工具的一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的帮助文本、标志名称、标志使用、c treeview源码输出格式等，输出检查结果并提供改进意见。

       2. **cloud_controller_manager**: 这是启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是Kubernetes控制器之一，负责管理和调度与云平台相关的资源，包括负载均衡、存储卷和云硬盘等。

       3. **kube_controller_manager**: 定义了NodeIPAMControllerOptions结构体，用于配置和管理Kubernetes集群中的Node IPAM（IP地址管理）控制器。此文件包含配置选项、添加选项的函数、应用配置的函数以及验证配置合法性的函数。

       4. **providers.go**: 用于定义和管理云提供商的资源。与底层云提供商进行交互，转换资源对象并执行操作，确保Kubernetes集群与云提供商之间的一致性和集成。

       5. **dependencycheck**: 用于检查项目依赖关系和版本冲突，确保依赖关系的正确性和没有版本冲突。

       6. **fieldnamedocs_check**: 检查Kubernetes代码库中的字段名称和文档是否符合规范，确保代码的规范性和文档的准确性。

       7. **gendocs**: 生成Kubernetes命令行工具kubectl的文档，提供命令的用法说明、示例、参数解释等信息，方便用户查阅和使用。

       8. **genkubedocs**: 生成用于文档生成的Kubernetes API文档，遍历API组生成相应的API文档。

       9. **genman**: 用于生成Kubernetes命令的man手册页面，提供命令的说明、示例和参数等信息。

       . **genswaggertypedocs**: 生成Kubernetes API的Swagger类型文档，提供API的详细描述和示例。

       . **genutils**: 提供代码生成任务所需的通用工具函数，帮助在代码生成过程中创建目录和文件。

       . **genyaml**: 为kubectl命令生成YAML配置文件，方便用户定义Kubernetes资源。

       . **importverifier**: 检查代码中的导入依赖，并验证其是否符合项目中的导入规则。

       . **kube_apiserver**: 实现kube-apiserver二进制文件的入口点，负责初始化和启动关键逻辑。

       . **aggregator**: 为聚合API提供支持，允许用户将自定义API服务注册到Kubernetes API服务器中，实现与核心API服务的集成。

       这些文件共同构建了Kubernetes命令行界面的底层逻辑，使得Kubernetes的管理与操作变得更加高效和灵活。

GPT-Engineer一夜爆火！一个提示生成整个代码库，GitHub狂飙k星

       AI代码生成明星项目GPT-Engineer一夜爆火，短短几天狂揽k星。AutoGPT之后，诞生了又一个明星项目。这是一个根据指示生成代码的AI工具，你只需要「动动嘴」，就能直接构建整个代码库。项目地址：github.com/AntonOsika/g...。

       GPT-Engineer的特色包括：一个提示就能生成一个代码库，提出需要澄清的问题，生成技术规范，编写所有必要代码，易于添加自己的推理步骤、修改和实验，项目开源，分分钟让你完成编码。这预示着未来软件创造将是一个人机共话的时代。

       项目主要作者Anton Osika在6月日首次推出GPT-Engineer，并介绍了这款AI工具最大的特点：简单易用，能够为用户提供价值；灵活且易于添加新的「AI步骤」；支持高级提示，可以记住用户反馈；能快速在AI和人类之间快速切换；所有计算都是「可恢复的」，并持久地保存到文件系统。这个项目独特地方在于，开发者在文本文件中提交需求，GPT-Engineer不是无条件接受这些要求，而是提出许多详细的问题来让程序员澄清缺失的细节。

       GPT-Engineer的工作流程分两个阶段：需求细化促进阶段和软件构建阶段。在需求细化阶段，用户提供的包含软件需求的文本文件被提交给GPT-Engineer，并被放置在OpenAI的GPT的初始消息中，同时还包括确定澄清问题的指示。GPT-Engineer系统接收来自OpenAI GPT-4的反馈，了解哪些需求需要澄清，并回应提示用户澄清的问题。整个过程循环，直到所有问题澄清到OpenAI GPT-4满意为止。在软件构建阶段，前一阶段提炼的需求被打包，并与OpenAI的GPT指令（即系统提示）和另外一套GPT-Engineer希望看到的输出指令（即用户提示）一起包装起来。GPT-Engineer收到来自OpenAI GPT-4的响应，然后创建源代码文件。

       使用GPT-Engineer，你可以创建一个多人可玩的贪吃蛇网页版游戏。你只需要输入一些关键提示，GPT-Engineer就会让你继续回答一些细节的问题，例如游戏规则和机制、玩家互联、游戏状态更新、用户界面、游戏控制、游戏结束状况和代码结构。具体步骤唰唰唰地来了，最后一款完美的贪吃蛇游戏代码就完成了。

       用户反馈显示，「澄清问题」是真正使GPT-Engineer脱颖而出的原因，因为修复生成代码中的问题往往比编写代码本身需要更多的时间。然而，这个项目火虽火，一位网友测试了GPT-Engineer，给出了体验：难设置，实际上不是创建文件，只是让你从命令行中运行一次（即不能调试），与ChatGPT4的能力相当。还有网友对基准指出了问题，GPT-Engineer做了几个简单的编程任务，并将它们作为基准，可以为你快速开发一个currency_converter，但不能正确编码一个pomodoro_timer。

       安装方法：对于稳定版本，使用pip install gpt-engineer；对于开发版，git clone git@github.com:AntonOsika/gpt-engineer.git，cd gpt-engineer，make install，source venv/bin/activate。设置使用GPT4访问权限的API密钥运行：export OPENAI_API_KEY=[your api key]。运行：创建一个空文件夹，如果在repo中，可以运行cp -r projects/example/ projects/my-new-project，在新文件夹中填写 main_prompt，运行gpt-engineer projects/my-new-project。检查 projects/my-new-project/workspace 中生成的文件。

       项目主要作者Anton Osika是Depict.ai的首席技术官，创建了机器学习推荐系统，通过尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言处理来理解产品。就在4小时前，他还发了一条动态称，GPT-Engineer已经跃升到k星，一点也没有减速迹象。

参考资料：

github.com/AntonOsika/g...

openai开源了什么

       OpenAI开源了多个重要的项目和工具。

       首先，OpenAI开源了其核心的深度学习模型，如GPT系列。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，能够生成高质量的自然语言文本。OpenAI通过开源GPT系列模型，使得开发者能够轻松地在自己的应用中使用这些强大的语言模型，从而推动了自然语言处理领域的发展。例如，开发者可以利用GPT模型来构建智能聊天机器人，提供更为自然和智能的对话体验。

       其次，OpenAI还开源了其用于模型训练和推理的工具和库。这些工具和库为开发者提供了丰富的功能和灵活性，使他们能够高效地训练自己的深度学习模型，并将其应用于各种实际场景中。例如，OpenAI提供了易于使用的API，开发者可以通过这些API轻松调用OpenAI的模型进行推理，从而加快了应用开发的进程。

       最后，OpenAI还致力于开源文化和社区的建设。他们不仅公开了模型的源代码和训练数据，还积极与社区分享技术进展、研究方法和最佳实践。这种开源精神极大地促进了人工智能领域的知识共享和技术创新。通过开源，OpenAI为全球的研究者、开发者和创新者搭建了一个共同进步的平台，推动了人工智能技术的快速发展和广泛应用。

       总的来说，OpenAI通过开源其核心模型、工具库以及积极参与开源社区建设，极大地推动了人工智能领域的发展和进步。这些开源项目不仅为开发者提供了强大的技术支持，还为全球范围内的研究和创新活动注入了强大的动力。随着OpenAI在开源方面的不断努力，我们有理由相信，未来的人工智能技术将更加先进、开放和普惠。

自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT

       探索Auto-GPT与生成模型的魅力，掌握尖端技术，为专业领域带来革新。

       Auto-GPT是一种功能强大的人工智能模型，专门用于文本生成、翻译等任务。它基于生成预训练Transformer（GPT）技术，是一种强大的生成模型。生成模型从现有数据中学习模式，并根据这些模式生成新数据。想象这些模型为人工智能领域的艺术大师，创造出前所未见的杰作。

       Auto-GPT与生成模型是绝佳搭档，协同工作展示人工智能的威力，帮助解决各类问题。设置Auto-GPT与配置生成模型一样，都需要细心安排。首先获取预先训练的GPT模型，可从GitHub等流行存储库获取。接下来，通过微调参数来适应具体任务。这就是Auto-GPT与生成模型的联合效应。

       设置Auto-GPT就像拼图游戏，需要正确组装。获取GPT模型后，调整参数以适应任务。教程将指导你设置和使用Auto-GPT。

       在计算机中设置Auto-GPT需要最新Python版本。从GitHub仓库获取Auto-GPT源代码并克隆。配置中涉及的关键部分包括使用个人的API密钥访问GPT和设置Pinecone内存存储。

       API密钥为与OpenAI系统的交互提供身份验证，确保使用合法访问。设置Pinecone内存则允许模型检索相关信息，增强任务执行能力。这些配置在实现Auto-GPT功能方面至关重要。

       创建新的OpenAI账户获取API密钥，这将解锁Auto-GPT与其他服务的连接。对于Pinecone，设置免费账户并获取API密钥。正确配置上述密钥后，使用命令进行初始化并运行代理。

       代理运行后，用户需为它赋予角色与目标，最终得到专属的智能助手。Auto-GPT的惊喜远不止于此。AI可实现与自然语言交互，甚至生成图像，进一步增强其应用价值。

       设置ElevenLabs账户访问语音合成功能，替换API密钥并将选择的语音ID与账号关联。这将使Auto-GPT能够说话，增加交互性与用户体验。同时，通过调整IMAGE_PROVIDER和IMAGE_SIZE参数，启用图像生成功能，实现实质性的应用。

       综上，设置Auto-GPT与生成模型需要一系列步骤，包括获取模型、微调参数、集成API密钥和内存存储。这些配置为智能助手提供了强大的功能集，从语言生成到图像创建，满足多样化需求。Auto-GPT与生成模型的结合，揭示了人工智能在业务和应用层面上的巨大潜力。