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openai

Answer

以下是关于 OpenAI 的相关信息：

  • AGI 的 5 个等级：
    • 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。
    • 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。
    • 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体水平。
    • 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。
    • 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
  • 模型：
    • GPT-4（Beta）：一组改进 GPT-3.5 的模型，可理解和生成自然语言或代码。
    • GPT-3.5：一组改进 GPT-3 的模型，可理解并生成自然语言或代码。
    • DALL·E（Beta）：可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。
    • Whisper（Beta）：可以将音频转换为文本的模型。
    • Embeddings：一组可以将文本转换为数字形式的模型。
    • Codex（Limited Beta）：一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码。
    • Moderation：可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型。
    • GPT-3：一组可以理解和生成自然语言的模型。
  • GPT、DALL·E、Sora 相关：Sora 的出现证明了 OpenAI 试图让计算机模拟真实物理世界的野心及对自身技术路线的坚持。从 OpenAI 发布的 Sora 的技术报告中可看到对过往大语言模型训练成功经验的复用。加州大学伯克利分校计算机科学 PHD、知乎作者 SIY.Z 从技术实现上分析了 Sora 成功的部分原因，以及从商业和技术趋势上分析了 OpenAI 能跑通全部技术栈的原因，并尝试预测了 OpenAI 下一步的进展。
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References

问：AGI 的 5 个等级是什么？

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来，一直将AGI作为其战略目标之一，随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为：1.聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。2.推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的AI，能够解决复杂问题，如ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。4.创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的AI，如谷歌DeepMind的AlphaFold模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。5.组织（Organizations）：最高级别的AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

模型（Models）

OpenAI API由具有不同功能和价位的多种模型提供支持。您还可以通过[微调（fine-tuning）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)，针对您的特定用例对我们的原始基本模型进行有限的定制。|模型|描述||-|-||[GPT-4](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4)Beta|一组改进GPT-3.5的模型，可以理解和生成自然语言或代码||[GPT-3.5](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3-5)|一组改进GPT-3的模型，可以理解并生成自然语言或代码||[DALL·E](https://platform.openai.com/docs/models/dall-e)Beta|可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型||[Whisper](https://platform.openai.com/docs/models/whisper)Beta|可以将音频转换为文本的模型||[Embeddings](https://platform.openai.com/docs/models/embeddings)|一组可以将文本转换为数字形式的模型||[Codex](https://platform.openai.com/docs/models/codex)Limited Beta|一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码||[Moderation](https://platform.openai.com/docs/models/moderation)|可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型||[GPT-3](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3)|一组可以理解和生成自然语言的模型|

GPT、DALL·E、Sora，为什么 OpenAI 可以跑通所有 AGI 技术栈？

原创Founder Park Founder Park 2024-02-19 19:16北京原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Trlbl0RF1umCi_FeSKJI4wSora的出现，再次证明了OpenAI试图让计算机去模拟真实物理世界的野心，以及它对于自身技术路线的坚持。从OpenAI发布的Sora的技术报告中，我们可以看到很多OpenAI对于过往大语言模型训练成功经验的复用。从文本生成模型GPT、文生图模型DALL·E，到文生视频模型Sora，OpenAI可以说成功跑通了AGI的所有技术栈，为什么是OpenAI而不是谷歌、Meta？加州大学伯克利分校(UC Berkeley)计算机科学PHD、知乎作者SIY.Z从技术实现上分析了Sora成功的部分原因，以及从商业和技术趋势上分析了OpenAI能跑通全部技术栈的原因，并且尝试预测了OpenAI下一步的进展，Founder Park授权转载，并进行了部分删减。01

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OpenAI Operator, Anthropic Claude Coder
以下是关于 OpenAI Operator 和 Anthropic Claude Coder 的相关信息： 2025 年 Agent 领域的发展预测： 从对话助手到行动型智能体是 2025 年 Agent 技术的主流发展方向之一。计算机操作能力取得突破，传统大模型更多充当聊天助手，而 2025 年的突破在于让 Agent 直接“动手”操作电脑和网络环境。 Anthropic 在 2024 年底发布的 Claude 3.5 Sonnet 首次引入“Computer Use”能力，让 AI 像人一样通过视觉感知屏幕并操作鼠标键盘，实现了 AI 自主使用电脑的雏形。 OpenAI 在同期推出了代号“Operator”的 Agent 及其核心模型“计算机使用智能体”（CUA），使 GPT4 获得直接与图形界面交互的能力。CUA 通过强化学习将 GPT4 的视觉能力与高级推理相结合，训练 AI 可像人一样点击按钮、填表、滚动页面等。在 OpenAI 的测试中，CUA 在浏览器任务基准 WebArena 和 WebVoyager 上分别达到 38.1%和 87%的成功率，后者已接近人类水平。 其他相关信息： 宝玉日报 1 月 25 日： Deepseek 提示词框架包含四大模块：任务目的（Purpose）、计划规则（Planning Rules）、格式规则（Format Rules）、输出说明（Output）。 Anthropic 的 Claude 可通过屏幕截图获取计算机视觉信息，计算光标移动的像素坐标，并执行点击、滚动等操作。 OpenAI Operator 利用虚拟主机和 Chrome 浏览器，通过 CUA 实现网页实时操作，支持复杂任务导航。 主要的大语言模型： OpenAI 系统包括 3.5 和 4 等，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型在春季首次发布，功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，连接到互联网。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-04-01
openai官方文档
以下是关于 OpenAI 官方文档的相关信息： 对于刚入门学习提示词的朋友，建议先有一个大模型帐号并熟悉与之对话的方式。推荐的国产平替有 。 学习 prompt 必须看 OpenAI 的官方文档，相关链接有： 。 在 OpenAI 官方的说明文档（Documentation）中，为用户提供了若干项策略以帮助更好地使用 ChatGPT。例如策略一：编写清晰的说明，即在询问中包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”用户意图，所以提问时不要惜字如金，多说一些内容、多提供一些信息能有效提高回复的质量和丰富性。文中还列举了多个例子进行说明。
2025-03-29
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强？
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势，难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强，适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务，在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好（2M Tokens），适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
openai deep research使用技巧
OpenAI 的 Deep Research 功能能够整合多源信息，进行复杂的信息查询与分析，并生成专业水准的报告，同时详细展示思考和搜索过程。目前，该功能仅支持文本输出，未来还将增加嵌入式图片、数据可视化等功能。使用入口为在 ChatGPT 输入框中选择「Deep Research」模式，输入问题后即可开始体验。 在 OpenAI 推出「Deep Research」功能一天后，Hugging Face 的工程师迅速联合推出了免费开源的版本 Open Deep Research，能自主浏览网页、滚动页面、处理文件，以及基于数据进行计算。使用入口为前往 Demo 网站（opendeepresearch.vercel.app）体验。 Deep Research 让 AI 自动完成多步骤研究任务，快速分析海量信息并生成专业报告，具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性，适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放，未来将扩展至 Plus 和 Team 用户，并提供更强大的功能。 该智能体基于优化版 OpenAI o3 模型，结合网络浏览和 Python 分析能力，实现高效研究，适用于科学、政策、工程等高强度知识工作，也能帮助购物者做复杂决策。Pro 用户已可使用，后续将逐步向 Plus、Team 和企业用户开放。
2025-03-08
openAI的deep research有哪些缺陷
OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷： 1. 具有滞后性，在某些信息上无法做到及时更新。 2. 存在信息混乱的问题，无法完全替代人类的深度思考。
2025-03-03
Monica和Openai的记忆功能是如何让大模型产生记忆的？是什么原理？
大模型的记忆功能实现方式较为复杂，不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中，大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色，其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是，对于 ChatGPT 这类模型，实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容，是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现，而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长，可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据，通常只能进行总结。
2025-03-01