本文目录一览：
- 1、openai怎么结算
- 2、openaiimagegeneration有哪些功能
- 3、openaiapi可以申请多少个
- 4、霍金的担忧是对的？人工智能写的第一篇文章：你们害怕了吗，人类
- 5、openai国内如何使用
- 6、openai能当爬虫使吗
openai怎么结算
OpenAI的结算方式可以通过使用OpenAI的API来实现。OpenAI的API允许开发人员为其应用程序提供结算功能，以实现付款或收款。例如，开发人员可以使用OpenAI的API来实现信用卡付款、PayPal结算或支票结算等。
openaiimagegeneration有哪些功能
GPT、DALL-E、OpenAIGym、OpenAIAPI。
GPT是一种语言生成模型，可以根据输入的文本生成自然语言文本。DALL-E是一种图像生成模型，可以根据输入的文本描述生成对应的图像。OpenAIGym是一种模拟环境，可以用来训练和测试强化学习算法。OpenAIAPI提供了丰富的API接口，可以让开发者快速调用GPT、DALL-E、强化学习等功能，帮助他们开发出更多有趣的应用。
OpenAI是一家人工智能研究机构，致力于研究和开发人工智能技术，并将这些技术应用到各种领域中。OpenAI的目标是使人工智能更加透明、可控，并帮助人类实现更大的潜能。
openaiapi可以申请多少个
OpenAI提供的API是通过注册账号并进行申请、认证后获取到的，目前每个账号最多可以申请一个API密钥。在使用API时，需要在请求中使用所获取的API密钥进行认证，以便验证用户的身份和API权限。使用OpenAI API，用户可以调用各种自然语言处理功能，包括文本摘要、文本生成、情感分析等。OpenAI API的应用范围广泛，可应用于机器人、虚拟助手、自然语言处理等领域。
霍金的担忧是对的？人工智能写的第一篇文章：你们害怕了吗，人类
伟大的科学家霍金曾对人类的未来做出了10大预言。其中有一个预言就是人工智能将代替人类。他表示担忧人工智能的崛起。人工智能崛起后，虽然对人类有帮助，但他更多是担心人工智能发展到一定的高度智能之外，人类会失去对它的最终控制权，从而导致人类文明的终结。
据英国《卫报》报道，人工智能GPT-3给人类写了一篇论文。题目是The Guardian：A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human?这篇论文是由加州大学伯克利分校计算机科学专业学生，利亚姆·波尔（Liam Porr）给GPT-3提示写的。
利亚姆的要求是写一篇500字专栏文章，内容是关于“人类为什么无须害怕人工智能。”面对这样的论文要示， GPT-3首先表达的是：我不是人，我是人工智能。然后是告诉人类无需担心许多人类智能对人类的威胁。连霍金生前对人类的警告它都知道，对此它在文章中说：人工智不会消灭人类，相信我。” 就这样，GPT-3出色地按要求写完了这篇论文。
GPT-3是著名的人工智能科研公司 OpenAI 发明的人工智能。它不只会写文章，还会写代码，秒收集各种信息，与人类聊天等，所以业界对GPT-3的评价很高，称GPT-3成精了！国外一名专业工程师甚至认为，GPT-3 有望在10年内，通过图灵测试。这项测试主要是测试机器是否具备人类智能。所谓的人类智能，就是测试一下它是否具有人类才有的“人格“”灵魂“”智力“等超越性的东西。
也有专业人业预测，根据GPT-3的思维能力，以及与人类的沟通能力来看，GPT-3在五年内有望取代心理医生。
人工智能这样发展下去真的安全吗？提到这个问题，引起了很多人的思考，人们对此的看法只要有正反两大方面。正面看法是：人们认为人工智能的发明对人类未来的发展是正面的。它就像一种被赋予高 科技 的工具。时代的变化，总会出现一些新的先进的东西，而这些新的东西将取代之前的落后的旧东西。就如 汽车 代替马车，手机通讯取代手写信件，机器代替人工劳作等。
历史 的车轮在前时，虽然当一件新的东西出现之前，仍然有一部分人无法很快地接受它。但随着时间的推移，人们最终会开始慢慢地适当它，习惯它，最后依赖它。而且持下面看法的人还相信，人工智能是人类发明出来，它只是一种技术，一种 科技 ，它再聪明也无法像人类那样，有欲望，有意识。它能做的一切都是按照人类的命令下实现的。所以人工智能竟然能帮助人类提高效率，做一些人类不想做，或不能做的事，那为什么不继续开发它的作用呢。
而持反面看法的人则认为：人工智能对人类的帮助和作用确实不可容视，但人工智能的存在对人类来讲还是存在一定的危险性。因为人工智能的开发都是建立在大数据的开发基础上的。任何一个发明都不能保证它的绝对安全性，和可控性。在这方面人类无法保证，电脑也无法保证万无一失。
而且，随着人工智能更多的知识和数据的摄入，它会慢慢的变得越来越聪慧，越来越了解人类。没人能保证未来人工智能不会产生自主意识和私欲。一旦人类对其失去了控制，那么它很可能会重改自己的程序，人类毕竟是肉体之身，受到很多方面的限制。而人工智能，如果人类无法控制它的程序，那么它就是无生命，到时后果将相当严重。就算人类能很好地控制和保证这方面，也无法保证一些人可能会利用人工智能做一些不好的事情。
另外也有部分人担心，未来人工智能涉及的行业会更多，如此一来，它的出现会让很多人失业。所以人工智能它对人类来讲，既有好的一面，也有不好的一面。至于人工智能未来会对人类起到怎样的影响，拭目以待吧！
openai国内如何使用
用法如下。
OpenAI在国内也有不少的普及应用，大家都知道OpenAI是一家人工智能学习开发公司，成立于2015年，由ElonMusk，GregBrockman，IlyaSutskever和SamAltman等四位创始人共同创办。OpenAI的主要目标是使AI技术的发展走向更平衡、更公平的方向，探索人工智能在各个领域的应用，帮助人们了解AI技术，以便更好地应用它们。
openai独享一人一号，每个都带api密钥key。
openai能当爬虫使吗
你好，可以的，Spinning Up是OpenAI开源的面向初学者的深度强化学习资料，其中列出了105篇深度强化学习领域非常经典的文章， 见 Spinning Up：
博主使用Python爬虫自动爬取了所有文章，而且爬下来的文章也按照网页的分类自动分类好。
见下载资源：Spinning Up Key Papers
源码如下：
import os
import time
import urllib.request as url_re
import requests as rq
from bs4 import BeautifulSoup as bf
'''Automatically download all the key papers recommended by OpenAI Spinning Up.
See more info on:
Dependency:
bs4, lxml
'''
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'
}
spinningup_url = ''
paper_id = 1
def download_pdf(pdf_url, pdf_path):
"""Automatically download PDF file from Internet
Args:
pdf_url (str): url of the PDF file to be downloaded
pdf_path (str): save routine of the downloaded PDF file
"""
if os.path.exists(pdf_path): return
try:
with url_re.urlopen(pdf_url) as url:
pdf_data = url.read()
with open(pdf_path, "wb") as f:
f.write(pdf_data)
except: # fix link at [102]
pdf_url = r""
with url_re.urlopen(pdf_url) as url:
pdf_data = url.read()
with open(pdf_path, "wb") as f:
f.write(pdf_data)
time.sleep(10) # sleep 10 seconds to download next
def download_from_bs4(papers, category_path):
"""Download papers from Spinning Up
Args:
papers (bs4.element.ResultSet): 'a' tags with paper link
category_path (str): root dir of the paper to be downloaded
"""
global paper_id
print("Start to ownload papers from catagory {}...".format(category_path))
for paper in papers:
paper_link = paper['href']
if not paper_link.endswith('.pdf'):
if paper_link[8:13] == 'arxiv':
# paper_link = ""
paper_link = paper_link[:18] + 'pdf' + paper_link[21:] + '.pdf' # arxiv link
elif paper_link[8:18] == 'openreview': # openreview link
# paper_link = ""
paper_link = paper_link[:23] + 'pdf' + paper_link[28:]
elif paper_link[14:18] == 'nips': # neurips link
paper_link = ""
else: continue
paper_name = '[{}] '.format(paper_id) + paper.string + '.pdf'
if ':' in paper_name:
paper_name = paper_name.replace(':', '_')
if '?' in paper_name:
paper_name = paper_name.replace('?', '')
paper_path = os.path.join(category_path, paper_name)
download_pdf(paper_link, paper_path)
print("Successfully downloaded {}!".format(paper_name))
paper_id += 1
print("Successfully downloaded all the papers from catagory {}!".format(category_path))
def _save_html(html_url, html_path):
"""Save requested HTML files
Args:
html_url (str): url of the HTML page to be saved
html_path (str): save path of HTML file
"""
html_file = rq.get(html_url, headers=headers)
with open(html_path, "w", encoding='utf-8') as h:
h.write(html_file.text)
def download_key_papers(root_dir):
"""Download all the key papers, consistent with the categories listed on the website
Args:
root_dir (str): save path of all the downloaded papers
"""
# 1. Get the html of Spinning Up
spinningup_html = rq.get(spinningup_url, headers=headers)
# 2. Parse the html and get the main category ids
soup = bf(spinningup_html.content, 'lxml')
# _save_html(spinningup_url, 'spinningup.html')
# spinningup_file = open('spinningup.html', 'r', encoding="UTF-8")
# spinningup_handle = spinningup_file.read()
# soup = bf(spinningup_handle, features='lxml')
category_ids = []
categories = soup.find(name='div', attrs={'class': 'section', 'id': 'key-papers-in-deep-rl'}).\
find_all(name='div', attrs={'class': 'section'}, recursive=False)
for category in categories:
category_ids.append(category['id'])
# 3. Get all the categories and make corresponding dirs
category_dirs = []
if not os.path.exitis(root_dir):
os.makedirs(root_dir)
for category in soup.find_all(name='h2'):
category_name = list(category.children)[0].string
if ':' in category_name: # replace ':' with '_' to get valid dir name
category_name = category_name.replace(':', '_')
category_path = os.path.join(root_dir, category_name)
category_dirs.append(category_path)
if not os.path.exists(category_path):
os.makedirs(category_path)
# 4. Start to download all the papers
print("Start to download key papers...")
for i in range(len(category_ids)):
category_path = category_dirs[i]
category_id = category_ids[i]
content = soup.find(name='div', attrs={'class': 'section', 'id': category_id})
inner_categories = content.find_all('div')
if inner_categories != []:
for category in inner_categories:
category_id = category['id']
inner_category = category.h3.text[:-1]
inner_category_path = os.path.join(category_path, inner_category)
if not os.path.exists(inner_category_path):
os.makedirs(inner_category_path)
content = soup.find(name='div', attrs={'class': 'section', 'id': category_id})
papers = content.find_all(name='a',attrs={'class': 'reference external'})
download_from_bs4(papers, inner_category_path)
else:
papers = content.find_all(name='a',attrs={'class': 'reference external'})
download_from_bs4(papers, category_path)
print("Download Complete!")
if __name__ == "__main__":
root_dir = "key-papers"
download_key_papers(root_dir)
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