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这个VS Code的AI插件感觉比GitHub的Copilot强多了,功能非常全面,而且支持GPT-4和PaLM 2等常见模型的API。 主要功能有: ◆ 可以选中对应代码之后跟GPT进行聊天沟通。 ◆ 通过注释生成对应要求的代码。 ◆ Stackoverflow获取问题的答案,并且跟GPT的答案比较 ◆ 跟AI聊天并且创建对应代码的单元测试。 ◆ 打开Notebook(.ipynb文件)并使用Notebook扩展运行代码。 通过API修改代码不可避免涉及到代码泄露的问题,这个需要自行斟酌,公司代码谨慎使用。 插件地址:

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让GPT-4帮人类训练GPT-4!OpenAI推出新模型CriticGPT 美东时间6月27日周四,OpenAI公布,其研究人员训练了一个基于 GPT-4 的模型,它被称为 CriticGPT,用于捕捉ChatGPT 代码输出中的错误。简单来说就是,CriticGPT让人能用 GPT-4 查找 GPT-4 的错误。它可以写出使用者对ChatGPT响应结果的批评评论,从而帮助人类训练者在RLHF期间发现错误。OpenAI发现,如果通过CriticGPT获得帮助审查 ChatGPT编写的代码,人类训练师的审查效果比没有获得帮助的人强60%。OpenAI称,正着手将类似 CriticGPT 的模型集成到旗下 RLHF 标记管道中,为自己的训练师提供明确的AI帮助。OpenAI称,因为没有更好的工具,所以人们目前难以评估高级的AI系统的表现。而CriticGPT意味着,OpenAI向能够评估高级AI系统输出的目标迈进了一步。,OpenAI举了一个例子,如下图所示,对ChatGPT提出一个用 Python 编写指定函数的任务,对于ChatGPT根据要求提供的代码,CriticGPT点评了其中一条指令,提议换成效果更好的。OpenAI称,CriticGPT 的建议并不是全都正确无误,但OpenAI的人员发现,相比没有这种AI的帮助,有了它,训练师可以发现更多模型编写答案的问题。此外,当人们使用CriticGPT 时,这种AI模型会增强他们的技能,从而得出的批评结论比单单人类训练师做的更全面,并且比AI模型单独工作时产生的幻觉错误更少。在OpenAI的实验中,在60%以上的时间里,随机选择的训练师都更喜欢来自人类与CriticGPT 合作的批评结论,而不是来自没有CriticGPT协助的人类训练师批评。OpenAI同时提到了目前开发CriticGPT的四点局限。其中之一是,OpenAI用 ChatGPT 的简短答案训练CriticGPT,因此未来需要发掘能帮助训练师理解冗长且复杂任务的方法。第二点是,模型仍然会产生幻觉,有时训练师在看到这些幻觉后会犯下标记错误。第三点是,有时现实世界中的错误可能分散在答案的许多部分之中,OpenAI目前的工作重点是让模型指出一处的错误,未来还需要解决分散在不同位置的错误。第四点,OpenAI指出,CriticGPT 只能提供有限的帮助:如果ChatGPT面对的任务或响应极其复杂,即使是有模型帮助的专家也可能无法正确评估。最后,OpenAI表示,为了协调日益复杂的 AI 系统,人们需要更好的工具。在对 CriticGPT 的研究中,OpenAI发现,将 RLHF 应用于 GPT-4 有望帮助人类为 GPT-4 生成更好的 RLHF 数据。OpenAI计划,进一步扩大这项工作,并将其付诸实践。OpenAI在原名Twitter的社交媒体X上公布了新模型CriticGPT后,一条点赞超1万的网友评论称,自我改进已经开始了。另一条点赞上万的热截取了OpenAI的相关研究文章结论,其中提到,在智能方面,大语言模型(LLM)和LLM的批评都只会继续改进,而人类的智能不会,这条评论感叹,真是悲观。还有网友引用了漫威超级英雄电影《复仇者联盟》中灭霸的一句台词,点评OpenAI所说的用GPT-4找GPT-4的错误:“我用宝石摧毁了宝石。” ... PC版: 手机版:

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换回 Flomo 记录信息的同时发现Twitter 的信息不太好同步,就自己用 GPT-4 写了一个 Twitter to flomo 的浏览器插件。 发现现在上下文长度长了以后,写这种小项目的门槛更低了。总共用了不超过 4 个小时就搞完了。 下面有用 GPT-4 写这个项目的提示技巧、插件使用方法以及插件下载: ## 总结的一些技巧: 补充开发文档: 告诉 GPT 谷歌已经讲浏览器扩展的Manifest V2改为了Manifest V3,并且将对应的更改内容文档上传到 GPT,告诉他根据这个编写代码。 先实现核心能力: 建议刚开始只实现最核心的功能,对于我这个项目来说就是获取推特内容,然后传输到 flomo 。 提供必要信息: 比如 GPT 显然是不知道 Flomo 的 API 格式的,你需要把对应的文档发给他,我都是直接全选文档页面内容,然后保存成 MD 格式。 善用控制台 log 和报错信息: 刚开始如果报错可以复制报错信息让 GPT 分析并改进,如果改了几次没改好,就想办法用 log 获取更多信息,比如我这个核心功能主要有两部分,先是获取信息,然后是传输,我们需要确定是哪一步错了,就可以让他在对应阶段完成的时候在控制台打印输出的 log 信息。 及时上传代码: 发现 GPT-4 输出的代码无法与原有代码对应的时候,应该及时重新上传现在完整的代码,防止他忘的越来越多。 最重要的立刻去做: 其实没有那么难,不要想那么多我不会写提示词也没有开发经验怎么办,GPT 都会告诉你,开始问出第一个问题是最难的一步。 这是这个项目与 GPT 的完整对话记录: ## 如何使用 点击Github 页面右上角的 Code 按钮选择 Downlaod zip 按钮将插件文件下载到本地。 打开浏览器扩展页面,打开开发者模式,选择加载解压的扩展程序选择解压后的文件夹。 加载之后点开插件图标,点击 Setting 按钮,进入设置页面。 你可以在 Flomo 的扩展中心&API 页面找到你的专属 API,填写到Flomo URL输入框就行。 Content Prefix是你希望同步到 flomo 时内容的标签,主要填写时前面需要加#。

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