近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。以EarthEngine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过

本篇文章聊聊OpenAICodeInterpreter的一众开源实现方案中，获得较多支持者，但暂时还比较早期的项目：GPTCodeUI。写在前面这篇文章本该更早的时候发布，但是LLaMA2发布后实在心痒难忍，于是就拖了一阵。结合LLaMA2的本地私有化部署和运行的能力，接下来这类应用或许都有会一些不同于以往的有趣的玩法，还是非常期待的。CodeInterpreter是一个潜力巨大的功能，或者说方向，不过目前的体验一言难尽，不论是OpenAI还是开源软件。本文中介绍的项目，目前依旧还在早期，不论是实现细节还是架构上都有比较多的这样或那样的问题，但开源世界里，软件的进化，可能会比想象中的要快的多，

前段时间，抓取平台用户数据风波，Reddit网友吵翻了天。今天，OpenAI推出了一个网络爬虫工具GPTBot，能够自动抓取网站的数据。如何使用？OpenAI在发布的文档中表示，网络爬虫将过滤删除需要付费强访问的来源，同时也会删除个人身份信息（PII）或违反其政策的文本。GPTBot抓取的数据，被用来训练GPT-4或GPT-5，能够提升未来人工智能系统的准确性和能力。可通过以下代码识别该工具：Useragenttoken:GPTBotFulluser-agentstring:Mozilla/5.0AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko;compatible;GPT

众所周知，OpenAI从GPT-4开始就已经对技术细节完全保密了，最初只用一份TechReport来展示基准测试结果，而闭口不谈训练数据和模型参数。尽管后来有网友各种爆料，OpenAI也从未回应。不难想象，训练GPT-4需要海量的数据，这可不是付费购买能解决的问题。大概率，OpenAI用了网络爬虫。很多用户指控OpenAI，理由就是这种手段会侵犯用户的版权和隐私权。刚刚，OpenAI摊牌了：直接公布从整个互联网爬取数据的网络爬虫——GPTBot。这些数据将被用来训练GPT-4、GPT-5等AI模型。不过GPTBot保证了，爬取内容绝对不包括违反隐私来源和需要付费的内容。OpenAI表示：「使用

虽然ChatGPT热度已经过，大家接触过，使用过后，发现它并没有当初那么神秘。但是并不妨碍它是目前比较好用的AI工具。随着ChatGPT的安全限制越来越严，部分网友的账号可能已经被封。又随着ChatGPT加了Cloudflare的验证，还有使用公共机场的IP也受到了限制。即使账号没有被封，也无法访问了。即使能访问，也没有那么丝滑。你可能已经遇到了以下的头疼场景。机场IP被封只能到处找可用VPN，费时费力，更费钱。因为公共机场的IP都是大家共用的，很容易被ChatGPT识别出来并封号。系统负载高用的正爽，突然不能用，扫兴。人机验证需要反复刷新和验证自己是一个人。原理如果不感兴趣可直接下拉到【安装

随着人工智能技术的不断突破，自然语言处理领域也掀起了一波又一波的革命。从GPT-3.5的惊艳登场，到紧随其后的GPT-4的惊世震人，人们仿佛置身于科幻电影中，亲历了一场场技术的奇迹。然而，这场奇迹背后却逐渐显现出一道不容忽视的阴影：GPU资源的巨大需求与紧缺。随着GPT模型的不断升级，其规模和复杂性也在飞速增长。GPT-4的发布更是将模型推向了前所未有的高度，但与此同时，巨大的模型也意味着巨大的计算资源需求。大量的GPU资源投入不仅成为了模型训练的基础，更是各大公司在人工智能领域竞争中的生死攸关的关键因素。然而，GPU资源的紧缺却成为了一道无法回避的门槛。即使是规模庞大的公司也面临着在GPU市

基于GPT2-Chinese模型的中文文本生成项目，可用于中文生成任务。当下市面上很多文本自动生成业务都是基于该模型二次开发的，可以很少有那种特定垂直领域的模型用于该领域的创作，也就导致大家在使用类似产品的时候会发现很多的问题，这种问题多数会导致写出来的文章前后逻辑不对，这个自己体会就知道了，真的能拿出来直接发么？答案肯定是不能。真的，有买会员的那个钱都可以购买GPU资源自己训练自己的模型了。因此也还是需要基于原有的算法二次开发自己的的垂直领域的内容，这就要用到开源的代码用自己的数据训练，当然了这个门槛也比较高，一方面是环境配置搭建就能劝退很多人，另一方面是这种业务比较吃硬件资源即GPU。如果

基于GPT2-Chinese模型的中文文本生成项目，可用于中文生成任务。当下市面上很多文本自动生成业务都是基于该模型二次开发的，可以很少有那种特定垂直领域的模型用于该领域的创作，也就导致大家在使用类似产品的时候会发现很多的问题，这种问题多数会导致写出来的文章前后逻辑不对，这个自己体会就知道了，真的能拿出来直接发么？答案肯定是不能。真的，有买会员的那个钱都可以购买GPU资源自己训练自己的模型了。因此也还是需要基于原有的算法二次开发自己的的垂直领域的内容，这就要用到开源的代码用自己的数据训练，当然了这个门槛也比较高，一方面是环境配置搭建就能劝退很多人，另一方面是这种业务比较吃硬件资源即GPU。如果

win10无法安装的分区，这是怎么回事？我们需要知道gpt分区是是一种更加灵活的分区机制，源自EFI标准，现在的新电脑基本上都是gpt分区形式。但是使用时也会遇到问题，比如gpt分区无法安装win10系统。下面我就给大家介绍一下gpt分区无法安装win10系统的根本原因。gpt分区无法安装win10的根本原因gpt分区需要UEFI启动引导，最根本的原因要么你BIOS未设置UEFI引导，要么是你电脑没有UEFI引导项。解决方法有两种：进入BIOS设置UEFI启动；将gpt分区改为MBR分区进入正题，我给出的解决方法就是在Windows安装界面Shift+F10调出Dos窗口​          

今年，大型语言模型（LLM）成为AI领域最受关注的焦点，OpenAI的ChatGPT和GPT-4更是爆火出圈。GPT-4在自然语言理解与生成、逻辑推理、代码生成等方面性能出色，令人惊艳。然而，人们逐渐发现GPT-4的生成结果具有较大的不确定性。对于用户输入的问题，GPT-4给出的回答往往是随机的。我们知道，大模型中有一个temperature参数，用于控制生成结果的多样性和随机性。temperature设置为0意味着贪婪采样（greedysampling），模型的生成结果应该是确定的，而GPT-4即使在temperature=0.0时，生成的结果依然是随机的。在一场圆桌开发者会议上，有人曾直接