在这篇文章中，我想展示如何借助不同的软件工具从Youtube上发布的新闻剪辑中全自动生成包含文本和图像的新闻文章。使用当前用于处理媒体数据的AI模型，例如OpenAIWhisper、OpenAIGPT3和StableDiffusion。OpenAIWhisper是最近发布的模型，用于将音频数据转换为具有前所未有质量的书面文本。它已作为开源软件免费提供，并可作为Python库下载，网址为https://github.com/openai/whisper大语言模型中的经典“GPT3”并非免费提供，但可以通过付费API集成。我在这里使用它来创建一个简短的摘要，其中包含基本新闻事实和提取文本的新闻标题
我通常至少有3个远程分支:master、staging和production。我有3个本地分支机构跟踪那些远程分支机构。更新我所有的本地分支是乏味的:gitfetch--allgitrebaseorigin/mastergitcheckoutstaginggitrebaseorigin/staginggitcheckoutproductiongitrebaseorigin/production我很想能够只做一个“gitpull-all”，但我还没能让它工作。它似乎执行“fetch--all”，然后更新(快进或merge)当前工作分支，但不更新其他本地分支。我仍然坚持手动切换到每个本地分
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目录前言1，关于gpt2的几个例子学习2，使用docker配置环境3，使用uget工具下载模型，文件大容易卡死4，研究使用gpt2-simple执行demo，训练200次5，总结前言本文的原文连接是:https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/108971807未经博主允许不得转载。博主CSDN地址是：https://blog.csdn.net/freewebsys博主掘金地址是：https://juejin.cn/user/585379920479288博主知乎地址是：https://www.zhihu.com/people/freewe
文章目录@[toc]简介一、AutoGPT二、与ChatGPT的区别三、安装四、体验其他简介说Auto-GPT淘汰了ChatGPT了，显然是营销文案里面的标题党。毕竟它还是基于ChatGPT的API，某种意义只是基于ChatGPT能力的应用。但最近，AutoGPT确实又成为一个现象级的事件，上线不到一个月，github的项目星标超过10万。但中文圈里面，对它的介绍和评测不多。基本上就是复制海外那篇『防水鞋市场调研』那个案例。让我们很难感受它的强大。今天就来用最简单的方式评测一下，对它有个大概的了解。一、AutoGPTAuto-GPT是一个“人工智能代理”，给定一个自然语言的目标，它将试图通过将
本项目适用于已经具有ChatGPTAPI-key但又苦于访问速度的小伙伴关于ChatGPT最近它的出现，给我们写程序的人带来了许多新思路，比如：用它写一些基础的代码用它帮我们整理思路、寻找灵感用它做翻译用它做总结还有许许多多新的用法······遇到的问题首先，是本人在使用它官方网页时，偶尔响应缓慢、多次需要重新登录的操作，有点影响实际体验，也容易打断思路。另一方面，官方没有提供填写APIKey作为凭证来聊天的方式，而一些第三方服务需要用到我私有的API-key，我还是觉得这不是一种安全的方式。我想确保只有我自使用我私有的API-key，也想聊天的内容即用即删，不再留下痕迹。于是，就有了自己搭建
本项目适用于已经具有ChatGPTAPI-key但又苦于访问速度的小伙伴关于ChatGPT最近它的出现，给我们写程序的人带来了许多新思路，比如：用它写一些基础的代码用它帮我们整理思路、寻找灵感用它做翻译用它做总结还有许许多多新的用法······遇到的问题首先，是本人在使用它官方网页时，偶尔响应缓慢、多次需要重新登录的操作，有点影响实际体验，也容易打断思路。另一方面，官方没有提供填写APIKey作为凭证来聊天的方式，而一些第三方服务需要用到我私有的API-key，我还是觉得这不是一种安全的方式。我想确保只有我自使用我私有的API-key，也想聊天的内容即用即删，不再留下痕迹。于是，就有了自己搭建
全文检索match_allmatch_all是没有任何条件，检索全部数据GETkibana_sample_data_ecommerce/_search{"query":{"match_all":{}}}match（Matchquery）match用来做基本的模糊匹配，在es中会对文本进行分词，在match查询的时候也会对查询条件进行分词，然后通过倒排索引找到匹配的数据。在match中支持以下参数：query：查询条件operator：匹配条件（AND、OR(Default)）minimum_should_match：最小匹配的数量，用来指定文档中至少包含几个关键字才算匹配到fuzziness：
文章目录ChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（二）Image-to-Text模型FlamingoVisualGPTText-to-Video模型PhenakiSoundifyText-to-Audio模型AudioLMJukeboxWhisperChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（二）AI绘画成了2022年热议的科技话题，要归功于「以文生图」这种文字转图像（Text-to-Image）或文字转3D模型（Text-to-3D）这样崭新的交互方式。2
ChatGPT点燃了科技行业的明灯，GPT-4能燎原吗？谁能革得了ChatGPT的命？现在看来还是OpenAI自己。在ChatGPT引爆科技领域之后，人们一直在讨论AI「下一步」的发展会是什么，很多学者都提到了多模态，我们并没有等太久。今天凌晨，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。GPT-4APIwaitlistWe’remakingGPT-4availableasanAPIfordeveloperstobuildapplicationsandservices.https://openai.com/waitlist/gpt-4-api当问到你OrganizationID的时候， h
