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OpenAI 宣布已经在 ChatGPT 中实现了对插件的初步支持。插件 (Plugins) 是专门为语言模型设计的工具，以安全为核心原则，可帮助 ChatGPT 访问最新信息、运行计算或使用第三方服务。
这就意味着第三方开发商能够为 ChatGPT 开发插件，以将自己的服务集成到 ChatGPT 的对话窗口中。从演示来看，首批开放可使用的插件包括了酒店航班预订、外卖服务、在线购物、法律知识、专业问答、文字生成语音，以及用于连接不同产品的 Zapier 等。
OpenAI 官方也提供了两款插件：Browsing 和 Code interpreter。此外还面向开发者开源了知识库类型插件的全流程接入指南：ChatGPT Retrieval Plugin。
Browsing 插件会使用互联网上最新的信息来回答问题，并给出它的搜索步骤和内容来源链接，使用了 Bing 搜索 API。
Code Interpreter 是一个实验性的 ChatGPT 模型，它创造了一个可以运行 Python 解释器的沙盒，在防火墙控制下有短暂的存储空间，能够使用 Python 处理文件上传和下载，整个虚拟空间在会话期有效。
详细内容查看 https://openai.com/blog/chatgpt-plugins
OpenAI 联合创始人演示了用于处理视频剪辑的插件，不需要 ffmpeg 向导。
最后，老规矩排队：https://openai.com/waitlist/plugins
本文转载自：「OSC开源社区」，原文：https://tinyurl.com/5epv4cph，版权归原作者所有。欢迎投稿，投稿邮箱: editor@hi-linux.com。
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在编辑器中，将环境变量设置为所需的值。例如，将
OPEN
AI
_SECRET_KEY设置为
Open
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API的密钥，将MODEL_ENGINE_IMAGE设置为要使用的模型引擎映像等等。
Open
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API使用Docker容器运行，所以需要安装Docker和Docker Compose。在克隆的源代码目录中，有一个名为.env的文件，需要在其中设置一些环境变量。现在，您可以通过浏览器或API客户端向
Open
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API发送请求，并开始使用它了。这将启动
Open
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API并将其绑定到本地端口。
Linux下基于
Open
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提供的baselines代码的强化学习环境设置配置TensorFlow-GPU配置baselines下载代码方法一：git clone方法二：进入GitHub网页下载预先准备安装测试配置MuJoCo下载注册license添加环境变量pip安装
配置TensorFlow-GPU
使用Anaconda安装python虚拟环境
% 创建名为baselines的3.6版本python虚拟环境
conda create -n baselines python=3.6
% 切换到baseli
您可以通过来自任何语言的 HTTP 请求、通过我们的官方 Python 绑定、我们的官方 Node.js 库或社区维护的库与 API
交互
。验证
Open
AI
API 使用 API 密钥进行身份验证。访问您的API 密钥页面以检索您将在请求中使用的 API 密钥。请记住，您的 API 密钥是秘密的！不要与他人共享或在任何客户端代码（浏览器、
应用
程序）中公开它。生产请求必须通过您自己的后端服务器进行路由，您的 API 密钥可以从环境变量或密钥管理服务中安全加载。请求组织。
英文版：https://gym.
open
ai
.com/docs
2016年 5 月 4日，
Open
AI
发布了人工智能研究工具集
Open
AI
Gym。
Open
AI
Gym是一款用于研发和比较学习算法的工具包。它与很多数值计算库兼容，比如tensorflow和theano。现在支持的语言主要是python。
open
ai
gym 是一个增强学习（reinforcement learning,RL...
记录和上传结果前面三篇博文介绍了
Open
AI
Gym安装、使用以及基本环境。接下来介绍如何在
Open
AI
Gym平台测试自己的强化学习的算法，可以轻松地记录自己算法在环境中的表现，以及拍摄自己算法学习的视频，只需使用Monitor Wrapper包装自己的环境，如下所示：import gym
from gym import wrappers
env = gym.make('CartPole-v0')
安装gym所需依赖：
sudo apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-
open
gl libb...
conda create --name gymlab python=3.5
source activate gymlab
sudo apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-
open
gl libboost-all-dev libsd
