chatgpt github_ChatGPT github开源

chatgpt github_ChatGPT github开源

       接下来，我将针对chatgpt github的问题给出一些建议和解答，希望对大家有所帮助。现在，我们就来探讨一下chatgpt github的话题。

1.dev home是什么软件

2.低代码真的会让程序员失业吗?

3.毫末发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT 中文名"雪湖·海若"

dev home是什么软件

       Dev Home是一个Windows11系统应用软件。

       Dev Home是一个为开发者量身定制的Windows11应用，它可以让你在一个统一的界面中完成所有的开发工作。它还可以根据你的开发偏好和需求，为你提供个性化的建议和服务。你还可以在这里获取各种开发相关的新闻、活动、博客等等。

       它还可以根据你的开发水平和目标，为你提供适合的学习和成长内容。Dev Home会随着时间和使用而不断优化和改进，为你带来更好的开发体验。它是一个集成了多种功能和服务的开发者中心，可以帮助你提高开发效率和质量。

Dev Home的主要功能

       Dev Tools：这里可以让你一键安装、更新和启动各种开发工具，比如Visual Studio、VS Code、PowerShell、Windows Terminal等等。你还可以在这里找到各种开发文档、教程、示例代码等等。

       Dev Projects：这里可以让你管理和创建各种开发项目，比如Windows应用、Web应用、AI应用等等。你还可以在这里直接连接到GitHub或Azure DevOps，进行代码托管、版本控制、协作开发等等。

       Dev Services：这里可以让你使用和配置各种开发服务，比如Azure云服务、GitHub Copilot X、Bing ChatGPT插件等等。你还可以在这里获取各种开发服务的状态、指标、反馈等等。

       以上内容参考：百度百科-Windows 11

低代码真的会让程序员失业吗?

       chatgpt不 会取 代程 序 员。

       chatgpt终 究只是ai人 工智 能，它即 使学 会编 程也无 法掌 握所有程 序 员的技 能和知识，硬 要说的话只是会影 响到一些技 术水 平较 差的程 序 员。

       事 实上目 前的智 能ai技 术还没有达 到可以取 代任 何一 个职 业，当然程 序 员也不 会因 此而失 业。

       它是需要有依 据进行学 习的，而代 码编 程并不是一 成不 变的，针 对不同目 标和内 容总是会有不 同的程 序，这时候chatGPT就无 法做 到了，当 然，chatGPT肯 定是能够实 现一 些最 为基 础的代 码程 序编 写，势 必会影 响到一些技 术水 平不 高的程 序 员，但还远 远无 法达 到取 代的程 度。

       事 实上在科 技发 展的过 程中，总是会有机 器取 代人 工的声音出 现，这一现 象从工 业革 命就开 始了，不过新的科 技和产 业自 然也带 来了新的职 业，因此完 全不需 要担 心失 业的问 题。

       每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最 近爆 火的 ChatGPT，只要一个 AI 工 具可以编 程，紧跟而来的话 题必然是：“程 序 员是否会因此被替 代？”

       程 序 员实 惨！职业威 胁一直就没停 息过。

       所以，ChatGPT可以编 程？这似 乎很让 人匪 夷所 思。

       ChatGPT介 绍一下！！是一个由OpenAI训 练的大 型语 言模 型，可以进行对 话、文 本生 成、问 答等多种任 务。它使 用了Transformer架 构，能够从大 量语 料中学 习语 言特 征。

       ChatGPT可以在编 程领 域有多 种 应 用，其中一 些主 要的应 用如下:

       代 码生 成：可以根 据输 入的需 求或描 述生 成相 应的代 码。

       代 码提 示：可以根 据用 户输 入的代 码片 段，提 供相 应的代 码提 示和补 全。

       故 障诊 断：可以利 用ChatGPT分 析错 误日 志并给 出相 应的解 决方 案。

       文 档生 成：可以根 据输 入的代 码生 成相 应的文 档。

       自 动测 试：可以根 据输 入的代 码生 成相 应的单 元测 试。

       数 据科 学：可以使 用ChatGPT来自 动生 成模 型和数 据 集的描 述。

       不 过需 要注 意的是，ChatGPT是一个非 常强 大的语 言模 型，但它并不是万 能的，在生 成代 码的场 景下还需 要人 工编 程和检 查，所以一 定程 度上ChatGPT的使 用是需 要依 赖程 序 员的护 航，才能确 保完 成应 用。说替 代程 序 员的是不会的，着实是过度解读了。

毫末发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT 中文名"雪湖·海若"

       每一次，不论是 GitHub Copilot 还是 OpenAI Codex，亦或是最近爆火的 ChatGPT，只要一个 AI 工具可以编程，紧跟而来的话题必然是：“程序员是否会因此被替代?”我个人认为不会的，因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

       程序员实惨!职业威胁一直就没停息过。所以ChatGPT可以编程?这似乎很让人匪夷所思。作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。

       而且低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

       而像市场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心。

       JNPF低代码平台保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。

       而这种二次开发的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。所以，与其无深究低代码是否会让程序员失业，不如去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。

       易车讯 日前，我们从官方渠道获悉，在第八届HAOMO AI DAY上，毫末智行发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名"雪湖·海若"。生态方面，毫末官宣取得3个主机厂定点合同，商业化迎来跃升一步；同时毫末推出的中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH即将量产上车，最先落地北京、上海、保定等城市。

       毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。

       毫末DriveGPT雪湖·海若已开启对限量首批生态伙伴的开放合作，北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等高校与企业加入。

       产品方面，毫末中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，将首批落地北京、保定、上海等城市，并开启泛化测试，到2024年有序落地100城。首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，这也是毫末DriveGPT雪湖·海若的首发落地车型，全面确保毫末城市NOH的行业领先性。

       生态层面，毫末乘用车6P开放合作取得重大突破，已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。这是毫末商业化的重要一跃，全面保障了毫末高速发展态势。

       毫末智行董事长张凯判断：“2023年智驾产品进入全线爆发期，大模型开启在车端的落地应用，车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。毫末不断进步的数据驱动的六大闭环能力将进一步加速毫末进入自动驾驶3.0时代的步伐并形成相应的护城河。”

       张凯认为，智驾产品正在进入快速增长的全线爆发期，2023年是非常关键的一年。首先，城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市导航辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次，行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮；在末端物流自动配送领域，末端物流自动配送车在商超、快递等场景迎来爆发，2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。

       首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，第二款搭载毫末HPilot3.0的车型魏牌蓝山也将在今年发布。毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里，HPilot2.0辅助驾驶日均行驶里程使用率达到了12.6%。海外布局方面，搭载毫末HPilot的车辆已运往欧盟、以色列等地区和国家，陆续交付到用户手中，接下来将在中东、南非、澳大利亚等市场陆续投放；同时，毫末HPilot即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本。

       3月，高工智能汽车研究院在每个年度基于前装量产数据库及定点车型库数据进行综合评估，通过对毫末前装近20款车辆等数据研究，为毫末颁发年度高阶智能驾驶系统量产份额领军奖。第三方数据佐证毫末是中国量产自动驾驶绝对领军者。

       其次是“MANA大模型巅峰之战”，中国首个自动驾驶数据智能体系MANA架构已迎来全线升级。到2023年4月，MANA学习时长超56万小时，相当于人类司机6.8万年。毫末DriveGPT雪湖·海若，已经完成基于4000万公里驾驶数据的训练，参数规模达1200亿。

       第三是“城市NOH百城大战”，中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，即将量产上车，到2024年有序落地100城。毫末会以“安全为先、用户为先、规模为先”的原则，加速赢得城市NOH百城大战。

       最后是“末端物流自动配送商业之战”，毫末末端物流自动配送车小魔驼已在商超履约、智慧社区、校园配送、餐饮零售、机场巡逻、高校教育、快递接驳、智慧园区、大气环评等九大场景开启运营，加速商业化闭环能力。2023年3月，小魔驼2.0获北京亦庄无人配送车车辆编码，开启亦庄运营。毫末也成为《北京智能网联汽车政策先行区无人配送测试规范》升级后，准许在北京市高级别自动驾驶示范区公开道路进行无人配送车测试的首个公司。

       “技术领先是生存根本，毫末鼓励所有技术研发同学投入到技术创新当中。”张凯在演讲中再次强调了毫末对于技术研发投入的坚定决心。截至目前，毫末已获得专利证书164件，国际顶级学术会议论文收录6篇，最新2篇更是分别入选计算机视觉识别领域三大顶会之一的CVPR和全球首个智能车专业期刊IEEE TIV。毫末已将所有论文在GitHub开源，与业内共享。

       现场，张凯还向外界公布了毫末6P开放合作的重要进展，目前已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。“毫末始终认为，自动驾驶是一个共同进退、共享成果的前沿产业。只有健康的生态伙伴才能支持毫末高速发展。”张凯表示。

       此外，毫末一直坚持场景化用户体验设计、人工智能技术、技术工程化能力均衡发展，不断以数据驱动闭环的方式完善用户体验。张凯介绍，三个月时间，毫末在数据驱动六大闭环体系上实现多重进展。

       用户需求闭环方面，毫末对驾驶场景数据持续分析完善策略，并进行新功能体验反馈；研发效能闭环方面，毫末将数据驱动理念深入到产品需求定义、感知与认知算法开发等产品开发流程，整体开发效率提升30%；数据积累闭环方面，毫末在车端部署诊断服务数据场景标签覆盖92%的驾驶场景。

       数据价值闭环方面，毫末大模型正在持续挖掘数据价值解决关键问题；产品自完善闭环方面，毫末实现售后问题处理速度较传统方式的十倍效率提升，实现最快10分钟定位售后问题。两年时间有效挖掘产品提升点，问题闭环率达76%；业务工程化闭环方面，毫末进一步完善了从采集回流、标注训练、系统标定、仿真验证等环节到最终OTA释放环节的产品研发全流程工程化闭环。

       毫末DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。它的最终目标是实现端到端自动驾驶，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续持续会将毫末多个大模型的能力整合到DriveGPT。目前，毫末DriveGPT雪湖·海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。

       DriveGPT雪湖·海若的底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，DriveGPT输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景Token化，形成“Drive Language”，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。

       DriveGPT雪湖·海若的实现过程是，首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。同时，DriveGPT雪湖·海若还会根据输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。

       现场，毫末宣布DriveGPT雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。顾维灏提到，DriveGPT雪湖·海若可以逐步应用到城市NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。有了DriveGPT雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。

       毫末DriveGPT雪湖·海若将携手生态伙伴率先探索四大应用能力，包括智能驾驶、驾驶场景识别、驾驶行为验证、困难场景脱困。当前，毫末在使用数据过程中，逐步建立起一套基于4D Clips驾驶场景识别方案，具备极高性价比。在行业上，给出正确的标注结果，一张需要约5元；如果使用DriveGPT雪湖·海若的场景识别服务，一张的价格将下降到0.5元。单帧整体标注成本仅相当于行业的1/10。接下来，毫末会将图像帧及4D Clips场景识别服务逐步向行业开放使用，这将大幅降低行业使用数据的成本，提高数据质量，从而加速自动驾驶技术的快速发展。

       顾维灏介绍，毫末在2023年1月发布的中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖· 绿洲）此次从算力优化等层面升级了三大能力，进一步支持DriveGPT雪湖·海若的算力。首先，毫末与火山引擎全新搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；其次，毫末研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到了大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%；最后，MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。

       毫末打造的中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，在经过一年多的应用迭代后，本次AI DAY也迎来了全面的升级，正式开放赋能。顾维灏介绍，MANA计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS中；其次，MANA感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT雪湖·海若中；第三，增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本；同时针对多种芯片和多种车型的快速交付难题优化了异构部署工具和车型适配工具。

       此外，MANA的视觉感知能力持续提升，一方面可同时学习三维空间结构和纹理，并将纯视觉测距精度超过了超声波雷达，BEV方案也拥有了更强的通用性和适配性；另一方面可实现单趟和多趟纯视觉NeRF三维重建，道路场景更逼真，肉眼几乎看不出差异。通过NeRF进行场景重建后，可以编辑合成真实环境难以收集到的Corner Case。在原有的全局视角修改、添加光照/天气效果的基础上，新增合成虚拟动态物体的能力，可以在原有设定的运动轨迹上，合成各种Hard Case，模拟城市复杂交通环境，用更低成本测试提升城市NOH能力边界，更好提升应对城市复杂交通环境。

       值得一提的是，面对目前行业里最难的视觉任务之一——单目视觉测量，继特斯拉后，毫末也在中国率先开始验证能否使用鱼眼相机代替超声波雷达进行测距，以满足泊车要求。毫末把视觉BEV感知框架引入到了车端鱼眼相机，做到了在15米范围内达到30cm的测量精度，2米内精度高于10cm的视觉精度效果。泊车场景使用纯视觉测距来取代超声波雷达，将进一步降低整体智驾成本。

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       好了，今天关于“chatgpt github”的话题就讲到这里了。希望大家能够对“chatgpt github”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。