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置顶❤️🔥 第二个插件 Plugin-pedia 上架插件商店，我自己太喜欢这个插件了，它能根据你的问题为你推荐其他插件，非常建议它长期留在你的Chat中。然后它也是一个让 OpenAI 审核团队开了一次特例的插件（在描述中出现了 plugin 词），可以说是检验 OpenAI 是否Open 的一道金线了。 笑死，还帮 Webpilot 作者加了他插件的优先推荐。
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这玩意儿再做一次能够复现这个排序吗🤔 以及是不是应该至少 同一时间开十组相同的实验才能验证。 这就像地方证券公司搞个实盘股票比赛一样，三十个参与者里总会有胜出者，但时间一拉长就不一样了。
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Apps SDK = AI Native 的互联网 + AI Native 的浏览器 ？
与其想办法将复用现在的互联网在传统浏览器上加上 AI Chat ，确实不如提供一套 AI 调用的接口，定义一套新的 AI 网页交互标准，让大家把自己的网站和应用都建在 ChatGPT 里，ChatGPT 也就变成新的互联网浏览器了。
23 年做插件的时候也是这样的期望，但那时第一是模型还不太给力；第二是纯用 API 请求和返回数据，用户是纯对话交互了，太考验模型一次性把长程任务做成功的能力了，不用说 23 年了，就是现在的模型也做不好。但现在有个网页底部再有一个 ChatGPT 的对话框，再加上这个网页本身就是为 AI 更好理解而做的，用户就可以 GUI 操作和对话式操作交替着来。
与其想办法将复用现在的互联网在传统浏览器上加上 AI Chat ，确实不如提供一套 AI 调用的接口，定义一套新的 AI 网页交互标准，让大家把自己的网站和应用都建在 ChatGPT 里，ChatGPT 也就变成新的互联网浏览器了。
23 年做插件的时候也是这样的期望，但那时第一是模型还不太给力；第二是纯用 API 请求和返回数据，用户是纯对话交互了，太考验模型一次性把长程任务做成功的能力了，不用说 23 年了，就是现在的模型也做不好。但现在有个网页底部再有一个 ChatGPT 的对话框，再加上这个网页本身就是为 AI 更好理解而做的，用户就可以 GUI 操作和对话式操作交替着来。
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thinkingmachines.ai
Tinker 是一套面向研究者/工程师的 LLM 训练/微调 API：你用 Python 掌控训练循环与数据，平台在后台负责分布式算力、调度与容错；支持 监督微调（SFT）与强化学习（RL），目标是让前沿模型的定制更容易但不“黑盒”。
终于有人开始做将 Fine-tune 和 Post-train 过程降低门槛到普通人都可以尝试的程度了。因为要加入等候名单所以还没开始尝试，简单看了下他们的 文档 使用起来应该和 hugging face 的 Transformers 的体验是类似的，自己定义好数据和训练方法就可以开始训练了。
最大的不同是 HF 的 Transformers 需要你自己部署在本地运行训练，首先来说通常用户自己的个人设备是不行的，很多时候就需要去租用一个云 GPU 主机了，但是如果你想尝试的模型尺寸比较大，数据集比较多，一般的云 GPU 主机通常只能给你一张或者两张显卡，通常是不够的，即便有些云 GPU 主机可以给你一个显卡集群，但是要利用好这些显卡进行高效的并行计算，对用户的要求也太高了。
但对 Tinker 来说看起来就是让你可以有 HF 的 Transformers 类似的自定义程度，同时不用再去管 GPU 集群的模型训练效率的问题了。
Tinker 是一套面向研究者/工程师的 LLM 训练/微调 API：你用 Python 掌控训练循环与数据，平台在后台负责分布式算力、调度与容错；支持 监督微调（SFT）与强化学习（RL），目标是让前沿模型的定制更容易但不“黑盒”。
终于有人开始做将 Fine-tune 和 Post-train 过程降低门槛到普通人都可以尝试的程度了。因为要加入等候名单所以还没开始尝试，简单看了下他们的 文档 使用起来应该和 hugging face 的 Transformers 的体验是类似的，自己定义好数据和训练方法就可以开始训练了。
最大的不同是 HF 的 Transformers 需要你自己部署在本地运行训练，首先来说通常用户自己的个人设备是不行的，很多时候就需要去租用一个云 GPU 主机了，但是如果你想尝试的模型尺寸比较大，数据集比较多，一般的云 GPU 主机通常只能给你一张或者两张显卡，通常是不够的，即便有些云 GPU 主机可以给你一个显卡集群，但是要利用好这些显卡进行高效的并行计算，对用户的要求也太高了。
但对 Tinker 来说看起来就是让你可以有 HF 的 Transformers 类似的自定义程度，同时不用再去管 GPU 集群的模型训练效率的问题了。
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