OpenAI新开放了这些好用的API功能

文本生成OpenAI的模型能处理自然语言、代码和图像，提供相关文本输出，如日常对话和代码解释。聊天与JSON内容提供JSON格式输出选项，增强模型的精确性和性能。例如，提问世界杯结果，返回结构化的JSON内容。辅助功能Assistants API：构建AI助手，支持代码解释器、检索和函数调用，可用于扩展复杂需求。

近期，OpenAI宣布了多项重要更新，旨在优化其AI模型的功能和性能。这些更新主要针对GPT-5 Turbo、GPT-4等模型，旨在通过增加新功能和优化定价策略，为开发者和用户提供更高效、更经济的AI解决方案。

对于音频处理，OpenAI的文本转语音与语音转文本功能，使得文本与语音之间的转换变得便捷。用户可以将文本转换为语音，或从语音中提取文本信息。这一功能不仅限于日常交流，还可应用于语音识别与合成的场景。

Whisper API以开源的Whisper v2-large模型提供服务，每分钟收费0.006美元。它支持大文件（最大25MB）的输入，具备语音转文字和翻译功能，并且特别之处在于支持prompt，可以根据用户需求调整输出。输出格式多样，包括json、text、srt、verbose_json和vtt。

丰富的API端点：lang2openai提供了涵盖llm、embedding、rerank等功能的API端点，支持使用curl或任何HTTP客户端进行交互。项目优势：简化API适配流程：lang2openai通过统一接口标准，显著降低了API适配的复杂性，使其更加易于理解和使用。

openai开发了哪些模型

OpenAI研发了多种尖端模型，GPT系列，尤其是GPT-3，被誉为在语言生成与理解领域的杰出预训练模型。同时，DALL-E模型也由OpenAI推出，它能够依据文本描述生成高度逼真的图像，展示了模型在图像生成方面的实力。此外，OpenAI还研发了用于推荐系统的Clipper，进一步拓宽了人工智能在个性化服务领域的应用。

首先，OpenAI开源了其核心的深度学习模型，如GPT系列。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer的自然语言处理模型，具有强大的文本生成和理解能力。OpenAI通过开源这些模型，使得开发者和研究人员能够轻松地在其基础上进行二次开发和创新应用。

OpenAI开源了以下重要的项目和工具：核心的深度学习模型：如GPT系列。GPT是一种具有强大文本生成和理解能力的自然语言处理模型。这些模型的开源，使得开发者和研究人员能够在其基础上进行二次开发和创新应用，如智能聊天机器人、文本生成工具等。深度强化学习工具包：包括Dota2和宇宙等环境的训练代码和模型。

一颗GPU,秒出3D模型!OpenAI重磅新作:Point-E用文本即可生成三维点云模...

OpenAI近期推出了一款名为Point-E的创新技术，它突破传统，允许用户仅通过文本输入生成三维点云模型，显著提升了3D模型生成的效率。与竞争对手如谷歌DreamFusion相比，Point-E只需单个GPU就能在几分钟内生成高质量的3D图像，相比之下，其生成速度和性能表现更优。

OpenAI影响最大的模型【CLIP】

CLIP，即“对比预训练语言-图像”，是一个多模态、开源且无样本的模型，能够预测与给定图像最相关的文本描述，无需针对特定任务进行优化。该模型在多个方面展示了其强大功能和独特之处，成为了AI社区中的一个重要里程碑。

由4万引大佬Radford和韩国博士生金钟旭共同完成的CLIP研究，是跨领域融合的多模态模型，借助自然语言指导视觉模型的迁移学习。训练过程简单高效，OpenAI收集了4亿对高质量的文本与图像对，通过对比学习策略调整模型，使其能够理解文本与图像之间的关联。

CLIP，无疑已经成为CV界的一颗璀璨明星，自2021年2月OpenAI发布以来，短短一年内就获得了超过1000篇的引用，显示出其在计算机视觉领域的显著影响力。这个多模态模型，由大神Radford和韩国博士生金钟旭共同研发，凭借自然语言监督下的迁移学习，展现了惊人的效果。

CLIP模型将自然语言识别与图像识别结合，通过将图片和文本映射到同一向量空间，实现跨模态的相似性比对检索。以文搜图或以图搜图过程分为图片入库和查询两个阶段。

CLIP的工作原理在于对比文本-图像对，旨在学习文本-图像之间的匹配关系。模型包括Text Encoder和Image Encoder，分别用于提取文本特征和图像特征。特征通过对比学习过程进行训练，优化目标是最大化正样本的相似度，同时最小化负样本的相似度。

CLIP的研究动机是将生成式模型（如GPT系列）在自然语言处理领域的成功经验复制到计算机视觉领域。OpenAI认为，通过零样本迁移学习和大规模数据集的学习，可以实现更强的泛化能力与更好的迁移学习效果。在CLIP的实现过程中，作者采用了对比学习的方法，设计了一个双模态编码器结构，分别处理文本和图像信息。