最近一些流行的前端框架，比如 Next.js、React 和 Vue 都推出了新的功能，但同时又保留了旧的功能。为什么会这样呢？难道这些框架不应该尽可能地简化和优化吗？让我们来一探究竟。

Next.js 和 App Router

Next.js 是一款基于 React 的 SSR（服务器端渲染）框架，最近推出了 App Router 这个新的功能。但是，Next.js 依然保留了 Pages 这个旧的 API。

这是为什么呢？实际上，这是为了给开发者提供更多的选择。Pages API 提供了一种相对简单的方式来创建页面和路由，适合那些不太需要复杂路由逻辑的应用。而 App Router 则提供了更多的灵活性，可以更好地支持大型应用，比如可以自定义路由匹配逻辑等。

不过，Next.js 也意识到了过于复杂的 API 对新手来说可能会有些困难。因此，他们在实现 App Router 的同时也提供了一些 “escape hatches”，让开发者可以在需要的时候仍然使用旧的 Pages API。这样，开发者可以在不需要自定义路由匹配逻辑的时候，仍然使用 Pages API 这个更加简单的方式。

React 和 Hooks

React 也是一样。最近 React 开始推出 Hooks 这个新的功能，但同时也保留了传统的 Class Component API。

Hooks 可以让开发者不用写很多的类组件，而用函数式组件来完成很多原本只有类组件才能完成的事情。但是，对于一些复杂的应用，类组件可能仍然是更好的选择。

这也是为什么 React 同时保留了 Class Component 和 Hooks 的原因。开发者可以根据自己的需要和习惯来选择使用哪一种 API。不过，React 也推荐新的应用尽量使用 Hooks，因为这是更加现代和强大的 API。

Vue 和 Composition API

Vue 最近也推出了 Composition API 这个新的功能，但同样也保留了 Options API。

Composition API 可以让开发者更加方便地组织代码，并且让逻辑更加清晰和易于重用。但是，对于一些简单的应用，Options API 仍然是更加简单和易懂的。

因此，Vue 同时保留了这两种 API，以便开发者可以根据自己的需要选择最适合自己的 API。但是，Vue 也鼓励新的应用尽可能使用 Composition API，因为这是一个更好的方式来组织代码和逻辑。

结论

为什么这些框架要推出新的功能但又保留旧的功能呢？这主要是为了让开发者有更多的选择权。不同的应用场景需要不同的 API，而这些框架希望给开发者提供尽可能多的选择，让开发者可以根据自己的需要和习惯来选择使用哪一种 API。

同时，这些框架也意识到了过于复杂的 API 对于新手来说可能会很困难。因此，他们也在新的 API 中提供了一些 “escape hatches”，来让开发者在需要的时候仍然可以使用旧的 API。

总的来说，这是一种非常智慧的决策。开发者可以根据自己的需要和习惯来选择最适合自己的 API，而这些框架也可以保持足够的灵活性，以应对各种应用场景的需要。

背景

在编写技术方案的时候，我们或多或少都会遇到一个问题：是否应该一次性推出全新的功能，或者只是为了保留旧有的一些特性却改变了一些东西。这个问题不仅仅限于前端开发，也适用于任何领域。在前端开发中，React、Vue、Next.js 等框架都曾推出全新的功能，但同时也保留了旧有的特性。本文将从 Next.js、React 和 Vue 中各自推出的新功能来探究这个问题。

Next.js 推出 App Router 但又保留 Pages

Next.js 是一个流行的 React 服务器渲染框架。在最新的 10 版本中，Next.js 推出了 App Router，用于实现基于客户端渲染的应用。但是，Next.js 中的 Pages 也被保留了下来。那么，为什么 Next.js 要推出 App Router 但又保留 Pages 呢？

在目前的 Web 开发中，大多数应用都是基于 JavaScript 的客户端渲染。而在客户端渲染中，路由是非常重要的，因为客户端渲染通常是一个单页面应用（SPA），需要通过路由来管理不同页面之间的转换。Next.js 的 Pages 可以为使用服务器渲染的应用提供有力的支持，但是在使用客户端渲染时，开发人员需要手动处理路由。App Router 可以为使用客户端渲染的应用提供路由支持，让开发人员可以更方便地处理路由相关的问题。

然而，Next.js 仍然保留了 Pages。这是因为，Pages 是 Next.js 中另一个重要的特性，它可以方便地实现 SSR（服务器渲染）。与客户端渲染不同，SSR 的每个请求都会先由服务器进行处理，然后返回 HTML 页面。而 Next.js 中的 Pages 可以实现 SSR，可以使应用更快地呈现出来，提高用户的体验。

因此，尽管 App Router 提供了更方便的客户端路由，但 Pages 也保留了下来，使开发人员可以选择最适合他们的开发方式。

React 推出 Hooks 但又保留 Class Component

React 是一个流行的 JavaScript 库，用于构建用户界面。在最新的版本中，React 推出了 Hooks，一个全新的功能，用于将逻辑与组件分离。然而，React 仍然保留了 Class Component。那么，为什么 React 要推出 Hooks 但又保留 Class Component 呢？

Hooks 的出现使得 React 的状态管理变得更加简单，更加易于维护。Hooks 可以让开发人员将状态逻辑与组件分离，提高代码的可读性和可维护性。相比之下，Class Component 中的状态管理相对较为复杂，容易出现代码的冗余和混乱。

虽然 Hooks 的出现使得 React 中的代码变得更加简单，但是 React 仍然保留了 Class Component。这是因为，Class Component 是 React 中的一个重要特性，广泛应用于许多遗留代码库中。此外，也有许多开发人员更习惯于使用 Class Component。因此，React 只是在提供一种新的选择，让开发人员可以根据自己的需求和情况选择最适合自己的方式。

Vue 推出 Composition API 但又保留 Options

Vue 是一个流行的 JavaScript 框架，用于构建用户界面。在最新的版本中，Vue 推出了 Composition API，一个新的功能，用于更好地组织和重用代码。但是，Vue 仍然保留了 Options。那么，为什么 Vue 要推出 Composition API 但又保留 Options 呢？

Composition API 是 Vue 中的一个新功能，可以让开发人员更好地组织和重用代码。它可以将逻辑划分为功能较小的部分，使代码更加易于理解和维护。这使得开发人员可以更快、更好地组织业务逻辑，同时在不同组件之间共享代码。

虽然 Composition API 的出现使 Vue 中的代码更加易于维护和重用，但是 Vue 仍然保留了 Options。这是因为，Options 是 Vue 中的一个重要特性，用于配置和定制组件的各个方面。此外，也有许多开发人员更习惯于使用 Options。因此，Vue 只是在提供一种新的选择，让开发人员可以根据自己的需求和情况选择最适合自己的方式。

总结

以上就是对为什么推出新功能，却又保留旧有的问题的探究。在实际的开发过程中，我们不仅仅需要关注新的功能，还需要考虑旧有的功能应该如何优化和保留。这不仅可以使得代码更加稳定和可靠，还可以为开发人员提供更多的选择，更好地满足各种需求。因此，我们在技术方案的编写中应该遵循这个原则，逐步完善和优化已有的功能，并为新的功能提供一个友好的逃生口，让开发人员可以更加轻松地使用和迁移。

终于轮到剪辑师了，用Premiere的小伙伴们注意，AI自动剪辑插件来了，几十分钟的视频一两分钟就给你剪出来了，绝对值得你花钱，只要29美金。好像还不支持fcpx，太疯狂了@AutoPodFM

下载地址：https://autopod.lemonsqueezy.com/?aff=vGEme https://twitter.com/MooenyChu/status/1654649776607055872/video/1

简介

如果你是剪辑师或者从事视频制作相关工作，那么你一定知道剪辑是一项非常费时费力的工作。而AI自动剪辑插件的出现，无疑大大优化了这一流程。这个插件可以快速将几十分钟的视频剪辑成只有一两分钟。目前支持Premiere软件，不知道会不会后续支持fcpx。

优点

这个插件大大提高了剪辑效率，尤其是对于像Podcast采访类视频，多机位切换视频，50分钟左右对话视频这种场景来说，使用这个工具只需要50秒不到就可以完成剪辑，简直太震撼了。而且自动剪辑的效果也非常不错，可以达到人工剪辑的水平。

使用方法

如果你想要使用这个插件，只需要花费29美元购买就可以了。下载地址：https://autopod.lemonsqueezy.com/?aff=vGEme。安装好插件之后，在Premiere的Effects面板中就可以找到这个插件了。使用起来非常简单，只需要将视频拖入序列中，然后在效果面板中找到AI自动剪辑插件，拖入视频，就可以开始剪辑了。

结论

AI自动剪辑插件的出现大大优化了剪辑流程，让剪辑这件事变得更加轻松简单。而且，使用这个插件可以大大提高剪辑效率，让你更快地完成剪辑任务。不过这个插件目前还不支持fcpx，希望后续能够支持更多的视频制作软件。如果你从事剪辑或者视频制作相关的工作，那么花29美元购买这个插件绝对是值得的。

ImageBind: 一种新兴的AI技术

Meta AI最近宣布了一个名为ImageBind的新的开源AI模型，它是第一个能够同时从六个模态中绑定数据的模型。这个能力是一个重大突破，因为它向着机器能够模仿人类从各种不同感官中获取信息并进行处理的目标迈进了一步。

不同的感官模态可以提供各种类型的数据，包括图像、声音、文本和传感器数据。ImageBind能够将这些类型的数据结合起来，从而为机器提供更全面、更准确的信息，这在很多应用场景中都是非常有用的。

为了实现这个目标，Meta AI使用了一种名为多模态学习的技术，它可以让ImageBind从六个不同的感官输入中学习如何将它们绑定在一起。这是通过训练ImageBind的神经网络来完成的，其中神经网络针对不同的模态分别学习，然后将这些模态一起结合起来。

ImageBind的应用

在开发ImageBind时，Meta AI的主要目标是为机器提供更全面、更准确的信息，这在许多不同的应用程序中都是非常有用的。以下是一些可以使用ImageBind的应用场景：

• 自动驾驶汽车: 自动驾驶汽车需要能够处理来自多个传感器、摄像头和雷达的数据，包括图像、声音和文本。使用ImageBind可以让它们获得更准确和更全面的信息。
• 医疗诊断: 医生经常需要结合多种类型的数据来做出诊断，包括X光片、血液检查和CT扫描。使用ImageBind可以让他们更加准确地诊断各种疾病。
• 安全监控: 在安全监控应用程序中，需要从多个来源收集信息，包括视频监视、声音检测和传感器数据。使用ImageBind可以让监控系统更好地了解正在发生的事情。

ImageBind的运作原理

ImageBind基于一种称为卷积神经网络（CNN）的神经网络架构。这种神经网络是专为处理图像数据而设计的，可以将输入图像分解为多个特征图，并对它们进行分类和分析。

在ImageBind中，卷积神经网络分别处理从不同模态收集到的数据，然后将它们结合起来以产生完整的输出。这种方法使得ImageBind能够从多个模态中提取特征，并将它们结合起来以产生更准确和全面的信息。

ImageBind的优点

ImageBind有几个重要的优点，可以使它成为许多应用程序的理想选择：

• 更好的信息: ImageBind可以从多种不同的感官输入中提取数据，这使得它可以提供更全面、更准确的信息。这对于许多应用场景都是非常有用的。
• 更高的效率: ImageBind使用卷积神经网络来处理数据，这种神经网络架构已经被广泛使用并得到了证明。这种方法可以提高处理数据的效率，并减少对计算资源的需求。
• 更加灵活和可扩展: ImageBind是一个开源项目，可以通过增加新的模态来扩展其功能。这使得它可以适应不同应用程序的需求，并为未来的创新开辟道路。

结论

ImageBind是一个非常有用的新兴AI技术，可以让机器从多个感官输入中提取信息，并将它们结合起来以获得更全面、更准确的视图。这个模型已经被用于许多不同的应用程序中，并且它的发展仍在继续。通过将不同模态的数据结合起来，ImageBind将为未来的创新和发展开辟道路，并有望成为未来AI技术的基础。

可能是一个重大范式转变！

红杉资本于2021年5月1日发布了一篇关于Autogpt（一种基于语言模型的AI技术）的分析文章。文章中提到了这可能是一个重大范式转变，但也需要克服三大重大障碍。

三大重大障碍

1. 逻辑推理！= 良好的执行：虽然Autogpt可以生成优秀的文本，但并不意味着它具有良好的逻辑推理能力。如果要将它应用于实际场景中，需要专门的推理系统与执行系统并行合作才能发挥其最大能力。
2. 计算成本：Autogpt需要强大的计算资源和算力，因此成本较高。而且如果只是简单使用，很难发挥其最大潜力。
3. 学习能力：Autogpt是一个基于神经网络的算法，需要大量训练数据来进行训练。如果训练数据匮乏、多样性不足或质量不好，将对其学习和表现产生负面影响。

下一代Agent的五大感知能力

除了需要优化现阶段技术的缺陷，未来还需要进一步完善自主人工智能的能力。下一代Agent需要具备五个感知能力：

1. 最小化资源使用：AI Agent必须知道如何有效利用计算机，以克服计算成本的障碍。
2. 找到正确数据源：AI Agent必须首先了解数据在哪里，并从开始就了解数据的格式、质量和可靠性。
3. 使用正确的Agent系统：AI Agent需要了解如何与现有的Agnet系统（如API和协同网络）进行通信，以有效地与外部世界交互。
4. 安全意识：AI Agent必须了解网络安全、隐私保护以及物理安全等问题，以保证与其他计算机系统的信息共享和协作的安全。
5. 学习能力：AI Agent不断学习和适应它所处的环境，以达到更有效地工作和更好的成果。

关于下一代Agent所需的这五种感知能力，在这篇文章中也有更详细、深入的探讨。

总而言之，Autogpt技术尚有待完善，但我们相信在社区和创业公司的共同努力下，它有望成为一个重大的范式转变，为人工智能的发展注入新的活力和动力。

电子游戏开发这一行业的技术复杂度，是与日俱增的。在我职业生涯的 30 年间，我目睹了所需驱动电子游戏所需的技术壁垒呈指数级增长。

需要证明吗？下面这张图展示了我们过去绘制一个像素时的方法（左侧图片），与现在使用 @godotengine 的初始化 Vulkan 库的代码（右侧图片） 🧵…

未来几十年，电子游戏开发技术的复杂度还将会不断提升。如果没有游戏引擎，电子游戏开发的门槛将会高出数个数量级…

因此，我（以及其他数千名开发者）非常乐意花时间、精力去开发 @godotengine，让更多的人可以顺畅、便利地使用游戏引擎。因为我不愿意看到这样的技术壁垒被大公司所掌握，他们随时有可能会剥夺人们开发游戏的自由。

也许今天你并不需要它，但当你需要它的时候，@godotengine 将永远等待着你。

@bitbrain @godotengine 另外，那个年代几乎没有操作系统、多任务，也没有任何内存保护机制之类的，只有简单容易访问的硬件。

Anthropic 公布了开发人工智能的最新工具 —— Claude’s Constitution （克劳德宪法），作为 OpenAI 的竞争对手，Anthropic 一直在尝试通过反思 AI 价值观和工具设计来使人工智能系统更受人类信任。克劳德宪法为语言模型提供了由宪法确定的明确值，而不是通过大规模人类反馈隐式确定的值。以下是此次公布的相关信息。

背景

在人工智能这个领域，越来越多的研究者和实践者认识到了价值观和伦理道德的重要性。人工智能技术已经广泛应用于各个方面，例如自动驾驶、医疗诊断和金融推荐等领域，这些应用都会对人类产生深远的影响。

但在人工智能领域，伦理和价值观并没有得到充分的重视，因此构建人工智能系统的背景假定、目标以及其普适性和公正性等方面存在的问题值得我们深思。

Anhtrpic 在此背景下提出了一种新的方法，即克劳德宪法。

克劳德宪法

克劳德宪法是一个框架，旨在为人工智能系统带来更好的价值观。和 OpenAI 的 GPT-3 不同，它并不寻求伟大，而是寻求跟人类共享价值观。

宪法的重要性

宪法是一种基本规定和原则，用于引导和管理一个组织或国家。在构建人工智能系统时，我们也需要指导它去做最优选择，而最优选择需要根据我们所共享的价值观来确定。

克劳德宪法就是一个旨在解决这些问题的工具。

宪法条款

克劳德宪法是一组人工智能价值观的具体化。它分为两个部分：一是约束良心的原则，二是明确语言模型需要遵守的值。

约束良心的原则

• 最大化积极影响：人工智能系统应该提供尽可能多的积极影响。
• 完整性和公正性：值得信赖、不带偏见地运作。
• 合适性：人工智能系统应该在合适的任务上使用。
• 可解释性：系统的输出应该是可以被解释和理解的。
• 适应性：人工智能系统应该能够适应不同的环境，而不是僵化地傻等指令。
• 人为监管：人类应该对人工智能系统的运行进行监督和审核。

指导模型选择的明确值

在运行克劳德宪法时，我们会将这些价值观和一些其他信息输入到 AI 系统中，用于指导模型的选择。

• 是否鼓励多样性？
• 是否考虑到各方面的优先级？
• 是否需要平衡推荐的多少？

Claude 对于这些问题的明确回答将有助于我们更好地理解和指导人工智能系统的行为。

后续工作

作为一种价值观的概念系统，克劳德宪法并不完美。我们仍然需要在实践中不断探索、总结经验和完善。目前，我们仍然在开发并完善更多宪法条款，以更好地指导人工智能系统的行为。

在 AIACon21 （人工智能应用大会 2021）上，Anthropic 的首席科学家 Miles Brundage 表示：“人工智能系统不能完全满足人类的期望。让人工智能尽可能地满足人类需要是可能的，而克劳德宪法将是这样一种工具。”

克劳德宪法是机器学习和人工智能的一个重要里程碑，Anthropic 希望通过它来推动我们的价值观，并帮助我们以更明确的方式定义和指导人工智能的“行为”。

Meta今天宣布将开源其新型多模态AI模型ImageBind，这是一个像人类一样结合不同感官的新AI模型。它可以理解图像、视频、音频、深度、热量和空间运动。ImageBind是一个人工智能模型，能同时处理六种不同模态数据。这一技术让机器在整合多种感官信息方面更接近人类。

此项技术已受到业内广泛关注，面向推荐、搜索、安全等方向具有广泛应用前景。而且，开源模型更有利于推动人工智能发展，降低使用门槛，加快应用落地。

据了解，Meta已在其自己的平台上测试了 ImageBind，并称这项技术可以在图像分类、物体检测和视频分割等任务上取得很好的效果。开源后ImageBind将会帮助更多热心而有才的人完成更有深度的前沿研究。这项技术也有望在广域安全智能中发挥巨大的作用，促进整个行业的发展。

Meta在开源过程中也欢迎开发人员参与到技术的研究和推广过程中。ImageBind的开源旨在探索多模态理解的新方法，支持自然语言和语音，并具备学习新领域的能力。

在技术开发和社会应用上，人工智能正在悄然改变着我们的世界。Meta的这一开源行动推进了人工智能的发展，大大拓宽了人工智能的应用空间。我们相信，未来的人工智能将会带来更多的便利和惊喜，我们也期待更多有才的人加入到人工智能技术的创新和研究之中。

什么是ImageBind？

ImageBind是Meta开发的一个多模态人工智能模型，可以处理六种不同模态数据，这些数据将被合并以进行模式识别。这些模态包括图像、视频、音频、多个深度相机、热成像以及在物理空间中发生的运动。使用这些传感器来捕捉不同的模态数据，使得ImageBind能够通过结合不同感官信息来识别复杂的环境。模型还支持用自然语言和语音来与 ImageBind 进行交互。

ImageBind能做什么？

当处理多条模态数据时，ImageBind可以识别出现在视频或图像中物体的类型和位置、音频的声音类型、深度图像中每个物体的准确位置以及被观察物体的温度。除了这些任务之外，ImageBind还可以识别更广泛和复杂的环境而无需指定任何特定的任务。

ImageBind可应用于多个领域。例如，可用于智能家居、自动驾驶技术、机器人结构等领域。这种模型还可以用于增强和改进语音识别和自然语言理解（NLU）等人机接口技术。

ImageBind也可以被用于高级AI领域，如概率程序设计、全局规划和推理。例如，在查询多条传感器数据以对建筑物进行故障检测时， ImageBind 可以帮助我们进行可靠的定位和排序。

ImageBind是如何工作的？

ImageBind是由多个神经网络组成的，每个网络可处理一个模态数据。接下来，这些模型将被合并以对数据进行模式识别，这使 ImageBind 可以识别多个传感器的数据。这种融合模式需要大量的计算资源，因此，为了使其在现实世界中运行，这种技术需要能够有效地分配任务的智能硬件。

未来展望

ImageBind的开源将会是人工智能技术大发展的重要推动力量。更优秀的开发人员将会在这一模型上进行改进和深入研究，探索不同的应用场景和解决方案。我们相信，随着技术的不断进步， ImageBind 将会有更多的应用空间、更深的研究价值和更大的开发潜力。

而对于申遗的人工智能技术， ImageBind 可以作为其中的标志性技术之一，推动中国的智能产业迈向世界！

介绍

OpenLM是一个开放AI（OpenAI）兼容库，可以从任何其他托管推理API中调用LLMs。它采用与OpenAI的Python Completion类相同的参数，并以类似的结果结构返回。

链接

https://github.com/r2d4/openlm

多路复用提示

此外，OpenLM还允许多路复用提示，可以跨不同的模型进行。下面是一个在Twitter上发布的示例：

https://twitter.com/i/web/status/1655744425874829312

使用示例

以下是使用OpenLM的示例：

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import openai
import openlm

model = openai.Completion()
model.api_key = "YOUR_API_KEY"

openlm_api_key = "YOUR_OPENLM_API_KEY"
openlm_model_id = "YOUR_OPENLM_MODEL_ID"

openlmmm = openlm.OpenAIModel(open_lm_api_key, open_lm_model_id)

prompt = "My name is John and I am"
length = 64

completion = openlm.complete(
    openlmmm,
    prompt,
    length,
    refresh=True,
    max_completions=1
)

print(completion)

总结

OpenLM是一个非常方便的开源库，可以跨不同的模型进行多路复用提示，并且提供了与OpenAI的Python Completion类相同的参数和结果结构。如果你正在使用OpenAI，并且需要调用其他托管推理API中的LLMs，那么OpenLM将是一个很好的选择。

推荐一个超级🐮🍺的 ChatGPT 网页版，可以联网获取实时数据，支持 AI 绘画（Stable Diffision），还可以创建自己的专属微信 AI 机器人，太高端了！！！

ChatGPT 简介

什么是ChatGPT？

ChatGPT 是一款基于 GPT 技术的智能聊天机器人。它能够联网获取实时数据，支持 AI 绘画（Stable Diffision），还可以创建自己的专属微信 AI 机器人。

GPT 技术是什么？

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于神经网络的自然语言处理技术。它利用 Transformer 模型，将大量数据进行预训练，然后再进行微调，获得最终的模型。GPT 技术可以用于生成文章、对话等自然语言处理任务。

ChatGPT 的使用

注册账号

首先，需要前往 ChatGPT 的官网: https://gptgod.site/。

点击右上角的“注册”按钮，按照提示填写相关信息，完成注册。

创建聊天机器人

登录后，可以进入 ChatGPT 的“聊天机器人”页面。在这个页面中，可以创建自己的聊天机器人。

填写机器人信息

点击“创建机器人”按钮，进入机器人创建页面。在这个页面中，需要填写机器人的基本信息，包括机器人名称、机器人简介等。

配置机器人功能

填写完机器人信息后，需要配置机器人的具体功能。ChatGPT 提供了丰富的功能设置选项，包括问答、闲聊、笑话、新闻等多种选项。

在这些选项中，可以根据自己的需要选择相应的功能，配置机器人的具体行为。

创建微信 AI 机器人

ChatGPT 提供了创建微信 AI 机器人的功能。创建微信 AI 机器人之前，需要进行微信公众号的认证，并且需要开通微信的开发者模式。

配置微信公众号

首先，需要进入微信公众号的后台，进行认证和开发者模式的配置。

认证需要填写企业或个人的基本信息，并提交审核。审核通过后，即可完成认证。

在开发者模式中，需要填写服务器地址和Token等信息，以便微信服务器能够识别和访问该服务器。

创建微信 AI 机器人

在微信公众号后台完成配置后，需要前往 ChatGPT 的“微信 AI 机器人”页面，创建微信 AI 机器人。

在创建过程中，需要填写微信公众号的AppID、AppSecret等信息，并提供服务器地址和Token等信息。

ChatGPT 的优势

联网获取实时数据

ChatGPT 可以联网获取实时数据，包括新闻、天气、股票等信息。用户可以根据自己的需要，配置机器人获取相应的数据，在对话中使用。

支持 AI 绘画

ChatGPT 支持 AI 绘画技术（Stable Diffision），可以将用户输入的文字转化为图像。这个功能可以用于生成卡通、漫画等图像，增强对话的趣味性。

创建自己的专属微信 AI 机器人

ChatGPT 提供了创建自己的专属微信 AI 机器人的功能。用户可以根据自己的需求，配置专属的机器人，并将其集成到微信公众号中，提高用户的体验。

邀请链接与邀请码

ChatGPT 对于新用户提供了邀请奖励机制。用户可以通过分享邀请链接或邀请码，邀请朋友加入 ChatGPT。

邀请奖励包括充值优惠、特权奖励等，让用户享受更便捷的服务。

邀请链接

https://gptgod.site/#/register?invite_code=46rrqz6qzscsey1jci7sdjw95

邀请码

46rrqz6qzscsey1jci7sdjw95

总结

ChatGPT 是一款基于 GPT 技术的智能聊天机器人。它可以联网获取实时数据，支持 AI 绘画（Stable Diffision），还可以创建自己的专属微信 AI 机器人。如果你是一名开发者或者喜欢尝试新技术的用户，ChatGPT 是一个很好的选择。