这是关于OpenAI最新的微调API功能更新

1. 捕获每个周期的快照、调整超参数、跟踪指标、与Weights & Biases集成： 这意味着在使用API进行模型训练时，系统会自动记录每一次训练周期（epoch）的状态，并允许用户调整训练过程中的超参数（即控制学习过程的外部配置设置），同时追踪和记录训练效果的各项指标（如准确率、损失函数值等）。此外，还可以与Weights & Biases这个第三方服务集成，它是一个帮助机器学习开发者跟踪实验、可视化数据并分享结果的平台。

2. 在Playground中并排比较模型质量和性能： 这表示用户可以在OpenAI提供的一个界面（称为Playground）内，同时查看和比较不同模型的质量和性能，以便于直观地理解哪些模型表现更佳。

想象你在玩一款视频游戏，游戏里你可以设定角色的装备（相当于超参数），并且每通过一个关卡（相当于一个训练周期）都会有一个存档点（相当于快照）。这样，如果后面某个关卡没打好，你可以回到之前的存档点重新来过，并且还可以调整装备试图找到更好的通过方法。

同时，游戏里有一个排行榜（类似于Playground），能让你看到你和朋友们通过关卡的分数和用时（相当于模型质量和性能），你们可以根据这个排行榜看谁玩得更好。

而Weights & Biases就像是一个高级工具包或者游戏辅助，帮助你记录下每一次游戏的数据，并且用图表展示出来，让你更容易找到通关的最佳策略。