作者|Mr.K 编辑|Emma来源|技术领导力(ID：jishulingdaoli)关于程序员失业有个段子：拖拽建站出来的时候，他们人说程序员会失业；低代码出来了，他们说程序员会失业；Copilot出来了，他们说程序员会失业；如今Chatgpt出来了，他们又说程序员会失业，程序员咋就这么遭人恨，不失业不足以谢天下咋滴？但是，发生在K哥朋友G总公司里的的真实故事，却让K哥意识到，段子发展到ChatGPT这一步，似乎就不再是段子了。G总的软件公司，正在全员推广ChatGPT编程，据G总描述，使用ChatGPT编程，开发效率高，而且水准稳定，BUG很少，俨然活好事少又听话的写码神器。G总眉飞色舞，
给大家说一个笑话：我被ChatGPT忽悠了。引言前两天在编码的时候遇到一个事务未生效的问题，当时感觉比较诡异。因为我一个方法注解了@Transactional注解，但是事务未生效，而且这个方法是kafka监听之后调用的。我出于对kafka的不熟悉，第一反应就是问下ChatGPT，结果竟然被它忽悠了！！！实例代码如下：这里的active就是false，说明事务未开始。ChatGPT忽悠之路问题1：@KafkaListener注解的方法中调用someService.foo()方法，foo()方法注解@Transactional，事务无法生效为什么回答1：根据描述，您在使用SpringFramewo
ChatGPT人工智能优点与不足 现今ChatGPT已经向我们展示了其强大的数据收集分析和处理能力，这点随着其不断的学习训练会越来越强。ChatGPT这类生成式人工智能在数据收集分析和处理能力这方面远远超过人类，虽然它目前还不能完全做到按人类的方式对数据进行利用（这类生成式人工智能目前还是依靠巨大的算力，靠蛮力进行计算，因此对算力本身的利用效率还有待提高），但是其处理信息的效率依旧远远超越人类。而借由这种快速处理能力能给使用者在很多方面提供很大帮助，如战场情报整理分析、金融、医疗，乃至国家之间的情报采集和分析等。 以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术目前炙手可热，我国相关公司
首先，恭喜你发现了宝藏。本文章集成了2023全网优秀的开源攻防武器项目，包含：信息收集工具（自动化利用工具、资产发现工具、目录扫描工具、子域名收集工具、指纹识别工具、端口扫描工具、各种插件....etc...）漏洞利用工具（各大CMS利用工具、中间件利用工具等项目........）内网渗透工具（隧道代理、密码提取.....）应急响应工具甲方运维工具等其他安全攻防资料整理，供攻防双方使用。重点提醒：本项目工具来源于互联网，是否含带木马及后门请自行甄别！！Hvv来即，请大家提高警惕！！！受限于篇幅原因，无法全部展示，如果你需要的话，可以评论区告诉我！ 1、半/全自动化利用工具项目简介项目地址项目名
目录前言1.背景知识1.1GPT系列1.2指示学习（InstructLearning）和提示（PromptLearning）学习1.3人工反馈的强化学习2.InstructGPT/ChatGPT原理解读2.1数据集采集2.1.1SFT数据集2.1.2RM数据集2.1.3PPO数据集2.1.4数据分析2.2训练任务2.2.1有监督微调（SFT）2.2.2奖励模型（RM）2.2.3强化学习模型（PPO）3.InstructGPT/ChatGPT的性能分析3.1优点3.2缺点3.3未来工作3.4InstrcutGPT/ChatGPT的热点话题解答4.总结前言GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章
ChatGPT是美国人工智能实验室OpenAI推出的一款训练相对成熟的自然语言处理工具，该工具使用Transformer神经网络架构来训练，该架构拥有语言理解和文本生成能力，通过与语料库连来学习和优化模型，进而让其能更准确地实现互动，有趣的是，基于大量现有数据库，该工具甚至能完成类似于邮件、脚本、文案、代码等内容的编写工作。最新动态该软件于2022年11月底在OpenAI的官网被推出，一经推出即在社交媒体走红，并收获众多注册用户，2023年一月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，而这进一步帮助该工具训练模型。在此之后，ChatGPT表现出优秀的问答回应能力吸引了众多巨头的关注和跟进，据报告
导读随着ChatGPT出现，语言大模型的进步与对话交互方式相结合，正在搅动科研、产业，以及普通人的想象力。我们对智能的探索是正在步入决胜之局，还是仍在中场酣战；是需要精巧完备的一致系统，还是可以遵循实效至上WorseisBetter的设计哲学？打造面向未来的LLM与Chatbot，技术人员面对哪些共同阻碍，有哪些极限有待超越，如何协作共赢？在青源Workshop（第20期）｜LLMandChatbot:Endgame,WorseisBetter,HowtoWinBig研讨会上，智源社区与青源会邀请十余位相关领域专家，围绕以上话题展开热烈研讨。引导报告环节，袁进辉提出：ChatGPT开启了全新维
PlotNeuralNet：可以创建任何神经网络的可视化图表，并且这个LaTeX包有Python接口，我们可以方便的调用。但是他的最大问题是需要我们手动的编写网络的结构，这是一个很麻烦的事情，这时ChatGPT就出来了，它可以帮我们生成LaTeX代码。在本文中，我将介绍如何安装和使用PlotNeuralNet，展示一些可视化示例，以及如何使用ChatGPT为我们生成LaTeX代码!PlotNeuralNet以下说明取来自PlotNeuralNet的说明，一下是ubuntu版#Ubuntu16.04sudoapt-getinstalltexlive-latex-extra#Ubuntu18.04
记得点击文章末尾的“ 阅读原文 ”查看哟~下面先一起看下本期周刊 摘要 吧~奇舞推荐■■■ ChatGPT的狂飙之路最近随着ChatGPT爆火出圈，网络上各种关于ChatGPT的争论声也不断；有些人把它当成一个更高级的聊天机器人，有人兴奋地看到了创业的风口，而另一些人对它取代人类的工作露出了不少担忧；那么它到底是推动社会不断前进的工具，还是妄图颠覆人类社会的T-1000？本文我们来深入的探讨一下ChatGPT的那些事。 带你看看前端生态圈的技术趋势今年的state-of-css调查共回收了14310份问卷结果，state-of-js调查共回收了39472份问卷结果，希望各位能在这些数据和分析中
简介当ChatGPT上个月首次推出时，我立即被它的功能所吸引。我以各种方式尝试了这个工具，并一直被其结果所惊叹。当我看到其他人发现了创造性的使用方式，并学习更多如何优化其潜力时，我受到启发，创建了一个名为“AwesomeChatGPTPrompts”的有效提示资源库。令我高兴的是，这个资源库迅速获得了认可，并成为其他ChatGPT用户的必备资源。探索ChatGPT的能力，并与他人分享我的发现的经历真是令人兴奋。在制作ChatGPT提示的过程中，我偶然发现了一些技巧，这些技巧有助于提高提示的有效性。例如，我学会了使用具体和相关的语言来确保ChatGPT理解我的提示，并能够生成适当的回应。我还发现
