element-plus@2.0.6及之后的版本，表单验证不再是同步执行的了另外，element-plus@2.1.4及之后的版本，才可按照官方文档示例正常使用（使用的是两者的中间版本的话，最好先自行确认下正确的constsubmitForm=async(formEl:FormInstance|undefined)=>{if(!formEl)returnawaitformEl.validate((valid,fields)=>{if(valid){console.log('submit!')//位置1}else{console.log('errorsubmit!',fields)}})//位置
目录一、初始化演示数据二、创建应用二、应用配置三、实体类四、Mapper五、Mapper映射文件六、Service七、Service层抽象接口八、配置Mapper扫描包九、在日志中输出SQL十、测试MyBatisPlus是MyBatis框架的一个增强。除了基本的MyBatis功能外，它还提供了快速的CURD方法，以及投影查询、分页查询、动态条件等等功能，极大的提高了开发效率。本文将会通过案例教你如何在SpringBoot中整合MyBatisPlus。文中使用的软件版本如下：SpringBoot：3.0.3MySQL：8.0.0MyBatisPlus：3.5.4一、初始化演示数据首先在本地数据库
11月14日消息，据外媒报道，OpenAI已经开始构建GPT-5。该公司首席执行官Sam Altman在最近的一次采访中证实了这一点，并声称它可以超级智能，但该公司需要其长期合作伙伴微软的进一步投资才能使其成为现实。Altman表示，与微软的合作进展非常顺利，他希望随着时间的推移，能从微软和其他投资者那里筹集到更多的资金。建立一个像ChatGPT这样的大型人工智能模型需要数十亿美元和大量的计算机资源，对数十亿或数万亿页的数据进行训练，以及广泛的微调和安全测试。虽然GPT-4是一个令人印象深刻的人工智能工具，但它的能力在知识和理解方面接近或反映了人类。预计下一代人工智能模型不仅在知识方面超越人类
人工智能发展进步神速，但问题频出。OpenAI新出的 GPT视觉API前脚让人感叹效果极好，后脚又因幻觉问题令人不禁吐槽。幻觉一直是大模型的致命缺陷。由于数据集庞杂，其中难免会有过时、错误的信息，导致输出质量面临着严峻的考验。过多重复的信息还会使大模型形成偏见，这也是幻觉的一种。但是幻觉并非无解命题。开发过程中对数据集慎重使用、严格过滤，构建高质量数据集，以及优化模型结构、训练方式都能在一定程度上缓解幻觉问题。流行的大模型有那么多，它们对于幻觉的缓解效果如何？这里有个排行榜明确地对比了它们的差距。该排行榜由专注于AI的Vectara平台发布。排行榜更新于2023年11月1日，Vectara表示
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AI之Merlin：Merlin(一款使用ChatGPT和GPT-4的简单且免费的工具)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录Merlin的简介(一款使用ChatGPT和GPT-4的简单且免费的工具)Merlin的安装第一步，先添加插件
11月10日凌晨，OpenAI上线GPTs，所有的ChatGPTPlus订阅用户都可以自己定制GPT，无需任何编码知识，在聊天过程中就构建好了。发布当天，OpenAICEO山姆・奥特曼还玩了一把幽默，亲自示范如何开发一个全新的GPT应用，令人没想到的是，这个GPT竟然和马斯克的大模型产品「Grok」同名：虽然奥特曼这一做法看起来似乎不是很地道，但是简短几句话，就能构建好GPT，确实引发了广大网友的好奇，纷纷加入构建GPT大潮，场面火爆到曾一度让OpenAI服务器处在崩溃边缘。但是，这些自定义GPT到底如何呢？从网友的反馈来看，有些效果还是蛮不错的。例如这位网友表示：「距离发布自定义GPT才过去
微软最近发布了名为“MathVista”的全新多模态数学推理基准数据集，同时提供了一份涵盖 112页的详细评测报告，专注于大型多模态模型的数学推理表现。这一基准测试对于目前最先进的模型，如GPT-4V，来说也是一项挑战，显示了这些模型在多模态数学问题解决方面的局限性。报告还深入分析了GPT-4V在自我验证、自洽性和多轮对话能力的研究潜力。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.02255项目地址：https://mathvista.github.io/HF数据集：https://huggingface.co/datasets/AI4Math/MathVista数据可视化
GPT-4V诞生后，惊艳的多模态能力让网友惊呼连连，连OpenAI总裁GregBrockman都不断在X上安利。不过，最近大家发现，只要打乱布局，GPT-4V就会被曾经解决的著名计算机视觉难题——「吉娃娃还是松饼」，再次难倒……UCSC教授XinEricWang表示，如果将经典的4x4网格构图重新布局，GPT-4V就会给出错误的描述——「共有8张特写图片，分两排排列，每排4张图」。图片如果问它第一行第三个图是什么，它会说是松饼……吉娃娃：你礼貌吗？此外，UCSB教授WilliamWang也发现，当一堆图片糊到脸上时，GPT-4V就懵了，无法分清到底哪张图是「贵宾犬」，哪张图是「炸鸡腿」。图片学
GoogleDeepMind最近在自己的视频博客上上传了一段视频，「简单明了地」演示了大语言模型的工作原理，引发了网友的激烈讨论。网友看了之后纷纷表示：「终于，他们发了点普通人能看懂的东西了」。「哦豁，这下懂了」「对，就是这么简单！」「太棒了，感谢感谢，这下我明白了。」「简单明了」，「已经不能再简单了！」当然，也有个别老实人在角落里小声地嘀咕，「像极了嘴上说着懂了懂了，实际上啥也看不懂的我。」如果你还不确定自己真的没懂LLM的工作原理，看了这个视频之后就能确定你其实真的不懂。😂果然应了那句老话，「人类的悲（ren）喜（zhi）并不相通」。除了皇帝的新装外，也有网友尝试解释DeepMind做出这
