作者今天在开发一个后台发送消息的功能时，由于需要给多个用户发送消息，于是使用了 mybatisplus 提供的 saveBatch() 方法，在测试环境测试通过上预发布后，测试反应发送消息接口很慢得等5、6秒，于是我就登录预发布环境查看执行日志，发现是 mybatisplus 提供的 saveBatch() 方法执行很慢导致，于是也就有了本篇文章。mybatisplus是一个流行的ORM框架，它基于mybatis，提供了很多便利的功能，比如代码生成器、通用CRUD、分页插件、乐观锁插件等。它可以让我们更方便地操作数据库，减少重复的代码，提高开发效率。注意：本文所使用的mybatisplus版本
GPT-4终问世！旧王已死，新王当立！面对AI，人类真的准备好了吗？摊主一大早醒来，就看见GPT-4发布的消息，不得不感慨今年AI更新的速度真是太快了。🚀摊主昨天还在修改、润色自己一篇主题为「ADeeperDiveIntoChatGPT」的博客，今天OpenAI就扔出了GPT-4这一副王炸，看来博客内容又要大幅删改了😂话不多说，一起和摊主来简单看一下GPT-4吧！一睹为快🚀相关链接🔗GPT-4官网链接：https://openai.com/research/gpt-4GPT-4论文链接：https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdfGPT-4宣传视频：Intro
一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统+AI绘画系统，支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi程序使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统。系统详细文档：SparkAi系统文档(yuque.com)https://www.yuque.com/yuqueyonghutq9yt2/egy0d0Ai模型提问：
多模态王炸大模型GPT-4V，166页“说明书”重磅发布！而且还是微软团队出品。什么样的论文，能写出166页？不仅详细测评了GPT-4V在十大任务上的表现，从基础的图像识别、到复杂的逻辑推理都有展示；还传授了一整套多模态大模型提示词使用技巧——手把手教你从0到1学会写提示词，回答专业程度一看就懂，属实是把GPT-4V的使用门槛打到不存在了。值得一提的是，这篇论文的作者也是“全华班”，7名作者全部是华人，领衔的是一位在微软工作了17年的女性首席研究经理。在166页报告发布前，他们还参与了OpenAI最新DALL·E3的研究，对这个领域了解颇深。相比OpenAI的18页GPT-4V论文，这篇166
OpenAI新的GPT-4V版本支持图像上传后，带来了一条全新的攻击途径，使大型语言模型（LLM）容易受到多模态注入图像攻击。攻击者可以在图像中嵌入命令、恶意脚本和代码，随后模型会遵从行事。多模态提示注入图像攻击可以泄露数据、重定向查询、生成错误信息，并执行更复杂的脚本以重新定义LLM如何解释数据。它们可以改变LLM的用途，使其忽略之前设置的安全护栏，执行可能危及企业组织的命令，从而构成从欺诈到操作破坏的各种威胁。虽然所有已采用LLM作为工作流程一部分的企业都面临险境，但那些依赖LLM来分析和分类图像作为其业务核心一部分的企业面临最大的风险。使用各种技术的攻击者可以迅速改变解释和分类图像的方式
夕小瑶科技说原创 作者|小戏、ZenMoore就在今天！OpenAI 闷声放了一个大招！图片还没有官宣，还没有发布会，也没有大肆报道与关注。OpenAI这次仅仅以灰度测试的方式，给部分用户发布了一个可以说“整合了几乎所有可用工具”的完全版GPT-4智能体版本。再具体一点，这次更新，将之前版本相互独立各自分离的Agent功能统一了起来。之前GPT-4的工作模式是四个独立的功能（一个对话窗口内只能使用其中一个特性）：图像上传+GPT-4插件+GPT-4代码运行器+文件上传+GPT-4图像生成+GPT-4这次更新使其变成了：GPT-4+图像上传+插件+代码运行器+文件上传+图像生成AllInOne
一夜之间，上千家初创公司，全被OpenAI干倒了！没错，GPT-4昨夜又悄悄更新了，惊艳了所有人。现在，GPT-4可以直接与PDF聊天，甚至还可以与数据文件和其他文档类型聊天。另外，你再也不需要从GPT-4的下拉菜单中选择需要哪个模型了。GPT-4会根据对话中的描述要求，自动选择打开必应网络浏览器、运行Python代码或使用DALL·E生成图像。目前，这个全模型版本的GPT-4正在测试，并逐步向Plus用户推出。9月的时候，DALL·E3首次集成到ChatGPT后，初次解禁了多模态能力。而现在，GPT-4已经完完全全拥有多模态能力了。OpenAI一更新，千家初创公司就要倒闭。简单来说，Chat
GPT-4或LLM有推理能力吗？这是个存在已久的争议性问题。有人认为LLM只是通过大量的文本训练得到了一种普适的近似检索，并不具备真正的推理能力。但也有大量的论文研究宣称LLM在多项推理任务中表现优异。现在，来自IMGArena的高级软件工程师JohanLAJILI在自己的博客中发表了文章，坚定地支持LLM具有「智能」、「推理」以及「逻辑」的能力。并且，面对现有的诸多对LLM推理能力的质疑，Johan也给出了相当详细的解释。博客地址：https://lajili.com/posts/post-3/那么，就让我们来看看，Johan是如何证明LLM是具备推理能力的。LLM只是一个「字词接龙」？「L
背景作为长链条严格推理的典范，数学推理被认为是衡量语言模型推理能力的重要基准，GSM8K和MATH等数学文字问题（mathwordproblem）数据集被广泛应用于语言模型的测评和比较中。事实上，数学作为一项科学研究并不仅仅包括计算具体实例，还包括推演一般性的定理。不同于简单的计算问题仅仅需要验证最终的结果与答案是否匹配，定理的证明要求对数学概念拥有更严格的理解，而这种定理证明的正确性是难以通过直接的自然语言生成和判别或是简单的程序调用就能够完成的。正如自然语言处理希望能够使用计算机直接对人类语言进行数字化计算一样，对于数学对象的数字化也有着数十年的探索，甚至现代形式逻辑的诞生在很大程度上也正
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