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：​

我构建了一个将推文存储到MongoDB中的Twitter抓取工具。现在我正在尝试使用PyMongo查询数据。在我的MongoDB中存储的数据:{"_id":{"$oid":"5555dc0e50f808afe0da52fe"},"text":"LoremIpsum...","created_at":{"$date":"2015-05-15T10:55:16.000Z"},}以下工作非常好(但获取每条推文):dikt1={}tweets_iterator=coll.find({},{"text":1,"user.screen_name":1,created_at':1})fortweet

给定这个集合:[{"users":[{"name":"one"},{"name":"two"}]},{"users":[{"name":"one"},{"name":"three"}]},{"users":[{"name":"fifteen"},{"name":"one"}]}]我如何使用值(即“one”和“two”)查询它，以便findOne方法仅返回具有两者"name":"one"和"name":"two"的文档(顺序不相关的)？users数组总是有2个元素，不多也不少。我正在尝试以下方法:Collection.findOne({"users":{$all:["one","two"

我一直在使用thismongooseplugin执行代码库中经常使用的findOrCreate。我最近意识到，在创建唯一索引时执行多个异步findOrCreate操作很容易导致E11000重复键错误。下面使用Promise.all可以描述一个示例。假设name是唯一的:constpromises=awaitPromise.all([Pokemon.findOrCreate({name:'Pikachu'}),Pokemon.findOrCreate({name:'Pikachu'}),Pokemon.findOrCreate({name:'Pikachu'})]);上述肯定会失败，因为

「机器能够思考吗？」为了解答这个问题，图灵设计了一个能间接提供答案的模仿游戏。该游戏的最初设计涉及到两位见证者（witness）和一位审问者（interrogator）。两位见证者一个是人类，另一个是人工智能；他们的目标是通过一个纯文本的交互接口说服审问者相信他们是人类。这个游戏本质上是开放性的，因为审问者可以提出任何问题，不管是关于浪漫爱情，抑或是数学问题。图灵认为这一性质能够对机器的智能进行广泛的测试。后来这个游戏被称为图灵测试（TuringTest），但人们也在不断争论这一测试究竟测算的是什么以及哪些系统有能力通过它。以GPT-4为代表的大型语言模型（LLM）简直就像是专为图灵测试而生的

我正在构建一个网络应用程序，允许用户查看项目的仪表板，这些仪表板又具有单独的部分(a、b和c)，仪表板将显示为完整(o)或不完整(x)如下图所示。这允许用户直接导航到缺少信息的页面，因为需要项目的所有信息才能进入下一阶段。Item|a|b|c|NextStage?------------------------------abc|x|o|x|Nodef|x|x|x|Noghi|o|o|o|Yes在每个项目(例如abc)中，它可以有许多子项目，这些子项目必须全部完成，该项目的a、b或c部分才能标记为完成。这是通过一系列嵌套的promise实现的，这些promise会在更新子项时更新“完整

下面是我存储在AzureMongoDB中的JSON结构(粘贴了示例结构)，我想使用Plyrs中存在的userID元素进行查询(SubSubdocument)以获取用户参加过的所有锦标赛的列表。我尝试过使用Aggregate()但没有成功。请纠正我如果我遗漏了什么，下面是它的代码。尝试使用构建器但没有成功，使用构建器我能够检索到一个级别(子集合，json(粘贴在下面)引用高达tbls)在那里我可以在Plyrs(子子集合)上查询的任何方式。AzureMongoDB是否支持Aggregate()或不获取整个文档的计数？请指导我聚合varcount=sampleMongoDataBase.Ge

一、AI系统如何搭建部署AI创作ChatGPT系统呢？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统！1.1程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/GPT-4提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练）、AI绘画广场、邀请+代理分销模式、用户每日签到功能、会话记录保存、微信公众号+邮箱+手机号注册登录、后续其他免费版本功能更新。二、系统演示https://ai.idcyli.com三、功能模块3.1GPT模型提问已支持GPT联网

自GPT系列对话大模型以及DALL・E、Midjourney等文生图大模型兴起以来，基于它们的硬核、有趣二创应用花样频出，让普通人切身地体验到了大模型的魅力。今天又一个这样的游戏项目引起了我们的注意。推特用户@javilopen使用GPT-4、DALL・E3和Midjourney编写了小游戏「愤怒的南瓜」（PS：如有雷同纯属巧合），其中GPT-4负责所有的编码工作，DALL・E3和Midjourney负责图形部分。游戏画面、效果怎么样呢？从以下几张动图来看，似乎是分辨不出它是大模型生成的。小伙伴们也可以试玩，还能自己创造关卡。不过，它目前还不支持手机端运行。试玩地址：https://besta

在2023杭州云栖大会上，阿里云首席技术官周靖人发布千亿级参数大模型通义千问2.0。在10个权威测评中，通义千问2.0综合性能超过GPT-3.5，正在加速追赶GPT-4。据悉，过去6个月，通义千问2.0在性能上取得巨大飞跃，相比4月发布的1.0版本，通义千问2.0在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等能力上均有显著提升。目前，通义千问的综合性能已经超过GPT-3.5，加速追赶GPT-4。在MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、MATH等10个主流Benchmark测评集上，通义千问2.0的得分整体超越Meta的Llama-2-70B，相比OpenAI的Cha