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OpenAI疑似Bug，使用固定链接可以直接使用GPT-4
有HostLoc网友发现登录普通账号，使用下面的链接可以直接切换为GPT-4。 https://chat.openai.com/? model=gpt-4-gizmo 提示：请勿滥用，现在无法确定是否会被封号。 11月16日早，部署在HK服务器的ChatGPT镜像站突然无法正常使用，官网服务显示正常，疑似HK服务器不能直连openai了，会被cloudflare阻拦。 OpanAI疑似Bug，使用固定链接可以直接使用GPT-4 哥伦布AI助手（ChatGPT中文站） 体验地址：ai.laoyubb.com（浏览器打开） ChatGPT全模型 + POE-GPT4-32k + 文心一言 + 讯飞星火 + 自定义对话模型 支持 AI绘画支持：文生图 / 放大 / 微调 / 垫图 / 混图 / 咒语解析 / 平移(Pan) / 扩图(Zoom) / 变幻(Vary) End
1.4K30编辑于 2023-11-17 - 来自专栏用户7621540的专栏
百度和苹果疑似中招log4j2漏洞！
许多开源项目，如 Minecraft 服务器 Paper，已经开始修补它们对 log4j 框架的使用。 ： github.com/apache/logging-log4j2 已发现官方修复代码，目前已正式发布： https://github.com/apache/logging-log4j2/releases 设置jvm参数 “-Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true” 设置“log4j2.formatMsgNoLookups=True” 系统环境变量“FORMAT_MESSAGES_PATTERN_DISABLE_LOOKUPS Apache Log4j任意代码执行漏洞|RCE 若程序使用 gradle 打包，可查看 build.gradle 编译配置文件，若在 dependencies 部分存在 org.apache.logging.log4j Apache Log4j任意代码执行漏洞|RCE 有漏洞的代码示例 import org.apache.log4j.Logger; import java.io.*; import java.sql.SQLException
1.2K20编辑于 2021-12-21 - 来自专栏码匠的流水账
langchai4j结合zhipu-ai生成图片
序本文主要研究一下怎么通过langchai4j结合zhipu-ai生成图片步骤pom.xml<dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> < artifactId>langchain4j-community-zhipu-ai</artifactId> <version>1.0.0-beta1</version></dependency> prompt=Beautiful house on country side，就可以得到图片链接小结langchain4j集成了Azure OpenAI Dall·E、OpenAI Dall·E、Google Imagen、Cloudflare Workers AI、ZhiPu AI、Xinference这几种图像大模型。 对于ZhiPu AI来讲，提供了ZhipuAiImageModel，通过generate方法即可生成图片。docimage-modelsZhiPu AI
48700编辑于 2025-02-25 Imagen 4 是 Google 最新的 AI 图像生成器
谷歌正在推出一种新的图像生成 AI 模型 Imagen 4，该公司声称该模型比其之前的图像生成器Imagen 3提供更高质量的结果。 “我们还投入了大量精力，并针对其生成文本和地形的方式进行了改进，因此它非常适合制作幻灯片、邀请函，或者任何其他需要融合图像和文字的内容。” Imagen 4 的样本图片来源：谷歌 从ChatGPT 的热门工具到Midjourney 的 V7 ，市面上 AI 图像生成器琳琅满目。它们都相对复杂、可定制，并且能够创作高质量的 AI 艺术作品。 那么，是什么让 Imagen 4 脱颖而出呢？ 另一个 Imagen 4 样本图片来源：谷歌 据谷歌称，Imagen 4 速度很快——比 Imagen 3 还要快。而且它很快就会变得更快。 从今天早上开始，Imagen 4 可以在 Gemini 应用程序、Google 的 Whisk 和 Vertex AI 平台以及 Google Workspace 中的 Google Slides、Vids
97310编辑于 2025-05-31- 来自专栏腾讯高校合作
Wiztalk | 殷俊 Part 4《游戏AI的应用—内容生成》
AI技术在游戏研发中的应用 Part 4 游戏AI的应用—内容生成 简介：游戏AI除了应用在智能角色控制，还有另一大看点就是游戏内容生成。 殷老师通过超级玛丽的关卡、斗地主中的残局的生成等多个例子，向大家展示游戏AI的创造力。 内容难度：★☆☆（高中/大学及以上非计算机专业学生均可以学习） ?
68420发布于 2020-12-10 - 来自专栏域名资讯
滴滴今日宣布成立AI Labs，相关域名疑似处于阿里手中？
继推出自有单车品牌“青桔”后，滴滴又于今日宣布成立AI Labs（人工智能实验室），相关域名ailabs.com疑似在阿里手上，didilabs.com则处于隐私保护状态。 滴滴出行AI LABS启用仪式.png 早在2017年3月，滴滴已宣布成立美国研究院DiDi Labs，滴滴AI Labs是继滴滴研究院、滴滴美国研究院之后，滴滴科研网络进一步的扩展，将加大人工智能前瞻性基础研究 滴滴方面表示，大数据和人工智能是未来交通创新的革命性技术，滴滴发力AI，是想让人们的出现变得更加便捷。 除专注于AI领域前沿问题、深层次拓展滴滴的AI核心技术能力之外，AI Labs还将积极推进AI技术在智能出行场景中的更多应用和创新优化，如滴滴大脑、滴滴助手等。
91150发布于 2018-01-26 4D生成爆款来了！南洋理工&上海AI Lab发布4DNeX: 单图生成4D动态世界，效率碾压
作者：Zhaoxi Chen等 解读：AI生成未来 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2508.13154 项目链接：https://4dnex.github.io/ 亮点直击 4DNeX ，首个用于图像到 4D 生成的前馈框架，能够从单张图像生成动态点云； 构建了 4DNeX-10M，一个具有高质量 4D 标注的大规模数据集； 引入了一套简单但有效的微调策略，用于将预训练的视频扩散模型适配到 4D 生成任务中。 4DNEX-10M 为了解决 4D 生成建模中的数据稀缺问题，引入了4DNeX-10M，这是一个专为训练前馈式 4D 生成模型设计的大规模混合数据集。 为了生成新视角视频，首先使用本文的前馈模型生成场景的 4D 点云表示，然后使用 YU 等人（2025）的方法进行渲染。 主要结果 4D几何生成。
1.3K10编辑于 2025-08-27- 来自专栏量子位
iPhone可用、速度更快，GPT-4用量限制疑似取消
在生成回答的速度上，感觉移动端有特别的优先级，GPT3.5速度飞快，GPT-4也比网页端稍快一些。 在手机端能看到所有聊天记录，左滑一条可以删除。 对于Plus用户，可以在手机端使用GPT-4，也是在新建聊天时候选择，但是目前还没有联网模式和插件模式。 关于联网模式和插件模式的体验，可以看实测ChatGPT插件真香用法！ 视频一键变脑图，高数作业轻松拿捏 移动端界面并没有说明GPT-4的具体使用限制的条数，只是说额度会定时重置。 与此同时，网页端原来写着每3小时25条对话的地方也消失了，可能有所调整。 创造性的灵感：生成礼物创意，生成演讲大纲，或写出完美的诗句。 专业输入：在想法反馈、笔记总结和技术主题时提高生产力。 学习：按照自己的节奏探索新的语言、历史等。 欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入交流群，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。 PS.
2.2K110编辑于 2023-05-19 - 来自专栏奔跑的人生
4. Swagger生成Javadoc
swagger2markup 使用MAVEN插件生成AsciiDoc文档 使用MAVEN插件生成HTML 下节预告 Swagger生成JavaDoc ---- 在日常的工作中，特别是现在前后端分离模式之下 --整合Swagger2--> <dependency> <groupId>com.spring4all</groupId> <artifactId com.liferunner.dto.UserRequestDTO对象，这个对象的属性如下： @RestController @RequestMapping(value = "/users") @Slf4j 生成结果如下： ? adoc文件生成好了，那么我们使用它来生成html吧 使用MAVEN插件生成HTML 在mscx-shop-api\pom.xml中加入以下依赖代码： <!
1.3K20发布于 2019-11-10 - 来自专栏DrugScience
DOCK-4-生成 Grid
生成 Grid 围绕活性位点创建一个box 使用指令：showbox < box.in box.in的文件格式为： 输出文件：rec_box.pdb Chimera可直接打开 ? 生成grid 使用指令为：grid -i grid.in -o grid.out grid.in格式为： 输出为：grid.out,grid.bmp,grid.nrg 计算需要花费时间 输出后查看grid.out repulsive_exponent 12 distance_dielectric yes dielectric_factor 4
83210发布于 2021-02-04 字节跳动 AI 新战略疑似曝光：5 万亿参数大模型正在酝酿？
一方面，Seedance 和 Seedream 在视频、图像生成领域迅速杀到行业领先位置，Seedance 甚至已成为火山引擎 MaaS 收入的基本盘；另一方面，语言模型 Seed 2.0 市场反响有限
28110编辑于 2026-08-10GPT-4探索语言的无界领域与AI文本生成技术
像GPT-4这样的指令调优语言模型提供了这种可能性和挑战，这是一项利用人工神经网络基于用户输入生成自然语言文本的尖端技术。 我的目标是打破您对语言模型生成文本的外观、感觉乃至阅读方式的期望。因为如果您已经读到这里，您已经在不知不觉中陷入了AI生成散文的网络。 因此，挑战在于将GPT-4用作我们自身成长和探索的催化剂，而不是我们自身思维的替代品。 那部分也不是我写的实际上，整篇文章都是由GPT-4撰写的。我之所以创建这篇文章，是因为我还没有看到模型生成散文的优秀示例，并且我想尝试使用GPT-4创作整篇文章的想法。 然后我开启了一个新的会话，并请求：“以与引言完全不同的写作风格，按照某作家的风格，通过解释这篇文章实际上是由某中心生成的来完成这篇文章。”随后我将文章草稿粘贴到提示中。
25310编辑于 2026-01-03AI产品：生成一篇文章，我只写了4行代码
现在写文章，靠AI产品。不是让AI随便吐字，而是把“写文章”当成一个产品流程来跑。我最近试了个小实验：用AI产品生成一篇自媒体文章。 核心代码只有4行：import requestsprompt = "你是AI产品经理，写一篇800字文章，主题：AI产品如何生成内容。口语化，有3个方法，结尾提问。" api.openai.com/v1/chat/completions", headers={"Authorization": "Bearer 你的KEY"}, json={"model": "gpt-4o-mini 比如：你是AI产品经理，写800字，口语化，有3个方法，结尾提问。需求越清楚，输出越像成品。第二，把工作流产品化。AI生成初稿 → 人选标题 → 加入真实案例 → 改掉AI味 → 配图发布。 我的实际流程是：4行代码生成初稿 → 选一个标题 → 加入自己的故事 → 改标题 → 发布。以前2小时，现在20分钟。当然，直接复制粘贴，读者一眼就能看出“AI味”。
8410编辑于 2026-10-04- 来自专栏自动化测试实战
pytest入门 -4 allure生成报告
allure生成测试报告 首先要确认安装了allure-pytest插件 1）如果是Windows系统，要去Git下载、解压、配置path路径。 "/Users/macbook/allure-2.17.2/bin:${PATH}" export PATH 图1：打开的.bash_profile文件 图2：手写的allure PATH 4. /temp意思是设置一下allure生成json格式的临时报告路径./temp就是放到当前路径的temp文件夹下。 然后执行pytest 可以看到在temp文件夹中生成了很多.json的文件 然后在pytest.main()下面增加 os.system("allure generate ./temp -o . /report 生成的allure报告路径 --clean 清空report文件夹下原来的报告 这样在report文件夹下就能看到生成的报告了 打开以后： 这个报告还有很多可以改进的地方，可以根据你的需要进行显示
1.2K30编辑于 2022-02-23 - 来自专栏我爱计算机视觉
开源 4D 生成框架 | 4DGen: 基于动态 3D 高斯的可控 4D 生成
，文章使用Gaussian Splatting实现了高质量的4D生成。 /VITA-Group/4DGen 视频 研究背景 尽管3D和视频生成取得了飞速的发展，由于缺少高质量的4D数据集，4D生成始终面临着巨大的挑战。 任务定义 过往的4D生成工作是“one click“的方式，并不能对生成的结果进行有效的控制。 4DGen提出了“Grounded 4D Generation“的形式，通过利用视频序列和可选的3D模型作为4D生成的控制信息，可以实现更为精准的4D内容生成。 4DGen将每一帧生成的多视图作为2D伪标签，并且采用多视图生成的点云作为3D点的伪标签来监督训练过程。
1.4K10编辑于 2024-01-02 - 来自专栏开源心路
AI生成视频-Pika
背景介绍 Pika 是一个使用 AI 生成和编辑视频的平台。它致力于通过 AI 技术使视频制作变得简单和无障碍。 Pika 1.0 是 Pika 的一个重大产品升级，包含了一个新的 AI 模型,可以在各种风格下生成和编辑视频,如 3D 动画，动漫，卡通和电影风格。 现在我们需要告诉 AI 实际上我们想要生成什么样的片段。 视频越流畅 接受:8-24 之间的数字(默认为 24) 示例提示: /create prompt: 示例提示文字 -fps 16 运动 参数:-motion # 用途:调整运动强度 接受:0~4 我们很高兴推出 Pika 1.0，这是一次重大的产品升级，包括一个新的 AI 模型，它能够以 3D 动画、动漫、卡通和电影等各种样式生成和编辑视频，以及一个新的 Web 体验，使其更容易使用。
2.6K10编辑于 2023-12-06 - 来自专栏自学气象人
生成式 AI 简介
Sunglasses 8 种服装颜色 (clothing color)： Black, Blue01, Gray01, PastelGreen, PastelOrange, Pink, Red, White 4 LongHairCurly, LongHairStraight, ShortHairShortWaved, ShortHairShortFlat, ShortHairFrizzle 这样有 3 * 8 * 4 用数学表达式表示就是： 有了这个假设，我们可以计算出 朴素贝叶斯模型将原始问题“对每个特征组合做概率估计”简化成对“每个特征做概率估计”，原来我们需要用 4031 (3 * 8 * 4 * 6 * 7) 个参数，现在只需要 23 (3 + 8 + 4 + 6 + 7) 个参数，每个参数的表达式为： 其中 N 是观测数据的个数即 50，nkl 是第 k 个特征取其下第 l 个特征值的个数 在此问题中，特征只有 5 个属于低维数据，朴素贝叶斯模型假设它们相互独立还算是合理，因此模型生成的结果还不错，下面来看一个模型崩塌的例子。 4.
85410编辑于 2023-09-05 - 来自专栏王的机器
生成式 AI 简介
Sunglasses 8 种服装颜色 (clothing color)： Black, Blue01, Gray01, PastelGreen, PastelOrange, Pink, Red, White 4 LongHairCurly, LongHairStraight, ShortHairShortWaved, ShortHairShortFlat, ShortHairFrizzle 这样有 3 * 8 * 4 用数学表达式表示就是： 有了这个假设，我们可以计算出 朴素贝叶斯模型将原始问题“对每个特征组合做概率估计”简化成对“每个特征做概率估计”，原来我们需要用 4031 (3 * 8 * 4 * 6 * 7) 个参数，现在只需要 23 (3 + 8 + 4 + 6 + 7) 个参数，每个参数的表达式为： 其中 N 是观测数据的个数即 50，nkl 是第 k 个特征取其下第 l 个特征值的个数 在此问题中，特征只有 5 个属于低维数据，朴素贝叶斯模型假设它们相互独立还算是合理，因此模型生成的结果还不错，下面来看一个模型崩塌的例子。 4.
89530编辑于 2023-09-02 4sapi生成式 AI 驱动下的智能聊天机器人
生成式 AI 驱动下的智能聊天机器人：技术深耕、工程实践与行业价值升维一、技术演进：从工具到生态的范式跃迁在人工智能技术迈向产业化深耕的今天，智能聊天机器人已完成从 “单一交互工具” 到 “企业数字化核心枢纽 生成式 AI 技术的突破性发展，叠加 OpenAI 等顶尖机构提供的高性能模型 API，与 New API 平台构建的 “高可用、低延迟、强适配” 企业级服务生态形成协同效应，彻底解决了传统聊天机器人在语义理解深度 MODEL_SETTINGS"]# 企业级客户端初始化：整合高可用与安全性设计client = openai.OpenAI( base_url=api_settings.get("BASE_URL", "https://4sapi.com 智能聊天机器人作为生成式 AI 技术落地的核心载体，正深刻改变着企业运营与用户交互的模式。 若在技术落地、场景扩展或战略规划中遇到具体问题，欢迎在评论区交流探讨，共探 AI 时代的商业新可能。—END—
54620编辑于 2025-10-24- 来自专栏慕枫技术笔记
深入理解生成式AI技术原理：初识生成式AI
真正的大师永远怀着一颗学徒的心 如果将人工智能按照用途进行简单分类的话，人工智能可以划分为决策式AI以及生成式AI两类。 而以ChatGPT为代表的生成式AI通过对大量数据的联合概率进行学习，对已有的数据和知识进行归纳总结，同时结合深度学习技术，自动生成新的内容，而新生成的内容可以是文字、图片甚至是视频等多模态内容。 深度学习 深度学习是生成式AI背后比较核心的实现技术，它是机器学习的重要优化手段，而机器学习又是人工智能领域重要的落地实现措施。 总结 本文主要对生成型AI进行了初步阐述，同时针对生成型AI最核心的两个技术点分别进行了初步说明，后面的专栏文章中将继续以深度学习以及大模型核心技术点作为切入点来深入分析生成型AI背后的技术原理。 希望通过系列文章的说明，让大家对于类似ChatGPT这样的生成型AI有一个更加深刻的理解。 如何优雅的消除系统重复代码 大厂面试官眼中的好简历到底什么样？
2.5K30编辑于 2023-08-10
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