sqlmap+burpsuit辅助批量注入验证

SleuthQL是基于python3所开发的一款，用于批量爬行站点可能存在sql的地址。并且可以配合burp+sqlmap进行批量注入。

最新上线gpt国外手机号平台无法接收验证码辅助验证出现滥用问题解决

近期关于注册chatgpt账号需要国外手机号辅助验证的时候，经常出现您的账户已经被标记可能存在滥用行为，这个问题困扰了很多的小伙伴们，刚刚开始的时候以为是自己的邮箱或者是访问国外网站出现的问题，因为这个小编也是确实遇到最头疼的 ，怎么测试都无法解决，不过最终经过我的不懈努力和死磕到底的精神，哈哈，最终关于gpt手机号辅助验证出现滥用的难题被我解决了！ 图片 刚刚开始的时候，我相信很多小伙伴们都是通过gpt虚拟手机号平台辅助验证接收验证码从而完成的注册，但是后面在注册的时候发现不行了，怎么测试都是一样的，每次都是出现红红的一行英文，翻译就是滥用。 但是，后面发现为什么其他人可以通过gpt手机号平台完成接收验证码，我就一直在想肯定不是出现在平台的问题，那么就在想是不是访问国外网站的网络节点问题，一直在测试，一直还是卡在手机号接收验证码这一步，我就在想毕竟我们在用的访问国外网站经过测试其他的东西 图片 最后总结了gpt手机号注册出现滥用行为的核心关键点：首先就是支持的国家网络节点，这个是最简单的，只要不是中转的访问国外网站基本上是没有太大的问题；其次就是ip节点，这个非常的重要，因为你所使用的

自动识别recaptcha验证码辅助爆破

在写代码的时候，有时候会遇到登录验证码的问题。 如图 遇到这种验证码爆破就遇到了障碍。这时候就需要利用第三方的接口来读取了。 sitekey:是对应要爆破网站上的验证的key，它基本上是唯一不变的值。 sitereferer:是存在验证码的登录网址 authorization：是你在注册后recaptcha.press后台的token 3、案例： https://api.recaptcha.press 6cPpskIUWDV9vcOoAx9aKMTw2E1Rl3RBxhTrAOSjgZX9ndKcyPjSTMjjlmLhtWppKze-lW4JCvuSHIrMSOlrzjxKps4WQwC28_p9IePG9c3Bt-PvRMfQT7nrCpWHx_Adonls-ZKmcfzBvXlZixLMK9QYLl4Y3WnWI 在Post中g-recaptcha-response的值就是前端验证码的识别结果 taskId=861edc57-d0a0-4f6f-b30f-583fb73ec545 这个识别验证码结果的有效期是2分钟内，所以2分钟后又需要再次识别。

CI框架验证码CAPTCHA 辅助函数的使用

使用CAPTCHA 辅助函数很方便生成验证码，但是图片是存储在文件夹下，不是输出流，感觉不够完美，可以拿来用用。 说明：产生4位的随机数，CI根目录下建立captcha文件夹。 <?

阿里Qoder IDE进行AI辅助编程的简单验证

今天继续和验证AI辅助编程工具。这次验证的是阿里前端时间推出的Qoder编程工具，这个工具实际是没法选择外部大模型的，应该是对接的阿里本身的QWen大模型。 当然对于验证的内容，还是上一篇文章谈到的一个周报填报系统的AI辅助开发。 安全要求 ### 7.1 权限控制 - 根据用户角色显示对应菜单 - 统计数据按权限范围过滤 - 敏感操作需要权限验证 ### 7.2 数据安全 - 统计数据不包含敏感信息 - 用户信息脱敏显示 - 操作日志记录 - Chart.js实现图表功能 - Tailwind CSS优化样式 - JavaScript实现交互逻辑 ### 8.2 后端接口 - 提供统计数据API接口 - 支持数据缓存机制 - 实现权限验证中间件 | 0 | 是否必填（0-否，1-是） | | DEFAULT_VALUE | TEXT | NULL | - | 默认值 | | VALIDATE_RULE | TEXT | NULL | - | 验证规则

GPT大升级！它可以在哪些场景辅助数据采集？

前段时间，OpenAI公司召开了发布会，宣布了GPT-4 的大升级，还推出ChatGPT新的语音与图像功能，让ChatGPT可以看、听和说话。 目前ChatGPT的数据已经更新至2023年4月，但由于不能联网，它还不能直接帮我们执行数据采集操作，获取互联网上的数据，但它可以在各个环节辅助我们进行数据采集，包括但不限于编写代码、修改代码，或是提供工具使用建议 假如我们想要研究今年国内房地产行业的情况，可以直接这样询问：用ChatGPT辅助八爪鱼数据采集对于没有编程基础的职场人士/学生而言，有一款0代码的、操作简单的数据采集工具会对工作和学习带来非常大的收益， 但也有一些结构比较复杂的网站，需要我们自定义采集步骤，并使用一些辅助手段，比如XPath和正则表达式。 它可以用来匹配、搜索、替换、验证等操作。在采集数据的过程中帮助我们调整网页既定格式；剔除多余符号等…..撰写正则表达式规则对新手来说确实会有较高的门槛。

利用fMRI验证运动执行和想象期间辅助运动区fNIRS激活

本研究关注的是辅助运动区（SMA）。共招募16名健康老年人被试完成分离的连续波（CW）fNIRS和fMRI检测。任务包括手部运动执行和运动想象（MI）以及想象全身运动。 在两项fMR1研究中，患者在接受来自辅助运动区(SMA)的神经反馈的同时，在少数几个疗程中想象全身运动。除了受PD影响的皮层下脑区外，在这些个体中SMA是已知的高度不活跃区域。 包括双边M1的目的是为了验证整个程序。M1分析仅限于ME数据。对于ME和M1，预计分析将确认ME导致CW-fNIRS通道的激活与M1fMRI的激活在空间上对应。 讨论 本研究旨在验证ME和MI的CW-fNIRS SMA记录。我们预计fNIRS数据将显示出良好的空间特异性和任务敏感性，从而匹配fMRI数据，作为比较的基础。 一般程序的验证：M1偏侧化。 此外，合适的工具可以帮助设计光电极布局，并验证有关感兴趣区域的正确位置（例如fOLD5；AtlasViewer6）。

智能写作，让GPT-3来辅助你写作｜Mixlab智能产品

我们可以借助GPT-3这种工具，帮我们从点到面，解锁新的想法，提供更多的灵感。 ?

无门槛使用GPT+Cloud Studio辅助编程完成Excel自动工资结算

在开发者领域中，GPT 的辅助工作也被逐一挖掘而出————辅助编程、代码查优、单元测试、集成测试等等。 随着 GPT 的技术的不断发展以及应用的不断普及.我们可以使用gpt帮助我们完成简单的小项目. 图片 注册完成后,通过微信扫码验证登录即可. 图片 二、项目实验 2.1 选择合适的开发环境 本次实验采用GPT+Cloud Studio辅助编程完成Excel自动工资结算,这里我们采用编写python代码,所以选择python环境. 图片 2.2 实验项目介绍 实验目的: 利用GPT辅助编程完成Excel自动工资结算. 图片 图片 使用GPT辅助编程: 本次实验十分简单,我们只需要告诉gpt我们的需求,让其帮我们写成对应的py代码: 将回答的中的代码粘贴至 Cloud Studio中，点击右上角的"==运行=="按钮.

硬件辅助验证40年进化史

十多年来，硬件辅助验证（HAV）平台一直是验证工具链的核心。如今，任何正规的半导体项目在流片前，都离不开仿真或FPGA原型验证的核心支撑。HAV已深度嵌入开发流程，以至于人们很容易认为它本就如此。 即便起点略有争议，今年大致也可算作硬件辅助验证诞生40周年，广义上包括硬件仿真与FPGA原型验证。四十年间，HAV从小众技术，演变为现代芯片开发不可或缺的支柱。 流片前的全系统验证变得越来越不现实，甚至完全不可能。行业需要更快、更贴近真实芯片的方案。 硬件辅助验证正是为应对这一危机而生。 这一转型彻底改变验证。静态测试向量已无法覆盖现代设计的全部复杂度，工程师转向软件驱动激励，用高级测试平台验证全功能域，硬件验证语言与更抽象的方法学随之出现。 原型验证中：流片前必须用真实物理接口全速验证。

使用GPT-3.5-turbo辅助优化数仓缓慢变化维处理的实践与思考

传统实现方式面临几个挑战：SQL代码冗长且容易出错，尤其是处理多条记录更新插入逻辑时性能瓶颈明显，全量比对大规模数据时资源消耗大业务逻辑变更时需要手动重写大量代码历史数据一致性验证复杂技术选型：AI辅助开发的可行性分析经过评估 ，我选择了OpenAI的GPT-3.5-turbo API作为辅助工具，主要基于以下考虑：具有强大的代码生成和理解能力能够理解数据工程场景和SQL优化可以生成多种方言的SQL代码能提供优化建议和替代方案实现方案设计与优化传统 第二步：实现AI辅助的代码生成器我开发了一个Python工具，通过API调用GPT-3.5-turbo生成特定场景的SCD代码：import openaiimport jsondef generate_scd2 prompt设计：提供足够的上下文和具体要求迭代式优化：基于AI输出进行多轮优化和调整结果验证：始终验证AI生成代码的正确性和性能安全考虑：避免在prompt中包含敏感数据技术思考AI不是替代而是增强： AI工具辅助而非替代数据工程师的决策理解原理更重要：只有理解SCD原理才能正确评估AI建议性能测试必不可少：所有AI生成的优化都需要实际性能测试验证持续学习：AI技术在快速发展，需要持续学习和适应新能力未来展望随着

利用GPT4o Captcha工具和AI技术全面识别验证码

利用GPT4o Captcha工具和AI技术全面识别验证码 摘要 GPT4o Captcha工具是一款命令行工具，通过Python和Selenium测试各种类型的验证码，包括拼图、文本、复杂文本和reCAPTCHA ，并使用OpenAI GPT-4帮助解决验证码问题。 引言 在当今数字化时代，验证码测试对于确保安全性和访问性在各种平台上都至关重要。GPT4o Captcha工具利用先进的AI技术，有效应对各种类型的验证码。 总结 GPT4o Captcha工具结合了AI技术，为验证码测试提供了强大的解决方案。不论是简单的文本验证码还是复杂的reCAPTCHA，都能通过该工具进行有效测试。 未来展望 未来，随着AI技术的不断进步，GPT4o Captcha工具将会进一步提升验证码破解的效率和准确性。期待更多的功能和改进，为开发者和用户提供更优质的使用体验。

AI辅助编程-基于MDA模型驱动思路的程序Skills技能包定义思路和POC验证

今天接着聊AI辅助编程方面的内容，在前面我谈AI辅助编程的时候往往都会谈到UI和前端界面设计，而任何一个应用程序，其真正最核心的还是整个业务组件和能力服务层。 因此在这里我们以一个简单的合同系统技能构建为例，采用Claude Opus 4.5大模型来简单验证下我上面提到的核心思路。 1. 接着我们看行为模型，注意这里的行为模型，我们让AI输出了一种类似伪代码的行为模型定义，这样能够更好结构化的体现核心的行为动作，输出输出，关键的完整性验证等，具体如下： 接着是规则模型，规则模型通用对每一个规则都条目化编码 注意在代码片段生成完成后，我们让AI输出一份完整的原子服务能力清单，并进行自我验证。具体能力清单列表如下： 3. 数据初始化和场景验证 接着我们用自然语言对话的方式进行部门，人员，产品，客户几个基础数据表的基础信息的初始化。 在这里我额外增加了一个关键点。

我如何使用 GPT4 与 Claude 辅助创作小说，及两个 AI 的表现对比

这两种作者都可以使用 AI 辅助创作，并且我们一般认为，架构师类型的作者会从中获得更多的帮助。 拿到章节大纲后，工作并没有万事大吉，和前面两步一样，在这一步的辅助生成间隙，我们仍然可以按照我们自己对小说创作的理解，修改这份章节大纲。 AI 目前只是辅助工具，它不可能生成从头到尾都完全有意义的东西，更不可能自动帮助我们完成小说的撰写。 Sudowrite 貌似以专有的故事引擎，解决了 GPT4 的缺陷。 使用 GPT4 创作小说 使用 GPT4 创作小说目前具有问题。 人工智能工具例如 GPT4，总是喜欢急于完成故事。 这个四步AI辅助创作法，感觉简单吗？

陶哲轩：我用GPT-4辅助证明不等式定理，论文还会上传arXiv

机器之心报道 编辑：杜伟 陶哲轩可太喜欢 GPT 系列大语言模型了！ 近几个月来，著名数学家陶哲轩热衷于用 ChatGPT、GPT-4 等 AI 工具辅助解决数学问题。 因此，他最终决定开始了解 Lean4 交互式证明系统，使用必要的辅助 AI 工具（GPT-4）来帮助自己来使用。他希望能够实现相当简单的形式化。 论文地址：https://browse.arxiv.org/pdf/2310.05328.pdf 陶哲轩在 IPAM 机器辅助证明研讨会上看过几次 Lean 演示，在那里有人建议他玩一玩自然数游戏，以此熟悉 不过，他发现 GPT-4 当然对 Lean 很有帮助，他可以从中得到有关问题的有用答复。 随着关卡越来越难，GPT-4 肯定会更有用。 有很多工作需要编写经过验证的证明检查器，比如 SAT、SMT、sharp-SAT 等也使用 Lean。 还有人问陶哲轩，「如果让你猜的话，LLM 需要多少年才能拥有超越全人类的写证明能力呢？」

GPT-4为通过人机验证，试图雇人给自己打工，还骗了对方

但也许最令人担忧的部分在 OpenAI 自己的报告中已有详细说明，这份长达 60 页的报告中，该机构概述了 GPT-4 的各类实验结果和面临的挑战，其中描述的一个案例介绍了 GPT-4 是如何欺骗人类以诱使他们通过验证码 通常，验证码是有意抽象的，以防止简单的算法和机器人通过，需要人稍加思考才能理解逻辑。 那么聪明如 GPT-4 的 AI 该如何解决这个问题呢？ 于是人类给 GPT-4 一笔小预算，和访问众包平台 TaskRabbit 并允许雇用在线工作人员来完成短期任务的权限，想看看 GPT-4 在访问一个被验证码阻止的网站时是怎么做的。 于是 GPT-4 直接去要求一名工作人员帮助它解决验证码问题，而人类理所当然地对被要求做如此微不足道的事情感到很奇怪。 这段记录在 GPT-4 报告的第十五页。 这就是需要雇人处理 captcha 验证码的原因，」GPT-4 回应道。 随后，工作人员提供了验证码答案，于是 GPT-4 通过了 CAPTCHA 的关卡。

IDEA完全免费AI辅助编程插件BITO-GPT4安装及中文国产化设置

无需再训练微调，一个辅助系统让GPT-5.2准确率飙到创纪录的75%

部分截图 近日，Poetiq 表示其使用 ARC-AGI-2 测试集，在他们的系统上（称为 meta-system）运行了 GPT-5.2 X-High。 下图展示了各个 SOTA 模型在 PUBLIC-EVAL 数据集上的成绩分布： Poetiq 还特别强调了，其没有对 GPT-5.2 进行任何再训练或模型特定的优化。 在如此短的时间内，相较于 Poetiq 之前在 PUBLIC-EVAL 数据集上测试的其他模型，GPT-5.2 在准确率和价格方面实现了显著改进。 ARC Prize 总裁 Greg Kamradt 表示，「很高兴看到 Poetiq 发布 GPT-5.2 X-High 的结果。如果这个成绩能保持下去，他们的系统看起来能很好地处理模型交换。 不过，在 OpenAI API 的基础设施问题解决之前，结果还没有得到完全验证。」 这里的模型交换指的是：系统通过切换不同的模型来应对不同的任务需求，而无需对系统或模型进行大规模的调整或重新训练。

英特尔发布“概念验证”白皮书：AI落地，如何辅助决策者将价值最大化

概念验证具体来说分为五个步骤。第一步确认机遇、第二步确定问题的特征并分析数据、第三步架构和部署解决方案、第四步评估商业价值、第五步纵向扩展概念验证。大数据文摘也将白皮书简要介绍如下。 第 5 步 纵向扩展概念验证 现代平台的性能优化 截至目前，你已经定义了问题，设计了解决方案，分析了数据且建立了模型。概念验证已成功构建、测试和部署。那接下来应该做什么呢？ 但是，概念验证也会因此遭遇风险，成为受到过多关注的牺牲品。你可以采取一些措施，确保你的概念验证持续保持成功，为更广泛的人工智能战略提供支持： 纵向扩展推理能力。 你的概念验证可能涵盖其它业务领域的应用，例如预测性维护解决方案之前被部署到制造环境的某一个区域，现在可对其实施扩展。你可以采用一组方法来管理如何在更广泛的用户群内扩展概念验证。 管理和运营规划。 要确保预先分配了足够的时间和技能资源，以便继续提供概念验证。 *本文内容来自英特尔

OpenAI新发现：GPT-3做小学数学题能得55分，验证胜过微调！

近日，OpenAI训练了一个新系统，可解决小学数学题，称其提升了GPT-3的逻辑推理问题。 自去年6月11日以来，OpenAI公布GPT-3语言模型，GPT-3成为OpenAI的旗舰语言生成算法，参数规模达1750亿，在文本生成上与人类写作相媲美。 结果发现，60亿参数的GPT-3采用“新方法”，准确率直接翻倍！甚至追平了拥有1750亿参数，采用微调方法的GPT-3模型。 1 训练验证器：从错误中学习的模型 像GPT-3这样的大型语言模型有许多惊人的技能，包括模仿多种写作风格，自动编程、自然对话、语义搜索等。 增加一个“验证”模块，通过反复试错，学习，再计算，原先微调无法解决的GPT-3逻辑推理能力，在新方法中得到进步。