ChatGPT 现在是真的挺厉害,我让他给我编写一个 Python 计时提醒工具,并且让他担任我的 Bug 测试专家,自行测试b

ChatGPT 现在是真的挺厉害,我让他给我编写一个 Python 计时提醒工具,并且让他担任我的 Bug 测试专家,自行测试bug并修复,没想到他现在直接可以通过一个窗口去运行代码了,还真的查出了问题还是进行修复了,牛逼啊WC。

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Gemini修改bug让网友大开眼界:录网页视频把代码库甩给它就行

Gemini修改bug让网友大开眼界:录网页视频把代码库甩给它就行 没想到,Gemini 1.5 Pro还真就分分钟正确识别并修复了每一个bug。小伙将这种玩法po出来后热度不断攀升,网友们纷纷一键三连,转赞收藏量过万。其本人还在评论区强调,“这只是一个简单的例子,也将是它最差的表现”,Gemini这小汁前途不可限量啊。有网友表示想起来一件事觉得有趣:英伟达黄院士前段时间曾公开表示“孩子们以后不需要学编程了”,那时候还有很多人反对称“AI不会取代程序员”。但甭管怎么说,AI可以给程序员提供帮助是有目共睹的。接下来我们展开来看Gemini 1.5 Pro修复bug的经过。事件经过正如开头提到的,网友先是在编写网页代码时故意写错了3处:这就导致网页上的一些功能操作无法正常运行,于是小伙分别拍摄了3处无法正常运行的视频,每个视频十几秒。然后将视频连同代码库一起输给了Gemini 1.5 Pro。prompt为:Fix the bugs in my code.Create a simple markdown guide for me to fix them,and then write the actual code to fix the bugs.I need the full code like it’s for a complete PR so I am make the changes.(修复我代码中的bug,为我创建一个简单的Markdown指南以修复bug,然后编写实际的代码来修复。我需要完整的代码,就像它是为了一个完整的Pull Request一样,这样我才能进行更改。)随后,Gemini 1.5 Pro立刻准确识别了3个bug:点击一个待办事项并不会将其标记为完成/未完成主题切换器不会切换主题点击登录按钮不会触发任何操作紧接着就分别给出了修复方案,附带代码:小伙仔细对照自己敲的代码,确认Gemini 1.5 Pro给出的答案是正确的:小伙还强调,这3个bug在代码库文件中其实离着很远,这也就意味着Gemini 1.5 Pro确实读完了完整的上下文。“想要访问权限”网友看到这一系列操作后激动搓手,直呼想要Gemini 1.5 Pro访问权限:除坐等外,还有网友表示用GPT-4帮忙修复代码也很好使,顺带畅想了一下GPT-5:接下来可能是实时交互?或许能与GPT-5进行屏幕共享?而另一边已经获得访问权限的网友早就玩嗨了。比如,一次性输给Gemini 1.5 Pro最新的10篇论文,让它从中找到一个作者的电子邮件地址。结果Gemini 1.5 Pro第一次就成功找到了:然后又让Gemini 1.5 Pro从超360000token的《哈利·波特与凤凰社》整本书中找到一句话的说话人,Gemini 1.5 Pro也成功找到了。测试继续上难度,一次性输入三本书,Gemini 1.5 Pro最后用时约1分钟再次成功找到对应的说话人:惊讶之余,这位测试者总结了Gemini 1.5 Pro的逻辑推理能力:对于常规提示,接近GPT-4的性能。但当我添加数十个例子时,Gemini的性能在提升,似乎没有上限。多示例提示成为了新的微调方法。沃顿商学院教授Ethan Mollick也来整活了。输给Gemini 1.5 Pro一本352页的《太空60年》规则手册,约250000token,然后要求它扮演一个角色。即使说明书分散在很多页上,而且非常复杂,但Gemini“似乎明白了”:Ethan Mollick教授表示,对所有其他AI进行这项测试都是失败的,只有Gemini 1.5 Pro成功了。这位网友想要编译整个X算法的代码存储库并将其上传到Gemini 1.5 Pro,正在线向网友征集想问的问题。只见编译完成后,共310489token,Dogan Ural向Gemini 1.5 Pro提出了网友们关心的一系列问题,比如“在Twitter上扩大或者减少影响力的前5件事是什么?”Gemini 1.5 Pro很轻松地给出了这样婶儿的答案:你还见过哪些有趣的玩法?欢迎评论区分享~ ... PC版: 手机版:

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GitHub 将 OpenAI 聊天功能添加到编码工具

GitHub 将 OpenAI 聊天功能添加到编码工具 微软公司的 GitHub 部门使用 OpenAI 的语言生成工具创建了首批广泛部署的程序,其中一款名为 Copilot 的应用程序可帮助软件开发人员编写计算机代码。现在 GitHub 正在添加聊天和语音功能,让程序员可以询问如何完成某些编码任务。 周三宣布的新版本名为 Copilot X,GitHub 首席执行官 Thomas Dohmke 表示,他通过询问如何用 Python 编写贪吃蛇游戏,向他的一个孩子展示了这一版本。聊天窗口可以解释代码段的用途,创建测试代码的方法并提出错误修复建议。开发人员还可以使用他们的声音给出指示或提问。

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前几天联系了一个放二道棋牌料子的,什么都谈好了,让我先准备好u,然后截图钱包,他再安排财务先打款,我再回u,今天本来打算测试一下料,就先接一笔50000,准备了6300u,联系他晚上测试,这个时候他给我打语音过来,说教我操作一遍,我说这个有什么操作的,我的钱包是PT冷钱包,截图给他看了之后,他就给我讲这个钱包不行,要用欧意Web3钱包,讲什么钱包不安全,容易被监控到,我自己也有欧意,然后截图给他看了以后,他说这个不用注册不用认证,直接添加账户就行,然后我按照他说的直接添加了新账户,我助记词都没截图,手写的,就怕有什么问题。 #弄好之后他要了我的收款码,给我转了1个u,然后又给了我一个账户,说是公司账户,让我测试转1个u给他,都弄好了,他让我把PT钱包的钱转到欧意这个刚弄好的账户,我说我不会用这个,之前也没用过欧意,我一直都用比特派,然后他说比特派也行,又让我截图比特派首页,让我外部导入一个区块链,就是刚刚欧意添加那个账户,用助记词验证导入,导入之后,他叫我把欧意的账户删掉,这个时候我去查了他给的公司账户,我说你这交易记录都没有,公司账户?然后跟我说新对接的都是新账户测试,先让我发收款码转1个u给我,再发他的收款码让我转回去,之前我以为是测试我账户能不能转账,这里是重点,他的码有问题,是授权码,当时不知道,他全程语音转移我的注意力,这个时候他拉了个对接群,让我验资,我也没多想,反正助记词是我的,账户是我的,密码也是我自己设置的,而且支付要人脸识别,我就把另外钱包的6294转到比特派了,#然后截图发到对接群,下一秒群解散了,#我再去看钱包u被划走了就1分钟,这技术确实牛逼,我到现在没弄明白,是哪里出的问题。 应该是导入的外部区块链的问题吧,我这也是第一次被人骗,就当交学费了,曝光是想提醒其他人,别被同样的方式骗,疑点确实很多,图一是骗子飞机,图二是转我2个u测试,图三是u转进来马上就划走了,图五是导入外部区块链 频道合作赞助方 8⃣博彩巨擘斥资1亿美元全资收购KK国际 点击订阅今日聚焦曝光频道   t.me/+ajf9Ctn9TapiMTI1 投稿爆料:@jx586 #曝光 #骗局 #盗U   #再次强调任何人让扫码都不要扫码转U

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我从未学过代码的人,在ChatGPT4的教导下,使用Python和Flask成了我的第一个项目:生词本。(他甚至从0开始教我怎么准备编程的工具,真的我哭死) 主体需求是: 制作一个按照艾宾浩斯遗忘曲线复习的生词本,即当用户记录了一个单词,这个单词需要在记录后的第1天, 第2天, 第4天, 第7天, 第15天展示在【复习单词】的页面,以供复习,一个单词总共复习5次。若用户在【复习单词】的页面,遗忘该单词,则重置复习次数,重新复习5遍。 拆解需求的时候,我本来以为功能很简单,毕竟我自己就是产品经理,在实现的时候却也是有一个很好玩的小插曲。 在实现过程中我遇到一个BUG,就是当我点击“遗忘”的时候,始终不会出现下一个单词,看代码已经重置了复习次数,而ChatGPT也帮我更改了很多遍代码,始终行不通。我最后想通ChatGPT不会帮你找逻辑上的错误,它只是注重在代码运行。“遗忘”的逻辑,除了重置记忆次数,还需要将“遗忘”的日期更新成该记忆曲线的第一天,这样才能保证这个单词会在后一天出现在复习页面。不然得话,昨天记录的单词,按展示规律它就应该出现在今天复习,无论我点了多少次遗忘,它的逻辑依旧是在今天复习的列表里,因此我点击“下一个”无法下一个。所以当我像ChatGPT提出更新逻辑后,代码运行成功了。 最终ChatGPT4帮助我验收,把单词的添加日期默认成昨天了,这样当天填的单词,当天就可以出现在复习页面。这段代码我始终没改。而且在直接实现项目的时候,ChatGPT都给我贴心的标注了哪段代码是干嘛的,以至于我没学过代码,现在我大概也了解一些代码的运行原理,需要函数路由等。 我把ChatGPT帮我写的全部上传到Github了,0代码的人搞这个还是很有成就感的。GitHub我也不会用,应该上传成功了吧。 如果没有成功,再教教我怎么搞吧。 所以最后2个问题我需要解惑的: 1. 我想要开始自学程序,首先怎么去了解程序的基本运行逻辑?我整体做完就是知道flask大概是个框架,Python是实现我功能的函数。我做产品经理的时候就知道有前后端的区分,但是只是有个大概概念,比如前端交互,后端计算储存等。但是我其实连怎么实现运行的环境,需要哪些都不清楚。所以想知道基础知识哪里学习。

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ChatGPT惊艳更新 一个@让三百万GPTs为你打工 体验到的博主Dan Shipper第一时间录视频激动地分享:一个改变游戏规则的功能。在他的演示中,按过去的工作流程还需要手动把与ChatGPT对话内容复制到笔记软件Notion里。现在,只需要一个@,喊接入笔记软件接口的NotionGPT过来,无需切换窗口就能自动总结整个对话并保存。更多网友体验后发现,这还意味着不同的GPTs之间从此可以共享上下文。整个GPT Store中GPTs的数量已经超过300万,结合多款GPTs打造和执行工作流程,也就是让去AI打工,自己当老板。未来人们的工作方式将被完全改变。读论文+复现代码一条龙已经用上新功能的网友们搭配不同GPTs玩出了不同花样。长期霸占“趋势榜”前十的论文解读工具Ai PDF和编码工具Grimoire就擦出了这样的火花。先@Ai PDF解读事先准备好的讨论LoRA技术的论文:然后继续问它论文中是否有实现LoRA的Python代码:Ai PDF表示论文中没有直接给出具体的Python代码,但提供了Roberta、DeBERTa、GPT-2的模型checkpoint链接。下一步网友直接@Grimoire,让它根据上面Ai PDF对LoRA的描述信息,为其编写代码。结果Grimoire真的给出了一个在PyTorch中实现LoRA简化版的Python代码:总结这种玩法,就是用Ai PDF根据论文总结技术实现方法,然后让Grimoire根据方法,直接编写出实现技术的代码。下面这位网友的玩法是,自己组建一支“专业团队”:好家伙,CPO、CFO、投资人一应俱全。这可把另外大批还没更新这个功能的网友给羡慕毁了:这次更新改变的不只是用户使用ChatGPT与GPTs的方式,同样让GPTs开发者打开了新思路。开发者Yohei总结道:不必花太多精力在外部存储数据了,现在ChatGPT对话本身就能承担这个角色。当GPTs是可组合的,我会构建更多专注单一功能的GPT,而不是少量多功能GPT。也有人开始畅想,再下一步或许会是不同GPTs之间相互交谈、嵌套调用,需要人类介入的场合越来越少了。GPT-4.5取消,直奔5代原本这个时间,要发布的应该是下一代模型,而不仅仅是功能补丁。但匿名爆料者传来突发消息,GPT-4.5版本已被取消。这意味着OpenAI要直接跳到GPT-5了,不过据业内人士判断不会早于今年第二季度。跳过一整个版本的原因,或许是OpenAI感受到来自竞争对手越来越多的压力,GPT-4.5的升级幅度已经不再能保证领先地位。在lmsys大模型竞技场中,谷歌Bard(Gemini Pro)排名正在飙升,人类评分甚至超越了GPT-4的几个版本,离最新版差距也不大了。另外开源模型Mistral Medium也挤到前5的位置。有创业者认为这是一个决定性的时刻,特别是考虑到Gemini Pro的API价格要比GPT-4便宜太多,差距约有40倍。要知道Gemini Pro在发布时,无论性能还是价格都是对标GPT-3.5的。不知道谷歌是更新了版本还是一直在继续训练,总之现在性能接近GPT-4,但还保持GPT-3.5水平的价格,一下子惊艳了所有人。当然也有人猜测,谷歌可能已经在偷偷测试超大杯Gemini Ultra版本了,只是API上的标签还没改。参考链接:[1] ... PC版: 手机版:

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