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拥有自我意识的AI:AutoGPT | 得物技术

1.引言 ChatGPT在当下已经风靡一时,作为自然语言处理模型的佼佼者,ChatGPT的优势在于其能够生成流畅、连贯的对话,同时还能够理解上下文并根据上下文进行回答。针对不同的应用场景可以进行快速定制,例如,在客服、教育、娱乐等领域中,ChatGPT可以作为智能助手为用户提供便捷的服务和娱乐体验。 从GPT-3到GPT-4,我们可以看到在高级推理,输入设置,微调行为和理解更长的上下文信息等方面,ChatGPT在不断的优化训练中已经取得了显著的进展。 但是针对于这种交互式的GPT模型,我们更希望看到能像电影里的人工智能,拥有自我意识,可以进行自我学习和进化。不需要通过频繁的引导和交互,我们只需要简单提出一个目标,AI就能自主的完成所有的执行规划和逻辑处理,并不断进行自我论证和优化,最后完成我们提出的目标。 那么今天它来了,它就是ChatGPT的进化版本:AutoGPT。 2.什么是AutoGPT? AutoGPT 是一个实验性开源应用程序,它利用 OpenAI 的GPT-4语言模型来创建完全自主和可定制的 AI 代理。它于 2023 年 3 月 30 日由 Toran Bruce Ri...

Kafka实时数据即席查询应用与实践

作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储,而Topic的数据是有一定时效性的,比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时,如果没有对实时数据进行历史归档,在排查问题时,没有日志追述,会很难定位是哪个环节的问题。 一、背景 Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储,而Topic的数据是有一定时效性的,比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时,如果没有对实时数据进行历史归档,在排查问题时,没有日志追述,会很难定位是哪个环节的问题。因此,我们需要对处理的这些实时数据进行记录归档并存储。 二、内容 2.1 案例分析 这里以i视频和vivo短视频实时数据为例,之前存在这样的协作问题: 数据上游内容方提供实时Topic(存放i视频和vivo短视频相关实时数据),数据侧对实时数据进行逻辑处理后,发送给下游工程去建库实时索引,当任务执行一段时间后,工程侧建索引偶尔会提出数据没有发送过去的Case,前期由于没有对数据做存储,在定位问题的时候会比较麻烦,经常需求查看...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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