GPT Engineer —— 根据指示生成代码的 AI 工具
GPT-Engineer 是根据指示生成代码的 AI 工具。
它能根据你的提示生成整个代码库。你只需告诉它你想做什么,它就会开始构建。它的设计目标是易于适应和扩展,并能学习你的代码风格,让你在几分钟内完成一个编码项目。
特性
- 它的设计目标是简单易用,能快速为用户提供价值
- 灵活且易于添加新的“AI步骤”
- 它支持高级提示,可以记住用户的反馈,并能快速在AI和人类之间切换
- 所有的计算都是“可恢复”的,并持久化到文件系统
- 使用方便:只需要安装GPT Engineer,然后运行即可

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每日一博 | 使用 doop 识别最近 commons text 漏洞的污点信息流
作者:vivo 互联网安全团队 - Chen Haojie 本文基于笔者对doop静态程序分析框架源代码和规则学习,并结合对目前漏洞公开技术细节的学习,修改增强doop app only模式下的分析规则后,实现通过doop工具识别commons text rce漏洞(CVE-2022-42889)。内容包含三部分,第一部分简单介绍doop分析框架,第二部分简单介绍commons text漏洞的原理和代码调用栈,第三部分重点介绍如何改造doop app only模式下的规则以识别commons text漏洞的污点信息流。 一、doop静态分析框架简介 1. doop静态分析框架简介 doop静态分析框架由希腊雅典大学plast-lab Yannis Smaragdakis团队设计开发,目前看是一款开源领域的比较先进的程序静态分析框架,一些程序静态分析论文的理论也有通过doop的规则实现后实验。 doop整体架构简单明了,符合通常静态代码漏洞扫描工具扫描器内核的设计思路。架构上由groovy写的调用程序“粘合”在一起,通过调用fact-generator和datalog分析器,得出自动化的...
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Observe.AI 推出 300 亿参数联络中心 LLM 和生成式 AI 套件
对话智能平台 Observe.AI 宣布推出具有 300 亿参数容量的联络中心大型语言模型 (Contact Center LLM),以及旨在提高代理性能的生成式 AI 套件。 该公司声称,与 GPT 等模型相比,其专有的 LLM 是在大量真实世界的联络中心交互数据集上进行了训练,能够处理为联络中心团队定制的各种基于 AI 的任务(呼叫汇总、自动 QA、辅导等)。Observe.AI 强调,其模型的独特价值在于它为用户提供的校准和控制。该平台允许用户对模型进行微调和定制,以适应他们特定的联络中心要求。 “LLM 使用不同数量的参数(7B、13B 和 30B 参数)进行训练,以最大限度地提高联络中心的性能。根据初步测试,我们的 Contact Center LLM 被发现在自动总结对话方面比 GPT3.5 准确 35%,在通话期间情绪分析的准确性提高了 33%。” 凭借其 LLM 的功能,Observe.AI 的生成式 AI 套件致力于提高提高所有客户互动的代理性能:电话和聊天、查询、投诉以及联络中心团队处理的日常对话。Observe.AI 的 CEO Swapnil Jain 称,“我...
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