2023年,伴随ChatGPT的发布,国内外相关企业迅速响应,底层算力资源加速布局,通用大模型及垂直模型的争相发布,AIGC应用工具井喷式涌现。在这场AI科技革命掀起的技术浪潮中,CSDN快速响应AI趋势,联合合作伙伴为开发者呈现“CSDN1024程序员节-AI主题赛事”。
1024大赛作为CSDN的大型IP赛事,致力于汇聚智能时代的技术创想,予以开发者展现自我的平台。此次大赛全新升级,以AI为主题,发布三大竞赛单元。
作为全年最为隆重的开发者盛会,“1024程序员节——AI赛季”汇聚了多方优质资源,目前,AI赛季汇聚了多方资源支持,包括华为、阿里、百度、AWS、科大讯飞等国内外一流科技公司已强势加盟。更有丰厚赛事奖金,精美周边礼品,Inscode、亚马逊算力助力等你来!
“超级码工厂-AI编程大赛”火热招募,感受编程新速度!
CSDN 2023届中国·长沙1024程序员节主会场将落地长沙,邀请AI辅助编程工具厂商参与“超级码工厂-AI编程大赛”。现场将进行线下编程,全球直播,让开发者感受更加高效的编程体验。
1024程序员节,CSDN将聚集全站流量,让更多开发者听到-看到-体验-使用到AI编程工具,目前CSDN已联合包括华为、百度、AWS、科大讯飞等AI编程工具厂商联合打造赛事,为开发者呈现一场精彩绝伦的视觉盛宴和动手体验,
让开发更高效,让编程更容易,让AI编程,触手可得。欢迎更多的AI编程工具厂商加入我们!“超级码工厂-AI编程大赛”正在火热招募中。
十城百模千用评审开启,赋能AGI/AIGC创新应用!
面向AGI核心厂商,此次活动举办了“十城百模千用”赛事。我们将通过十场城市论坛/峰会,海选征集百个行业场景模型、千个AIGC应用工具,旨在为挖掘AGI领域的优质创新项目和团队。同时,也以1024为时间契机,供以CSDN平台、十场城市峰会/论坛的渠道资源,为AGI核心厂商提供优质的推广宣传服务。
本次“十城百模千用”大赛设立两个赛道,即“百个行业模型评选赛道”和“千个AIGC应用工具评选赛道”,分别面向已有AGI模型和正在孵化中的AIGC工具。赛事将从方案创新性、技术复杂度、潜在用户规模、社会经济效益的维度展开评审。优胜队伍将入选“行业模型评选赛道”、“AIGC应用工具评选赛道”TOP榜单。
CSDN&创新工场强势联动,助力开发者进阶之路!
CSDN 作为全球最大的中文开发者社区,于今年发布了InsCode-Al 赋能的一站式开发者平台,同时配套上线 GitCode -代码托管平台,为开发者提供全方位的在线编程和代码托管服务。创新工场创办的“DeeCamp人工智能训练营”,聚焦 Al 领域,发掘并培育人才,鼓励用AI解决真实世界的难题,造福社会,拥抱 Al for good。今年,创新工场与CSDN强强联动,举办“AI应用创新大赛”,旨在寻觅AI技术突破,实现AI行业深耕,为进阶的开发者们提供了优质的学习平台。赛事分为“AI API应用赛道”和“AI模型应用赛道”。和常规开发者赛事不同,AI API赛道予以每一个技术创想得以落地的能量,无论你是编程初学者还是资深开发者,Inscode平台都能让你的灵感即时落地。在此赛题中,任意一位报名的选手即可获得Inscode平台提供的算力福利。此外,我们还额外为选手争取到了亚马逊云科技云创计划的加码福利,万元奖金,云资源抵用券、海量创投资源等你来!
2023年,CSDN在人工智能领域展开深入布局和积极探索。CSDN 2023届中国·长沙1024程序员节,将汇聚开发者灵感创想、搭建AI技术展演的优质平台,挖掘人工智能技术领域的无限可能,为中国的AI产业注入新的活力和动力。
CSDN AI赛季正蓄势待发,我们期待着更多的参与和支持,CSDN诚挚邀请充满开发者热情的个人、组织、企业、团队共同参与。见证这场AI赛事的精彩呈现,共同探索人工智能的无限可能。让我们携手推动科技进步,为构建智能化的未来贡献力量!
合作电话:17734567851
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联系人:张先生
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变更是软件系统进化的推动力,同时也是孕育风险的温床。如果一个系统没有了相应的迭代和变更,那这个系统就会逐渐失去了活性和价值。不过,随着系统进行了变更迭代,软件风险也会慢慢衍生,而规避变更引发的软件风险在质量保障领域是一个较大的挑战。通过对下面典型软件系统架构图分析,我们可提炼出3大类变更维度:
在这里,我们先列举了一些比较常见的、因变更风险所引发的典型线上事故:
可以看到,在实际的工作中,由变更所引发的风险,对业务的冲击非常大。结合美团亿级流量的到家业务形态看,系统变更引发风险可能性进一步放大,变更风险的“蝴蝶效应”更加凸显,某个单点问题都有可能给整个到家核心业务带来极大的影响。
所以对研发与测试来说,洞察与规避变更引入的质量风险变得至关重要。
那么,关于变更风险,质量建设核心做功点在哪里?我们对历史线上问题分析发现,系统内部变更引发故障的占比较高,且变更与代码变更有直接或间接关系。因此,我们开始围绕代码变更这个核心变更因子,构建了质量建设的做功点。
随后,我们思考了两个关键问题:
通过分析发现,结合下图的代码特征树,我们就可以更好地感知代码变更的可视化能力。然后通过各叶子节点,将所有相关特征很好地识别,并且做对应的质量防御策略。
传统测试模式存在两个典型问题:第一,对于研发开发的代码,缺少全面可视化分析能力;第二,对于代码变更所产生的影响范围有多大,实际上更多地依赖研发人员和QA的经验。所以,在这样的传统测试模式的典型问题情况下,我们希望从3个维度做质量保障建设方案:
而代码变更风险的质量保障建设方案最终的落地形态,是打造一个代码可视化分析系统,在到家内部我们将其命名为后羿系统。顾名思义,我们希望该系统能像“后羿射日”一样,在质量风险评估和拦截层面能够做到更加精准,同时提升质量防御能力。该系统架构主要分为四层:
除此之外,我们也会引入智能化手段,赋能整个系统。同时,我们也将核心能力通过开放Open API方式,输出到其他的质量效率相关的工具平台上,赋能美团内部的其他工具平台。
总的来说,对于后羿可视化系统的关键流程,在应用层的透出是通过两个入口进行感知:一是后羿主站;二是工程交付平台。我们通过异步消息感知分析任务和源码下载,获取对应的变更文件、变更方法和变更行号;同时再借助字节码解析能力,解析对应的调用链路变更情况,存储到图数据库里;再对变更代码做特征打标和识别;最后会产生一份可视化分析报告,直接给到对应的QA使用。
当然,在整个建设过程中,我们也遇到了一些技术层面的挑战。
第一个挑战是代码分析技术。在系统建设初期,通过AST单分析能力做代码分析和识别,但存在Lambda表达式识别问题和Java泛型识别问题,在此基础上引入了ASM字节码分析技术解决了前面的问题,但ASM也会有自己的Java反射特性相关问题无法识别。所以我们希望未来引入动态化代码分析技术,来解决反射类问题。
第二个技术难点是海量关系数据存储问题。在建设之初,通过关系型数据库做存储,但随着系统的广泛应用,存储了大量调用链路拓扑关系数据,但它的查询性能非常差。所以在此基础上,我们通过探索引入图数据库的存储方式,解决了在海量数据关系存储数据的查询性能。
第三个技术难点是代码风险特征多样性,像个性化特征跟我们的业务有强相关性,比如资损特征、对应的分页特征和多线程特征。针对这种风险特征,我们之前的开发模式是系统开发者和业务QA深度沟通对应的识别策略,但这样的方式沟通效率和开发周期都比较长。
因此我们做了整体能力改进,通过开发一套组件化开发框架,将整个开发框架开放给各业务线QA,他们可以自己开发定制化开发组件,加载到后羿系统,完成多样性特征的快速识别能力。
接下来,我们重点给大家介绍系统的实践应用落地情况。如下图所示,该图为后羿质量保障应用场景生态全景图。目前后羿系统整体建设了八个核心应用场景:
首先技术方案缺失项诊断,在项目测试过程中,主要包含以下2个痛点:
基于这样的情况,后羿系统通过对代码的识别,能够真正拿到在本次代码层面上,真正变更了哪些信息,再拉取对应的技术方案做解析,再做关键变更信息项的Diff,从而生成一份技术方案的缺失项诊断报告给到对应的QA,QA可以根据此报告做对应的诊断项卡点拦截,同时做测试用例的完善补充。
第二个应用场景是增强版的Code Review评审新模式,传统的Code Review也面临几个痛点问题:
基于这样痛点问题,后羿系统打造了基于变更链路场景驱动Code Review新模式,核心解决在Code Review阶段能够更早地感知质量风险。其核心做法是后羿系统在Review一个变更文件时,能够快速提炼出变更文件里对应的变更方法、变更变量以及这些变更方法和变量上都具备哪些风险特征,从而让QA和RD快速抓到变更的重点信息。
在此基础上,我们也提供了变更方法的上下游快速跳转能力,基于Review过程中做变更方法的快速跳转,理解整个业务的上下游关系,同时在跳转过程中,能够将跳转的逻辑点实时绘制成调用拓扑图,感知变更方法之间的业务逻辑关系,更好地从整个链路视角评估本次代码变更的影响情况,很好地解决在Code Review阶段的痛点问题。
第三个应用场景是变更影响范围评估,目前后羿系统构建了六大变更影响范围评估能力:
影响面评估示例:
第四个应用场景是配置变更的风险诊断,在比较复杂的大型业务上,整个系统对配置往往有强依赖关系,比如典型的灰度配置、降级配置以及内部逻辑相关控制配置项,对于整个系统的影响比较大,但往往QA和研发人员对于配置风险的把控实际上比较缺失,认为代码可能更多的是质量保障的重点,所以由于配置所导致的线上问题比较多,造成的结果比较严重。
基于这样的核心痛点问题,后羿系统重点从三个层面做了关于配置变更风险的核心能力建设:
下图是我们目前所建设的应用功能页面:
第五个应用场景是服务端兼容性的风险诊断。我们通过对线上问题做汇总分析发现,新老兼容性这类典型问题占比较高,我们尝试通过后羿系统解决,QA能够做简单的兼容性问题识别,比如一个接口的入参返回值有明显的字段新增或类型变化会明确判断出来。
但在兼容性问题分析上,有一类不太明显的变化导致了兼容性问题,比如入参层面有一些约束条件、由可选字段变成了必选字段,这类变化实际上在整个代码定义层面很难感知到;另外一类是变更参数是通过内部间接调用VO类直接组装出来的,实际上对于QA也很难感知内部间接VO类变化的兼容性风险影响。
所以后羿系统基于这样的痛点,构建了反射和序列化,从而快速拿到对应的底层变更VO类所导致的对接口影响能力,给出兼容性接口预警,QA根据这样的分析诊断报告,进一步评估对应的兼容性和上线顺序的合理性安排。
第六个是接口级自动化用例推荐,对于到家的复杂业务,我们沉淀的很多自动化用例怎么用,是全量回归还是选择性筛选,也是比较大的痛点问题。因此后羿系统基于所具备的识别变更方法、分析影响链路以及对应的接口能力,打通和到家智能代码覆盖率平台所具备的历史流量覆盖情况,能够快速拿到变更接口和方法,再借助一体化平台,拿到对应的自动化用例,做精准的自动化用例推荐,从而构建了用例推荐整体解决方案。
第七个典型的应用场景是代码质量风险特征预警,我们在质量建设过程中,往往会遇到一类比较特殊的场景需要验证,比如资损类场景,除了验证功能外,还需要对资损做个性化风险功能场景验证、异常场景验证、特殊分页逻辑、重试场景验证,但这些场景在整个代码过程中,我们往往很难发现这些特征风险,从而忘记验证特殊场景情况。
针对这个问题,后羿系统从两个方面构建了特征风险识别功能:一是系统会自己构建通用风险特征识别策略模型,二是各业务方也会自己打造对应的风险特征识别策略。
如下图所示(最下侧),是目前已经具备和未来将要建设的特征识别能力。有了核心识别能力后,我们再将对应的特征在所要验证过程中相应上下游的依赖平台做工具能力整合,对于不同特征构建出相对应具体测试策略的推荐策略,将这几个能力打通后构建出一套基于代码质量风险特征的体系化质量保障方案。
第八个应用场景的能力是开放Open API的赋能能力,我们希望将后羿系统分析识别的信息,通过开放API的方式透露出去,能够给到对应相关工具平台使用。目前在到家范围内已经将整个能力开放给了接口管理平台、智能代码覆盖率平台、全息系统、异常测试平台、自主工程交付系统以及一体化自动化平台这六个核心的效能工具建设平台。
结合具体的实践,以及此前总结的经验。未来,我们将从四个方向做未来质量保障建设:
Q1:单次分析报告耗时是多久?同一个工程代码的报告间是独立的还是有关联的?
A:目前1-2min可产生分析报告。报告是基于迭代任务维度生成的服务级报告,比如一个项目迭代里有5个工程代码变更,那么这5个工程代码变更关系会作为一个整体分析,体现到报告里。
Q2:链路的拓扑关系是怎么实现的?
A:链路的拓扑关系基于AST技术和ASM技术进行分析,同时,结合线上Mtrace链路关系作为补充。
Q3:微服务多模块之间的服务调用链路可识别出关联性吗?如HTTP接口后续调用多RPC服务接口?
A:微服务多模块之间的服务调用链路可识别出关联性,比如HTTP的下游会调用了哪些RPC接口,目前具备可识别能力。
Q4:底层方法的调用链非常多,这种有推荐策略吗?DB变更是扫描Mapper吗?
A:目前对于调用链路会进行风险特征打标处理,比如:链路包含资损特征、配置特征等,通过特征风险标签能够更好的让用户感知到链路风险等级,为后续测试策略提供关键信息推荐。目前DB变更是通过扫描Mapper进行识别的,基于Mybatis整体DB开发框架做变更扫描。
Q5:关于用例推荐,是推荐单例接口还是会组合成场景接口?
A:目前是推荐单接口用例,比如这个变更接口关联了10个自动化用例,我们会把这10个自动化用例推荐出来。
Q6:分析一个工程大概会花费多长时间?
A:目前要花费1-2min时间。
Q7:实际应用中,主要收益是什么?
A:主要收益是基于八大应用场景落地应用,所有应用场景都会给质量与效率带来价值收益,比如在兼容性问题上已成功拦截多起兼容性质量问题;在配置变更风险评估上, 已成功拦截多起因配置默认值编码错误、线上线下配置不一致问题。
Q8:这套平台是否会对线上服务可用性带来影响?
A:目前这个平台对于线上服务可用性不会造成影响,针对线上环境进行分析时,核心操作是拉取线上对应的部署JAR包,不会对现实服务造成可用性影响。
Q9:这个系统有护城河吗?这个系统收益是什么?对业务有什么帮助吗?在业务上有什么体现吗?
A:说到“护城河”,变更分析底层技术上主要还是基于AST和ASM通用技术,核心是对各种业务代码编写方式的兼容支持、业务场景特征识别精度等维度上有一定的技术挑战。
主要收益集中在变更带来的业务影响范围的风险评估及对质量风险的有效拦截上,目前已成功拦截多起接口影响范围评估不准的Bug、配置变更相关Bug、兼容性Bug等。
在业务帮助上,一是八大应用场景能够给整个质量和效率带来提升;二是可提升对业务理解的效率,比如通过接口下游调用链路可视化能力,可很快理解这个业务链路关系。
Q10:链路拓扑过大,怎么解决,不同服务使用语言不同,字节码技术有啥推荐吗?
A:链路拓扑过大时,可通过链路聚合来归类提升可视化,针对美团是Java技术栈,重点在突破Java识别能力,其他语言服务分析后续会持续关注与解决。
Q11:可以分析出对上下游服务的影响吗?
A:是的。
Q12:分析代码变更,如何识别有效变更和无效变更?
A:比如变更了一段代码,它有可能没有调用方,我们叫做预埋类代码。类似这种代码在测试过程中很难用业务场景进行验证,而且未来上线后很可能会引入潜在风险,目前通过链路变更分析可有效识别此类预埋代码风险。
Q13:系统使用的阶段都是什么?准入阶段还是准出阶段?
A:目前系统在准入和准出阶段都可以使用,没有做严格限制。
Q14:识别出的问题噪音干扰多吗?
A:从噪音干扰层面讲,我们做了很多提升识别率的策略优化,比如HTTP/RPC接口识别率目前已达到98%以上,噪音干扰可做到很好的控制。
桂来,来自美团到家研发平台。
文章来源:网络
最近在逛知乎的时候发现一个有趣的问题:《公司规定所有接口都用 post 请求,这是为什么?》
原问题:https://www.zhihu.com/question/336797348
看到这个问题的时候其实我也挺有感触的,因为我也曾经这样问过我自己。在19的时候接到一个项目是从零开始搭建一个微服务,当时就有了解过接口的一些规范,比如耳熟能详的Restful规范,就被应用到这个微服务项目中。
今天再次看到这个问题,我也有了一些新的理解和感触,临时回顾了一下get
与post
的请求的一些区别:
查看上面的区别,就会发现post
在发送数据量大的请求时优势很显示,get
则更适合获取静态资源、简单的查询等接口。
我个人在开发接口的时候也会注意,将简单的查询请求使用
get
方法,其他增、删、改、复杂的查询请求都可以使用post
,但不会像题主的公司一样全部使用post
。
网友程墨Morgan
提出如果是自己会按照『业界最佳实践』制定规范:
另外一个知友提出:就是为了迁就低水平不思进取的架构师和前后端程序员们。
对此,如果是你来设计公司的API规范,会规定所有接口都用 post 请求吗,这是为什么?
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「极客头条」—— 技术人员的新闻圈!
CSDN 的读者朋友们早上好哇,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。
一分钟速览新闻点!
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虽然相应计划还在制定中,但我们预计主要措施将包括裁员。”在中国采取的调整措施也是之前对外沟通的相应计划的一部分。另外,针对网上传言的“高通将裁撤上海研发中心”,有知情人士表示,这肯定是不实消息。(21世纪经济报道)
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据一份向监管部门提交的文件显示,如果思科退出交易,或者因监管部门的干预而被迫退出,它将向 Splunk 支付 14.8 亿美元的终止费。如果 Splunk 因任何原因退出交易,它将向思科支付 10 亿美元的分手费。
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GNOME 45 “Rīga” 发布
GNOME 桌面环境发布了代号为 Rīga 的 GNOME 45。新版的主要变化包括:位于顶部导航栏的动态工作空间“活动指示器”;大幅改进搜索功能;摄像头使用指示器;新系统功能如键盘背光快速设置、新快速设置键盘快捷键、新墙纸等等;新的默认图像查看器;新摄像头应用;改进 Files 应用的搜索和速度,等等。详情可查看:https://release.gnome.org/45/
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走在 AI 前沿的 OpenAI 于今天又一次刷新了自己,其最新发布了图像生成工具 DALL-E 第三个版本的预览版。不仅如此,DALL-E 3 与 ChatGPT 集成,允许用户使用 ChatGPT 创建提示并包含更多安全选项。
为此,OpenAI CEO Sam Altman 也亲自为这款产品站台表示,「DALL-E 3 在我看来相当惊人“。
一夕之间,设计师不知是几家欢喜几家愁。
颠覆 AI 绘画,DALL-E 3 来了!
与其前身一样,DALLE-3 也是一款文本生成图像工具,可以通过自然语言提示让系统创建新奇的图像。
“DALL-E 3 能够理解的细微差别和细节明显多于我们以前的系统,让你可以轻松地将想法转换为非常精确的图像”,OpenAI 在介绍 DALL-E 3 时在官网上写道。
在官方示例中,OpenAI 分享了使用相同的提示词,DALL-E 3 与 DALL-E 2 带来的不同效果:
看完之后,不少网友调侃,DALL-E 2 是抽象派,而 DALL-E 3 则是印象派,更加基于现实的基础上,能够更有效地完善细节内容,使得生成的图片更加真实与吸引人。
如果说这是 DALL-E 3 的第一个改进,那么第二个则是最新的 DALL-E 3 在图像合成模型方面的能力要远远强于现有的任何其他模型,可以更好地理解上下文,前提还是无须让使用者专门去学习 Prompt 工程。
在官方发布的示例中,使用者只需要随意想象,给出一些简单的词语,如满月、行人享受夜生活、年轻女子、红头发、脾气暴躁的老头讨价还价、高大与老道的人....
就能通过 DALL-E 3 得到下面这样一幅画,没有什么提示词门槛限制:
那要问它是怎么实现的?
这就正如文章伊始所述,DALL-E 3 是在 ChatGPT 上 "原生构建"的,并将作为 ChatGPT Plus 的集成功能推出,允许以 AI 助手作为头脑风暴伙伴的方式对图像进行对话式改进。
这也意味着 ChatGPT 将能根据当前对话的上下文生成图像,这可能会带来新颖的功能。
举个例子,当打开 ChatGPT 对话窗口,
问:“我五岁的儿子一直在说"超级无敌向日葵刺猬",它长什么样子?”
ChatGPT 能在你说话的时间给出答案:
问:“我女儿说它叫 Larry。可以给我展示一下更像的吗?”
ChatGPT:
问:她会喜欢这些的!你能带我看看 Larry 的房子吗?
ChatGPT 展示:
问:你能告诉我 Larry 是“友好”的吗?
ChatGPT:
这一点,DALL-E 3 的竞品 Midjourney 虽然能很好地渲染逼真的细节,但仍需要对提示词不断修改优化,才能获得自己想要的图像。
而对于 OpenAI 的用户而言,ChatGPT 帮助设计师完善想法、阐明设计思想,DALL-3 则帮助设计师解放双手,二者的搭配使用也将带来巨大潜力。
阻挡各种潜在风险的 OpenAI
不过,也需要注意的是,自 DALL-E 于 2021 年 1 月问世,以及 OpenAI 于 2022 年 4 月推出 DALL-E 2 以来,后者主要采用了潜在扩散模型(ldm)技术,需要通过对数据集的训练和提示信息,将 GAN(生成对抗网络)的感知能力、扩散模型的细节保存能力和 Transformer 的语义能力三者结合,创造出更优质的画像。
行业中,也不乏有使用这种技术的开发商,如 Stable Diffusion。
然而,这种方式通过在训练中抓取大量人类制作的艺术品数据集来让 DALL-E 学习图像概念等,自然也就带来了一系列关于版权、道德的争议,甚至在去年不少艺术家在很多平台开始抗议 AI 生成的艺术品,批评这些 AI 艺术品会没有道德地复制其创作风格等等。
针对这些争议,OpenAI 在官方博客上表示,DALL-E 3 在设计上拒绝了要求使用在世艺术家风格图像的请求。OpenAI 还提供了一个表格(https://share.hsforms.com/1_OuT5tfFSpic89PqN6r1CQ4sk30),创作者可以选择不将自己的图像用于训练未来的模型。
除此之外,不久之前,OpenAI 发布公告,宣布启动全球招募“红队”网络成员,旨在引入外部力量,提前挖掘出 AI 系统存在的缺陷和风险。
在 DALL-E 3 开发维度,OpenAI 表示已经和“红队”成员合作,让 DALL-E 3 系统设定为拒绝生成带有公众人物名字的图像的请求,并实施了关键词和图像检测过滤器,限制使用者制作暴力、性或仇恨内容的能力,以识别和降低潜在风险,提高了风险领域的安全等级。
另外,OpenAI 还透露其正在尝试使用一种 "出处分类器 "工具,以帮助识别图像是否由 DALL-E 3 生成。不过,对于这一点,很多已经使用过 AI 检测工具的用户认为,想要真实地检测出 AI 图像,近乎天方夜谭。
DALL-E 3 vs Midjourney
事实上,因为时下关于 AIGC 工具与内容的监管政策、法律法规、道德规范等标准的缺失,各种工具的落地自然利弊兼存。
不过,从技术维度来看,DALL-E 3 是否能够代表 AIGC 工具再一次向前跃进的标志?有一位名为 MattGarcia.eth 的用户通过使用 OpenAI 官网上 DALL-E 3 相同的提示词, 又用 Midjourney 生成了一版,我们不妨来直观地感受一下二者的较量:
"一幅牛油果的插图,牛油果坐在治疗师的椅子上,说着'我觉得内心很空虚',中间有一个坑大小的洞。治疗师是一把勺子,正在潦草地记录着"。
”这幅插画描绘了一颗由半透明玻璃制成的人心,矗立在惊涛骇浪中的基座上。一缕缕阳光穿透云层,照亮了这颗心,揭示了其中的微小宇宙。地平线上镌刻着一行醒目的大字‘寻找你心中的宇宙’。“
「舒适的客厅里摆放着一张充满活力的黄色香蕉形沙发,它的曲线支撑着一堆色彩缤纷的垫子。木地板上的图案地毯增添了一丝不拘一格的魅力,一盆盆栽坐落在角落里,伸向窗外。阳光透过窗户。」
「一幅细致的油画,描绘了一位老船长驾驶他的船穿过暴风雨。盐水溅在他饱经风霜的脸上,他的眼睛里充满了决心。头顶上看到旋转的云,汹涌的波浪威胁着要被淹没……」
「水墨素描风格的插图,一只小刺猬用它的小爪子抓着一块西瓜,高兴地闭着眼睛咬了一口。」
「一幅古老的植物插图,用细线和一丝水彩奇思妙想绘制,描绘了一朵奇怪的百合与维纳斯捕蝇草交叉,它的花瓣准备好捕捉任何毫无戒心的昆虫。」
「一幅完全由各种肉类组成的广阔景观展现在观众面前。温柔多汁的烤牛肉山、鸡腿树、培根河和火腿巨石创造了一个超现实而又令人垂涎的场景。天空装饰着意大利辣香肠太阳和萨拉米香肠云。」
「一张以荔枝为灵感的球形椅子的照片,具有凹凸不平的白色外观和豪华的内部,衬托着热带壁纸。」
「一幅篮球运动员扣篮的富有表现力的油画,被描绘成星云的爆炸。」
「寄居蟹坐落在湿沙中的特写照片,附近有海泡沫,其外壳的细节和沙子的纹理得到了增强。」
「一部由拟人化的秋叶组成的民间乐队的 2D 动画,每个人都演奏传统的蓝草音乐,在乡村森林环境中,点缀着满月的柔和光线。」
你觉得两种工具,谁更胜一筹?
最后,DALL-E 3 目前并没有对外开放,OpenAI 表示,“目前 DALL-E 处于预览阶段,未来将于 10 月初向 ChatGPT Plus 和企业客户提供。”
更多详情见官方公告:https://openai.com/dall-e-3
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