长假，GPT来敲(Jué)门(Fén)

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引

马上十一了本拐在干了XX和XX事情以后开始划水欢天喜地的等放假。然后GPT4说更新了据说加了一个读图的功能本拐不以为然不就是什么文生图图生文么TOOOLD。

不过出于好奇本拐还是偷偷打开了GPT。

看个腿

来来来你个妖孽你说你能看图了会看腿不

结果GPT的回复是

这个图片显示了一个人的大腿和一部分裙子。裙子的材质似乎是粉红色的蕾丝有很多细致的花纹和图案。背景是一把椅子和其他的环境但主要焦点在于蕾丝裙子和大腿。

这个有点意思啊细节拉满不像是SD的反向生成呢。

那再看一个本拐又找了一张图

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

结果回复是这样

这张图片展示了一辆汽车的内饰车内有一个女性正在坐在驾驶员座位上。车门打开女性的腿部和脚穿着高跟鞋清晰可见。从图片中可以看到这是一辆红色的汽车车内饰主要是米色和深色调。车门上有一个“PASSAT”的标签暗示这可能是一辆大众帕萨特车型。

这个细节有点吓人了哈不咋像SD的套路了。

于是。。。

图表你懂不

众所周知大模型读图能力是有的但基本就是关键字比对啊之类的读各种图表数据200%的翻车找个简单的吧。

话说本拐也是无聊之人YQ一阳期间精确的记录了自己的体温变化还做了图表看看这货能读懂不。

GPT的回复是

这是一个图表显示了某个数据随时间变化的趋势。从图上可以看到这个数据在2022年12月6日和12月7日之间达到了一个峰值之后开始下降。图表的纵轴范围在36到40之间而横轴显示了日期和时间。图例上标注为“体温记录”因此这可能是某人在这段时间内的体温记录。如需更多解释或有其他问题请告诉我。

把图片的中的文字信息精确提取了体温时间范围这个就有点意xia)思(ren)了。

架构图你总得不行了吧

本着扛亦有道的态度本拐使出了看家本领将某个大型系统的架构图扔给GPT

GPT给我的回复是

这张图片是一个系统或应用的架构图。从图中可以看出它描述了一套复杂的技术架构包括各种组件和服务。

主要组件和服务如下

• Web代表前端或者浏览器端。
• App可能是应用服务器或业务逻辑处理层。
• Nginx一个流行的开源web服务器和反向代理服务器。
• Spring-Cloud Gateway(服务网关)用于处理API请求的网关。
• Nacos用于服务发现和配置管理的中间件。
• notify通知服务。
• 多个服务模块例如Response(响应管理), Eres, Hdanger, Risk(风险管理), KMS(webRTC), Role(角色权限), Siteline, WorkFlow(工作流), Sync(数据同步), Dict(字典), UCenter(用户中心), Org(组织管理), Resource(资源管理), Upload(文件管理) 等。
• Kibana一个开源的数据可视化工具常与Elasticsearch一起使用。
• JS-LOG (Log4j)日志管理工具。
• 数据库包括Mysql和RedisMysql是关系型数据库而Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统用作数据库、缓存和消息代理。
• OSS对象存储服务用于存储大量的非结构化数据。
• ESElasticsearch一个分布式的RESTful搜索和分析引擎。
• 所有这些组件和服务都被清晰地组织在不同的模块中彼此之间通过箭头或线条表示相互连接或交互。
• 总的来说这是一个涉及多个组件、服务和数据库的复杂技术架构图用于描述一个大型的系统或应用的内部结构和交互方式。

本拐有点不淡定了这可是本拐画了N久的一个图啊你行你能解释么于是让GPT给我一个图片描述

为这图片生成一段系统设计概述500字左右

系统设计概述

该系统架构图展示了一套综合性的技术解决方案专门为满足现代企业级应用需求而设计。其核心目标是实现高可用、高并发和低延迟的服务响应。

在最上层我们有Web和App模块。Web模块可能是针对终端用户的前端界面而App模块则可能是后端的业务逻辑处理层。这两个模块都与Nginx紧密集成确保负载均衡和高效的请求分发。

作为请求的入口我们有Spring-Cloud Gateway它作为服务网关存在处理所有进入系统的API请求。这不仅提供了一个集中的路由机制而且增加了一层安全保障可以有效地防止恶意请求。

在业务逻辑层系统拥有多个模块如Response, Eres, Hdanger, Risk等每个模块都负责特定的功能。例如Risk模块可能涉及到风险评估和管理而UCenter模块则专注于用户管理和权限控制。

为了实现高度的微服务架构该系统采用了Nacos作为服务发现和配置管理的中间件。这样可以确保系统内的各个微服务之间可以灵活、高效地通信。

另外notify模块负责系统内的通知服务无论是内部服务间的消息传递还是对外的消息推送都可以通过它来实现。

在数据层系统使用了Mysql作为其主要的关系型数据库而Redis则作为缓存层以提高数据读取的速度。此外还有OSS作为对象存储服务用于存放大量的非结构化数据如图片、视频等。

日志管理是任何大型系统都不能忽视的部分因此这里采用了 JS-LOG (Log4j) 作为日志处理工具确保系统的稳定运行和问题追踪。

为了数据的可视化和实时监控系统集成了Kibana。与Elasticsearch结合可以为开发者和运维人员提供强大的数据分析工具。

最后为了确保数据的同步和备份还有Sync模块它可以确保数据在不同的环境和地点之间保持一致性。

总之此架构图展示了一个完整、高度模块化的系统设计。每个模块都有其特定的功能和职责但又紧密地集成在一起确保系统的整体性能和稳定性。这样的设计不仅可以满足当下的业务需求还为未来的扩展和优化提供了足够的空间。