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Redis，Mysql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。
• ES：Elasticsearch，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。
本拐真彻底不淡定了，原来各种GPT，顶多玩一下，copilot有点用，查点资料。
但是这次的GPT，这哪是小功能，这是要给架构师，项目经理掘坟啊
趁着当下，赶紧用起来，学明白吧，否则，真要为AI打工了