当前位置: 首页 > news >正文

一个关于宏定义的问题,我和ChatGPT、NewBing、Google Bard、文心一言 居然全军覆没?

文章目录

  • 一、问题重述
  • 二、AI 解题
    • 2.1 ChatGPT
    • 2.2 NewBing
    • 2.3 Google Bard
    • 2.4 文心一言
    • 2.5 小结

一、问题重述

今天在问答模块回答了一道问题,要睡觉的时候,又去看了一眼,发现回答错了。

问题描述:下面的z的值是多少。

#define FUN(a,b) a<b?a:bint x = 5, y = 8, z;
z = 4 + FUN(x, y);

我当时的回答是:z=4+5=9

但是编译运行的结果是:8

在这里插入图片描述

又看了一眼,恍然大悟,我曾经在文章中写过:宏的替换是简单的文本替换(请好好理解这句话),它在预处理阶段进行。当编译器遇到宏名称时,会将其替换为定义中指定的代码片段。宏替换是直接替换,没有类型检查或语法分析。

上面的代码经过预处理后是:

z = 4 + 5 < 8 ? 5:8 ;

现在,z=8应该没问题了。

二、AI 解题

突然好奇,这个问题,AI会不会做错呢,结果令我大吃一惊😲😲

2.1 ChatGPT

第一次问:
在这里插入图片描述

我说答案是8,他依旧坚持9,来来回回拉扯好几次:
在这里插入图片描述
n次拉扯后:
在这里插入图片描述

2.2 NewBing

只能说孺子可教:
在这里插入图片描述

2.3 Google Bard

情况跟ChatGPT差不多:

(1)
在这里插入图片描述

(2)

在这里插入图片描述

2.4 文心一言

这位更是重量级😅: 毕竟它自称擅长文本创作这方面。

在这里插入图片描述
其他国内模型就不展开了,差不多。

2.5 小结

(1)注意细节

我明明知道宏定义是文本替换,仍然反了错,实属不该。

(2)AI 并不完全可靠

从这个例子就可以看出,现在,AI 并不完全可靠(当然AI成长的很快)。如果我不知道宏定义的知识,当问了几个AI模型后,可能就会坚信那个错误答案。所以,对信息的甄别能力是很重要的。另外,也要提升自己的能力,才能在未来更好地使用AI工具。

为什么这些AI模型会犯错呢?

它们并不是万能的,本文的这个问题也不是什么复杂的难题,它们却全答错了,而且还要纠正半天。这应该与模型的训练数据有关,或许很少有人像上面那样写代码,或许很多人都犯这个错。对于保密程度很高的内容、前沿技术、特殊情况…AI或许不比人高明。

(3)AI模型版本

上面的问答中,NewBing的效果相对较好,轻轻一点就能修正错误。

  • ChatGPT iOS手机APP中使用的免费版本是:GPT-.5,Plus是4.0。
    在这里插入图片描述

  • ChatGPT网页版 :5.10号已经放弃使用GPT-3.5的Lagacy版本,现在使用的是default版本,应该是做了优化,Plus用户可以选择GPT4。
    在这里插入图片描述

  • NewBing手机版和网页版都是:GPT-4.0
    在这里插入图片描述

从上面的叙述可以发现,GPT-4貌似比GPT-3.5好上许多。

GPT-4 的提升:

可以在GPT-4的paper中看到与3.5的对比。
在这里插入图片描述

paper摘要:

这是一种大规模的多模态模型,可以接受图像和文本输入并产生文本输出。虽然在许多现实场景中的能力不如人类,但 GPT-4 在各种专业和学术基准测试中表现出人类水平的表现,包括通过模拟律师考试,得分在应试者的前 10% 左右。 GPT-4 是一种基于 Transformer 的预训练模型,用于预测文档中的下一个标记。培训后的对齐过程会提高真实性和遵守所需行为的措施的性能。该项目的核心组成部分是开发可在广泛范围内表现可预测的基础设施和优化方法。这使我们能够基于不超过 GPT-4 计算量的 1/1,000 的训练模型准确预测 GPT-4 性能的某些方面。

总结一下GPT3.5和GPT4.0的区别:

  1. GPT3和GPT4的最大不同之处在于规模,GPT3拥有175B参数,而GPT4拥有3.3T参数,可以有效地解决复杂语言任务。

  2. 另一个重要的不同之处在于GPT4使用了树型推理(Tree-Based Reasoning)来完成建模,这使得GPT4更加稳定、精确、高效。GPT4的模型可以有效地解决自然语言交互(NLU)和自然语言理解(NLU)等复杂NLP任务。

  3. 更创造性的写作能力,包括编歌曲、写剧本、学习用户写作风格

  4. 可以接受图片输入(暂不可用)、并生成字幕等

  5. 可以处理超过25000字长文本

  6. 智能程度大幅提升。以美国BAR律师执照统考为例:GPT3.5可以达到10%水平分,GPT4可以达到90%水平分。生物奥林匹克竞赛从GPT3.5的31%水平分,直接飙升到99%水平分,国际奥赛金奖水准。

真是一场历史性变革~



~

相关文章:

一个关于宏定义的问题,我和ChatGPT、NewBing、Google Bard、文心一言 居然全军覆没?

文章目录 一、问题重述二、AI 解题2.1 ChatGPT2.2 NewBing2.3 Google Bard2.4 文心一言2.5 小结 一、问题重述 今天在问答模块回答了一道问题&#xff0c;要睡觉的时候&#xff0c;又去看了一眼&#xff0c;发现回答错了。 问题描述&#xff1a;下面的z的值是多少。 #define…...

【服务器数据恢复】断电导致RAID无法找到存储设备的数据恢复案例

服务器数据恢复环境&#xff1a; HP EVA存储&#xff0c;6块SAS硬盘组建的raid5磁盘阵列。上层操作系统是WINDOWS SERVER。该存储为公司内部文件服务器使用。 服务器故障&分析&#xff1a; 在遭遇两次意外断电后&#xff0c;设备重启时raid提示“无法找到存储设备”。管理员…...

Windows上不可或缺的5款宝藏软件,工作效率拉满!

职场小白与大牛的区别&#xff1a;小白需要耗费大半天琢磨的事情&#xff0c;而大牛可以只花5分钟就能处理。 “牛人”&#xff0c;即拥有过人之处&#xff0c;专业、经验、技术等等&#xff0c;学会灵活运用高效率的工具也是关键的一点。工具找得好&#xff0c;运用得快&#…...

链表内指定区间反转

题目&#xff1a; 将一个节点数为 size 链表 m 位置到 n 位置之间的区间反转&#xff0c;要求时间复杂度 O(n)&#xff0c;空间复杂度 O(1)。 例如&#xff1a; 给出的链表为 1→2→3→4→5→NULL&#xff0c;m2&#xff0c;n4 返回 1→4→3→2→5→NULL 数据范围&#xff…...

Vue中如何进行地图展示与交互(如百度地图、高德地图)?

Vue中如何进行地图展示与交互 随着移动互联网的普及&#xff0c;地图应用已经成为人们生活中不可或缺的一部分。在Vue.js中&#xff0c;我们可以使用第三方地图库&#xff08;如百度地图、高德地图&#xff09;来实现地图的展示和交互。本文将介绍如何在Vue.js中使用百度地图和…...

uni-app组件概述

1、组件 1.1、组件的含义 组件是视图层的基本组成单元。 组件是一个单独且可复用的功能模块的封装。 组件&#xff0c;包括&#xff1a;以组件名称为标记的开始标签和结束标签、组件内容、组件属性、组件属性值。 <component-name>是开始标签&#xff0c;</compon…...

什么是防火墙?它有什么作用?

作者&#xff1a;Insist-- 个人主页&#xff1a;insist--个人主页 作者会持续更新网络知识和python基础知识&#xff0c;期待你的关注 目录 一、什么是防火墙 二、防火墙的分类 1、软件防火墙 2、硬件防火墙 三、防火墙的作用 1、防止病毒 2、防止访问不安全内容 3、阻…...

基础工程(cubeide串口调试,printf实现,延时函数)

0.基础工程&#xff08;cubeide串口调试&#xff0c;printf实现&#xff0c;延时函数&#xff09; 文章目录 0.基础工程&#xff08;cubeide串口调试&#xff0c;printf实现&#xff0c;延时函数&#xff09;外部时钟源CLOCK(RCC)系统时钟SYS与DEBUG设置UART串口设置cubeide设置…...

大厂设计师都在用的9个灵感工具

每一件伟大的设计作品都离不开设计师灵感的爆发。设计师有很多灵感来源&#xff0c;比如精美的摄影图片、酷炫的网站设计、APP的特色功能、友好的用户体验动画&#xff0c;或者一篇文章。 设计师每天都需要收集灵感&#xff0c;把灵感收集当成日常生活。在这篇文章中&#xff…...

安全实现SpringBoot配置文件自动加解密

需求背景 应用程序开发的时候&#xff0c;往往会存在一些敏感的配置属性 数据库账号、密码第三方服务账号密码内置加密密码其他的敏感配置 对于安全性要求比较高的公司&#xff0c;往往不允许敏感配置以明文的方式出现。 通常做法是对这些敏感配置进行加密&#xff0c;然后在…...

数据结构--队列2--双端队列--java双端队列

介绍 双端队列&#xff0c;和前面学的队列和栈的区别在于双端队列2端都可以进行增删&#xff0c;其他2个都是只能一端可以增/删。 实现 链表 因为2端都需要可以操作所以我们使用双向链表 我们也需要一共头节点 所以节点设置 static class Node<E>{E value;Node<E…...

网络安全:信息收集专总结【社会工程学】

前言 俗话说“渗透的本质也就是信息收集”&#xff0c;信息收集的深度&#xff0c;直接关系到渗透测试的成败&#xff0c;打好信息收集这一基础可以让测试者选择合适和准确的渗透测试攻击方式&#xff0c;缩短渗透测试的时间。 一、思维导图 二、GoogleHacking 1、介绍 利用…...

Linux 命令总结

基本操作 Linux关机,重启 # 关机 shutdown -h now# 重启 shutdown -r now 查看系统,CPU信息 # 查看系统内核信息 uname -a# 查看系统内核版本 cat /proc/version# 查看当前用户环境变量 envcat /proc/cpuinfo# 查看有几个逻辑cpu, 包括cpu型号 cat /proc/cpuinfo | grep na…...

使用腾讯手游助手作为开发测试模拟器的方案---以及部分问题的解决方案

此文主要介绍使用第三方模拟器(这里使用腾讯手游助手)作为开发工具&#xff0c;此模拟器分为两个引擎&#xff0c;一个与其他模拟器一样基于virtualbox的标准引擎&#xff0c;不过优化不太好&#xff0c;一个是他们主推的aow引擎&#xff0c;此引擎。关于aow没有太多的技术资料…...

牛客网论坛最具争议的Linux内核成神笔记,GitHub已下载量已过百万

原文地址&#xff1a;牛客网论坛最具争议的Linux内核成神笔记&#xff0c;GitHub已下载量已过百万 1、前言 Linux内核是一个操作系统&#xff08;OS&#xff09;内核&#xff0c;本质上定义为类Unix。它用于不同的操作系统&#xff0c;主要是以不同的Linux发行版的形式。Linu…...

docker如何容器迁移(实战)

手把手教你如何做容器迁移 第一步准备数据 假设要迁移一个 mysql 服务&#xff08;docker部署&#xff09;&#xff0c;由于数据库过大&#xff08;超过50 GB&#xff09;&#xff0c;用mysqldump备份和还原则太过耗时&#xff0c;下面尝试拷贝目录的方式来迁移&#xff0c;详…...

Android kotlin序列化之Parcelable详解与使用(二)

一、介绍 注解序列化篇&#xff1a;Android kotlin序列化之Parcelize详解与使用_蜗牛、Z的博客-CSDN博客 通过上一篇注解序列化&#xff0c;我们已了解的kotlin的序列化比Java复杂了很多。而且有好多问题&#xff0c;注解虽好&#xff0c;但是存在一些问题。 一般在大型商业…...

C++ 类设计的实践与理解

前言 C代码提供了足够的灵活性&#xff0c;因此对于大部分工程师来说都很难把握。本文介绍了写好C代码需要遵循的最佳实践方法&#xff0c;并在最后提供了一个工具可以帮助我们分析C代码的健壮度。 1. 尽可能尝试使用新的C标准 到2023年&#xff0c;C已经走过了40多个年头。新…...

循环链表的创建

循环链表的介绍及创建&#xff08;C语言代码实现&#xff09; 点击打开在线编译器&#xff0c;边学边练 循环链表概念 对于单链表以及双向链表&#xff0c;其就像一个小巷&#xff0c;无论怎么样最终都能从一端走到另一端&#xff0c;然而循环链表则像一个有传送门的小巷&…...

如何让GPT的回答令人眼前一亮,不再刻板回复!

我们平常在使用GPT的时候&#xff0c;是否觉得它的回复太过于死板、官方化&#xff0c;特别是用于创作、写论文分析的时候&#xff0c;内容往往让读者提不起兴趣、没有吸引人的地方&#xff0c;甚至有些内容百度都可以搜到。 举个例子&#xff0c;如下图: 问GPT&#xff0c;AI…...

Linux-07 ubuntu 的 chrome 启动不了

文章目录 问题原因解决步骤一、卸载旧版chrome二、重新安装chorme三、启动不了&#xff0c;报错如下四、启动不了&#xff0c;解决如下 总结 问题原因 在应用中可以看到chrome&#xff0c;但是打不开(说明&#xff1a;原来的ubuntu系统出问题了&#xff0c;这个是备用的硬盘&a…...

3-11单元格区域边界定位(End属性)学习笔记

返回一个Range 对象&#xff0c;只读。该对象代表包含源区域的区域上端下端左端右端的最后一个单元格。等同于按键 End 向上键(End(xlUp))、End向下键(End(xlDown))、End向左键(End(xlToLeft)End向右键(End(xlToRight)) 注意&#xff1a;它移动的位置必须是相连的有内容的单元格…...

Java多线程实现之Thread类深度解析

Java多线程实现之Thread类深度解析 一、多线程基础概念1.1 什么是线程1.2 多线程的优势1.3 Java多线程模型 二、Thread类的基本结构与构造函数2.1 Thread类的继承关系2.2 构造函数 三、创建和启动线程3.1 继承Thread类创建线程3.2 实现Runnable接口创建线程 四、Thread类的核心…...

使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台

🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

LeetCode - 199. 二叉树的右视图

题目 199. 二叉树的右视图 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路 右视图是指从树的右侧看&#xff0c;对于每一层&#xff0c;只能看到该层最右边的节点。实现思路是&#xff1a; 使用深度优先搜索(DFS)按照"根-右-左"的顺序遍历树记录每个节点的深度对于…...

Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析

Linux 内存管理实战精讲&#xff1a;核心原理与面试常考点全解析 Linux 内核内存管理是系统设计中最复杂但也最核心的模块之一。它不仅支撑着虚拟内存机制、物理内存分配、进程隔离与资源复用&#xff0c;还直接决定系统运行的性能与稳定性。无论你是嵌入式开发者、内核调试工…...

面试高频问题

文章目录 &#x1f680; 消息队列核心技术揭秘&#xff1a;从入门到秒杀面试官1️⃣ Kafka为何能"吞云吐雾"&#xff1f;性能背后的秘密1.1 顺序写入与零拷贝&#xff1a;性能的双引擎1.2 分区并行&#xff1a;数据的"八车道高速公路"1.3 页缓存与批量处理…...

智能职业发展系统:AI驱动的职业规划平台技术解析

智能职业发展系统&#xff1a;AI驱动的职业规划平台技术解析 引言&#xff1a;数字时代的职业革命 在当今瞬息万变的就业市场中&#xff0c;传统的职业规划方法已无法满足个人和企业的需求。据统计&#xff0c;全球每年有超过2亿人面临职业转型困境&#xff0c;而企业也因此遭…...

相关类相关的可视化图像总结

目录 一、散点图 二、气泡图 三、相关图 四、热力图 五、二维密度图 六、多模态二维密度图 七、雷达图 八、桑基图 九、总结 一、散点图 特点 通过点的位置展示两个连续变量之间的关系&#xff0c;可直观判断线性相关、非线性相关或无相关关系&#xff0c;点的分布密…...