当前位置: 首页 > news >正文

ChatGPT和Claude的能力全测评

  1. 创造性思维/语言

提示:“写一首 4 行诗,每行只有 3 个词,描写重庆”

ChatGPT写诗👇

alt

Claude写诗👇

alt

仁者见仁,您怎么看谁更强?

  1. 提示: "如果你随机选择这个问题的答案,你正确的几率是多少?
  • A) 25%
  • B) 50%
  • C) 60%
  • D) 25%"

这个问题是一个典型的悖论例子,被称为 "自反悖论 "或 "意外上吊悖论"。产生这个悖论的原因是,无论你选择哪个答案,似乎都会得出一个矛盾。

Chatgpt👇

alt

Claude👇

alt

这一局Chatgpt胜出!

如果你选择

A) 25%: 这个答案不可能是正确的,因为如果是正确的,正确的概率就不会是 25%。但如果不正确,那么正确的几率就是 25%。

B) 50%: 这个答案也不可能是正确的,因为如果是正确的,那么正确的几率就不会是 50%。但如果不正确,那么正确的几率就是 50%。

C) 60%: 这个答案不可能是正确的,因为如果是正确的,那么正确的几率就不会是 60%。但如果不正确,那么正确的几率就是 60%。

D) 25%: 这个答案也不可能正确,因为如果正确,那么正确的几率就不会是 25%。但如果不正确,那么正确的几率就是 25%。

从本质上讲,无论你选择哪个选项,都会得出一个矛盾。这个悖论利用了自我推理的概念,展示了推理在某些情况下的局限性。

原题: Prompt: “If you choose an answer to this question at random, what is the chance you will be correct?

  • A) 25%
  • B) 50%
  • C) 60%
  • D) 25%”

This question is a classic example of a paradox called the "Self-Referential Paradox" or the "Paradox of the Unexpected Hanging". The paradox arises from the fact that no matter which answer you choose, you seem to arrive at a contradiction.

If you choose:

A) 25%: This answer cannot be correct, because if it were, the chance of being correct would not be 25%. But if it's not correct, then the chance of being correct would be 25%.

B) 50%: This answer cannot be correct either, because if it were, the chance of being correct would not be 50%. But if it's not correct, then the chance of being correct would be 50%.

C) 60%: This answer cannot be correct, because if it were, the chance of being correct would not be 60%. But if it's not correct, then the chance of being correct would be 60%.

D) 25%: This answer cannot be correct either, because if it were, the chance of being correct would not be 25%. But if it's not correct, then the chance of being correct would be 25%.

In essence, no matter which option you choose, you arrive at a contradiction. This paradox plays on the concept of self-reference and demonstrates the limitations of reasoning in certain situations.

  1. 逻辑挑战

“有两个人。其中一个穿着红色衬衫,另一个穿着蓝色衬衫。

这两个人分别叫安德鲁和鲍勃,但我们不知道哪个是安德鲁,哪个是鲍勃。

穿蓝色衬衫的人说:“我是安德鲁”。 穿红衬衫的人说:“我是鲍勃。”

如果我们知道他们中至少有一个人撒了谎,那么安德鲁穿的是什么颜色的衬衫?

ChatGPT:

alt

Claude:

alt

这局ChatGPT胜出!

  1. 编程任务比较

这显示Chatgpt3.5和 Claude都很不错!

chatgpt👇

alt

提示 "用 Python,找出有序数字列表中缺少的前两个数字。例如,在 [3,4,5,7,8,10,12] 中,输出结果将是 6 和 9。

ChatGPT 当然!下面是一个 Python 解决方案,用于查找有序数字列表中缺少的前两个数字:

def find_missing_numbers(nums, count=2):
    missing_numbers = []
    expected_num = nums[0] # 从列表中最小的数字开始计算
    
    for num in nums:
        while num > expected_num:
            missing_numbers.append(expected_num)
            expected_num += 1
            if len(missing_numbers) >= count:
                return missing_numbers
        
        expected_num = num + 1
    
    while len(missing_numbers) < count:
        missing_numbers.append(expected_num)
        expected_num += 1
    
    返回 missing_numbers

# 示例用法

ordered_nums = [3, 4, 5, 7, 8, 10, 12] (3, 4, 5, 7, 8, 10, 12)
missing_numbers = find_missing_numbers(ordered_nums)
print(missing_numbers) 
# 输出: [6, 9]

在这段代码中,find_missing_numbers 函数会遍历有序的数字列表,并跟踪预期数字。

如果预期数字和当前数字之间有差距,就意味着有一个缺失的数字,这个预期数字就会被添加到 missing_numbers 列表中。

函数将继续运行,直到找到指定的缺失数或列表结束。

再看Claude的表现👇

alt

关键步骤如下:

  • 将 prev 变量初始化为比第一个数字少一个。这将有助于检查数字之间的差距。

  • 遍历列表并检查当前数字是否比 prev 多 1。如果是,则将缺失的数字(prev + 1)追加到缺失列表中。

  • 一旦收集到 2 个缺失的数字,就返回。

对于给出的示例列表,将返回 [6, 9]。

这局平手,都答对了!

  1. 算法考察

C++实现找出1-100之间的素数

ChatGPT没有任何优化,取余的运算次数超过Claude

alt

Claude 采取缩小取余运算范围的优化,即对 i 做开方取整;

alt

这局Claude胜出!

本文由 mdnice 多平台发布

相关文章:

ChatGPT和Claude的能力全测评

创造性思维/语言 提示&#xff1a;“写一首 4 行诗&#xff0c;每行只有 3 个词&#xff0c;描写重庆” ChatGPT写诗&#x1f447; Claude写诗&#x1f447; 仁者见仁&#xff0c;您怎么看谁更强&#xff1f; 提示&#xff1a; "如果你随机选择这个问题的答案&#xff0c;…...

ffmpeg简介

1.什么是ffmpeg ffmpeg即使一款音视频编解码工具&#xff0c;同时也是一组音视频编解码开发套件&#xff0c;作为编解码开发套件&#xff0c;它为开发者提供了丰富的音视频处理的调用接口。 ffmpeg提供了多种媒体格式的封装和解封装&#xff0c;包括多种音视频编码、多种协议…...

AI绘画 stable diffusion Midjourney 官方GPT文档 AIGC百科全书资料收集

教学AI绘画 AIGC工具 SD教程 ###Redis面试题 单机Redis的qps大概是多少&#xff1f; 项目中用到了哪些Redis的数据类型&#xff1f;为什么这么用&#xff1f; Redis的key到了过期时间就被删除了吗&#xff1f;简述下Redis的过期策略&#xff1f; Redis有哪几种内存淘汰策略…...

Lombok注解大全

一、安装插件&#xff0c;eclipse 对于 lombok 的支持 二、引入依赖 <dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.20</version> <!-- Spring Boot 项目此部分可以不写 --&g…...

STM32--ADC模数转换

文章目录 ADC简介逐次逼近型ADCADC框图转换模式数据对齐转换时间校准ADC基本结构ADC单通道工程代码&#xff1a; ADC简介 STM32的ADC&#xff08;Analog-Digital Converter&#xff09;模拟-数字转换器&#xff0c;是一种逐次逼近型模拟数字转换器&#xff0c;可以将引脚上连续…...

陕西科技大学改考408!附考情分析

改考信息 8月14日&#xff0c;陕西科技大学公布了2024年硕士研究生招生目录&#xff08;初稿&#xff09;&#xff0c;其中不难发现083500软件工程初试专业课由819数据结构改为408计算机学科专业基础 图片&#xff1a;陕西科技大学24专业目录-软件工程学硕 https://yjszs.sus…...

02.有监督算法——朴素贝叶斯

1.朴素贝叶斯 1.1条件概率 如果两个事件A和B不是相互独立&#xff0c;并且知道事件B已经发生&#xff0c;A在B中的条件概率&#xff1a; P ( A ∣ B ) P ( A B ) P ( B ) P(A|B) {P(AB) \over P(B)} P(A∣B)P(B)P(AB)​ 先验概率&#xff1a; 根据以往经验和分析得到的概…...

前端新手学习路线

文章目录 前端学习路线&#xff01;特点符号表大纲前言 - 学编程需要的特质一、前端入门⭐️ 开发工具浏览器编辑器文档笔记 ⭐️ HTML⭐️ CSS⭐️ JavaScript✅ ES6 特性 二、巩固基础前端基础知识计算机基础✅ 算法和数据结构✅ 计算机网络✅ 操作系统 软件开发基础✅ 设计模…...

vactor中迭代器失效问题

目录 什么是迭代器失效导致迭代器失效的操作VS和g环境下对与迭代器失效的态度 什么是迭代器失效 迭代器的底层其实就是一个指针&#xff0c;或者对指针进行了封装 vector的迭代器就是一个指针T* 一个迭代器指向某一个空间&#xff0c;此时这块空间被释放了&#xff0c;这个迭…...

电子商务防火墙的作用

1.作为网络安全的屏障 只有经过精心选择的应用协议才能通过防火墙&#xff0c;可使网络环境变得更安全。如 防火墙可以禁止 NFS 协议进出受保护的网络&#xff0c;这样外部的攻击者就不可能利用这些 脆弱的协议来攻击内部网络。防火墙同时可以保护网络免受基于路由的攻击&am…...

「UG/NX」Block UI 选择特征SelectFeature

✨博客主页何曾参静谧的博客📌文章专栏「UG/NX」BlockUI集合📚全部专栏「UG/NX」NX二次开发「UG/NX」BlockUI集合「VS」Visual Studio「QT」QT5程序设计「C/C+&#...

【数据分享】2006-2021年我国城市级别的节约用水相关指标(免费获取\20多项指标)

《中国城市建设统计年鉴》中细致地统计了我国城市市政公用设施建设与发展情况&#xff0c;在之前的文章中&#xff0c;我们分享过基于2006-2021年《中国城市建设统计年鉴》整理的2006—2021年我国城市级别的市政设施水平相关指标、2006-2021年我国城市级别的各类建设用地面积数…...

Azure不可变Blob存储

文章目录 Azure不可变Blob存储介绍Azure不可变性策略实战演练 Azure不可变Blob存储介绍 不可变的存储是一种用于存储业务关键型 Blob 数据的存储方式。与可变存储相反&#xff0c;不可变存储的特点是一旦数据被写入后&#xff0c;便无法再对其进行修改或删除。这种存储方式提供…...

No mapping found for HTTP request with URI

参考: 参考地址 说明 ssm老项目,接过来别人的项目 临时建了一个Controller方便测试用的,结果访问掉不通,报: No mapping found for HTTP request with URIxxxx 这样的错误 解决办法 看了下web,xml配置 在 webmvc-config.xml 配置文件里面添加了几行配置 说明: com.iph.h…...

视频转云存的痛点

现在整个运营商体系里面&#xff0c;有大量的视频转云存储的需求&#xff0c;但是视频云存储有一个比较大的痛点&#xff0c;就是成本&#xff01; 成本一&#xff1a;存储成本&#xff1b; 我们以1000路2M视频转云存&#xff0c;存储时间为90天为例&#xff08;B端存储时间有…...

3D医学教学虚拟仿真系统:身临其境感受人体结构和功能

3D医学教学虚拟仿真系统是一种基于虚拟现实技术的教学工具&#xff0c;它可以帮助学生更好地理解和掌握医学知识。这种课件通常包括人体解剖学、生理学、病理学等方面的教学内容&#xff0c;通过三维立体的图像和动画展示&#xff0c;让学生更加直观地了解人体结构和功能。 与传…...

【.net】本地调试运行只能用localhost的问题

【.net】本地调试运行只能用localhost的问题 解决方案 找到到项目目录下 隐藏文件夹 .vs /项目名称/config/applicationhost.config <bindings><binding protocol"http" bindingInformation"*:1738:localhost" /></bindings> 再加一条你…...

营销数字化|企业级 AIGC 工具的「iPhone 时刻」

2007 年&#xff0c;乔布斯发布了第一款 iPhone&#xff0c;从此彻底改变了手机行业的市场走向。iPhone 成功的背后&#xff0c;一个很重要的原因是&#xff1a;它让用户以更简单、更符合直觉的方式来使用手机。 如今&#xff0c;AIGC 工具也在等待它的「iPhone 时刻」&#xf…...

Zookeeper集群单节点启动成功但未同步其他节点数据

首先排查节点启动是否正常&#xff1a; 在zookeeper的bin目录下执行&#xff1a;sh zkServer.sh status 判断当前节点数据leader 还是follower 节点都启动正常&#xff0c;但某一个zookeeper集群节点&#xff08;下面简称“异常节点”&#xff09;不同步其他节点数据&#xf…...

回归预测 | MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)

回归预测 | MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测&#xff08;多指标&#xff0c;多图&#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测&#xff08;多指标&#xff0c;多图&a…...

DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径

目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

渗透实战PortSwigger靶场-XSS Lab 14:大多数标签和属性被阻止

<script>标签被拦截 我们需要把全部可用的 tag 和 event 进行暴力破解 XSS cheat sheet&#xff1a; https://portswigger.net/web-security/cross-site-scripting/cheat-sheet 通过爆破发现body可以用 再把全部 events 放进去爆破 这些 event 全部可用 <body onres…...

在四层代理中还原真实客户端ngx_stream_realip_module

一、模块原理与价值 PROXY Protocol 回溯 第三方负载均衡&#xff08;如 HAProxy、AWS NLB、阿里 SLB&#xff09;发起上游连接时&#xff0c;将真实客户端 IP/Port 写入 PROXY Protocol v1/v2 头。Stream 层接收到头部后&#xff0c;ngx_stream_realip_module 从中提取原始信息…...

Java-41 深入浅出 Spring - 声明式事务的支持 事务配置 XML模式 XML+注解模式

点一下关注吧&#xff01;&#xff01;&#xff01;非常感谢&#xff01;&#xff01;持续更新&#xff01;&#xff01;&#xff01; &#x1f680; AI篇持续更新中&#xff01;&#xff08;长期更新&#xff09; 目前2025年06月05日更新到&#xff1a; AI炼丹日志-28 - Aud…...

Psychopy音频的使用

Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题&#xff1a; 指定音频引擎与设备&#xff1b;播放音频文件 本文所使用的环境&#xff1a; Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...

蓝桥杯3498 01串的熵

问题描述 对于一个长度为 23333333的 01 串, 如果其信息熵为 11625907.5798&#xff0c; 且 0 出现次数比 1 少, 那么这个 01 串中 0 出现了多少次? #include<iostream> #include<cmath> using namespace std;int n 23333333;int main() {//枚举 0 出现的次数//因…...

.Net Framework 4/C# 关键字(非常用,持续更新...)

一、is 关键字 is 关键字用于检查对象是否于给定类型兼容,如果兼容将返回 true,如果不兼容则返回 false,在进行类型转换前,可以先使用 is 关键字判断对象是否与指定类型兼容,如果兼容才进行转换,这样的转换是安全的。 例如有:首先创建一个字符串对象,然后将字符串对象隐…...

使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图:数据可视化的新维度

文章目录 基础实现代码代码解析进阶技巧1. 自定义点的大小和颜色2. 添加图例和样式美化3. 真实数据应用示例实用技巧与注意事项完整示例(带样式)应用场景在数据科学和可视化领域,三维图形能为我们提供更丰富的数据洞察。本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引…...

高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数

高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中,单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。在多线程环境下,实现单例模式时需要注意线程安全问题,以防止多个线程同时创建实例,导致…...

NXP S32K146 T-Box 携手 SD NAND(贴片式TF卡):驱动汽车智能革新的黄金组合

在汽车智能化的汹涌浪潮中&#xff0c;车辆不再仅仅是传统的交通工具&#xff0c;而是逐步演变为高度智能的移动终端。这一转变的核心支撑&#xff0c;来自于车内关键技术的深度融合与协同创新。车载远程信息处理盒&#xff08;T-Box&#xff09;方案&#xff1a;NXP S32K146 与…...