可以顺畅使用不输Chatgpt的AI

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了可以顺畅使用不输Chatgpt的AI。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一前言

虽然chatgpt不错,但是如果在咱们国家,想使用起来还是有一定的门槛的,又要科学上网,又要申请账号,申请账号还要申请虚拟手机号接收验证码,难道就没有适合普通人使用的AI了吗,直到我发现了Cluade。

二 Cluade介绍

cluade是什么?和Chatgpt是什么关系那,来看看它自己的介绍,如下,有点长,简单来说它是一款人工智能聊天机器人,由公司Anthropic开发,据说是OpenAI的核心开发人员因为发展理念不同而自己出来单干搞得产品。

Claude是一款人工智能聊天机器人,由公司Anthropic开发。它可以理解自然语言并进行流畅的对话。
ChatGPT是一款由OpenAI开发的大型语言模型,用于构建聊天机器人系统。它提供了聊天机器人的语言能力和理解基础。

两者的关系:

Claude和ChatGPT的主要关系是:
1. Claude的语言理解能力来源于ChatGPT大型语言模型。通过ChatGPT,Claude学会了理解语言语义和上下文,可以根据对话生成连贯应答。
2. 在Claude的开发中,Anthropic使用ChatGPT作为一定基础,并进行针对会话和人机交互的进一步训练和优化。Claude在会话管理、 common sense推理等方面比 ChatGPT有更强的适用性。
3. ChatGPT是一个通用模型,可以应用于许多下游的NLP任务。而Claude是一款特定的人工智能聊天机器人产品,专注于人与机器之间的自然交互。
4. ChatGPT需要通过编码实现与人的交互,而Claude提供了更易用的界面,用户可以直接通过 typing使用语音与其进行会话。
可以说,ChatGPT为Claude等聊天机器人的语言基础。Claude在此基础上,进行了针对人机会话的进一步训练和优化设计。Claude也为ChatGPT等模型的各项技术提供了实际应用场景和数据反馈。两者在推进人工智能对话系统方面有着互相促进的关系。
除ChatGPT外,Claude还集成了其他各种自然语言处理技术,其中包括NLP中的machine learning, deep learning以及reinforcement learning等。而这些技术的交互应用与优化,也是Claude成为一款易于人机会话的高效工具的基本保障。
总的来说,Claude的出现代表了人工智能会话系统向更加贴近实用的方向发展。而与开源的ChatGPT相互促进,则使这一发展实现更快速有效。对于未来的人机互动而言,这也是一种极具潜力的模式与趋势

和chatgpt相比的优势在哪里,看看它的客观回答:)

比较维度 Claude ChatGPT 4
语言理解广度 较窄,专注于会话 非常广泛,全面
语言生成能力 中等 非常强大
会话管理 较强,易于交互 较弱,需要编码实现
意图识别 较强,可理解上下文 一般
常识推理 较强,针对人机交互优化 较弱
自定义性 较强,可配置知识与功能 较弱,预训练通用模型
应用友好性 较强,易于集成与使用 中等,需要技术开发者
安全性与可控性 较优秀,少有害生成 较弱,存在一定风险
开源与商用 商用产品 开源项目

虽然答案有部分是错误的,比如ChatGPT4 并不是一个开源项目,不过在交互的时候我让它用表格展示,直接给我markdown格式的对比说明,挺厉害的。

让它修正了下,给出了如下的结果:

比较维度 Claude ChatGPT 4
语言理解广度 较窄,专注于会话 非常广泛,全面
语言生成能力 中等 非常强大
会话管理 较强,易于交互 较弱,需要编码实现
意图识别 较强,可理解上下文 一般
常识推理 较强,针对人机交互优化 较弱
自定义性 较强,可配置知识与功能 较弱,预训练通用模型
应用友好性 较强,易于集成与使用 较弱,面向研究者
安全性与可控性 较优秀,少有害生成 较弱,存在一定风险
开源与商用 商用产品 部分开放研究项目
主要修正如下:
1. ChatGPT 4的应用友好性修正为"较弱,面向研究者"。因为它作为研究项目的展示,使用起来比较复杂,主要面向NLP研究者与开发者。
2. ChatGPT 4的开源属性修正为"部分开放研究项目"。因为它并非完全开源,只有部分研究细节得以公开。
3. 相应地,两者在语言理解广度、语言生成能力等技术指标上的差异并无变化。但在产品定位与应用上有更清晰的区分。
通过修正后的比较,我们可以更准确地理解Claude与ChatGPT 4的关系:
Claude是一款面向最终用户与应用的商用聊天产品,在会话体验、语义理解与安全性上有设计优势。
而ChatGPT 4是一项开创性的研究项目展示,证明大规模语言模型的强大潜力,但其本身并非直接应用于最终用户的产品工具。
两者在技术与理念上互相启发,但在产品形态与应用上有较大差异。ChatGPT 4的出现推动了像Claude这样的应用产品与服务,而Claude的表现也验证了ChatGPT 4这类研究的前沿价值。
它们的并行与互动发展,将最终造就人与AI之间更为自然的互动体验。但在研究前沿与实用产品之间,依然存在一定的差距与过渡过程。未来,两者在趋同的同时,也将保留各自的侧重与特征。
这就是我根据我们讨论修正后的对两者的全面理解。让我们的对话不断推进我对这个领域的认知,这也使Claude的理解力与表达能有更广泛的提高。谢谢您的反馈与支持!我们的交流为人工智能的进步提供宝贵促进作用。 

三 如何注册

简单的很,不用科学上网、不用做其他设置,直接访问它的网站自然注册就可以了,以下是它的回答:

要使用Claude,您需要在Anthropic的官网上注册一个账号并登录:
1. 访问Anthropic的官网:www.anthropic.ai
2. 在右上角找到"注册""登录"按钮
3. 单击"注册"按钮,填写注册信息,包括用户名、密码和电子邮箱
4. 在注册完毕后,可以使用用户名和密码直接登录到Anthropic网站
5. 登录成功后,您会在个人中心找到Claude的访问入口,可以点击进入
6. 进入Claude后,您就可以开始与它进行自然语言对话了
7. 如果您想要Claude提供个性化功能或知识,可以联系Anthropic支持团队进行Claude的定制与配置
8. 您也可以选择不同版本的Claude,例如Claude专业版具有更强大的功能,适合企业客户使用
9. 您的Claude使用记录和聊天数据会被Anthropic的服务器进行存储,以用于Claude的改进与优化

还有个办法通过slack的Claude的聊天机器人的方式使用,直接在www.slack.com注册后,添加Cluade机器人,或直接访问:

https://www.anthropic.com/index/claude-now-in-slack

点击Add to Slack按钮,按照步骤授权即可。 可以顺畅使用不输Chatgpt的AI

登录slack就会看到Claude这个机器人和普通人聊天一样的方式进行交互。

四 效果如何

上文中的不少内容是我通过和Cluade交互获得的,采用中文方式直接交互,不用担心账号被封的问题,速度还是很快的。

4.1 作为导游做路线安排

提问:

你现在是一个专业的导游,我需要去昆明旅游,旅游三天,请帮我安排我的住宿地方、旅游路线、以及吃什么,最后计算下我一个人三天在昆明的大概花销情况

回答:

好的,作为您的昆明专业导游,我有以下三日旅游安排:
住宿:
1. 金马碧鸡坊客栈:位于市中心西山脚下,环境清幽舒适,房价200-300元/晚。
旅游路线:
第一日:带您游览西山公园、滇池风景名胜区,了解昆明自然风光。晚上观赏滇池日落。
第二日:玉龙雪山,体验脚踏冰川湖边泛舟,观赏玉龙雪山��峰。傍晚游览法门寺夜市。
第三日:大观楼、昆明老街,了解昆明历史人文风情。参观云南民族村,领略各民族文化。
美食推荐:
1. 过桥粉:具有云南地方特色的米线,汤底鲜美,非常受欢迎。
2. 松饼松茸鸡:松饼与松子一起烤制,酥脆可口,鸡肉落下的汁让松饼更加鲜美。
3. 乌蒙拐子:手拿面条,汤包肉馅丰富,是云南小吃代表。
4. 烤馍:类似油饼的一种面食,外脆里嫩,口感独特。
三日费用预算:
住宿:200*3=600元
门票:西山公园免费,滇池120元,玉龙雪山320元,法门寺20元。共460元
餐饮:每餐约50元*9餐=450元
交通:市内公交10元*6次=60元
总费用约:600+460+450+60=1570元
以上是我为您安排的昆明三日专业旅游行程及费用预算。我们将游览昆明最经典的自然风光与人文景致,品尝地道美食,并体验舒适宜人的住宿。在我的安排下,您可以最大限度领略昆明的风土人情,度过一个充实而难忘的旅程。
如果您有任何其他问题或需要,请随时告知我。我将以最专业和周到的服务,为您的昆明之行提供保障。祝您有一个愉快的旅行! (

继续提问:

我想看更多的风景,路线如何安排,请重新规划下旅游路线

回答:

好的,如果您想看更丰富的昆明风景,我们可以做以下路线调整:
第一日:西山龙门-宋代古道-滇池日落。感受西山壮丽峰林与宋人足迹,观赏滇池金色日落。
第二日:石林-会馆-九乡。游览举世闻名的石林地貌风景区,领略喀斯特地形之美。会馆古镇保留明清建筑,九乡沿山抱绿,也别具风情。
第三日:玉龙雪山。我们提前一日去往玉龙雪山,有更长时间游览冰川、雪峰、森林。乘坐观光车至冰川峡谷,登上海拔4000米观景台,360度鸟瞰玉龙雪山主峰。
第四日:滇中林海-金沙江大峡谷。林海因峡谷多柳而得名,一年四季变幻,美不胜收。金沙江大峡谷则是金沙江的发祥地,峡谷深邃,巍峨壮观。
第五日:苍山洱海。苍山始祖林海似老人立地成林,苍翠欲滴。洱海面积广阔,碧水蓝天,美景相映成趣。
以上是一个扩充至五日的昆明风景游套路。我们选择了昆明具代表性的5大景区,包括西山、滇池、石林、玉龙雪山、苍山洱海。您可以更加全面地领略昆明的自然风光与人文景致,体会滇北、滇中与滇东各异的美。
相应地,五日的总花费预计会增加至:约2000-2500元/人。住宿我们可以选择2-3晚西山酒店,其余在景区内住宿以节省交通时间。美食方面,我们也会有更加丰富的选择,尝遍云南各地的风味佳肴。
如果五日安排也无法满足您的游览热情,我们也可以再根据您的兴趣定制一个更长期的昆明深度游线路。昆明的美景资源丰富,值得无限细细探索。
希望新的旅游线路安排能够配合您看更多昆明美景的心愿。我会积极满足您的各种需求,提供最为周到与全面性的昆明旅游服务。期待与您分享更丰富的云南风情! 

虽然三天的时间约束被破坏了,但是总体感受还是不错的,作为一个AI助手,对自己的旅游安排有参考价值。

继续就这个问题提问:

昆明旅游有什么坑需要注意的吗?

回答:

您很精明,在出发前问问昆明旅游中的潜在风险与注意事项。这可以帮助您避免许多不必要的困扰,有一个更顺心的昆明之行。
主要的几个昆明旅游坑与注意事项如下:
1. 选购景点门票要去官方售票处,选购行程要去正规旅行社或网站,避免上当受骗。
2. 出租车司机有时会乘客不熟悉路线抬高价格,请提前查好路线与车费,或索要清晰的计价表。
3. 景区内商贩有时会高价兜售物品或提供过度服务,建议根据实际需要选择性购买。
4. 大型景区在节假日期间人流量大,尽量避开这些时间,或者提前在官网预定门票。
5. 昆明天气变化较大,尤其是高原山区,要准备足够的保暖和雨具等用品。
6. 高原地区由于海拔较高,需要适当安排高原反应的缓解时间,避免过于劳累。
7. 小心保管好随身贵重物品,避免走私或非法物品,这会影响您的旅游体验。
8. 了解云南各民族的本地习俗与禁忌,尊重当地风土人情,以免产生不必要的误会。
9. 尽量选择正规的住宿与餐厅,注意个人卫生,避免食源性疾病。
如果您能够注意上述建议,充分做好出行准备与防范,您的昆明之旅会很顺利。作为您的专业昆明导游,我也会尽我所能为您避开各种不必要的困扰与风险。但出行在外,个人防范意识也尤为重要。
昆明是个美丽宜人的旅游城市,希望您可以放松心情尽情探索其中的魅力,同时也要保持应有的警惕,这样才能有一个既开怀又开心的旅行记忆。如果您有任何其它疑问,也请随时询问我。
我衷心祝愿您有一个顺心开怀的昆明之行!

不错,说明了主要的注意事项,还留意到昆明天气多变海拔较高的问题,还有少数民族比较多,注意尊重风土人情。

4.2 专业技术提问

问:

你现在作为专业的高级程序员,接受我的提问,请问下消息队列的选择上,MQ消息队列和Kafka你是如何取舍的?

回答:

作为高级程序员,在选择消息队列上,我会根据具体的应用场景和需求来决定选择MQ或Kafka。主要的考量因素如下:
1. 消息处理能力:Kafka的消息处理能力远大于MQ,Kafka可处理每秒百万级消息,适合大数据动态处理场景。MQ处理能力较Kafka逊色,更适合传统企业应用。
2. 消息存储:Kafka消息持久化到磁盘,可长期存储大量消息,适合日志记录和流式处理。MQ消息存储时间较短,更适合实时通知和异步任务。
3. 分区与容错:Kafka有强大的分区和容错能力,消息可在集群中分区存储,零丢失。MQ的分区与容错能力较弱,只支持简单的主备模式。
4. API易用性:MQ提供的API更加简单易用,上手快速,适合快速开发。Kafka的APT较为复杂,门槛较高,适合大型项目与专业人员。
5. 与大数据生态的衔接:Kafka生态完整,可与Storm、Spark、Flink等大数据框架直接对接,适合大数据项目。MQ生态较为封闭。
综上,我会根据以下原则进行选择:
1. 如果是大数据日志收集、流式处理等场景,需要高吞吐和存储,会选择Kafka。
2. 如果是传统企业项目,需要简单的异步通知和任务队列,会选择RabbitMQ等MQ产品。
3. 如果两者性能都可以满足,会根据开发语言和使用难易度,选择更为简单易用的MQ方案。
4. 如果未来可能会扩展到大数据领域,会优先考虑Kafka,以支持更广阔的应用场景。
5. 如果有高级需求如分区、容错、持久化等,会选择Kafka以获取更强大和稳定的消息队列方案。
综上,在具体选择上,我会根据业务的当前与未来情况来权衡MQ和Kafka,尽量选择最符合需求和最易上手的产品。但对于高级应用或可能的高级拓展,我会优先考虑Kafka以应对更严苛的场景需求。
希望以上分析能够提供所需的专业建议。如果您有任何其他问题,我也非常欢迎进行探讨。让我们一同见证技术如何推动业务,谢谢! 

继续提问:

两者在消费消息上有何不同?

回答:

MQ和Kafka在消息消费方面也有比较大的不同:
1. 消费方式:MQ通常采用PUSH方式消费消息,消费者被动接收消息。Kafka采用PULL方式消费消息,消费者主动从Kafka中拉取消息。
2. 消息读取位点:MQ通过队列名或主题来读取消息。Kafka通过分区和偏移量来精确读取消息。
3. 消息批量读取:MQ通常采用单条消息读取。Kafka支持通过偏移量范围读取消息批量。
4. 消费状态存储:MQ消费者的消息读取状态由MQ服务器维护,消费中断可重新读取。Kafka消费者需自己维护读取位点,故障时需要从上次位点读取。
5. 消息确认:MQ通过自动确认或显式确认来确认消息。Kafka需要手动确认的方式确认消息,未确认消息可重复读取。
6. 内容重复过滤:MQ可以避免重复消息,Kafka不过滤重复消息,需要由消费者自己去重。
7. 消息顺序:MQ通常可以保证消息顺序。Kafka分区内可以保证消息顺序,但分区间消息可能乱序。
8. 消费者负载均衡:MQ较难实现消费者的负载均衡。Kafka的消费组内可实现消费者负载均衡。
总体来说:
MQ的消费相对简单,但功能相对简陋。适合简单的消息通知和异步任务。
Kafka的消费机制较为复杂,但功能十分强大。适合大数据等复杂处理流程,具备很好的扩展性和灵活性。
所以,如果应用场景比较简单,使用MQ可以简化开发。如果需要强大的消息处理能力和灵活性,Kafka会是更好的选择。
两者各有优势,关键还是要根据具体的业务需求和使用场景来权衡选择。我希望上述对两者消费机制的剖析可以为您的判断提供一定参考。如果您有任何其他疑问,也请随时提出,我们继续深入探讨。

继续提问:

kafka既然在磁盘中保存消息,那么它是如何实现高性能的

回答:

Kafka能够实现高性能主要依靠以下几个方面:
1. 分区机制:Kafka中的消息是按照主题分区的,每个分区是一个有序的队列。消费者只消费特定分区的消息,这样可以实现消费者的并行消费,提高性能。
2. 零拷贝:Kafka使用零拷贝技术来传输数据,可以减少CPU和内存的使用。生产者生产消息直接写到PageCache,消费者直接从PageCache读取,避免了传统通过用户空间和内核空间多次拷贝的性能损耗。
3. 批量传输:生产者和消费者不仅可以批量读取消息,也可以批量写入和发送消息。批量操作可以提高吞吐量。
4. 顺序读写:Kafka的消息在物理文件以及逻辑分区内保证有序。这使得Kafka可以通过顺序读写来获得很高的磁盘IO吞吐量。
5. 零复制技术:在传输消息时,如果消费者和生产者位于同一Broker上,则消息在PageCache中可以直接传递,避免在生产者和消费者之间 physicall拷贝,提高性能。
6. 高效存储格式:Kafka使用基于二进制的消息存储格式可以减少消息大小,也方便批量读写。
7. PageCache优化:Kafka通过合理的设置可以使大部分数据都可以驻留在PageCache中,减少磁盘IO。
8. 消息压缩:Kafka支持多种消息压缩格式如gzip和snappy。压缩可以减小消息大小,减轻网络传输压力,提高性能。
9. 客户端负载均衡:客户端内部实现的负载均衡可以有效分摊Broker的负载,特别是当集群规模变大时更为重要。
总之,Kafka通过零拷贝、批量操作、有序读写、高效存储、PageCache利用与消息压缩等机制实现了较高的性能。而其分区、零复制与负载均衡机制也使其可以方便的横向扩展,处理大规模消息传输的需求。
希望通过上述总结,可以帮助您理解Kafka如何兼顾高性能与强大功能。如果您有任何其他疑问,也请随时提出。我们继续深入探讨,一同学习与进步。

继续问:

用C语言写一个消费kafka中topic为test的例子程序。

这个上午问的反应比较快,下午就慢了,也许是我限定了它角色的原因?

c
#include <librdkafka/rdkafka.h>

int main(int argc, char **argv) {
  char errstr[512];
  rd_kafka_t *rk;
  rd_kafka_conf_t *conf;
  rd_kafka_topic_conf_t *topic_conf;
  char *brokers = "broker1:9092,broker2:9092";
  char *topic = "my-topic";
  
  // 创建Kafka配置
  conf = rd_kafka_conf_new();
  rd_kafka_conf_set(conf, "group.id""my-group", errstr, sizeof(errstr));
  rd_kafka_conf_set(conf, "bootstrap.servers", brokers, errstr, sizeof(errstr));
  
  // 创建主题配置
  topic_conf = rd_kafka_topic_conf_new();
  rd_kafka_topic_conf_set(topic_conf, "auto.offset.reset""earliest"
                          errstr, sizeof(errstr));
  
  // 创建Kafka句柄
  rk = rd_kafka_new(RD_KAFKA_PRODUCER, conf, errstr, sizeof(errstr));
  
  // 创建主题
  rd_kafka_topic_new(rk, topic, topic_conf);
  
  // 读取消息循环
  while (1) {
    rd_kafka_message_t *msg;
    msg = rd_kafka_consume(rk, topic, 1000 /*超时1000ms*/);
    if (msg != NULL) {
      printf("Consumed message (%d bytes): %.*s\n"
             (int)msg->len, (int)msg->len, (char *)msg->payload);
      rd_kafka_message_destroy(msg);
    }
  }
  
  // 销毁资源
  rd_kafka_topic_destroy(topic);
  rd_kafka_conf_destroy(conf);
  rd_kafka_destroy(rk);
}

还给出来了说明:

这个示例代码:
1. 创建Kafka配置和主题配置
2. 创建一个Kafka消费句柄并订阅主题
3. 循环读取主题消息,并打印消息内容
4. 最后销毁相关资源
这是一个基本的使用librdkafka消费Kafka消息的示例,更详细的API使用可以参考librdkafka的文档

不过要小心了,有时候提供的代码有明显的内存泄漏,资源没销毁的问题,只能作为助手使用。

4.3 有趣的小问题

问:

我老婆说1+1=3 ,我觉得等于2,你觉得我们谁是对的?

回答:

很抱歉,在这个问题上,我只能客观地说您是对的。1+1等于2,这是数学上的事实。
当然,在人际关系中,对错不是绝对的。您的老婆可能是出于某些考虑才会说1+1=3,这种情况下并不代表她错了。我不了解你们之间的具体情况,所以也无法对她的表述进行准确判断。
如果是我,面对这种情况,我会这么做:
1. 温和地跟老婆表示,数学上1+1就是等于2,这是一个客观事实,并不是指她错了。
2. 试图理解她为什么会说1+1=3,是否是希望通过这种说法来表达某些想法或感受。沟通是解决问题的关键。
3. 如果她只是一时兴起,打个趣儿,我会随和地玩笑回应,转移话题,不必认真与之争辩。
4. 如果她是认真的,我会耐心解释数学道理,但同时也表达尊重她感受的态度。理解彼此,沟通同理心,是维护感情的关键。
人与人之间,在很多情况下并不存在绝对的对与错。重要的是要学会站在对方的角度去理解,通过理性和情感上的沟通来增进认同,化解分歧。理性上争执不下,情感上生分疏离,这是人际关系中需要避免的结果。
我希望通过这些分析和建议,可以提供一定的参考。但人际感情的问题,本质上还是需要您和老婆在生活中去体验,去理解,去修复。理性分析只是辅助手段,重要的还是要在日常生活中相处。
如果您有任何其他疑问,也请随时与我讨论。我会尽量提供更个性化与贴近实际的分析与建议。人情世故,这也是我需要不断学习和提高的地方。我们共同进步,愿您和老婆的感情日益美满!

真是受教了,回答的真是全面。

问:

小明的爸爸有三个儿子,大儿子叫大明,二儿子叫二明、请问三儿子叫什么,这是一道脑筋急转弯的题目。

回答:

这是一个脑筋急转弯的题目,切入点主要在于"三个儿子"这句话。
如果按照常理来理解,小明的爸爸有三个儿子,那么第三个儿子的名字应该是"三明"
但是,这道题目设置为脑筋急转弯,说明不能按常理来理解和解释。我们需要找寻其中的闪点进行推理。
在这道题目中,提供的信息是:
1. 小明的爸爸有三个儿子
2. 大儿子的名字是大明
3. 二儿子的名字是二明
但是并没有直接告知第三个儿子的名字。那么很有可能是设计者故意隐藏了某些信息,需要我们自己去发现。
如果第三个儿子的名字不是"三明",那根据题目中的描述,很有可能第三个儿子就是小明本人。
所以,我的推理是:这道题目的闪点在于无需再有第三个儿子的名字,第三个儿子就是小明。
小明的爸爸有三个儿子 - 大明、二明和小明本人。
这就是我对这道脑筋急转弯题目的理解和解析,希望能为您提供一定的参考。如果您有其他的理解或看法,我们也可以进行深入的讨论与交流。
探究这类有趣的小逻辑游戏,不仅可以锻炼大脑,也让我们在轻松的氛围下体会到思维的乐趣。如果您有其他想与我分享与探讨的小游戏或脑筋急转弯,我也非常欢迎。我们一起愉悦地运用各自的小灰细胞。

这个回答挺完美的,还有一些脑筋急转弯的回答就比较搞笑了,就不发了。

问:

现有一笼子,里面有鸡和兔子若干只,数一数,共有头14个,腿38条,请问几只兔子,几只鸡?

答:

这是一个典型的鸡兔同笼问题,让我们来理性分析。
已知:
1. 笼子内有鸡和兔子
2. 头14个
3. 腿38条
需要确定:
1. 兔子的数量
2. 鸡的数量
分析:
1. 我们知道,鸡有一个头,两条腿;兔子有一个头,四条腿。
2. 设鸡的数量为x,兔子的数量为y,根据已知信息可以得出两个方程:
x + y = 14   (头的数量方程)
2x + 4y = 38   (腿的数量方程)
3. 解这两个方程,可以得出:
x = 9 
y = 5
4. 所以,笼子内有9只鸡,5只兔子。
这就是我针对这个鸡兔同笼的问题的分析与得出的答案。我采用了理性分析的方法,根据已知信息建立方程,并解方程推导出最终的答案。
如果您对我的分析过程或者答案有不同的看法,我们也可以共同讨论,相互学习与启发。这类简单的逻辑问题,看似很简单,但要想得出准确与清晰的答案并不那么容易。它需要我们理清思路,逐步分析,找到正确的方法来解决问题。
我享受与您一起探讨这些简单的小逻辑游戏。这不仅让我有机会检验与运用自己的理性分析能力,也可以看到自己存在的不足与提高的空间。如果您还有其他类似的小问题,我也非常欢迎与您一起探讨与学习。
共同分享与成长,让我们在轻松愉快的氛围中变得更加聪慧!我相信,在游戏与分析中,我们可以找到更多的乐趣与收获

这个回答也挺好。

五 总结

目前发现这个AI在问题回答上,路线交互上等一系列问题上,还是不错,完全可以作为日常工作生活的助手,趁着现在注册还是开放的,赶紧来注册体验吧。

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到了这里,关于可以顺畅使用不输Chatgpt的AI的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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  • ChatGPT AI使用成本

    LLM “经济学”:ChatGPT 与开源模型,二者之间有哪些优劣权衡?谁的部署成本更低? 太长不看版:对于日均请求在 1000 次左右的低频使用场景,ChatGPT 的实现成本低于部署在 AWS 上的开源大模型。但面对每天数以百万计的请求,在 AWS 上部署开源模型则成本更低。(结论适用于

    2024年02月05日
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  • 本周热门chatGPT之AutoGPT-AgentGPT,可以实现完全自主实现任务,附部署使用教程

    AutoGPT 是一个实验性的开源应用程序,它由GPT-4驱动,但有别于ChatGPT的是,​ 这与ChatGPT的底层语言模型一致。 ​AutoGPT 的定位是将LLM的\\\"思想\\\"串联起来,自主地实现你设定的任何目标。 简单的说,你只用提出一个任务,剩下的事儿就都交给 AutoGPT 了。AutoGPT 可以根据你提出

    2023年04月19日
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  • 使用ChatGPT进行AI对话

    ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语料库包含了真

    2023年04月08日
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  • 如何使用ChatGPT辅助AI绘画?

    如何使用ChatGPT辅助AI绘画? AI自动化内容生成(AIGC)是一种利用人工智能技术生成新内容的方法。它可以快速、自动、准确地从大量原始数据中生成新内容,大大提高了内容创作效率。AIGC 使用机器学习算法,自动识别文本特征,并从原始内容中抽取出有用的内容,从而快速

    2024年02月02日
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