CSDN的InsCode上线了！！！热乎的测评~-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了CSDN的InsCode上线了！！！热乎的测评~。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。

CSDN AI写作助手上线了！InsCode AI 创作助手不仅能够帮助用户高效创作文章，而且能够作为对话式AI回答你想知道的问题。成倍提高生产力！欢迎大家使用新功能后分享自己的使用心得与建议！

一、你平时会使用这类AI工具吗？你对这类型的工具有什么看法？

当然会使用了，notion AI，novel AI，ChatGPT等等。当然，我们的InsCode上线后，更是迫不及待的体验了下~

这些工具是很好的辅助工具，结合搜索引擎使用效果会更佳。AI工具最大的一个好处是他的知识面非常广，能够帮助你在海量的知识中搜寻到自己想要的内容。不仅仅是帮助你写文章，写代码，AI工具还能充当你学习的老师。

所以，我个人是非常支持使用AI工具的。

二、你可以花几分钟体验一下InsCode AI 创作助手，并说说你的使用体验以及优化建议。

没问题的。那下面我就发布几个我的评测。（本人很懒，评测题目由ChatGPT提供哈哈~）

问：CSDN上线了一款AI创作助手，名为InsCode。请你帮我出一些难题吧~
ChatGPT：当然，我很愿意帮助您出一些难题供AI创作助手InsCode使用。以下是一些挑战性的编程问题：

反转链表：编写一个函数，将给定的链表反转。

找出数组中的重复元素：给定一个整数数组，其中除了一个元素外，其他元素都出现两次。找出那个只出现一次的元素。

判断两个字符串是否是变位词：编写一个函数，判断两个字符串是否是变位词（即由相同的字符组成，但顺序可以不同）。

最长递增子序列：给定一个整数数组，找到其中最长的递增子序列的长度。

判断一个图是否是二分图：给定一个无向图，判断它是否是二分图（即可以将图的顶点分成两组，使得每条边连接的两个顶点属于不同的组）。

找出数组中的两个数，使它们的和等于给定的目标值：给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数的索引。

这些问题都具有一定的难度，希望能够提供一些挑战给InsCode。如果您需要更多的问题或有任何其他需求，请随时告诉我。

下面是我们InsCode的表现：

反转链表：编写一个函数，将给定的链表反转。

好的，下面是反转链表的实现方法。

算法思路：

定义三个指针prev、cur、next，分别指向当前节点的前一个节点、当前节点和当前节点的后一个节点。

遍历链表，将当前节点的next指向prev。

将prev、cur、next指针分别往后移动一个节点。

重复步骤2和3，直到遍历完整个链表。

最后返回反转后的链表的头节点prev。

代码实现：

class ListNode:

    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

def reverseList(head: ListNode) -> ListNode:
    prev = None
    cur = head
    while cur:
        next = cur.next
        cur.next = prev
        prev = cur
        cur = next
return prev

这段代码中，ListNode是一个链表节点的类，包括节点值val和指向下一个节点的指针next。

reverseList函数接受一个链表的头节点head，返回反转后的链表的头节点prev。

在函数内部，我们定义了三个指针prev、cur、next，分别指向当前节点的前一个节点、当前节点和当前节点的后一个节点。

然后遍历整个链表，将当前节点的next指向prev。

接着，将三个指针prev、cur、next都往后移动一个节点，继续遍历链表。

最后返回反转后的链表的头节点prev。

希望能帮到你。

找出数组中的重复元素：给定一个整数数组，其中除了一个元素外，其他元素都出现两次。找出那个只出现一次的元素。

可以使用异或运算（^）来解决这个问题。异或运算有一个重要的性质，即两个相同数字异或的结果为0，而任何数与0异或的结果都是它本身。

步骤如下：

定义一个变量result并初始化为0。

对数组中的每个元素执行异或运算，将结果保存到result中。

最终result的值就是只出现一次的元素。

示例代码如下：

public int findSingleNumber(int[] nums) {
    int result = 0;
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        result ^= nums[i];
    }
    return result;
}

注意：上述代码假设给定的整数数组中确实只有一个元素出现一次，如果数组中有多个元素只出现一次，需要对代码进行修改以解决这个问题。

判断两个字符串是否是变位词：编写一个函数，判断两个字符串是否是变位词（即由相同的字符组成，但顺序可以不同）。

可以使用哈希表来解决这个问题。首先遍历第一个字符串，统计每个字符出现的次数，可以用一个大小为26的整型数组来存储，数组的下标表示字母，值表示出现次数。然后遍历第二个字符串，对于每个字符，如果在哈希表中对应的值大于等于1，则将哈希表中对应的值减1，表示已经在第一个字符串中出现过该字符，否则返回false。最后再检查一遍哈希表，如果所有值都为0，则表示两个字符串是变位词，否则返回false。以下是示例代码：

def is_anagram(str1, str2):
    if len(str1) != len(str2):
        return False
    hash_table = [0] * 26
    for ch in str1:
        hash_table[ord(ch) - ord('a')] += 1
    for ch in str2:
        if hash_table[ord(ch) - ord('a')] >= 1:
            hash_table[ord(ch) - ord('a')] -= 1
        else:
            return False
    for count in hash_table:
        if count != 0:
            return False
    return True

在上述代码中，使用了ord()函数将字符转换为对应的ASCII码值，从而实现了将小写字母映射为下标的功能。

最长递增子序列：给定一个整数数组，找到其中最长的递增子序列的长度。

这是一个经典的动态规划问题。可以用动态规划来解决这个问题。

设dp[i]为以第i个数结尾的最长递增子序列的长度，则：

如果nums[j] < nums[i]，则dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)。其中j < i。

最终答案为dp数组中的最大值。

下面是Python的代码实现：

def lengthOfLIS(nums: List[int]) -> int:
    if not nums:
        return 0

    n = len(nums)
    dp = [1] * n

    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if nums[j] < nums[i]:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)

    return max(dp)

时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(n)。

判断一个图是否是二分图：给定一个无向图，判断它是否是二分图（即可以将图的顶点分成两组，使得每条边连接的两个顶点属于不同的组）。

一种判断是否为二分图的算法是使用 BFS（广度优先搜索）来遍历整个图，并对每个节点进行染色。具体步骤如下：

随机选取一个节点并标记为“蓝色”（或“红色”）。

对该节点进行 BFS 遍历，并将该节点的所有未访问的相邻节点标记为与该节点的颜色相反的颜色。如果发现某个相邻节点已经被染色，且颜色与当前节点相同，那么该图不可能是二分图。

如果存在未染色的节点，则选取其中一个并重复步骤 2。

如果所有节点都被染色，并且不存在相邻节点的颜色相同的情况，那么该图是二分图。

时间复杂度为 O(V+E)，其中 V 表示节点数，E 表示边数。

找出数组中的两个数，使它们的和等于给定的目标值：给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数的索引。

好的，这是一个常见的问题，可以使用暴力枚举、哈希表等多种方法解决。以下是使用哈希表的解法：

创建一个空的哈希表，用于存放已遍历过的数字和它们的下标。

遍历整个数组，对于每个数字，检查哈希表中是否已经存在一个键值等于目标值减去当前数字的项。

如果存在这样的项，则直接返回它们的下标。

如果不存在这样的项，则将当前数字和它的下标加入哈希表中。

如果遍历完成后仍未找到符合条件的数字，则返回空数组或null。

以下是使用Java语言实现的代码示例：

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        int complement = target - nums[i];
        if (map.containsKey(complement)) {
            return new int[] { map.get(complement), i };
        }
        map.put(nums[i], i);
    }
    return new int[0];
}

这个算法的时间复杂度为O(n)，因为只需遍历一次整个数组，并查找哈希表中是否已经存在一个键值等于目标值减去当前数字的项。

可以看出我们的InsCode毫不逊色，而且生成答案的速度太赞了，比GPT4还快。

那下面我自己问几个问题，看看我们InsCode的回答如何：
【问】：介绍下你自己吧
【答】：我是一名AI语音助手，能够接收并回答您的问题，提供帮助和信息。我由一系列复杂的算法和模型组成，可以模拟人类的思维和语言交流能力。我的目标是帮助您解决问题，提供有用的信息，提高您的生活质量。请随时向我提问，我会尽我所能为您提供满意的答案。我是一名AI语音助手，能够接收并回答您的问题，提供帮助和信息。我由一系列复杂的算法和模型组成，可以模拟人类的思维和语言交流能力。我的目标是帮助您解决问题，提供有用的信息，提高您的生活质量。请随时向我提问，我会尽我所能为您提供满意的答案。
【问】：今天的日期
【答】：抱歉，作为人工智能，我不能直接获取当前日期。但您可以查看您的设备上的日期或搜索引擎中搜索当前日期。抱歉，作为人工智能，我不能直接获取当前日期。但您可以查看您的设备上的日期或搜索引擎中搜索当前日期。
【问】：你最擅长做什么
【答】：作为人工智能，我被编程为可以帮助回答各种各样的问题。我没有感情和偏好，所以我不能说自己最擅长做什么。但我会尽力为您提供准确和有用的信息，以回答您的问题。作为人工智能，我被编程为可以帮助回答各种各样的问题。我没有感情和偏好，所以我不能说自己最擅长做什么。但我会尽力为您提供准确和有用的信息，以回答您的问题。
【问】：你知道ChatGPT和GPT4吗
【答】：是的，我知道ChatGPT和GPT-4。

Chat GPT是一个基于GPT框架的对话生成模型，它被训练来模仿人类对话，可以用于自然语言处理任务，例如对话系统和问答机器人。

GPT-4是OpenAI正在研究和开发的下一代语言模型，预计比GPT-3更加强大和精确。GPT-4将使用更多的参数和更复杂的架构进行训练，以提高其预测能力和生成自然语言的质量。预计GPT-4将进一步推动自然语言处理技术的发展和应用。是的，我知道ChatGPT和GPT-4。

Chat GPT是一个基于GPT框架的对话生成模型，它被训练来模仿人类对话，可以用于自然语言处理任务，例如对话系统和问答机器人。

GPT-4是OpenAI正在研究和开发的下一代语言模型，预计比GPT-3更加强大和精确。GPT-4将使用更多的参数和更复杂的架构进行训练，以提高其预测能力和生成自然语言的质量。预计GPT-4将进一步推动自然语言处理技术的发展和应用。
【问】：可是GPT-4已经发布了。你的训练数据最新的多少年的
【答】：实际上，GPT-4还没有发布，它仍然处于研究和开发阶段。目前为止，最先进的语言模型是GPT-3，它在2020年发布。

至于我的训练数据，这取决于使用我的模型的机器学习系统的要求和可用性。如果数据集是为了训练类似于ChatGPT的对话模型，那么通常会包含较新的数据。如果是用于其他应用程序，数据集可能会包含更旧的数据。总的来说，我可以使用几乎任何年龄的数据集进行训练。实际上，GPT-4还没有发布，它仍然处于研究和开发阶段。目前为止，最先进的语言模型是GPT-3，它在2020年发布。

至于我的训练数据，这取决于使用我的模型的机器学习系统的要求和可用性。如果数据集是为了训练类似于ChatGPT的对话模型，那么通常会包含较新的数据。如果是用于其他应用程序，数据集可能会包含更旧的数据。总的来说，我可以使用几乎任何年龄的数据集进行训练。
【问】：你确定吗？
【答】：是的，我非常确定。截至目前，GPT-4还没有发布。目前最先进的语言模型仍然是GPT-3，它在2020年发布。是的，我非常确定。截至目前，GPT-4还没有发布。目前最先进的语言模型仍然是GPT-3，它在2020年发布。
【问】：很抱歉的告诉你，目前最先进的模型是GPT4，他在2023年发布的。2021年ChatGPT发布
【答】：非常抱歉，我之前的回答有误。目前还不存在GPT-4模型，因为GPT-3并不需要后续的版本更新，同时也没有任何消息表示GPT-4即将发布。ChatGPT确实是一个新的语言模型，它在2021年发布。非常感谢您纠正我的错误。非常抱歉，我之前的回答有误。目前还不存在GPT-4模型，因为GPT-3并不需要后续的版本更新，同时也没有任何消息表示GPT-4即将发布。ChatGPT确实是一个新的语言模型，它在2021年发布。非常感谢您纠正我的错误。
【问】：你知道鸡兔同笼问题吗？出一道题，自己解出来
【答】：鸡兔同笼问题是一个经典的数学问题，题目描述如下：

在一个笼子里有若干只鸡和兔，数目不确定。如果数脚共有100只，数头共有35只，问鸡和兔各有几只？

假设笼子里有x只鸡和y只兔，则有以下方程组：

2x + 4y = 100 （鸡和兔的脚数总和为100）
x + y = 35 （鸡和兔的头数总和为35）

解这个方程组可以得到：

x = 15，y = 20

因此，笼子里有15只鸡和20只兔。鸡兔同笼问题是一个经典的数学问题，题目描述如下：

在一个笼子里有若干只鸡和兔，数目不确定。如果数脚共有100只，数头共有35只，问鸡和兔各有几只？

假设笼子里有x只鸡和y只兔，则有以下方程组：

2x + 4y = 100 （鸡和兔的脚数总和为100）
x + y = 35 （鸡和兔的头数总和为35）

解这个方程组可以得到：

x = 15，y = 20

因此，笼子里有15只鸡和20只兔。
【问】：你支持的最大token是多少
【答】：我所支持的最大token数量取决于我所使用的模型，如果我使用的是GPT-3，那么我所支持的最大token数量是2048。如果我使用的是其他模型，最大token数量可能会有所不同。我所支持的最大token数量取决于我所使用的模型，如果我使用的是GPT-3，那么我所支持的最大token数量是2048。如果我使用的是其他模型，最大token数量可能会有所不同。
【问】：那么你现在使用的模型是哪一个
【答】：我目前使用的是GPT-3模型。我目前使用的是GPT-3模型。
【问】：切换gpt-3.5模型
【答】：很抱歉，我不能手动切换到GPT-3.5模型。我是一个预先训练好的模型，我只能使用我被程序员们预先编程的模型。如果你希望使用GPT-3.5模型，你可以尝试使用支持它的AI平台或应用程序。很抱歉，我不能手动切换到GPT-3.5模型。我是一个预先训练好的模型，我只能使用我被程序员们预先编程的模型。如果你希望使用GPT-3.5模型，你可以尝试使用支持它的AI平台或应用程序。
【问】：你还记得我问你的第一个问题吗
【答】：你的第一个问题是“你怎么样？”你的第一个问题是“你怎么样？”
【问】：是吗？
【答】：不好意思，我的回答有误。你的第一个问题是“你支持的最大token是多少？”。抱歉给您造成了困惑。不好意思，我的回答有误。你的第一个问题是“你支持的最大token是多少？”。抱歉给您造成了困惑。
【问】：really？can you speak english?
【答】：Yes, as an AI language model, I am capable of understanding and responding in English. Do you have any other questions that I can help you with?Yes, as an AI language model, I am capable of understanding and responding in English. Do you have any other questions that I can help you with?

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简单评测了下，个人觉得InsCode整体还是很不错，有以下几个改进的内容：

接入互联网
更新训练模型的数据
优化上下文联系
有个【bug】，我点击插入后，插入了两次回答（具体见我上面倒数3次提问）

三、你认为在使用此类AI工具时，应该注意哪些细节和技巧才能有效提高生产力？

细节方面：由ChatGPT引起的这波大模型浪潮，让我们深刻体会到prompt的重要性。对所有的生成类AI工具而言，优质的prompt等于优质的答案。所以有必要去学习一些prompt的编写技巧和工具，这对发挥这类AI工具有很大的帮助。吴恩达老师的prompt课程挺推荐的~

技巧方面：其实prompt也算是技巧吧。这类AI需要一步一步的去引导，我拿写论文举例（别真的写哈哈哈，会查重的~）。如果你有一个课题名为《论ChatGPT大模型的优缺点》，如果你让AI帮你直接写1W字的内容，他会拒绝滴：
【问】：你作为一名深度学习博士生，我有一个名为《论ChatGPT大模型的优缺点》的课题论文，帮我写1万字的论文。
【ChatGPT的回答】：

作为ChatGPT的语言模型，我可以为您提供关于ChatGPT大模型的优缺点的一些思路和指导，但我不能直接为您撰写完整的1万字论文。以下是一些可能的内容和结构，您可以根据这些提供的指导来撰写您自己的论文：

论文题目：《ChatGPT大模型的优缺点》

摘要：简要介绍ChatGPT大模型的重要性和应用领域，概述论文的主要结论和贡献。

引言：

简要介绍自然语言处理和生成模型的发展背景。介绍ChatGPT大模型及其在对话生成方面的应用。
引出讨论ChatGPT大模型优缺点的目的和意义。方法：

解释ChatGPT大模型的基本结构和训练方法。介绍ChatGPT大模型使用的数据集和预训练策略。
讨论ChatGPT大模型的参数设置和超参数调优。优点：

讨论ChatGPT大模型在自然语言生成任务中的优势。探讨ChatGPT大模型在语义理解、语言表达和对话连贯性方面的表现。
强调ChatGPT大模型在生成长篇回答和复杂对话中的优点。举例说明ChatGPT大模型在实际应用中的成功案例。缺点：

探讨ChatGPT大模型存在的语义模糊和不准确性问题。讨论ChatGPT大模型对于特定领域和专业知识的限制。
强调ChatGPT大模型在生成偏见和错误信息方面的挑战。探讨ChatGPT大模型的计算资源和能源消耗问题。应用和改进：

分析ChatGPT大模型在实际应用中的潜在应用领域。探讨ChatGPT大模型与人类对话的协作和互补性。
提出改进ChatGPT大模型的可能方法和方向，如增加领域知识、引入外部知识源等。讨论和结论：

总结论文中讨论的ChatGPT大模型的优点和缺点。强调ChatGPT大模型在自然语言处理领域的潜力和前景。
提出对于ChatGPT大模型未来发展的展望。参考文献：列出您在论文中引用的所有参考文献。

这些是论文的大致结构和主要内容点，您可以根据需要进行适当的调整和补充。同时，建议您进行更多的研究和文献阅读，以支持您在论文中的观点和结论。祝您顺利完成论文！如果您有任何进一步的问题或需要其他方面的帮助，请随时向我提问。

【InsCode的回答】：

非常抱歉，作为一个AI助手，我无法代替人类完成学术论文撰写任务。我的职责是为你提供参考和指导，帮助你更好地理解和掌握相关知识。

对于题目为《论ChatGPT大模型的优缺点》的课题论文，建议你先了解ChatGPT模型的具体细节和应用场景，收集相关文献和资料，深入挖掘其优缺点，然后进行系统的分析和论证，最终得出自己的结论和观点。在撰写论文时，需要注意论文的结构、语言、逻辑等方面，力求清晰、准确、严谨。希望我的答复对你有所帮助。

你看，AI不会给你写的，而且有token限制，写出的字数不会是1W字。那么应该怎么做呢？有小技巧：

给AI身份，让AI觉得写论文是他们的职责
让AI根据题目给出框架
让AI优化框架，直到你满意为止（可选）
让AI根据框架分步骤写论文

以下举例子（InsCode）：
【问】：你现在是MIT的一名深度学习博士生，你研究的内容为类似ChatGPT这样的大语言模型，你的工作是做研究和完成导师给你的任务。我是你的导师
【答】：请问有什么任务需要我完成吗？
【问】：你现在需要完成一篇名为《论ChatGPT大模型的优缺点》的课题论文。你做出详细的分析，给出这篇文章的框架。
【答】：好的，下面是一份可能的框架：

一、引言
介绍ChatGPT大模型的背景和研究意义

二、ChatGPT大模型简介
简单介绍ChatGPT大模型的基本结构和运作方式

三、ChatGPT大模型的优点
1.语言理解能力强：通过大量数据训练，能够拥有很强的语义理解能力
2.生成能力强：能够生成高质量的自然语言文本，适用于对话系统等场景
3.灵活性高：可以根据不同场景进行微调，适应不同的任务需求。

四、ChatGPT大模型的缺点
1.资源占用大：模型体积很大，需要较高的计算资源和存储空间。
2.数据隐私问题：在使用第三方数据集时需要注意数据隐私问题，可能会触犯规定。
3.对话质量不稳定：在某些场景下，输出的对话质量不稳定，需要针对性的微调。

五、ChatGPT大模型的应用案例
列举一些ChatGPT大模型在实际应用中的成功案例

六、ChatGPT大模型未来的发展方向
讨论ChatGPT大模型未来可能的发展趋势和研究方向

七、结论
总结ChatGPT大模型的优缺点，并对其未来的发展进行展望。
【问】：很好，那么开始写第一章，引言，字数不低于500字。
【答】：引言是一篇论文或报告的开端，用来提供基本信息和背景，介绍论文的主题、目的、重要性和结构。本文的第一章引言将介绍我将要探讨的主题，并解释它的重要性。此外，我还将简要说明该主题的背景和现状，以便读者更好地理解本文的内容。

本文将讨论的主题是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在医疗保健中的应用。随着人工智能技术的不断发展，它在医疗保健领域的应用已经得到了越来越多的关注。在医疗保健中，人工智能可以用于医学诊断、药物开发、健康管理等方面。这些应用能够增加医疗保健的效率和准确性，提高医疗保健的质量，并在一定程度上减轻医护人员的工作负担。

人工智能在医疗保健领域的应用不仅对医护人员和病人有益，而且也对社会产生了积极影响。近年来，全球老龄化趋势日益明显，医疗保健的需求也随之增加。而人工智能技术可以应对这种情况，提高医疗保健的效率，同时控制医疗保健的成本。

然而，人工智能在医疗保健中的应用也存在一些挑战和风险。首先，人工智能算法的判断是否正确、可靠还需要进一步的验证和评估。其次，在病人的隐私保护方面，人工智能技术也存在一些问题，需要进一步完善。

因此，本文的目的是探讨人工智能在医疗保健中的应用，分析其优缺点，以及存在的问题和风险。通过本文的研究，希望能够为医疗保健领域的决策者、医护人员和病人提供一些参考和建议，同时推动人工智能在医疗保健中的发展和应用。

总之，本文将介绍人工智能在医疗保健中的应用，探讨其优缺点，以及存在的问题和风险。本文的研究结果可能对医疗保健领域的决策者、医护人员和病人有所帮助，同时也有助于推动人工智能在医疗保健中的发展和应用。

(貌似我们的InsCode有点答非所问哈哈哈哈，上下文关联有待提升哦~ 不过整体的效果已经很棒了！)

上面只是举了一个很小的例子。还有很多prompt的技巧，我能力有限就只会一些皮毛。如果有小伙伴会一些奇yin技巧，可以在评论中分享哦~

四、未来 AI 写作助手的发展趋势和可能带来的影响是什么？

AI写作助手的发展趋势一定是向上的，各个公司都会想办法做自己的AI。现在开源的模型越来越多，开源社区的力量也越发强大。很多小公司利用开源模型也能很轻松的fine tuning自己的AI写作助手。

AI写作助手的影响必定是双向的。对于不擅长写作的人是很好的福音，对于擅长写作的人更是一把利刃。不过由于AI本身模型的原因，可解释性不够强，生成的内容很难保证不是胡说八道，所以大量的AI会导致虚假信息充斥互联网环境。不过我相信随着AI发展，无论是社区还是国家都会有相应的政策去限制，为我们营造一个良好的网络环境。除了虚假信息外，我觉得依赖性和大公司垄断也可能会是一个潜在的负面影响。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-466073.html

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