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創(chuàng)造性思維/語言
提示:“寫一首 4 行詩,每行只有 3 個詞,描寫重慶”
ChatGPT寫詩👇

Claude寫詩👇

仁者見仁,您怎么看誰更強(qiáng)?
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提示: "如果你隨機(jī)選擇這個問題的答案,你正確的幾率是多少?
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A) 25% -
B) 50% -
C) 60% -
D) 25%"
這個問題是一個典型的悖論例子,被稱為 "自反悖論 "或 "意外上吊悖論"。產(chǎn)生這個悖論的原因是,無論你選擇哪個答案,似乎都會得出一個矛盾。
Chatgpt👇

Claude👇

這一局Chatgpt勝出!
如果你選擇
A) 25%: 這個答案不可能是正確的,因?yàn)槿绻钦_的,正確的概率就不會是 25%。但如果不正確,那么正確的幾率就是 25%。
B) 50%: 這個答案也不可能是正確的,因?yàn)槿绻钦_的,那么正確的幾率就不會是 50%。但如果不正確,那么正確的幾率就是 50%。
C) 60%: 這個答案不可能是正確的,因?yàn)槿绻钦_的,那么正確的幾率就不會是 60%。但如果不正確,那么正確的幾率就是 60%。
D) 25%: 這個答案也不可能正確,因?yàn)槿绻_,那么正確的幾率就不會是 25%。但如果不正確,那么正確的幾率就是 25%。
從本質(zhì)上講,無論你選擇哪個選項(xiàng),都會得出一個矛盾。這個悖論利用了自我推理的概念,展示了推理在某些情況下的局限性。
原題: Prompt: “If you choose an answer to this question at random, what is the chance you will be correct?
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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.
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邏輯挑戰(zhàn)
“有兩個人。其中一個穿著紅色襯衫,另一個穿著藍(lán)色襯衫。
這兩個人分別叫安德魯和鮑勃,但我們不知道哪個是安德魯,哪個是鮑勃。
穿藍(lán)色襯衫的人說:“我是安德魯”。 穿紅襯衫的人說:“我是鮑勃?!?/p>
如果我們知道他們中至少有一個人撒了謊,那么安德魯穿的是什么顏色的襯衫?
ChatGPT:

Claude:

這局ChatGPT勝出!
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編程任務(wù)比較
這顯示Chatgpt3.5和 Claude都很不錯!
chatgpt👇

提示 "用 Python,找出有序數(shù)字列表中缺少的前兩個數(shù)字。例如,在 [3,4,5,7,8,10,12] 中,輸出結(jié)果將是 6 和 9。
ChatGPT 當(dāng)然!下面是一個 Python 解決方案,用于查找有序數(shù)字列表中缺少的前兩個數(shù)字:
def?find_missing_numbers(nums,?count=2):
????missing_numbers?=?[]
????expected_num?=?nums[0]?#?從列表中最小的數(shù)字開始計算
????
????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)?
#?輸出:?[6,?9]
在這段代碼中,find_missing_numbers 函數(shù)會遍歷有序的數(shù)字列表,并跟蹤預(yù)期數(shù)字。
如果預(yù)期數(shù)字和當(dāng)前數(shù)字之間有差距,就意味著有一個缺失的數(shù)字,這個預(yù)期數(shù)字就會被添加到 missing_numbers 列表中。
函數(shù)將繼續(xù)運(yùn)行,直到找到指定的缺失數(shù)或列表結(jié)束。
再看Claude的表現(xiàn)👇

關(guān)鍵步驟如下:
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將 prev 變量初始化為比第一個數(shù)字少一個。這將有助于檢查數(shù)字之間的差距。
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遍歷列表并檢查當(dāng)前數(shù)字是否比 prev 多 1。如果是,則將缺失的數(shù)字(prev + 1)追加到缺失列表中。
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一旦收集到 2 個缺失的數(shù)字,就返回。
對于給出的示例列表,將返回 [6, 9]。
這局平手,都答對了!
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算法考察
C++實(shí)現(xiàn)找出1-100之間的素數(shù)
ChatGPT沒有任何優(yōu)化,取余的運(yùn)算次數(shù)超過Claude

Claude 采取縮小取余運(yùn)算范圍的優(yōu)化,即對 i 做開方取整;

這局Claude勝出!
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