【最新可用】Claude国内镜像，可上传图片，可用Claude3全系模型，包括Pro版本的Opus)，亲测比GPT好用

news2024/12/29 10:56:30

Claude对话、上传图片的超详细教程来啦！

近期，Claude 3 Opus的发布引发了网络上的广泛关注与热议，有观点认为其性能已经凌驾于GPT-4之上。虽然网络上已经出现了大量基于这两款先进AI技术的实际应用案例，但仍有许多人对在国内如何运用GPT技术，以及如何操作这款被赞誉为超越GPT-4的Claude 3 Opus感到兴趣浓厚。

今天，我们将尝试一个有趣的实验——

我们将利用Claude 3和GPT-4，从一个我们完全不了解内容的数据文件出发，一键生成一篇格式规范、内容丰富的经济学“论文”。

在此之前，我们需要准备好这场实验所需的AI工具：

GPT3.5镜像站（简单问题极快回答）：

https://hujiaoai.cn

GPT4镜像站（适合复杂、专业问题）：

https://hujiaoai.cn

支持Claude-3/GPT-4混合对话和图片输入的镜像站（复杂、专业、依赖图片或文件输入的问题）：

https://hiclaude3.cn

这个工作需要以下几个步骤：

1，直接读取数据，将其前几行发送给claude 3 opus的api，让claude3进行初步分析，给出每个字段的描述（是否是哑变量、是否是字符串）、含义（字段名称常常使用英文缩写，根据缩写推测其完整中英文单词）。在此基础上，给出研究建议，比如应该如何跑回归，谁是因变量y，谁是自变量x。将返回结果存入"分析建议.txt"

2，将"分析建议.txt"作为user prompt再次结合我的两条system prompt发送给api，

第一条是这样的（不完全如此，大家可以根据自己的研究需求改动）：

请根据以下字段描述和研究建议，返回一段代码，
这段代码的任务是读入文件夹中的csv文件后，画出合适的图。
并且将所有画出的柱状图纵向合并后存为“回归图片.png”。
请直接返回可以运行的代码，除了代码以外不要有其他任何其他文字。

第二条是这样的（不完全如此，大家可以根据自己的研究需求改动）：

请根据以下字段描述和研究建议，返回一段代码，
这段代码的任务是读入文件后，根据研究建议和数据字段说明，合理处理数据，删除异常值
随后，根据研究建议的模型形式，对数据进行一次统计分析。
将所有分析结果，包括每个变量的名称、系数、统计显著程度以及t值等内容存入“分析结果.txt”。
请直接返回可以运行的代码，除了代码以外不要有其他任何其他文字。

3，刚才这两步，是所有分析的关键，根据我对各项大模型的测试，只有claude 3 opus是能够保证每次都精确地返回可执行的代码的，这点连gpt-4-turbo也做不到。

接下来在运行api返回的代码，得到了“回归图片.png”和“分析结果.txt”。

4，将“分析建议.txt”和“分析结果.txt”作为user_prompt，结合我的第三条system_prompt，发送给api，这次我要求它返回这些内容：

请根据以下字段描述、研究建议以及分析结果，完成包括以下几点：
1，返回不同的因变量对于自变量的影响系数大小，简述每个自变量的回归系数大小的经济学含义。
2，简单总结这个研究的研究结论和含义。

这部分内容存为存为"结果描述.txt"。

5，将“分析建议.txt”和“分析结果.txt”和“结果描述.txt”一起发送给api，这次我用第四条system_prompt要求它返回这些内容：

请根据以下研究方案、研究结果和分析结果的描述，写一份研究开头，
要求说明这一项研究工作的意义和我们使用的方法，不超过200字。

这部分内容存为“意义与摘要.txt”

6，最后，将“意义与摘要.txt”、“回归图片.png”、“分析结果.txt”、"结果描述.txt"全部合并在一个word文档中，我们就有了一篇最简单的论文了。

然后我做了两次实验，使用CFPS（2020）的数据，生成了两个文件。

第一个文件包括了幸福感，收入、通勤时间、工作时间四个变量。

claude给出了这样的数据描述和研究建议：