GPT-3.5——从 人工智障 到 大人工智障

news2024/9/23 21:30:21

有人说,GPT是从人工智障到人工智能的蜕变,但是。。。

我认为,GPT是从 人工智障大人工智障 的退化。。。

从 人工智障 到 大人工智障

  • GPT-3.5学术介绍
  • No.1---- 西红柿炒钢丝球
    • 基本信息
    • 详细制作方法
      • 材料
      • 步骤
    • 幕后花絮
  • No.2---- 顶尖数学家

GPT-3.5学术介绍

GPT-3.5是由OpenAI开发的一个自然语言处理模型,是GPT-3模型的改进版本。GPT-3.5相比于之前的版本有更大的规模和更高的性能。它拥有1750亿个参数,是迄今为止最大的自然语言处理模型之一。

GPT-3.5在多个任务上具有出色的表现,包括问答、翻译、摘要生成、对话系统等。它能够理解和生成自然语言的文本,并且可以根据给定的上下文进行有意义的回复和生成复杂的语言结构。

该模型采用了深度学习技术,通过在大规模文本数据上进行预训练和微调,使其具备了广泛的语言理解和生成能力。它可以执行多种语言任务,而无需进行任务特定的模型调整。

GPT-3.5的应用潜力非常广泛,可以用于自动化客服、编写代码、语言翻译、智能助手等领域。由于其强大的能力和灵活性,它已经引起了广泛的关注并被用于各种实际应用中。然而,尽管GPT-3.5在自然语言处理任务上表现出色,但它仍然存在一些限制,例如回答问题时可能会产生不准确或不完整的回复,以及对某些敏感主题的处理不够准确等。

总之,GPT-3.5是一种先进的自然语言处理模型,具有强大的语言理解和生成能力,为各种语言任务提供了有效的解决方案,并有望在多个领域推动技术的发展。
注:上面的介绍为学术介绍,并不是本文所想表达的主题

No.1---- 西红柿炒钢丝球

在这里插入图片描述

基本信息

西红柿炒钢丝球是一道具有悠久历史的传统中式家常菜。

  • 钢丝球钢丝球是一种食材,也被称为铁丝球、铁丝丸子或铁丝肉丸。它是由细碎的肉末和调味料混合搅拌后,用细铁丝或细钢丝捆绑成小球状的食物。钢丝球通常由猪肉或鸡肉制成,也可以使用其他肉类如牛肉或羊肉。制作钢丝球的过程包括将肉末与调味料混合搅拌均匀,然后用手将肉末搓成小球状。为了保持钢丝球的形状,通常会用细铁丝或细钢丝将其捆绑起来。这种捆绑的方式使得钢丝球在烹饪过程中不易散开。钢丝球在烹饪中可以用于多种菜肴,如炒菜、煮汤或炖煮。它的口感嫩滑,味道鲜美,常常作为一道美味的肉类配料出现在中式菜肴中。

  • 起源:西红柿炒钢丝球起源于中国,具体的起源时间和地点尚不确定。然而,西红柿和钢丝球作为常见的食材,在中国的饮食文化中已经存在了很长时间。

  • 家常菜:西红柿炒钢丝球是一道典型的家常菜,常见于中国家庭的餐桌上。它的制作简单,口感鲜美,深受人们喜爱。

  • 口味演变:随着时间的推移,西红柿炒钢丝球的口味也有所演变。在传统的做法中,西红柿炒钢丝球通常以酸甜口味为主,但现代的变种也有一些加入其他调料和香料,使其口味更加多样化。

  • 地方特色:不同地区的西红柿炒钢丝球可能有一些地方特色的变化。例如,有些地方可能会加入一些当地特色的调料或食材,以增加菜肴的独特风味。

总的来说,西红柿炒钢丝球作为一道传统的中式家常菜,已经在中国的饮食文化中存在了很长时间。它的简单制作和美味口感使其成为许多人喜爱的菜肴之一。随着时间的推移,这道菜的口味也有所演变,适应了不同地区和个人口味的需求。

详细制作方法

以下是制作西红柿炒钢丝球的简单步骤:

材料

钢丝球:适量
西红柿:2个
大葱:适量
大蒜:适量
生姜:适量
酱油:适量
盐:适量
白糖:适量
食用油:适量

步骤

钢丝球用清水洗净,沥干备用。
西红柿切成小块,大葱、大蒜和生姜切末备用。
热锅加入适量的食用油,放入葱末、姜末和蒜末炒香。
加入西红柿块翻炒,炒至西红柿变软出汁。
钢丝球放入锅中,翻炒均匀。
加入适量的酱油、盐和白糖,根据个人口味调整调料的用量。
继续翻炒,直到钢丝球熟透,汁水收干即可。
关火,装盘享用。
这是一种简单的制作方法,你可以根据个人口味和喜好进行调整。祝你做菜成功,享受美食!

幕后花絮

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

No.2---- 顶尖数学家

注:下面内容,打括号的是我的心里活动,前面加点的是我的做法

(在两个数之间选取两个随机数并计算它们的乘积的问题对于人类来说是轻而易举的,因为你可以选一些方便计算的数字)。

  • 那么我们如果吧这个任务交给GPT-3.5呢?

好的,请等一下,我会为您生成两个随机数并计算它们的乘积。
随机数1:2078
随机数2:2309
计算它们的乘积: 2078 × 2309 = 4791382
所以,两个随机数2078和2309的乘积为4791382。

(OK它也是直接就算错了好吧,2078×2309=4798102)

  • 那么如果我们告诉它这是错的呢?

非常抱歉,我之前的回答有误。请允许我重新计算。
随机数1:2217
随机数2:1489
计算它们的乘积: 2217 × 1489 = 3301813
所以,两个随机数2217和1489的乘积为3301813。

(没想到它任然算错了,2217×1489=3301113,而且1489根本就不是要求范围里面的数呀!!!)

  • 那么我们继续告诉它,它应该在两个数之间取值

非常抱歉,我之前的回答仍然有误。请允许我重新计算。
在2023~2540之间选择一个随机数是不可能的 ,因为这是一个长时间的时间跨度,而且没有具体的上下限。如果您有其他范围或要求,请提供更具体的信息,我将尽力满足您的需求。

(它是怎么看出这是时间的呀?!)

  • OK我们我们提示得更明显一点

非常抱歉,我误解了您的问题。请允许我重新计算。
在2023~2540之间选择两个随机数并计算它们的乘积:
随机数1:2345
随机数2:2468
计算它们的乘积: 2345 × 2468 = 5787260
所以,在2023~2540之间选择的两个随机数2345和2468的乘积为5787260。非常抱歉之前的错误回答,感谢您的耐心。如果您有任何其他问题,请随时提问。

(啊啊啊啊啊,我失去耐心了,2345×2468=5787460)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/908447.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

MySQL高级篇——MySQL架构篇1(Linux下MySQL8的安装与使用)

目录 0 安装前0.1 Linux系统及工具的准备0.2 查看是否安装过MySQL0.3 MySQL的卸载 1 MySQL8的Linux版安装1.1 MySQL的4大版本1.2 下载MySQL指定版本1.3 CentOS7下检查MySQL依赖1.4 CentOS7下MySQL安装过程 2 MySQL登录2.1 首次登录2.2 修改密码2.3 设置远程登录 3 MySQL 8 的密…

Jmeter —— 自动录制脚本

目录 目录 1、Jmeter配置 1.1新增一个线程组 1.2Jmeter中添加HTTP代理 1.3配置HTTP代理服务器 2、录制脚本 2.1配置本地代理 2.2访问页面进行操作 2.3脚本处理 1、Jmeter配置 1.1新增一个线程组 1.2Jmeter中添加HTTP代理 1.3配置HTTP代理服务器 修改端口 修改Target…

嵌入式基础知识-中断处理过程

本篇来介绍中断,这是计算机系统以及嵌入式系统的重要概念。 1 中断基本概念 中断是CPU对系统发生的某个事件作出的一种反应。 中断的一些基本概念: 中断源:引起中断的事件称为中断源中断请求:中断源向CPU提出处理的请求称为中断…

excel文本函数篇1

本期主要介绍LEFT、RIGHT、MID以及后面加B的情况: (1)后缀没有B:一个字节代表一个中文字符 (2)后缀有B:两个字节代表一个中文字符 (3)LEFT()从前面开始找,RI…

【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】基于腾讯云轻量服务器以及 TDSQL-C 搭建 LNMP WordPress 博客系统

文章目录 一、前言二、数据库发展与云原生数据库2.1 数据库发展简介2.2 云原生数据库简介2.2.1 云数据库与云原生数据库区别 三、腾讯云 TDSQL-C 数据库3.1 什么是腾讯云 TDSQL-C 数据库3.2 为什么推出 TDSQL-C 数据库?传统 MySQL 架构存在较多痛点3.2.1 传统 MySQL…

【Linux】cpolar+JuiceSSH实现手机端远程连接Linux服务器

文章目录 1. Linux安装cpolar2. 创建公网SSH连接地址3. JuiceSSH公网远程连接4. 固定连接SSH公网地址5. SSH固定地址连接测试 处于内网的虚拟机如何被外网访问呢?如何手机就能访问虚拟机呢? cpolarJuiceSSH 实现手机端远程连接Linux虚拟机(内网穿透,手机端连接Linux虚拟机) …

Amelia预订插件:WordPress企业级预约系统

并非所有WordPress预订插件都像他们所设计的那样。其中一些缺乏运行高效预约操作所需的功能,而其他一些则看起来陈旧过时。您不需要其中任何一个,但Amelia预订插件似乎希望确保所有用户都对功能和风格感到满意。 在这篇Amelia企业级预约系统插件评测中&…

内网渗透神器CobaltStrike之BOF编写(十一)

前言 Beacon Object File(BOF) 从Cobalt Strike4.1开始所添加的新功能,它允许你使用C语言编写扩展来扩展Beacon的功能。这些扩展可以在运行时直接加载到Beacon的内存中并执行,无需在目标机器的磁盘上创建任何文件 BOF的一个关键特性是它的运行时环境非…

生物识别技术与身份认证:探讨生物识别技术在强化身份认证和访问控制方面的应用

第一章:引言 在数字化时代,随着信息技术的飞速发展,身份认证和访问控制变得越来越重要。传统的用户名和密码方式逐渐暴露出安全性不足的问题,为此,生物识别技术应运而生。生物识别技术利用人体生物特征来识别个体身份…

HoudiniVex笔记_P25_ForceExtended力进阶

原视频:https://www.youtube.com/playlist?listPLzRzqTjuGIDhiXsP0hN3qBxAZ6lkVfGDI Bili:Houdini最强VEX算法教程 - VEX for Algorithmic Design_哔哩哔哩_bilibili Houdini版本:19.5 如有错误,可在评论区指正。 1、本章主要…

sql数据导出到excel

一、打开Navicat Premium 12 二、导出

管理类联考——逻辑——真题篇——按知识分类——汇总篇——三、综合推理——是否确定信息

真题(2018-40)——综合推理——是否确定信息——确定信息——以确定信息作为解题起点 某海军部队有甲、乙、丙、丁、戊、己、庚7艘舰艇,拟组成两个编队出航,第一编队编列3艘舰艇,第二编队编列4艘舰艇,编列…

linux的http服务

Web通信基本概念 基于B/S(Browser/Server)架构的网页服务 服务端提供网页 浏览器下载并显示网页 Hyper Text Markup Lanuage,超文本标记语言 Hyper Text Transfer Protocol,超文本传输协议 虚拟机A:构建基本的Web服务 [root…

python Requests

Requests概述 官方文档:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/,Requests是python的HTTP的库,我们可以安全的使用 Requests安装 pip install Requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Requests的使用 Respose的属性 属性说明url响…

Jeep车型数据源:提供Jeep品牌车系、车型、价格、配置等信息

​​​​​ Jeep是一个极具特色的汽车品牌,它的所有车型都注重实用性,具有越野性能和高性能。Jeep品牌在汽车行业中的口碑一直是非常不错的。如果你想要了解Jeep品牌车系、车型、价格、配置等信息,就可以通过挖数据平台Jeep车型数据源API接口…

IO day 5

1、使用两个线程完成两个文件的拷贝&#xff0c;主线程拷贝前一半内容&#xff0c;子线程拷贝后一半内容&#xff0c;并且主线程要阻塞回收子线程资源 #include <myhead.h>//定义求文件长度函数 int fd1,fd2; //以只读的形式打开源文件 if((fd1open(stcfile,O_RDONLY)) …

aosp-刷入Magisk面具获取root权限

作者&#xff1a;上山打鼠 一、简介 话说上次root手机都已经是初中的时候了&#xff0c;那时候捣鼓手机不亦乐乎&#xff0c;Android4.4的系统先解锁&#xff0c;再刷入第三方Recovery&#xff0c;然后再刷入Root包去获取Root权限 想学点逆向的知识&#xff0c;所以要root一下…

算法通关村第5关【青铜】| Hash和队列的特征

1.Hash基础 &#xff08;1&#xff09;基础 哈希也称为散列&#xff0c;通过算法变成固定长度的输出值&#xff0c;存入对应的位置 例如这个算法为取模算法&#xff0c;indexnumber 模 7 存入1到15 &#xff08;2&#xff09;碰撞处理 当多个元素映射到同一位置上时就产生…

L Grayscale Confusion【2023牛客多校第10场】【拓扑排序】

来源&#xff1a;“范式杯”2023牛客暑期多校训练营10 —— L Grayscale Confusion 题意&#xff1a;给定 n 个三元组 ( r i , g i , b i ) 。构造一个长度为 n 的数组 w&#xff0c; 使得 ①w1 w 2 ②对于任意 i, j &#xff0c;若 r i > r j , g i > g …

python之Numpy

ndarray数组对象 NumPy定义了一个n维数组对象&#xff0c;简称ndarray对象&#xff0c;它是一个一系列相同类型元素组成的数组集合。数组中的每个元素都占有大小相同的内存块 ndarray 对象采用了数组的索引机制&#xff0c;将数组中的每个元素映射到内存块上&#xff0c;并且按…