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其实就跟拆箱一样,周岩已经迫不及待想拆开来看一下。
不过这种程序运行对电脑的配置要求挺高,周岩索性先回了酒店房间,把自己之前配置的电脑拿回来。
只不过一回到房间,周岩也不急着出来了,在房间里操作起来。
因为程序太大,周岩拿出了一块移动硬盘整体拷贝下来,一番捣鼓以后,他也打开了女黑客发来的封装文件包。
很快,程序运行。
依旧是黑色调,对话框什么都没有改变。
周岩首先输入了一个基本的算法需求,要求01编写出猴子选大王的代码,这是一个算法常例,用来验证初学者是否入门,也是学校常考的题目。
而01不负所托,在思考了几秒钟以后,很快就给出了代码。
女黑客发过来的代码本身就是在python运行窗口中,周岩把代码复制粘贴过去,窗口出现,周岩输入了几组数值,结果得出,完美运行。
周岩又修改了自己的几個要求,比如把猴子改成首尾相连,又去验证数值,发现依旧正确。
这个程序看来没毛病。
周岩又找了十几道难度不一的大厂面试题,他打算一道一道测试过去。
先从简单的开始,周岩把三道一口气放进去,让01回答。
结果不出所料,01都给出了正确的答案。
周岩感觉是女黑客把算法库加进去的结果,这种验证没办法测试出01到底有多厉害。
于是周岩提高了难度,把两道稍微困难的算法题贴进去。
这一回01‘思考’的时间久了一点,不过很快,依旧给出了答案。
周岩同样进行了答案验证,正确。
于是周岩也不耐着性子一个个放了,他直接把最难的那一道算法题放进去。
这种题目网上没有现成的答案,他也期待01的回复。
下一秒01回应的答案依旧完整,只不过在验证的环节出现问题,报错。
周岩把01的回答重新贴进了对话框,并告诉01错误,让他根据自己发过去的代码进行debug。
三秒以后,01又给出了答案。
只是验证的时候依旧报错。
周岩这一会儿变得极有耐心,一遍又一遍地把01自己生成的错误代码贴进问答框,让他自己纠正自己的错误。
而在纠正了差不多五次以后,01终于输出了正确的答案。
周岩知道这就是智能对话模型在完善答案的过程,同样也是未来智能模型的正确玩法。
本质上智能模型起的就是满足人类需求的作用。
一开始可能对所谓的需求只有一个模糊的概念,但随着交流的深入,智能模型也越来越理解你的需求到底是什么。
一个大的需求会包含十几个小需求,这十几个小需求一开始提问者可能并不知道,但随着和01沟通的深入,不管是提问者还是01,都能更加深入地了解需求。
这其实也是模拟人类交流的过程,当你提出问题的时候,不可能指望别人立刻进行回答,都是在明确对方需求以后,再给出进一步的反馈,越反馈越正确,因为你提的要求越难越多,对方需要寻找的范围也越来越小,越来越精准。
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