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admin 01-19 28阅读 0评论

本文目录一览：

1、什么数字的3次方等于600?
2、AI大模型可以写诗,但不擅长数学
3、记录一下ChatGPT的咒语心法
4、70道数学题实测,DeepSeek、GPT4、豆包、文心...谁才是真正的理科状元...
5、我对钉钉文档AI助手的不正经测试

什么数字的3次方等于600?

1、要回答您的问题，“什么数字的3次方等于600？”，我们可以使用算术运算来解决它。我们需要找到一个数字，使得它的三次方等于600。我们可以用算式来表示它：x = 600，其中x是我们要找的数字。为了解决这个问题，我们可以使用简单的算术运算。我们可以使用立方根函数，它可以将一个数字的立方根作为输出。

2、的3次方是512，等于一个8x8x8的立方体的体积；9的3次方是729，表示一个9x9x9的立方体所占的空间；10的3次方是1000，这相当于一个10x10x10的立方体的体积，也是1立方米的大小。综上所述，1到10的每一个数字的3次方分别代表了从1到1000的不同体积或空间大小。

3、的3次方等于1000。这是个求数字的幂次方的问题。10的n次方就是n个10连乘，一般幂次方是标注在数字的右上方，幂次方字体要比数字标写的略小。10的3次方就是10乘以乘以10，等于1000。求幂次方还是很简单的，但是10次以上的幂次方可能手算比较麻烦，一般用计算器比较方便。

4、电脑上几次方一般都是使用“^”符号来表示的，比如5的3次方，表示方法为5^3。打出^符号方法：首先，将电脑上面的输入法切换成英文的状态。然后再选择电脑上面的shift+上方的数字6键，就可以打出几次方了。如：2^5。数学上面常见的几次方，只有在一些常用的办公软件，如WPS车可以打出来。

5、的3次方等于1000。解释：10的3次方表示3个10相乘，即10 × 10 × 10。计算过程：10 × 10 = 100，然后100 × 10 = 1000。幂次方的表示：幂次方是标注在数字的右上方，如10的3次方写作$10^3$，幂次方字体要比数字标写的略小。

AI大模型可以写诗,但不擅长数学

AI大模型擅长语言生成的原因技术架构适配语言任务AI大模型（如ChatGPT）基于神经网络技术，通过分析海量文本数据学习语言模式。其核心能力是预测文本序列中下一个最可能的单词或短语，而非执行数学规则。这种设计使其在写诗、总结摘要、对话等任务中表现流畅，因语言本身具有灵活性和模糊性，允许一定程度的误差。

AI大模型是指通过海量数据训练、具备超强学习能力的人工智能程序，类似于能聊天、写作、解决问题的“智能大脑”。这种技术的关键在于数据规模大、参数多。例如ChatGPT、文心一言这类模型，参数可达千亿级别，相当于人脑神经连接的复杂程度。

AI人工智能写诗能力已显著提升，尤其在DeepSeek等大模型推动下，其创作水平已超越当代多数诗词创作者。技术基础与知识储备DeepSeek通过分析超万亿字优质文本，构建了包含8000余种修辞手法、300余种叙事结构、200余种文体特征的知识网络。

网址：https：//文心智能体-AI诗人简介：基于文心大模型技术的AI诗人。功能：支持命题做诗（免费），暂不支持看图作诗。使用方法：无需注册登陆，直接使用。输入关键词或句子，即可生成诗歌。示例：通义千问简介：阿里云推出的AI写诗工具。

“教AI作诗，更要教AI做事”强调了AI发展需从侧重生成内容转向解决实际问题，通过大模型与各领域深度融合、结合知识图谱、优化反馈机制、提升认知推理能力等，让AI在千行百业发挥价值，同时兼顾精度与公平性。

记录一下ChatGPT的咒语心法

示例2（物理）：问题：“七个齿轮首尾相接排成一圈，顺时针转动第三个，第七个如何转动？”引导指令：“步骤1：分析相邻齿轮的转动方向关系；步骤2：推导第三个到第七个的传递路径；步骤3：得出第七个的转动方向。”原理：分步指令将抽象问题转化为可操作的子任务，降低模型推理难度，提升答案准确性。

突破传统找活方式，锁定黄金资源渠道90%的人仍用落后方法找副业：2023年副业刚需人群暴涨300%，但多数人依赖某8同城等传统兼职平台，效率低且易踩坑。真正的黄金资源藏在三个地方：行业暗网群：聚集大量未公开的副业需求，如海外设计单子、ASMR音频素材交易等。

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介绍：PromptHero同样是一个免费的Prompt搜索引擎，它提供了按模型搜索的功能，包括Stable Diffusion、Midjourney、Dell-E等文本-图像模型，此外还支持ChatGPT的文本Prompt搜索。与Krea相比，PromptHero更注重搜索结果的质量而非数量，其搜索结果虽然较少，但图像精细程度更高。

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70道数学题实测,DeepSeek、GPT4、豆包、文心...谁才是真正的理科状元...

综上所述，DeepSeek-R1在本次70道数学题实测中表现最为出色，成为真正的理科状元。其强大的数学解题能力和逻辑推理能力使其在众多AI模型中脱颖而出。尽管R1模型在处理速度上可能稍慢，但其准确性和稳定性足以弥补这一不足。对于需要高精度数学解题能力的场景，DeepSeek-R1无疑是一个值得推荐的选择。

豆包和DeepSeek在回答准确性方面各有不同侧重，要依据具体场景来判断。在数学逻辑、代码生成等专业领域，DeepSeek表现更优；而在中文日常场景、多模态交互方面，豆包的表现更佳。在专业技术场景中，DeepSeek更准确。

技术能力对比：垂直突破 vs 全能平庸DeepSeek：长文本处理：支持128k tokens上下文窗口，远超豆包（32k）和文心一言（16k），可高效处理代码生成、金融报告解析等复杂任务。数学推理：HumanEval代码评测准确率超GPT-4，但概率题易出错（如高考题得分错误）。

在写论文的专业性方面，DeepSeek相对更专业，但二者各有特点。DeepSeek的专业性表现复杂科学问题处理出色：DeepSeek在处理复杂科学问题时表现卓越，能够深入理解问题背后的意图并给出深入分析。

DeepSeek：适合需要处理大量推理问题和编程任务的用户。Kimi：适合更关注长文本处理和跨媒体信息检索能力的用户。豆包：适合希望在日常生活中获得更加全面和便捷的智能服务的用户。综上所述，DeepSeek、Kimi和豆包各有其独特的优势和适用场景。用户在选择时，应根据自己的具体需求来做出决策。