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创造性思维/语言
提示:“写一首 4 行诗,每行只有 3 个词,描写重庆”
ChatGPT写诗👇
Claude写诗👇
仁者见仁,您怎么看谁更强?
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提示: "如果你随机选择这个问题的答案,你正确的几率是多少?
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A) 25% -
B) 50% -
C) 60% -
D) 25%"
这个问题是一个典型的悖论例子,被称为 "自反悖论 "或 "意外上吊悖论"。产生这个悖论的原因是,无论你选择哪个答案,似乎都会得出一个矛盾。
Chatgpt👇
Claude👇
这一局Chatgpt胜出!
如果你选择
A) 25%: 这个答案不可能是正确的,因为如果是正确的,正确的概率就不会是 25%。但如果不正确,那么正确的几率就是 25%。
B) 50%: 这个答案也不可能是正确的,因为如果是正确的,那么正确的几率就不会是 50%。但如果不正确,那么正确的几率就是 50%。
C) 60%: 这个答案不可能是正确的,因为如果是正确的,那么正确的几率就不会是 60%。但如果不正确,那么正确的几率就是 60%。
D) 25%: 这个答案也不可能正确,因为如果正确,那么正确的几率就不会是 25%。但如果不正确,那么正确的几率就是 25%。
从本质上讲,无论你选择哪个选项,都会得出一个矛盾。这个悖论利用了自我推理的概念,展示了推理在某些情况下的局限性。
原题: 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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逻辑挑战
“有两个人。其中一个穿着红色衬衫,另一个穿着蓝色衬衫。
这两个人分别叫安德鲁和鲍勃,但我们不知道哪个是安德鲁,哪个是鲍勃。
穿蓝色衬衫的人说:“我是安德鲁”。 穿红衬衫的人说:“我是鲍勃。”
如果我们知道他们中至少有一个人撒了谎,那么安德鲁穿的是什么颜色的衬衫?
ChatGPT:
Claude:
这局ChatGPT胜出!
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编程任务比较
这显示Chatgpt3.5和 Claude都很不错!
chatgpt👇
提示 "用 Python,找出有序数字列表中缺少的前两个数字。例如,在 [3,4,5,7,8,10,12] 中,输出结果将是 6 和 9。
ChatGPT 当然!下面是一个 Python 解决方案,用于查找有序数字列表中缺少的前两个数字:
def find_missing_numbers(nums, count=2):
missing_numbers = []
expected_num = nums[0] # 从列表中最小的数字开始计算
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)
# 输出: [6, 9]
在这段代码中,find_missing_numbers 函数会遍历有序的数字列表,并跟踪预期数字。
如果预期数字和当前数字之间有差距,就意味着有一个缺失的数字,这个预期数字就会被添加到 missing_numbers 列表中。
函数将继续运行,直到找到指定的缺失数或列表结束。
再看Claude的表现👇
关键步骤如下:
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将 prev 变量初始化为比第一个数字少一个。这将有助于检查数字之间的差距。
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遍历列表并检查当前数字是否比 prev 多 1。如果是,则将缺失的数字(prev + 1)追加到缺失列表中。
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一旦收集到 2 个缺失的数字,就返回。
对于给出的示例列表,将返回 [6, 9]。
这局平手,都答对了!
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算法考察
C++实现找出1-100之间的素数
ChatGPT没有任何优化,取余的运算次数超过Claude
Claude 采取缩小取余运算范围的优化,即对 i 做开方取整;
这局Claude胜出!
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