阿里的通义千问，震惊到我了-六虎

“百花齐放，百家争鸣”

人工智能再掀热潮，近期国产AI大模型竞相发布。继百度、三六零、商汤等科技巨子发布各自负模型后，阿里巴巴“通义千问”大模型4月11日也露脸云峰会。据介绍，阿里达摩院2019年便已启动中文大模型研制。不得不说，这些大厂都是站得高看的远的，稍不留神就会被落下。

阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇表明，未来阿里巴巴所有产品都将接入“通义千问”大模型，进行全面改造。据悉，钉钉、天猫精灵将率先接入通义千问测验，评估认证后正式发布新功能。

先给个官网测验地址吧：tongyi.aliyun.com/

我是当天就申请了，没过几天，好消息就来了

咱们今天来说下讲下通义千文的AI感触

我是通义千问，一个专门呼应人类指令的大模型

首要进来的落地页面和百度的文心一言、ChatGPT等布局不一样，它多了一些聚焦话题模块，让用户能够直接进入该模块得到自己想要的答案。这是其一，咱们再往下看有个百宝袋：

这儿面是亮点，好不好用先不说，反正挺扎眼的，咱们进去彩虹屁专家看是怎么样的一个“专家”

只能呵呵了，感觉很生硬！！！

输入“鱼香肉丝”，回答

鱼香肉丝菜品

所需食材：
-瘦猪肉丝 250克
-青椒 50克
-红椒 50克
-葱 30克
-姜 10克
-大蒜 10克
-盐适量
-酱油适量
-料酒适量
-生抽适量
-白糖适量
-香醋适量
-生姜适量
-大蒜适量
-淀粉适量
-香油适量

具体过程：

猪肉洗净切细丝，参加盐、酱油、淀粉拌和均匀腌制15分钟。
青红椒去蒂去籽切细丝，葱姜蒜切末备用。
热锅冷油参加葱姜蒜爆香。
参加腌制好的肉丝煸炒至变色，参加青红椒丝翻炒。
参加生抽、白糖、香醋、盐、料酒、适量清水翻炒均匀。
终究滴入香油，撒上葱花即可。

完整做法：

猪肉洗净切细丝，参加盐、酱油、淀粉拌和均匀腌制15分钟。
青红椒去蒂去籽切细丝，葱姜蒜切末备用。
热锅冷油参加葱姜蒜爆香。
参加腌制好的肉丝煸炒至变色，参加青红椒丝翻炒。
参加生抽、白糖、香醋、盐、料酒、适量清水翻炒均匀。
终究滴入香油，撒上葱花即可。

SWOT剖析

百宝袋中SWOT剖析值得去问问，去跟他聊聊

优势:

GPT 能够为个人或企业生成各种文本内容，包括文章、广告、电子邮件、网页等。这种自动化东西能够加快文本生成，削减创造时间，一起能够削减错误率。
GPT 能够在语言和文明领域生成高质量的文本，使得文本的语言、文明和主题愈加准确。
GPT 能够依据个人或企业的需求生成文本，提供个性化的服务，使得客户更容易接受产品或服务。

劣势:

在运用 GPT 生成文本时，需求输入相应的信息，否则 GPT 无法生成正确的文本。
需求将所有的信息输入到 GPT 中，否则 GPT 将无法为用户生成所需的文本。
假如生成的文本与其别人的文本存在很大的相似性，或许会被视为侵权。

时机:

随着人工智能技术的不断发展，GPT 将成为一个普及化的东西，使得更多的人能够运用它来生成文本。
对于企业来说，运用 GPT 能够进步生产功率和生产力，然后添加收益。
因为 GPT 的生成文本准确度高，因而能够进步客户的满意度，然后促进出售。

要挟:

因为 GPT 能够快速生成文本，因而或许会对人类的作业形成要挟。
运用 GPT 或许会导致人们的创造力和创造才能下降，因为人们或许会将生成文本作为一个机械的过程。
假如 GPT 的生成文本或许会被认为是侵权的，那么运用 GPT 或许会导致法律纠纷

咱们用官方的示例，“在疫情后时代中，传统制造业的时机在哪里”

咱们再来看下编码才能

这儿就不粘贴图片了，咱们用对话的形式将编码才能写下来，咱们感触下：

Q: scala spark中怎么核算同环比
A: 同环比是指在时间范围内，同一组的数值比较，以及环比是指相对于前一个时间的变化。 在 Scala Spark 中，能够经过 `filter()` 函数和 `map()` 函数来完成同环比的核算。 假设有一个数据集是按天分区的，其中有一列是日期。现在想要核算相邻两天的同环比，能够依照以下过程：
1.  创建一个时间窗口，依照日期分区。
2.  将数据集分红若干个子集，每个子集包括相邻的两天。
3.  对每个子集执行上述核算，得到每组的同环比。
示例代码如下：
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql._
val dateColumn = Seq("date").toDF("date")
val timeWindow = dateColumn.withColumn("end_date", "date").over(
  Window.partitionBy("date").orderBy("date")
)
val df = spark.createDataFrame(Seq(("2019-01-01"), ("2019-01-02"), ("2019-01-03"), ("2019-01-04"), ("2019-01-05"), ("2019-01-06"), ("2019-01-07"), ("2019-01-08"), ("2019-01-09"), ("2019-01-10"), ("2019-01-11"), ("2019-01-12"), ("2019-01-13"), ("2019-01-14"), ("2019-01-15"), ("2019-01-16"), ("2019-01-17"), ("2019-01-18"), ("2019-01-19"), ("2019-01-20"), ("2019-01-21"), ("2019-01-22"), ("2019-01-23"), ("2019-01-24"), ("2019-01-25"), ("2019-01-26"), ("2019-01-27"), ("2019-01-28"), ("2019-01-29"), ("2019-01-30"), ("2019-01-31")), Seq("id", "date"))
val resultDF = df.groupBy(dateColumn, "id").agg(first("date"), avg("value").as("value"))
resultDF.show()
输出结果：
+---+----------------+---------+
| id|     date       | value|
+---+----------------+---------+
| 2019-01-01| 2019-01-01   |      5|
| 2019-01-02| 2019-01-02   |      5|
| 2019-01-03| 2019-01-03   |      2|
| 2019-01-04| 2019-01-04   |      3|
| 2019-01-05| 2019-01-05   |      3|
| 2019-01-06| 2019-01-06   |      1|
| 2019-01-07| 2019-01-07   |      2|
| 2019-01-08| 2019-01-08   |      1|
| 2019-01-09| 2019-01-09   |      1|
| 2019-01-10| 2019-01-10   |      0|
| 2019-01-11| 2019-01-11   |      0|
| 2019-01-12| 2019-01-12   |      1|
| 2019-01-13| 2019-01-13   |      1|
| 2019-01-14| 2019-01-14   |      0|
| 2019-01-15| 2019-01-15   |      0|
| 2019-01-16| 2019-01-16   |      1|
| 2019-01-17| 2019-01-17   |      0|
| 2019-01-18| 2019-01-18   |      0|
| 2019-01-19| 2019-01-19   |      1|
| 2019-01-20| 2019-01-20   |      1|
| 2019-01-21| 2019-01-21   |      0|
| 2019-01-22| 2019-01-22   |      0|
| 2019-01-23| 2019-01-23   |      1|
| 2019-01-24| 2019-01-24   |      0|
| 2019-01-25| 2019-01-25   |      0|
| 2019-01-26| 2019-01-26   |      1|
| 2019-01-27| 2019-01-27   |      0|
| 2019-01-28| 2019-01-28   |      0|
| 2019-01-29| 2019-01-29   |      0|
| 2019-01-30| 2019-01-30   |      0|
| 2019-01-31| 2019-01-31   |      0|
+---+----------------+---------+

发现他并没有核算同环比，接着问：

Q: 并没有核算同环比啊

A: 感谢您指出这个问题。在原来的代码中，咱们只核算了相邻两天的差值，没有考虑相邻两天的环比增加。在核算同环比时，需求将每组数据的相邻两天也考虑进去，所以需求参加一个时间窗口来保存每组数据的相邻两天。修改后的代码如下：


import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.types._
val dateColumn = Seq("date").toDF("date")
val timeWindow = dateColumn.withColumn("end_date", "date").over(
  Window.partitionBy("date").orderBy("date")
)
val df = spark.createDataFrame(Seq(("2019-01-01"), ("2019-01-02"), ("2019-01-03"), ("2019-01-04"), ("2019-01-05"), ("2019-01-06"), ("2019-01-07"), ("2019-01-08"), ("2019-01-09"), ("2019-01-10"), ("2019-01-11"), ("2019-01-12"), ("2019-01-13"), ("2019-01-14"), ("2019-01-15"), ("2019-01-16"), ("2019-01-17"), ("2019-01-18"), ("2019-01-19"), ("2019-01-20"), ("2019-01-21"), ("2019-01-22"), ("2019-01-23"), ("2019-01-24"), ("2019-01-25"), ("2019-01-26"), ("2019-01-27"), ("2019-01-28"), ("2019-01-29"), ("2019-01-30"), ("2019-01-31")), Seq("id", "date"))
val resultDF = df.groupBy(dateColumn, "id").agg(first("date"), avg("value").as("value"))
val idxWindow = Seq("date", "end_date").toDF("idx", "end_date")
val resultDF2 = resultDF.join(idxWindow, "left_id", "right_id", "date")
resultDF2.show()

在这个代码中，咱们在 timeWindow 中新增了一列 idx 表明相邻两天的索引，并将 date 列和 end_date 列进行了索引。然后，咱们运用这两个索引进行了 join 操作，以核算同环比。需求留意的是，因为咱们运用的是 date 列作为分区键，所以 end_date 列是依照日期排序的。因而，咱们需求在核算同环比之前，先按日期排序每个子集，以确保同环比的值是接连的。

再问下java

Q:java 完成二分法排序

以下是 Java 完成二分查找排序的示例代码：

public static void bubbleSort(int[] nums) {
    int n = nums.length;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (nums[j] > nums[j + 1]) {
                int temp = nums[j];
                nums[j] = nums[j + 1];
                nums[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

这个完成运用了双重循环，以比较相邻的两个元素，并将较小的元素向后移动一个方位。在每一轮比较中，最大的元素将被保存下来，而最小的元素将被替换为它的下一个元素。因而，终究的有序数组将按升序排列。同样地，假如需求运用二分查找排序一个数组，能够运用相似的方法来完成。需求留意的是，因为这种排序算法的时间复杂度是 O(n^2)，因而在处理大型数据集时，或许需求运用其他算法来优化性能。

总结：

整体来说还行，不是那么的让人失望，补充一句，不支持图片，是的

咱们今天共享到这儿，你也能够查找微信大众号“1点东西”，会有很多AI材料，感谢点赞，重视。

最近一直在写AIGPT类的东西，都收录在下方AI专栏里，今后也会持续输出。

阿里的通义千问，震惊到我了

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SWOT剖析

咱们再来看下编码才能

总结：

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我是通义千问，一个专门呼应人类指令的大模型