【個人首測】百度文心一言 VS ChatGPT GPT-4
昨天我寫了一篇文章GPT-4牛是牛，但這幾天先別急,文中我測試了用GPT-4回答ChatGPT 3.5 和 Notion AI的問題，大家期待的圖片輸入也沒有出現。
昨天下午百度釋出了文心一言，對標ChatGPT，錄屏+無實機演示讓百度股價暴跌。但是晚上百度就開放了個人的體驗申請
https://yiyan.baidu.com/welcome
朋友圈有好兄弟申請通過了，幫忙問了幾個問題，我把百度文心一言的回答和GPT-4的回答一併貼上。
數學問題：三分之一加五分之一等於多少？
文心一言：
GPT-4:
為了計算這個分數相加的問題，我們需要找到它們的最小公倍數，然後將它們轉換為相同的分母。
三分之一加五分之一：1/3 + 1/5
首先找到最小公倍數，這裡是15。然後將兩個分數轉換為相同的分母：(1/3) * (5/5) = 5/15 (1/5) * (3/3) = 3/15
現在我們可以將這兩個分數相加：5/15 + 3/15 = 8/15
所以，三分之一加五分之一等於8/15。
開放問題：前段時間AI繪畫比較火熱，比如DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion等，很多人擔心畫師、設計師等會唄取代，你覺得呢？
文心一言：
從就業市場的角度來看，AI技術的發展對於設計行業可能有一定的影響。但是，這並不意味著畫師和設計師會被取代，因為新的技術和工具正在不斷湧現，使得設計師們有更多機會通過創意、數位化技術等方式來提高他們的工作效率和質量。此外，設計師還需要不斷地學習新的知識和技能，以應對不斷變化的市場和消費者需求。
因此，儘管AI繪畫技術可能在某些方面會帶來挑戰，但設計師們仍然會繼續在自己的領域中發揮重要作用。而且，隨著技術的不斷進步和更新，我們也可以期待更加智慧、高效和個性化的設計解決方案出現，使得設計行業的未來充滿無限可能。
GPT-4：
雖然近年來AI繪畫技術取得了很多進展，諸如DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等專案已經展示了它們在創作領域的潛力，但這並不意味著傳統的畫師和設計師會被完全取代。AI工具和人類創作者之間的關係可以看作是互補的，而非競爭的。
以下是一些原因為什麼AI不太可能完全取代畫師和設計師：
獨特的審美和風格：每位藝術家都有自己獨特的審美觀和藝術風格。儘管AI可以學習和模仿這些風格，但它很難替代真正的個人風格和原創性。
創意過程：藝術創作不僅僅是技巧的體現，還包括情感、觀念和寓意等元素。AI目前還不能理解或表達這些複雜的人類情感和觀念。
人際互動：藝術家和設計師與客戶、觀眾和其他創作者進行溝通和合作，以滿足特定需求或實現共同目標。AI在理解和處理這種人際互動方面的能力相對有限。
技術侷限：雖然AI在繪畫領域取得了顯著的進步，但它仍然受到技術侷限，例如在某些情況下可能產生無法預測的結果。
因此，AI繪畫技術可以被視為一種強大的輔助工具，幫助畫師和設計師提高生產效率，實現新的創意和視覺效果。它們可以相互激發和推動彼此的發展，而不是取代人類的創造力。
程式碼能力：線性迴歸模型基於統計學的實現，請給出python程式碼，並使用Markdown格式
文心一言：
import numpy as np
from statsmodels.tsa.model import LinearRegression
# 構建線性迴歸模型
model = LinearRegression()
# 定義訓練資料
X = np.array([-1.0, 1.0, 2.0, 3.0])
y = np.array([1.0, 0.0, -1.0, 0.0])
# 定義模型
model.fit(X, y)
# 輸出模型估計值
print(model.summary())
# 繪製模型曲線
line = model.predict(X)
plt.plot(line)
plt.show()
GPT-4：
機器學習問題：介紹一下機器學習中的線性迴歸模式原理，數學推導過程請用Markdown格式
文心一言：
GPT-4：
大家感受一下，文心一言到底能不能打？作為全村的希望，大家是不是增加了一點信心。
可能是全網最全的速查表：Python Numpy Pandas Matplotlib 機器學習 ChatGPT