看了这3个帖子之后,我被 Claude3 惊呆了!

近期,人工智能模型Claude3因其能理解并回应量子物理学博士论文、创造新算法及在内部测试中的表现,引发了业界极大关注。其展现出的高级理解和创新能力令人震惊。

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这些天 Claude3 是AI圈的大热点,因为它的能力超越了行业标杆 GPT4。

前两天我也写了一篇 Claude3 的文章,介绍了一下它的特点。

说实话,看到 Claude3 的测试成绩之后,我个人并没有感到多么震惊,顶多是 “不错哦” 的感觉。

但今天看到了有关 Claude3 的3篇贴子之后,瞬间不淡定了,感觉被震了。

第1篇

这是一个量子物理学博士发布的。

他惊呼:

天啊 我疯了

Claude 是唯一理解我的量子物理学博士论文的人之一

一个量子物理博士的论文啊,充满了复杂的公式和深奥的理论。

就算是这个领域内的专业人士,想要读懂一篇博士论文,也得花费不少精力吧。

而 Claude3 就这么轻松的理解了。

第2篇

这个就更吓人了。

这个哥们儿也是搞量子的,他更加崩溃。

他给了 Claude3 两个专业的提示词,结果 Claude3 发明了一个算法。

相关算法的论文还没有在网上发表啊!

第3篇

这个就点惊悚了。

这个作者是 Claude 的内部人员,说他们在做 Claude3 内部测试时,发生了有趣的事儿。

这个测试叫“大海捞针”,就是从海量数据(大海)中找一个非常短小的内容(针)。

Claude3 的答案中,先是给出了正确答案,也就是找到了针。

紧接着,给出了自己的感受,它说:

这个内容不对劲,与整篇文档的内容不相关,所以,这个内容是插入的一个笑话吧,或者是在测试我。

天呐,它有意识了!!!

我先缓缓,下篇文章见。

#Claude3,#ChatGPT,#gpt890

信息来源 gpt890.com/article/27

### 使用 Claude 3.7 和 Sonnet 创建 3D 城市场景 尽管目前关于如何直接利用Claude 3.7 Sonnet创建3D城市场景的具体指南尚未公开,考虑到该模型在编码和前端Web开发方面的能力增强[^1],可以推测其能够辅助编写复杂脚本或自动生成部分代码片段来支持此类项目。 对于构建3D城市环境的任务而言,通常会涉及到三维建模工具的应用以及图形渲染引擎的选择。下面提供了一个基于Python语言结合Blender这一开源3D创作套件的小型案例研究,旨在展示怎样通过编程方式生成简单的建筑物结构并将其组合成街区布局: ```python import bpy def create_building(x, y, z, width=5, depth=5, height=20): """Create a simple building at specified location.""" bpy.ops.mesh.primitive_cube_add(size=1, enter_editmode=False, align='WORLD', location=(x, y, z)) cube = bpy.context.object scale_factor = (width / 2, depth / 2, height / 2) cube.scale = scale_factor # Define city grid parameters grid_size_x = 4 grid_size_y = 4 building_spacing = 8 for i in range(grid_size_x * grid_size_y): x_pos = ((i % grid_size_x) - grid_size_x/2 + .5) * building_spacing y_pos = ((i // grid_size_x) - grid_size_y/2 + .5) * building_spacing create_building(x=x_pos, y=y_pos, z=0) bpy.ops.wm.save_as_mainfile(filepath="city.blend") ``` 上述脚本展示了如何定义函数`create_building()`用于放置单体建筑,并通过循环迭代在整个网格范围内分布这些实体。最终保存文件以便后续编辑或导出为其他格式供游戏引擎或其他应用程序加载使用。 值得注意的是,在实际操作过程中可能会涉及更多细节调整和技术考量,例如材质贴图应用、光照效果配置等高级特性;而Claude 3.7 Sonnet或许可以在某些环节发挥重要作用——比如自动化处理重复性的参数设置工作或是优化性能瓶颈等问题。
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