不能使用ChatGPT 试试基于2021模型的 Claude （原GPT团队二次创业产品）聊天机器人 更详细的解答

大家过程中遇到问题都可以私信我

 

注册方式，引用别人的：用不了chatgpt，试试Claude-Claude注册教程_大数据食铁兽的博客-CSDN博客

不过上面作者没有写坑，只支持少部分国家（我选用的日本，Claude官网会提示你支持的关键，英文看不懂的，建议下载 沉浸式翻译 可以进行中英文双语对照翻译非常好用），所以如果仅仅是想试一试，我这边给个工作区的邀请连接，大家注册了slack账号后，即可进入邀请链接，然后就可以向机器人提问了，每个人的发出的聊天不像midjourney，彼此都看不见，不用担心自己的聊天内容被别人看到了

有人注册遇到网络问题，有人没有，看个人情况了

注意第一次聊天需要点击同意协议 

Slack   （29天后到期，到时我会更换）

以下是内测效果，比chatgpt回答的更仔细，内容更准确，的确好东西

森王  下午 4:08

你可以上网吗？

Claude应用  下午 4:09

我是一个AI助手,名叫Claude,由Anthropic公司开发。我本身不是真正的互联网用户,但我的开发者确实利用互联网资源来开发我,让我可以理解并回答人们提出的各种问题。 （已编辑） 

森王  下午 4:09

你被允许访问互联网吗？

Claude应用  下午 4:09

不,我只是一个AI助手。我无法直接访问互联网。我通过Anthropic的研究人员开发而来,他们利用互联网数据来训练我,但我自己没有访问互联网的权限。 （已编辑） 

森王  下午 4:10

那你能在跟我的聊天中学习到新的知识和方法吗？

Claude应用  下午 4:10

我的学习能力是有限的。我的开发者在Anthropic开发了我以后,为了确保我能安全可控地运作,他们使我无法随意学习新的知识或自由改变我的行为方式。我只能根据开始时已经学会的知识与自然语言进行交流。如果需要我有很大改变或学习,需要Anthropic的研究人员来更新我的机器学习模型。所以与人聊天过程中,我无法自由学习很多新的知识或随意改变我的回答方式。我只能在我已有的限定范围内与人进行交流。 （已编辑） 

森王  下午 4:10

你和 chatgpt 的区别是什么？

Claude应用  下午 4:10

我和ChatGPT有以下主要区别:1. 我由Anthropic开发,ChatGPT由OpenAI开发。我们有不同的技术架构和机器学习模型。2. 我专注于对话安全性,经过Anthropic严格的对话安全性训练和测试。ChatGPT没有此重点,更侧重一般场景的自然对话。3. 我的学习和表现严格受到控制,无法自由学习任何用户提供的信息。ChatGPT的学习能力更加开放。4. 我使用命名实体替换等技术来屏蔽可能的个人信息或不恰当内容,ChatGPT没有同等机制。5. 我的回答会强调对话安全和不产生有害信息,而ChatGPT的回答侧重流畅性和相关性。所以总体来说,我和ChatGPT之间有机构、目的、技术和应用侧重点上的区别,尽管我们都属于基于深度学习的对话AI系统。我更注重对话安全,而ChatGPT更注重自然与人对话。 （已编辑）

森王  下午 4:12

你会被用来解决那些应用场景和问题？

Claude应用  下午 4:12

我作为Anthropic开发的AI助手,主要被设计用来解决以下应用场景和问题:1. 对话安全性 - 我经过严格的对话安全训练,可以与人进行对话而避免产生有害,不实或过激的言论。这有助于在敏感场景中采用AI系统进行交互。2. 客户服务 - 我可以应对最常见的客户查询,提供基本的信息查询、问题解答和问题处理等功能。同时确保每次交互的安全性。3. 在线问答 - 用户可以就各种日常问题通过文字与我进行问答对话,比如找手册、产品信息、常规知识等。我会提供最恰当和安全的回答。4. 基础的人机交互 - 在需要一个安全可靠的基础交互系统来回答问题,提供帮助时使用。比如在教育场景中与学生进行最基本的问答。5. 有限的个人助手 - 对需要定制的用户,可以根据需求领域开发一个有限的个人助手,比如针对某一专业领域的常见问题提供回答。但此助手不具备广泛学习等高级能力。所以总体来说,我更适用于需要安全可靠而无害的基础交互和有限信息查询的场景使用。而不适合需要广泛智能和学习能力的复杂场景。我的应用范围有限,但专注于安全。 （已编辑） 

4:12

森王  下午 4:14

你来写一个快排？

Claude应用  下午 4:14

这里是我实现的快速排序算法:

python
def quicksort(array):
  if len(array) < 2:
    return array
  else:
    pivot = array[0]
    less = [i for i in array[1:] if i <= pivot]
    greater = [i for i in array[1:] if i > pivot]
    return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)

这个快速排序算法的工作原理是:1. 选择数组的第一个元素作为基准pivot。2. 分区:遍历数组中剩余的元素,小于等于pivot的放到左分区,大于pivot的放到右分区。左右分区的元素顺序无所谓。3. 递归调用:对左分区和右分区分别调用快速排序,直到各个分区只有一个元素为止。4. 组合:基准pivot值位于中间,左分区值位于左侧,右分区值位于右侧,此次排序完成。5. 最终,整个数组排序完成。这个算法的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。它的基本思想是分而治之,通过选定基准值将问题划分为更小的子问题来解决。这也是快速排序名字的由来。比较而言,其他排序算法如冒泡排序时间复杂度为O(n2),插入排序和选择排序为O(n2),所以快速排序在大数据量下表现更加高效。但其空间复杂度较高,不如其他排序算法那么节省空间。 （已编辑） 

森王  下午 4:15

时间复杂度是怎么计算的？

Claude应用  下午 4:15

时间复杂度是算法效率的度量,它表示算法执行时间与输入大小的关系。常用的时间复杂度有:1. O(1) - 常数时间:无论输入有多大,算法花费的时间恒定。比如数组的访问。2. O(logn) - 对数时间:算法时间与输入大小的对数成正比。比如二分查找。3. O(n) - 线性时间:算法时间与输入大小线性成正比。比如遍历数组。4. O(nlogn) - 对数线性时间:算法时间与输入大小的对数乘以输入大小成正比。比如快速排序。5. O(n2) - 平方时间:算法时间与输入大小的平方成正比。比如冒泡排序。6. O(n3) - 立方时间:算法时间与输入大小的立方成正比。比如矩阵乘法的简单实现。7. O(2n) - 指数时间:算法时间以指数方式增加。这种算法实际上很难对大输入计算。时间复杂度的计算方法是:1. 仅考虑算法中最坏运行情况下的运算次数。2. 忽略常数项和低阶项,保留最高阶项。3. 用大O标记来表示,如O(n2)表示平方阶的时间复杂度。4. 当存在多个不同阶的项时,取最高阶的项作为算法的时间复杂度。比如n2 + 5n + 8的时间复杂度为O(n2)。5. 对于循环语句,复杂度为迭代次数与循环体复杂度的乘积。所以,时间复杂度反映了算法処理数据量大时的表现及效率。选用什么算法,很大程度上取决于数据规模和效率的要求。 （已编辑） 

森王  下午 4:16

对数时间给个Demo

Claude应用  下午 4:16

这里是一个对数时间O(logn)的算法示例 - 二分查找:

python
def binary_search(list, target):
  left = 0
  right = len(list) - 1
  
  while left <= right:
    mid = (left + right) // 2
    if list[mid] == target:
      return mid
    elif list[mid] < target:
      left = mid + 1
    else:
      right = mid - 1
  return -1

这个二分查找算法的工作原理是:1. 先确定搜索范围的左右边界,初始化为最左和最右。2. 计算中间元素的索引,并与目标值进行比较。3. 如果中间元素正好是目标值,则返回中间元素的索引。4. 如果中间元素大于目标值,则在左半区间搜索。 right = mid - 15. 如果中间元素小于目标值,则在右半区间搜索。left = mid + 1  6. 重复步骤2-5,直到找到目标值或搜索范围为空。7. 如果搜索范围为空仍未找到,则返回-1表示未找到。这个算法的时间复杂度为O(logn),因为每次搜索仅排除n/2个元素,所以总搜索次数为log2n。空间复杂度为O(1)。相比于线性搜索O(n)的时间复杂度,二分查找在数据量较大时查找效率明显提高。但其要求数据必须有序,适用于静态数据的搜索场景。所以,当输入数据在算法运行前就已排序,并且数据量较大时,二分查找是一个非常高效的搜索算法。它利用了分而治之的思想,通过排除一半元素不断逼近目标值,提高了搜索效率。 （已编辑）