百度「文心一言」阿里「通义千问」腾讯的AI将会叫什么呢

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
简介: 百度「文心一言」阿里「通义千问」腾讯的AI将会叫什么呢

代码功能

总的来说,画工还是很不错的,并且出画速度很快。最后测试一下它写代码的能力:


1.写一个扫雷游戏的代码

import random  
# 定义游戏板  
board = [['1', '2', '3', '4', '5'],  
        ['6', '7', '8', '9', '10'],  
        ['11', '12', '13', '14', '15'],  
        ['16', '17', '18', '19', '20']]  
# 定义雷数和难度等级  
num_mines = 10  
difficulty = 1  
# 初始化游戏板  
for i in range(num_mines):  
    row = random.randint(0, len(board)-1)  
    col = random.randint(0, len(board)-1)  
    board[row][col] = 'X'  
# 打印游戏板  
def print_board():  
    for row in board:  
        print(row)  
# 判断是否有雷  
def is_mine(row, col):  
    return board[row][col] == 'X'  
# 打印雷  
def print_mine():  
    print('-' * (len(board)-1) + 'X')  
# 打印得分  
def print_score():  
    if num_mines == 0:  
        print('You win!')  
    else:  
        score = 0  
        for row in board:  
            score += sum(is_mine(row, col) for col in range(len(board)))  
        print(f'You have {num_mines} mines left.Your score is {score}.')  
# 游戏循环  
while num_mines > 0:  
    print_board()  
    print_mine()  
    print_score()  
    num_mines -= 1  
    if num_mines == 0:  
        print('You win!')  
        break


2.写一个冒泡排序的代码,用golang实现

package main  
import "fmt"  
func bubbleSort(arr []int) {  
    n := len(arr)  
    for i := 0; i < n-1; i++ {  
        for j := 0; j < n-i-1; j++ {  
            if arr[j] > arr[j+1] {  
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]  
            }  
        }  
    }  
}  
func main() {  
    arr := []int{64, 34, 25, 12, 22, 11, 90}  
    bubbleSort(arr)  
    fmt.Println(arr)  
}

在这个示例中,我们定义了一个 bubbleSort 函数,用于实现冒泡排序。在函数中,我们使用两个嵌套的循环来遍历数组,并比较相邻的元素。如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置。这样,每一轮循环都会将最大的元素“冒泡”到数组的末尾。


在 main 函数中,我们定义了一个整数数组 arr,并调用 bubbleSort 函数对其进行排序。最后,我们使用 fmt.Println 函数输出排序后的数组。


需要注意的是,在实际应用中,我们可能需要对输入的数据进行错误处理,例如检查数组长度是否为 0,以及处理可能出现的异常情况。此外,我们还可以使用更高效的排序算法,例如快速排序、归并排序等。


3.单链表的创建和遍历,用C++实现

#include <iostream>  
using namespace std;  
// 定义链表节点结构体  
struct ListNode {  
    int val;  
    ListNode* next;  
    ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}  
};  
// 创建链表  
ListNode* createList(int arr[], int n) {  
    ListNode* head = new ListNode(0);  
    ListNode* cur = head;  
    for (int i = 0; i < n; i++) {  
        cur->next = new ListNode(arr[i]);  
        cur = cur->next;  
    }  
    return head->next;  
}  
// 遍历链表  
void traverseList(ListNode* head) {  
    ListNode* cur = head;  
    while (cur != NULL) {  
        cout << cur->val << " ";  
        cur = cur->next;  
    }  
    cout << endl;  
}  
int main() {  
    int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};  
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  
    ListNode* head = createList(arr, n);  
    traverseList(head);  
    return 0;  
}


在这个示例中,我们定义了一个链表节点结构体 ListNode,包含一个整数值 val 和一个指向下一个节点的指针 next。然后,我们定义了两个函数 createList 和 traverseList,分别用于创建链表和遍历链表。


createList 函数接受一个整数数组 arr 和数组的长度 n,并返回链表的头节点。它使用一个指针 cur 来遍历数组,并在遍历过程中创建新的节点,并将其添加到链表的末尾。


traverseList 函数接受一个链表的头节点指针 head,并遍历链表。它使用一个指针 cur 来遍历链表,并在遍历过程中输出每个节点的值。


在 main 函数中,我们定义了一个整数数组 arr,并调用 createList 函数创建链表。然后,我们调用 traverseList 函数遍历链表,并将链表的头节点指针 head 作为参数传递给它。  


目录
相关文章
|
3天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
OmniThink:浙大联合阿里通义开源 AI 写作框架,基于深度思考扩展知识边界,实时展示思考过程
OmniThink 是浙江大学与阿里通义实验室联合开发的机器写作框架,通过模拟人类迭代扩展和反思过程,生成高质量长篇文章,显著提升知识密度和内容深度。
52 12
OmniThink:浙大联合阿里通义开源 AI 写作框架,基于深度思考扩展知识边界,实时展示思考过程
|
11天前
|
人工智能 缓存 Ubuntu
AI+树莓派=阿里P8技术专家。模拟面试、学技术真的太香了 | 手把手教学
本课程由阿里P8技术专家分享,介绍如何使用树莓派和阿里云服务构建AI面试助手。通过模拟面试场景,讲解了Java中`==`与`equals`的区别,并演示了从硬件搭建、语音识别、AI Agent配置到代码实现的完整流程。项目利用树莓派作为核心,结合阿里云的实时语音识别、AI Agent和文字转语音服务,实现了一个能够回答面试问题的智能玩偶。课程展示了AI应用的简易构建过程,适合初学者学习和实践。
71 22
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 API
用AI Agent做一个法律咨询助手,罗老看了都直呼内行 feat.通义千问大模型&阿里云百炼平台
本视频介绍如何使用通义千问大模型和阿里云百炼平台创建一个法律咨询助手AI Agent。通过简单配置,无需编写代码或训练模型,即可快速实现智能问答功能。演示包括创建应用、配置知识库、上传民法典文档、构建知识索引等步骤。最终,用户可以通过API调用集成此AI Agent到现有系统中,提供专业的法律咨询服务。整个过程简便高效,适合快速搭建专业领域的小助手。
119 21
|
25天前
|
人工智能 开发框架 算法
Qwen-Agent:阿里通义开源 AI Agent 应用开发框架,支持构建多智能体,具备自动记忆上下文等能力
Qwen-Agent 是阿里通义开源的一个基于 Qwen 模型的 Agent 应用开发框架,支持指令遵循、工具使用、规划和记忆能力,适用于构建复杂的智能代理应用。
398 10
Qwen-Agent:阿里通义开源 AI Agent 应用开发框架,支持构建多智能体,具备自动记忆上下文等能力
|
1月前
|
人工智能 前端开发 Java
Spring AI Alibaba + 通义千问,开发AI应用如此简单!!!
本文介绍了如何使用Spring AI Alibaba开发一个简单的AI对话应用。通过引入`spring-ai-alibaba-starter`依赖和配置API密钥,结合Spring Boot项目,只需几行代码即可实现与AI模型的交互。具体步骤包括创建Spring Boot项目、编写Controller处理对话请求以及前端页面展示对话内容。此外,文章还介绍了如何通过添加对话记忆功能,使AI能够理解上下文并进行连贯对话。最后,总结了Spring AI为Java开发者带来的便利,简化了AI应用的开发流程。
399 0
|
15天前
|
人工智能 API 开发者
阿里CEO吴泳铭-2024互联网大会发言:AI的最大价值是推动生产力变革
11月21日,2024年世界互联网大会“互联网企业家论坛”在乌镇召开。阿里巴巴CEO吴泳铭表示,AI的最大价值在于推动各行各业的生产力变革,而非仅限于开发超级APP。他强调,发展AI需建设繁荣的技术、产品和市场生态。目前,30多万家企业已接入阿里“通义”大模型,应用于代码开发、药物研发等场景。阿里巴巴坚持开源路线,全球开发者基于“通义千问”开发的衍生模型已突破7.8万个。吴泳铭认为,AI的发展需要行业共同努力,建设繁荣生态以实现高质量持续发展。
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 Swift
探索面向开放型问题的推理模型Marco-o1,阿里国际AI团队最新开源!
阿里国际AI团队发布的新模型Marco-o1,不仅擅长解决具有标准答案的学科问题(如代码、数学等),更强调开放式问题的解决方案。该模型采用超长CoT数据微调、MCTS扩展解空间等技术,提升了模型在翻译任务及复杂问题解决上的表现。研究团队还开源了部分数据和模型,供社区使用和进一步研究。
探索面向开放型问题的推理模型Marco-o1,阿里国际AI团队最新开源!
|
3月前
|
人工智能 编解码 文字识别
阿里国际AI开源Ovis1.6,多项得分超GPT-4o-mini!
阿里国际AI团队提出了一种名为Ovis (Open VISion)的新型多模态大模型的架构。
|
9天前
|
人工智能 运维 物联网
云大使 X 函数计算 FC 专属活动上线!享返佣,一键打造 AI 应用
如今,AI 技术已经成为推动业务创新和增长的重要力量。但对于许多企业和开发者来说,如何高效、便捷地部署和管理 AI 应用仍然是一个挑战。阿里云函数计算 FC 以其免运维的特点,大大降低了 AI 应用部署的复杂性。用户无需担心底层资源的管理和运维问题,可以专注于应用的创新和开发,并且用户可以通过一键部署功能,迅速将 AI 大模型部署到云端,实现快速上线和迭代。函数计算目前推出了多种规格的云资源优惠套餐,用户可以根据实际需求灵活选择。
|
6天前
|
人工智能 算法 前端开发
OmAgent:轻松构建在终端设备上运行的 AI 应用,赋能手机、穿戴设备、摄像头等多种设备
OmAgent 是 Om AI 与浙江大学联合开源的多模态语言代理框架,支持多设备连接、高效模型集成,助力开发者快速构建复杂的多模态代理应用。
132 72
OmAgent:轻松构建在终端设备上运行的 AI 应用,赋能手机、穿戴设备、摄像头等多种设备