昨天试了一下DeepSeek的解题,用的是腾讯元宝的接口,确实很惊艳。
我的初始输入是:写一个python程序,随机输出20个数,这些数的范围是0-100,这些数的平均值是71.5。
DeepSeek很快给出了一段python代码并附上了推理过程。
然后我改变输入:我现在改变一下20个数字的取值范围,是10-40,请输出python程序。
DeepSeek的反馈让我有点吃惊。
“好的,我现在需要帮用户解决生成20个随机数的问题,范围改为10-40,同时平均值要是71.5。不过这里有个矛盾,因为10到40的平均值最大只能是40,而用户要求的平均值是71.5,明显超出了范围。所以首先我得确认用户的需求是否有误。
用户可能是在之前的提问中已经设定过平均值为71.5,但当时范围是0-100,现在修改范围到10-40,但没注意到平均值无法达到71.5。这时候应该指出这个矛盾,并询问用户是否需要调整范围或平均值。如果用户坚持要同时满足这两个条件,那么这在数学上是不可能的,必须明确告知用户。”
然后DeepSeek给出了两个修正方案,解决了我的问题。
让我吃惊的是DeepSeek的推理反馈。我打引号的这一段说明DeepSeek似乎不完全是语言模型,它能真正在数学意义上进行推理。
此外,我之前回孟词宗的贴子里,回应了孟词宗提到的一个测试。
就是给定规则:A->B, B->C, C->D,然后以此类推。
如果输入是:ZZZZZZZZZZY,输出是什么?
我用DeepSeek试了一下,第一次的回答是:
Input: ZZZZZZZZZZY
Output: AAAAAAAAAAZ
在我做了提示后:如果把ZZZZZZZZZZY看成一个26进制的数,那么这个数的后继是多少?
DeepSeek经过了长时间的思考(用时285秒),给出了正确答案:
将 ZZZZZZZZZZY 视为 26进制数 的后继(加1后的结果)是 ZZZZZZZZZZZ。
还有值得一提的是,我开始的输入是英文,DS的答复也都是英文。但是当我输入的提示之后转为中文之后,DS的答复就变成全中文了。也就是说DS的思考的框架应该是超越具体语言的东西。