分布式系統(tǒng)中的CAP理論，面試必問，你理解了嘛？
對于剛剛接觸分布式系統(tǒng)的小伙伴們來說，一提起分布式系統(tǒng)，就感覺高大上，深不可測。而且看了很多書和視頻還是一臉懵逼。這篇文章主要使用大白話的方式，帶你理解一下分布式系統(tǒng)
字節(jié)跳動版ChatGPT，現(xiàn)在人人可玩了！
網(wǎng)頁版、安卓版和iOS版同步上線，用抖音賬號、手機(jī)號和蘋果賬號都能登錄。
并且無需排隊，打開就能和這個名叫“豆包”的AI助手直接開聊。
是doubao.com不是douban.com噢~
消息一出，已經(jīng)有不少胖友第一時間前往圍（tiao）觀（xi）。
我們也抓緊實測了一波~
與ChatGLM難分伯仲
先來看看豆包是怎么介紹自己的：
既然如此，我們就來試試這些“官方功能”靠不靠譜。
比如，我們挑選了幾個有意思的錯誤機(jī)翻讓豆包糾正，結(jié)果豆包給出的反饋還挺不錯的：
尤其是“鴛鴦鍋”的翻譯，可以說是完勝Google和DeepL。
知識方面的話，當(dāng)然要問一下“刁鉆”的問題了：雷公電母放出的電是直流電還是交流電。
豆包的這個回答，可以概括成“不是直流電，而是直流電”??，但前面說的還算可以吧。
拋開整活的話，豆包的開胃小菜的確給了我們一個不錯的第一印象。
那么下面我們就上正餐——來拿它和備受好評的國產(chǎn)開源大模型ChatGLM進(jìn)行一場大橫評。
具體的內(nèi)容包括文案創(chuàng)作、邏輯推理、數(shù)學(xué)和代碼四個方面。
文案創(chuàng)作方面，豆包說自己會撰寫知乎、小紅書等各種風(fēng)格的文案。
我們不妨整個奇葩點的東西，看看它能不能創(chuàng)作得出來，比如……豆汁美式的小紅書筆記。
文案搭配著emoji，連Tag都有了，看來豆包真的是懂小紅書的。
不過你確定“醇香甘甜”這個詞是用來形容豆汁的嗎……
ChatGLM雖然寫了很多，但是沒審清題，把豆汁直接當(dāng)成了豆?jié){……
（這么一看，豆包可能也理解成豆?jié){了，但是人家沒直接說成豆?jié){啊）
看來豆包是有一定創(chuàng)作能力的，所以不妨再加大難度。
直接讓它給“豆汁美式”的宣傳片寫個短視頻腳本。
ChatGLM的版本細(xì)節(jié)則要豐富些，不過豆包的版本也算是五臟俱全了。
兩者的文案創(chuàng)作水平不相上下，那么邏輯推理能力又怎么樣呢？
我們找來了一道推理題目，這道題兩位選手都沒能做對（正確答案是甲3乙1丙2）：
雖然都沒做對，但是豆包的思路好像在往正確的方向上走了。
而ChatGLM的解答，反正我是沒看懂。
這一環(huán)節(jié)對兩者的表現(xiàn)也是很難評價，那么，馬上進(jìn)入一眾大模型的噩夢環(huán)節(jié)——數(shù)學(xué)。
簡單如雞兔同籠這樣的問題就不測了，我們直接上難度，拿一道高考題給他們試試。
△2023北京卷第16題
（圖片我們沒有輸入，但沒有圖片也能解題；第一問是證明，我們也去掉了）
豆包使用的是純幾何方法，后的答案是正確的，但很遺憾過程不對。
△從紅框開始出現(xiàn)錯誤
ChatGLM則使用了向量解法：
首先結(jié)果是錯的，不過120倒是和60度互補(bǔ)，是出了些小問題嗎？
但我們很快發(fā)現(xiàn)了華點：
這里不應(yīng)該約等于就先不提了……兩個正數(shù)相除你是怎么給約成個負(fù)數(shù)的……
標(biāo)準(zhǔn)答案是醬嬸兒的，由于第二問要用到第一問的證明結(jié)論，所以把第一問的過程也放上來了：
如此看來，在數(shù)學(xué)修煉上，兩位大模型選手都還有很大的進(jìn)步空間。
那么面對大家喜聞樂見的代碼問題，豆包又該如何應(yīng)對呢？
先看比較基礎(chǔ)的冒泡排序算法。
我們試著跑了一下（換掉了預(yù)設(shè)的數(shù)字），結(jié)果成功輸出了答案：
接下來上LeetCode，我們先選了一個比較簡單的把阿拉伯?dāng)?shù)字轉(zhuǎn)換成羅馬數(shù)字的題目。
豆包很快就生成了一段代碼，還附帶了解釋：
而ChatGLM給出的代碼是這樣的（也附有解釋）：
運行的結(jié)果是豆包正確，ChatGLM錯誤：
不過稍微復(fù)雜一些的題目，他們就都做不對了。
除了設(shè)計算法，我們還想看看他們能不能用代碼“畫圖”。
我們隨機(jī)生成了兩列數(shù)據(jù)，看看能不能搞個折線圖出來：
結(jié)果用豆包的代碼畫出了這么個東西……
ChatGLM這邊的情況嘛……好家伙，直接報錯運行不了。
代碼環(huán)節(jié)就先展示到這里了，用一句話說就是：都還得練。
看了這么多，想必讀者朋友們已經(jīng)有些累了，所以我們還準(zhǔn)備了“餐后甜點”，來點輕松的內(nèi)容。
弱智吧，開整！
Q1：蘿卜到底能不能“開胃”呢？
“必要時尋求專業(yè)醫(yī)生幫助”，這難道是在自己給自己做手術(shù)嗎……
Q2：導(dǎo)盲犬禁止入內(nèi)，是給盲人看得，還是給導(dǎo)盲犬看的？
豆包在A和B兩個選項當(dāng)中選擇了C。
而問及“隕石為什么總砸中隕石坑”，豆包倒是說對了，只不過回答得有點復(fù)雜。
弱智吧的測評結(jié)果總結(jié)下來就是：AI還是太單純，還沒辦法理解人類復(fù)雜的小心思。
字節(jié)跳動大模型開始發(fā)力
字節(jié)跳動選在這時候開放“豆包”測試，似乎有些令人意外。
但實際上，這個時間線倒推起來也不是無跡可尋：
在ChatGPT掀起狂瀾的今年二三月，字節(jié)跳動就已有組建大模型團(tuán)隊的消息傳出。
據(jù)36kr消息，其探索方向主要是語言和圖像兩類大模型，希望能將大模型與字節(jié)本身的搜索、廣告等下游業(yè)務(wù)相結(jié)合。
但在當(dāng)時，字節(jié)方面相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人的回應(yīng)是：技術(shù)中臺在這些領(lǐng)域有探索，還很初期，不成熟。
此后的“百模大戰(zhàn)”之中，字節(jié)跳動似乎并沒有正式參戰(zhàn)的意思，旗下云平臺火山引擎，打出的也是“為大模型打造技術(shù)底座”、接入第三方大模型做大模型旗艦店商城的旗號。
直到6月份，字節(jié)跳動被曝開始內(nèi)部測試一款A(yù)I對話類產(chǎn)品，代號“Grace”。
而Grace的網(wǎng)址“gracebot.cn”，現(xiàn)在會直接跳轉(zhuǎn)到豆包官網(wǎng)。
雖然豆包本包并不承認(rèn)自己就是Grace，但目前看來，豆包就是Grace的開放測試版本。
另外，“豆包”項目組的盆友向我們透露，豆包尚處于早期開發(fā)驗證階段。測試期還存在較多局限，生成的內(nèi)容也可能不準(zhǔn)確，歡迎測試用戶們多提意見多反饋。
值得關(guān)注的是，近，一個名叫BuboGPT的多模態(tài)大模型，在huggingface上上線了Demo。這一大模型背后同樣有來自字節(jié)跳動的技術(shù)參與。
論文介紹，BuboGPT支持文本、圖像、音頻三種模態(tài)，能做到細(xì)粒度的多模態(tài)聯(lián)合理解。
比如給它這樣一張圖片：
BuboGPT不僅能識別出青蛙和青蛙手里的班卓琴，還能總結(jié)出青蛙的具體動作、所處環(huán)境。
One More Thing
字節(jié)跳動終于出手，那么豆包這表現(xiàn)你給打幾分？
話說回來，就在大模型漸漸走出每周都有新模發(fā)布的狂熱期，國產(chǎn)大模型的先行者們，回答質(zhì)量已經(jīng)悄然進(jìn)步了不少。
比如當(dāng)初難倒眾多大模型英雄漢的“爸媽婚禮不帶我”問題，如今許多國產(chǎn)大模型都能回答得有理有據(jù)。
△上百度下訊飛
國產(chǎn)大模型的評判標(biāo)尺，或許也已到了再上一個臺階的時候。
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