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Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

释放双眼,带上耳机,听听看~!
了解Wolfram插件,结合了ChatGPT和Wolfram Alpha的强大功能,为解决复杂问题提供了新的可能性。

Wolfram插件简介

想象一下你有个AI学霸,它不仅知道你在说什么,而且可以随手甩给你一个实时的可视化图表,带有标记的地图,热力学的3D模型等等。和ChatGPT广泛涉猎偶尔胡言乱语相比,这个学霸谨言慎行,精通数学,物理,化学,工程,音乐,地理,编程等各个领域。这个学霸就是我要介绍的Wolfram ChatGPT 插件。

它完美地连接了ChatGPT的自然语言能力和Wolfram强大的计算引擎。两者协同能够进行复杂的运算,生成图表,借助Wolfram的专业领域的知识库,回答各种复杂问题,涵盖从量子物理到最新科技趋势等各种主题。

无论你是程序员、教育工作者、科研人员还是一个拥有好奇心的普通人,Wolfram ChatGPT 插件都可以为你解决专业性的问题。听起来很科幻,对吧?

Wolfram如何让ChatGPT更强大

Wolfram插件是 Wolfram Alpha的计算语言和ChatGPT大语言模型的结合,它们互相独立,又互相结合,最大限度地发挥每个系统的优势。

Wolfram Alpha在准确性方面表现出色。它擅长提供准确和严谨的解决方案,尤其是对于复杂的数学和科学问题。它的计算非常高效,可以快速处理和分析结构化数据,但是它无法理解人类各种灵活多变的自然语言。而ChatGPT擅长理解上下文并生成人类可以理解的自然语言。两者的结合可以使ChatGPT具备进行准确的计算能力,大大增强其专业领域的输出能力。

此外,Wolfram Alpha 的符号计算能力可以增强 ChatGPT 对计算语言的理解。符号计算涉及数学符号和表达式的处理,可以提供对人类语言更精确的表达式。当前形式的 ChatGPT 无法直接操作数学符号。但是与 Wolfram Alpha 结合,它可以学习生成更贴近形式语言结构的文本,大大提高其上下文准确性。

Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

Wolfram Alpha 的一个重大优势是,它可以访问庞大的、经过筛选和验证的数据库。ChatGPT通过访问Wolfram的数据库,它可以提供更准确的事实性回答。Wolfram Alpha 的深度计算能力与 ChatGPT 的广泛语言理解相结合,可以提供更加广泛和详细的回答。

此外,Wolfram Alpha 的集成和部署能力非常有用。它可以与其他系统进行交互、读写文件、调用其他语言的函数等。这可以使 ChatGPT 变得更加全面且更易于集成,使其能够与其他工具进行交互,甚至部署应用程序。

Wolfram插件的具体优势

提供基于事实的答案

用过ChatGPT的人都了解它的性格—一本正经地胡说八道。虽然ChatGPT4通过思维链大大提升了它处理问题地逻辑能力,但是对于非常复杂和专业的问题,偶尔还是会漏出马脚。

还有一个问题就是偏见。如果ChatGPT的训练数据里包含偏见,那么ChatGPT就会返回不精确的回答。就算训练的数据是准确的,ChatGPT联网获得的数据也未必就准确的。

此外,尽管ChatGPT在生成文本方面非常出色,但有时在理解完整语境方面可能会有些偏差。当你给它一些脑筋急转弯或者一些梗,它就不知所云了。

但是,结合了Wolfram Alpha,它就变成了一个既能聊天又懂行的朋友。听起来很酷,对吧?

Wolfram Alpha拥有巨大的经过验证和核实的数据库,拥有这个巨大的经过验证和核实的数据集。

为了评估Wolfram插件的功能,我提出了以下问题:“在过去50年里,中国的人口增长和增长率与美国相比如何?”(PS: 用英文和ChatGPT对话效果更好哟:))

如下图所示,ChatGPT两次使用Wolfram插件获取了中国和美国人口的统计数据,并给出了提供清晰明确的回答。随后,我要求提供一些图表来展示过去50年的数据。

Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

那么在没有Wolfram插件的情况下,ChatGPT+Bing的表现如何呢?从下图可以看出,差距还是很明显的。从下面的图片可以看出,尽管ChatGPT尽力了,但由于无法立即获取关于美国人口的数据,开始的回答没有达到要求。在后续的尝试中,又开始胡言乱语了。

Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

专业性的知识

WolframAlpha精通很多专业领域,包括物理学、化学、工程学、天文学等等,可以提供专业可靠的答案。

通过Wolfram这个插件,可以将WolframAlpha和ChatGPT对接起来,ChatGPT因此可以利用Wolfram广泛的知识,还能够运行代码,对需要进行复杂运算,调取实时数据的问题作出更准确,更详细的回应。

为了进行验证,我想了一个日常生活中涉及到营养学的问题交给它来回答:如何准确计算我的基础代谢率(BMR)和每日总能量消耗(TDEE)。这两个指标可以帮助我确定我需要多少卡路里来控制体重。

我得到了如下答案:

对于男性来说,BMR=体重(kg)x10+身高(cm)x6.25-5x年龄+5

对于女性来说,BMR=体重(kg)x10+身高(cm)x6.25-5x年龄+5

你的每日总能量消耗(TDEE)是你一天中燃烧的总热量。它的计算方法是将你的BMR乘以一个活动系数,这个系数代表你的身体活动水平:

  • 久坐(很少或没有运动): BMRx1.2
  • 轻度活动(轻度运动/运动1-3天/周): BMRx1.375
  • 中度活跃(中度运动/运动3-5天/周): BMRx1.55
  • 非常活跃(艰苦运动/运动6-7天/周): BMRx1.725
  • 特别活跃(非常努力的运动/体力工作和运动2次/天): BMRx1.9

例如,如果你是一个27岁的男性,体重70公斤,身高173厘米,你的BMR将是每天大约1679卡路里。你的TDEE将取决于你的活动水平。如果你是久坐不动的人,你的TDEE将是每天约2015卡路里。如果你适度活动,你的TDEE将是每天约2602卡路里。

请注意,这些只是粗略的计算,个人的卡路里需求可能有所不同。为了获得更准确的评估,请考虑咨询医疗保健从业者或注册营养师。

Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

ChatGPT+Wolfram给我了一个清晰准确的回答。此外,如果点击”Used Wolfram”右边的下拉箭头,在黑色文本框底部会有一个超链接。这个超链接可以带你到Wolfram Alpha网站。

进入Wolfram Alpha的网站,你所要做的就是输入一些基本信息:年龄、体重、身高和性别。然后Wolfram Alpha将为你算出你的BMR。你可以不必用上述公式来自己计算。很方便吧!

Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

基于实时数据提供决策

WolframAlpha不但是一个超强的数字大脑,精通各领域专业知识,而且可以提供天气或股票等实时数据。这一点又是ChatGPT本身不具备的。

ChatGPT通过获取Wolfram的实时数据,可以进行计算,甚至给你返回可视化的图表。

当你需要根据最新的数据来做决策时,它的能力就发挥出来了,眨眼间帮你完成非常复杂的数据分析和运算,并根据分析结果为你提供决策。无论你是想要决定今天出门是否带伞,还是想知道某只股票合适的入手时机,它都可以给你提供有效的答案。

于是乎我又给它了一个问题:用1万美金目前可以购买多少苹果公司的股票。

它给出的答案如下:

当前苹果公司(AAPL)的股价为每股184.92美元。用1万美元,你可以购买大约54股。请注意,这种计算方法没有考虑到购买股票时可能适用的任何交易费用或税收。另外,股票价格在一天中会有波动,所以你可以购买的具体数量可能会有所不同。

Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

如果你仔细看上图的黑色文本框,你可以看到运行的过程。ChatGPT利用Wolfram找到了当前苹果公司的股价。然后几秒钟内完成计算并返回结果。ChatGPT甚至明白应该把小数转化成整数。

装了这个插件,你就有了一个私人的财务助理。除此之外,它还有很多领域的实时数据等你去尝试哦!

进行高度复杂的运算

有了Wolfram这个插件,ChatGPT可以变成数学奇才,帮你解各种方程,计算微积分,处理矩阵和向量等等。你只需要用人类语言告诉它怎么做,它就可以告诉你答案,还可以在需要的时候生成图表。

我花了很长时间测试它的数学能力,发现普通的奥数题根本用不到它,只需要GPT4就可以了。偶然间在知乎看到了这个问题:一天的时间中,时针、分针、秒针有多少次重合?来看看没有插件的ChatGPT4是如何回答的吧:

Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

看到了吗,它给出了错误的回答,回答过程连一个方程式都没有。

然后我用了Wolfram插件,来看看返回的答案吧:

Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

看到了吗?这才是正确的回答,虽然我也不清楚它具体是怎么算的 :)。

可视化图表

人类天生就是视觉的动物,ChatGPT也比不上我们处理图像的能力。即使很复杂的问题,当我们看到它形成的图表时,我们也能秒懂。装了Wolfram这个插件,ChatGPT就可以把复杂的数据通过图表或者3D模型的方式呈现出来。

有了它,数据科学家可以通过图表来理解一组非常庞大的数据,天文学家也可以通过3D模型来对天体进行建模;学数学的同学可以用它来绘制函数。

总之,当我们需要图表来理解复杂的事物的时候,都可以利用这个插件。

下面我来举个例子:

刚开始健身的时候,好长时间都不知道斜方肌在哪里。通过网络的文字信息也很难直观地知道它的具体位置。

然而现在,有了这个插件,我可以直接问ChatGPT:你能告诉我斜方肌的位置吗?

ChatGPT不仅为我提供了文字回答,而且还向我展示了一张图片,其中斜方肌的位置用红色高亮。此外,ChatGPT还向我言简意赅地解释了斜方肌所在的肌肉群和组成部分。

Wolfram插件:ChatGPT和Wolfram Alpha的结合

20个Wolfram插件的使用场景

  1. 数学计算: 可用于执行快速计算,解决数学方程,甚至处理更复杂的数学任务,如微积分、微分方程和线性代数。它还可以创建交互式图表,将数学概念可视化。
  2. 科研: 这个插件可以成为许多领域的科学家的宝贵工具。它可以用来检索科学数据,进行高级科学计算,并模拟科学现象。
  3. 历史: 用来收集和分析历史数据。这可能包括对长期趋势的研究,关于特定历史事件的数据,或关于历史人物的信息。
  4. 地理: 可以提供丰富的地理数据,包括关于不同国家、城市、地标、地理坐标、距离和人口统计的信息。
  5. 天文: 它可以获取有关各种天体、天文现象和其他相关数据的信息。适用于专业的天文学家和业余的观星者。
  6. 化学: 可以提供全面的化学数据,包括特定化合物、化学反应和各种化学性质的信息。
  7. 统计分析: 可以分析各种数据集,进行统计计算,如计算平均数、标准差、相关性等。
  8. 数据可视化: 它可以用来生成各种图谱和图表,帮助以更直观的方式可视化数据趋势、数学函数或任何数据集。
  9. 单位转换: 可以在不同的测量单位之间进行转换,在物理学和工程学等领域特别有用。
  10. 日期和时间的计算: 可以用来计算持续时间,在不同的时区之间转换,甚至可以确定过去或未来的日期。
  11. 编程辅助: 这个插件对程序员有很大的帮助,可以快速回答与编程有关的问题,甚至可以帮助分析不同算法的复杂性。
  12. 物理模拟: 它可以模拟各种物理现象,并提供这些模拟的视觉表现,协助理解和教授物理学概念。
  13. 机器学习: 帮助理解、分析,甚至创建机器学习模型。
  14. 经济: 它可以检索和分析各种类型的经济数据,帮助经济学家和金融分析师做出数据驱动的决策。
  15. 健康和医疗: 可用于提供有关不同医疗条件、医学术语和健康相关统计数据的详细信息。
  16. 翻译: 可以在各种语言之间翻译文本,这对旅行者、语言学习者、甚至跨国企业。
  17. 音乐理论: 提供有关音乐理论的各个方面的信息,包括音阶、和弦的进行等等。
  18. 天气信息: 可以提供最新的天气信息和预报。
  19. 教育辅导: 它以作为个人导师,提供解释和解决各种学科的问题。
  20. 事实核查: 这个插件可以通过与可靠的数据源进行交叉引用来检查信息的真实性,帮助打击错误信息的传播。

结语

Wolfram插件重新定义了我们与ChatGPT交互的方式。从此我们只需要把复杂的问题通过自然语言描述出来然后交给ChatGPT,它就可以解决各种棘手的问题,还可以返回漂亮的图表。下次当你遇到复杂的问题的时候,不要忘记还有这个插件哦!

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