4月7日，阿里云宣布自研大模型“通义千问”，目前已开始邀请用户测试体验。

阿里达摩院在NLP自然语言处理等前沿科研领域早已布局多年，并于2019年启动大模型研发，通义千问便是其最新成果，相当于阿里云版的“ChatGPT”。

有幸拿到了内测名额，问了通义千问一些问题，以下是结果展示：

1.提问：你和ChatGPT相比有哪些优势？

通义千问：作为一个大型语言模型，我有以下几个优势：

1.大量训练数据：我基于大量的文本数据进行训练，这使得我能够理解和回答各种主题的问题。

2.对话理解能力：我可以理解与用户交互的对话，并回答相关问题。这种能力可以帮助用户更好地与我进行交流。

3.持续学习能力：我可以通过不断地学习和更新来改进自己的回答，使我的回答更准确和有用。

4.快速响应：我可以快速地响应用户的请求，并在几秒钟内给出回答。

5.自然语言处理能力：我可以处理各种自然语言输入和输出，并在不同的上下文中理解和回答问题。

此外，我还有其他一些优势，例如我可以回答多种语言、我可以处理视频和图像、我可以回答关于多种主题的问题等等。

2.提问：通义千问会取代哪些人类的工作？

通义千问：通义千问是阿里巴巴推出的一个大型预训练模型，它可以用于各种自然语言处理任务，例如语音识别、机器翻译、问答系统等。目前，通义千问已经在多个领域得到应用，如智能客服、智能家居、自动驾驶等。

通义千问不会取代人类的工作，相反，它可以帮助人类更高效地完成一些重复性、复杂性较高的工作，并且可以提供更准确、更全面的决策支持。例如，通义千问可以协助医生进行疾病诊断、辅助教师进行课堂教学、协助安保人员进行安全检查等。此外，通义千问还可以用于语言翻译、机器翻译等工作，帮助人们更好地了解不同语言和文化背景下的信息和知识。

3.提问：电场和磁场是什么关系？

通义千问：电场和磁场是同一种场，是电荷在周围空间产生的场。电荷周围会产生磁场，磁场也周围会产生电场。因此，可以说电场和磁场是等价的，都是荷电物体周围的一种场。 

电荷或带电物体在周围形成的电场是由静电荷的堆积而形成的。电荷之间会相互排斥，因此它们之间形成的电场会阻止它们相互靠近，这就是电场的作用。电场的大小与周围电荷的数量和电荷之间的距离有关。

磁场是由带电物体周围的电场产生的。当带电物体在磁场中运动时，它会感受到磁场的力的作用，这个力就是磁场的力。磁场的力可以用来描述磁场对带电物体的作用，例如磁力线的方向和大小等。 

因此，电场和磁场是等价的，都是荷电物体周围的一种场。它们都可以用来描述物体周围的力和作用。

4.提问：请讲一个笑话

通义千问：有一天，一位家长找到老师，说孩子最近成绩下降了，以前都是25分，现在是20分。

老师答道，因为以前选择题是四个选项，现在是五个选项。

5. 提问：鸡兔同笼：16个头，44只脚，共有多少只鸡和兔？

通义千问：

6. 提问：如何委婉地拒绝同学表白？

通义千问：如果你不想接受同学的表白，可以委婉地表达自己的态度，例如以下方式：

1.说你需要时间考虑一下，给自己一些时间来决定是否接受他/她的感情。

2.说你现在还不想考虑这个问题，可能需要一些时间来思考自己的感受。

3.告诉他/她你不是不喜欢他/她，只是现在还不是时候，让他/她给你一些时间和空间。

4.用幽默的方式拒绝，例如你可以说：“我很感激你对我的感情，但是我想我们可能不是很合适。”

此外，你也可以直接告诉他/她你的感受，并解释自己的理由。但是要注意委婉地表达自己的态度，不要让对方感到难堪或受到伤害。

7. 提问：如何制作青椒肉丝

通义千问：

以下是一份简单的青椒肉丝的制作步骤：

1.将青椒、红椒、胡萝卜、肉丝等原料洗净备用。

2.肉丝加入少量盐、料酒、淀粉等调味料腌制十分钟。

3.热锅加油，放入肉丝翻炒至变色，盛出备用。

4.热锅加油，放入蒜末和姜末爆香，加入青椒、红椒、胡萝卜等蔬菜翻炒，加入盐、鸡精等调味料。

5.最后加入炒好的肉丝，翻炒均匀即可出锅。

青椒肉丝是一道非常受欢迎的家常菜，口感清爽，营养丰富。你也可以根据个人口味和喜好，加入其他蔬菜或调味料，制作出不同口味的青椒肉丝。

8. 提问：陈寅恪的恪读什么？

通义千问：陈寅恪的恪读“kè”。

9. 提问：请就作品抄袭问题拟一封律师函

通义千问：

尊敬的XXX先生/女士：

我是XXX律师事务所的律师，受XXX先生/女士的委托，特此函告如下：

作为XXX先生/女士的代理律师，我们收到了多名知情人士的举报，称XXX先生/女士在其作品中存在抄袭行为。经过我们的调查，我们认为XXX先生/女士的确存在抄袭行为，现特此函告您，要求您立即停止侵犯他人著作权的行为，并向原作者支付相应的赔偿金。

据我们了解，XXX先生/女士在其作品中大量抄袭了XXX、YYY等多名知名作家的作品，这已经严重侵犯了他们的著作权。我们已经委托律师团队对此事进行调查，并将采取法律措施追究您的法律责任。

在此，我们提醒您，抄袭行为是一种非常严重的侵权行为，不仅会损害您自己的信誉和声誉，还会对其他创作者造成重大损失。同时，抄袭行为也是一种违法行为，您必须承担相应的法律责任。

我们建议您尽快采取行动，主动向原作者道歉并赔偿损失，同时要求相关网络平台对您的侵权行为进行删除和下架。我们期待着与您合作，共同维护文化创意产业的健康发展。

此致

敬礼

XXX律师事务所

10. 提问：三个骰子同时掷出后相乘，获得哪个数字的概率最大？回答需要使用rust代码

通义千问：

三个骰子同时掷出的概率为 1/61/6，因为三个独立的骰子在同一次投掷中出现的概率为 1/61/6。因此，如果需要获得获得某个数字的概率最大，我们可以将三个骰子掷出，并计算出其中某个数字出现的次数。

具体来说，我们可以使用三重循环来掷骰子，并记录每个数字出现的次数。每次掷骰子时，我们都可以在三个数字中随机选择一个数字，并将其与其他两个数字相加。如果这个数字出现的次数超过一次，我们就将它放弃，并转而掷掷第四个数字。

下面是一个使用 Rust 实现的例子：

use rand::Rng;

fn roll_dice(rng: &mut Rng) -> Option<i32> {

// 模拟掷骰子的过程

for i in 0..3 {

let number = match rng.gen_range(1, 6) {

Ok(i) => i as i32,

Err(error) => {

println!("Failed to generate a number: {}", error);

return None;

}

};

if number == number {

return Some(number);

}

}

None

}

fn get_most_common_number(rng: &mut Rng) -> Option<i32> {

// 模拟不同数字出现的次数

let mut counts = std::collections::HashMap::new();

for i in 1..=6 {

counts.insert(i, 0);

}

for i in 1..=6 {

if counts.contains_key(&i) {

counts.insert(i, counts.get(&i).unwrap() + 1);

}

}

// 掷骰子并计算数字出现的次数

let mut num_counts = vec![0; 6];

for _ in 0..3 {

num_counts.push(counts.get(&rand::thread_rng().gen_range(1, 6)).unwrap() as i32);

}

// 按照数字出现的次数排序，取最大值

let mut max_count = num_counts[0];

for &(count, &mut count) in num_counts.iter().rev() {

if count > max_count {

max_count = count;

}

}

Some(max_count)

}

fn main() {

// 生成随机的三个数字

let mut rng = rand::thread_rng();

let mut dice = [0; 3];

for i in 0..3 {

// 模拟掷骰子的过程

dice[i] = match rng.gen_range(1, 6) {

Ok(i) => i as i32,

Err(error) => {

println!("Failed to generate a number: {}", error);

return;

}

};

}

// 获取出现次数最多的数字

let mut max_count = get_most_common_number(&mut rng);

println!("出现次数最多的数字是 {}，出现次数为 {}", max_count, max_count as i32);

}