大模型同台PK导航寻路，GPT4 turbo居然带人撞墙。国外程序员老哥为测试大模型为游戏写寻路算法的能力，制作了一个简单页面。其中黑色方块表示障碍物，通过鼠标设定起点和终点，要求AI根据A信号算法制定代码，让AI实时看起点和终点绘制路线绕过障碍物，结果clad 3完美完成任务。GPT4遇到障碍物直接化身高德地图，叫人翻山越岭。
在当今科技飞速发展的时代，大模型的能力备受关注。今天咱们就来聊聊大模型在导航寻路方面的表现。就像国外程序员老哥做的测试一样，制作一个简单页面，用黑色方块代表障碍物，通过鼠标设定起点和终点，让AI根据算法制定代码来绘制绕过障碍物的路线。这里面学问可大了，不同的大模型表现差异明显。clad 3完美完成任务，而GPT4 turbo却直接化身高德地图让人翻山越岭。这其中的门道值得咱们深入探究。对于想要了解大模型在导航寻路领域应用的朋友来说，这可是个绝佳的案例。咱们可以从中学习到很多关于大模型性能对比以及如何优化寻路算法的知识。无论是开发者还是普通用户，都能从中获得启发。开发者能思考如何改进算法让大模型更好地应对复杂环境，普通用户也能明白科技在导航寻路方面的发展现状。所以，大家不妨跟着这个案例，一起探索大模型在导航寻路中的奥秘，说不定能发现新的惊喜呢！
大模型、PK、导航寻路、GPT4 turbo、clad 3、寻路算法、障碍物、起点终点、AI、测试
[Q]：国外程序员老哥测试大模型用了什么方法？
[A]：制作简单页面，用黑色方块表示障碍物，鼠标设定起点终点，让AI按算法制定代码绘制路线。
[Q]：测试中clad 3的表现如何？
[A]：clad 3完美完成了绕过障碍物绘制路线的任务。
[Q]：GPT4 turbo在测试里出现了什么情况？
[A]：GPT4 turbo遇到障碍物直接化身高德地图，叫人翻山越岭。
[Q]：测试的目的是什么？
[A]：测试大模型为游戏写寻路算法的能力。
[Q]：测试页面中如何表示障碍物？
[A]：用黑色方块表示障碍物。
[Q]：如何设定起点和终点？
[A]：通过鼠标设定起点和终点。
[Q]：对AI有什么要求？
[A]：要求AI根据A信号算法制定代码，实时看起点和终点绘制路线。
[Q]：这个测试能给我们带来什么启示？
[A]：能让我们了解不同大模型在导航寻路方面的性能差异，对相关开发者和用户有启发。