AIGC-初体验
线性分类[*]提问，目标试图让AI自动线性分类
A类：(10,21),（3,7）,(9,20）(121,242)
B类：(3,9),(5,11),(70,212),(11,34)
根据线性关系分类
请问 (100,300)，（100，201）属于哪一类
下面是文心一言的回答
为了根据线性关系对新数据点进行分类，我们必要起首分析A类和B类数据的线性特性，然后判定新数据点与哪一类数据的线性特性更为匹配。
分析A类和B类数据的线性特性
A类数据：
[*](10,21)：可以看作是y = 2.1x 的近似点（尽管有轻微偏差）
[*](3,7)：接近y = 2.33x
[*](9,20)：接近y = 2.22x
[*](121,242)：精确符合y = 2x
观察A类数据，我们可以发现这些数据点大致围绕一条斜率为2左右的直线分布。尽管每个点都略有偏差，但整体上它们构成了一个相对同等的线性关系。
B类数据：
[*](3,9)：y = 3x
[*](5,11)：接近但不完全是y = 2.2x（轻微偏差）
[*](70,212)：y = 3.0286x（非常接近y = 3x，但仍有轻微偏差）
[*](11,34)：y = 3.0909x（接近y = 3x，但偏差稍大）
B类数据中的点也表现出肯定的线性关系，但它们的斜率更接近3，并且与A类相比，B类数据点的线性同等性稍差，尤其是(11,34)这一点。
判定新数据点的类别
对于(100,300)：
[*]这个点精确符合y = 3x的线性关系。
[*]与A类数据的线性特性（斜率约2）相比，它更符合B类数据的线性特性（斜率约3）。
对于(100,201)：
[*]这个点接近但不完全符合y = 2.01x的线性关系。
[*]与B类数据的线性特性（斜率约3）相比，它更接近A类数据的线性特性（斜率约2），尽管也有肯定的偏差。
[*]然而，如果考虑到A类数据中(121,242)这一点也略有偏差，且整体上A类数据的线性关系更为同等，我们可以认为(100,201)与A类的匹配度更高。
结论
综合考虑A类和B类数据的线性特性，以及新数据点(100,300)和(100,201)与这些特性的匹配水平，我们可以得出以下结论：
[*](100,300)更可能属于B类，因为它精确符合B类数据的线性特性（斜率约3）。
[*](100,201)更可能属于A类，尽管它有肯定的偏差，但整体上与A类数据的线性特性（斜率约2）更为匹配。
因此，根据线性关系分类，(100,300)属于B类，(100,201)属于A类。
[*]iris分类
使用线性分类方法完成分类
下面是一组iris数据
sepal-length,sepal-width,petal-length,class
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica
6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica
6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica
7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica
6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica
6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica
6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica
5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa
4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa
5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa
7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor
4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor
6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor
5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor
5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor
6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor
6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor
5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor
6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica
6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica
6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica
6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica
6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica
6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica
6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica
5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica
请问下面这些数据分别属于哪一类
sepal-length,sepal-width,petal-length,class
4.9,3.1,1.5,0.1
5.0,3.2,1.2,0.2
5.8,2.7,3.9,1.2
6.0,2.7,5.1,1.6
5.4,3.0,4.5,1.5
为了使用线性分类方法完成分类，我们起首必要训练一个线性分类器。然而，由于这是一个文本环境，我们无法直接训练模子。不过，我可以根据提供的Iris数据集样本，以及线性分类器的一般工作原理，给出一些基于特性的预测。
在现实应用中，我们会使用如逻辑回归、线性SVM等线性分类器，并通过训练数据集来学习分类边界。然后，我们可以使用这个训练好的分类器来对新数据进行预测。
基于提供的Iris数据集样本，我们可以观察到以下特性：
[*]Iris-setosa 类别的花通常具有较小的花瓣长度和花瓣宽度。
[*]Iris-versicolor 类别的花具有中等大小的花瓣长度和花瓣宽度。
[*]Iris-virginica 类别的花通常具有较大的花瓣长度和花瓣宽度。
如今，我们来看新提供的数据点，并基于上述观察给出预测：
[*] 4.9, 3.1, 1.5, 0.1
[*]花瓣长度和花瓣宽度都非常小，接近Iris-setosa的特性。
[*]预测：Iris-setosa
[*] 5.0, 3.2, 1.2, 0.2
[*]同样，花瓣长度和花瓣宽度都很小，符合Iris-setosa的特性。
[*]预测：Iris-setosa
[*] 5.8, 2.7, 3.9, 1.2
[*]花瓣长度和花瓣宽度介于Iris-setosa和Iris-versicolor之间，但更接近Iris-versicolor。
[*]预测：Iris-versicolor
[*] 6.0, 2.7, 5.1, 1.6
[*]花瓣长度和花瓣宽度都比较大，接近Iris-virginica的特性。
[*]预测：Iris-virginica
[*] 5.4, 3.0, 4.5, 1.5
[*]花瓣长度和花瓣宽度介于Iris-versicolor和Iris-virginica之间，但根据提供的样本，它更接近Iris-versicolor的特性范围（尽管这个数据点可能位于分类边界附近）。
[*]预测：Iris-versicolor（但请注意，这个预测可能有肯定的不确定性，因为数据点接近分类边界）。
必要注意的是，这些预测是基于对数据集特性的一般性理解和线性分类的基本原则做出的，并没有通过现实的模子训练来验证。在现实应用中，我们应该使用训练好的线性分类器来对这些数据点进行分类，以得到更准确的预测结果。
[*]注意下面是chatgpt的结果
下面是一组iris数据
sepal-length,sepal-width,petal-length,class
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica
6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica
6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica
7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica
6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica
6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica
6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica
5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa
4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa
5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa
7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor
4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor
6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor
5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor
5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor
6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor
6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor
5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor
6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica
6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica
6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica
6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica
6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica
6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica
6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica
5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica
请问下面这些数据分别属于哪一类
sepal-length,sepal-width,petal-length,class
4.9,3.1,1.5,0.1
5.0,3.2,1.2,0.2
5.8,2.7,3.9,1.2
6.0,2.7,5.1,1.6
5.4,3.0,4.5,1.5
没有指定任意分类方法,chatgpt自动完成分类，现实使用线性分类效果理好，但它的分类结果和文心一言一样，错了一个 ：(6.0, 2.7, 5.1, 1.6) → Iris-virginica
根据KNN分类模子的预测结果，以下数据分别属于以下类别：
(4.9, 3.1, 1.5, 0.1) → Iris-setosa
(5.0, 3.2, 1.2, 0.2) → Iris-setosa
(5.8, 2.7, 3.9, 1.2) → Iris-versicolor
(6.0, 2.7, 5.1, 1.6) → Iris-virginica
(5.4, 3.0, 4.5, 1.5) → Iris-versicolor
让人惊喜的是：为了分析结果,chatgpt生成了python代码，并在后台运行后才给出结果如下：
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 定义训练数据
data = {
'sepal-length': [5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 7.9, 6.4, 6.3, 6.1, 7.7, 6.3, 6.4, 6.0, 5.1, 4.6, 5.3, 5.0, 7.0, 6.4, 6.9, 5.5,
6.5, 5.7, 6.3, 4.9, 6.6, 5.2, 5.0, 5.9, 6.0, 6.1, 5.6, 6.9, 6.7, 6.9, 5.8, 6.8, 6.7, 6.7, 6.3, 6.5,
6.2, 5.9],
'sepal-width': [3.5, 3.0, 3.2, 3.1, 3.8, 2.8, 2.8, 2.6, 3.0, 3.4, 3.1, 3.0, 3.8, 3.2, 3.7, 3.3, 3.2, 3.2, 3.1, 2.3,
2.8, 2.8, 3.3, 2.4, 2.9, 2.7, 2.0, 3.0, 2.2, 2.9, 2.9, 3.1, 3.1, 3.1, 2.7, 3.2, 3.3, 3.0, 2.5, 3.0,
3.4, 3.0],
'petal-length': [1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 6.4, 5.6, 5.1, 5.6, 6.1, 5.6, 5.5, 4.8, 1.6, 1.4, 1.5, 1.4, 4.7, 4.5, 4.9, 4.0,
4.6, 4.5, 4.7, 3.3, 4.6, 3.9, 3.5, 4.2, 4.0, 4.7, 3.6, 5.4, 5.6, 5.1, 5.1, 5.9, 5.7, 5.2, 5.0, 5.2,
5.4, 5.1],
'class': ['Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica',
'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-setosa',
'Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor',
'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor',
'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor',
'Iris-versicolor', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica',
'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica', 'Iris-virginica',
'Iris-virginica']
}
# 定义要预测的数据
new_data = {
'sepal-length': ,
'sepal-width': ,
'petal-length': ,
'class': # class列暂时保留作为特征，但不参与预测
}
# 转换为DataFrame
df_train = pd.DataFrame(data)
df_new = pd.DataFrame(new_data)
# 分离特征和标签
X_train = df_train[['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length']]
y_train = df_train['class']
X_new = df_new[['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length']]
# 使用KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
predictions = knn.predict(X_new)
predictions
数据统计
下面是一组地动数据，来自中国地动局的数据
发震时候 震级(M) 纬度(°) 经度(°) 深度(千米) 参考位置
2024-09-14 09:16:36 3.6 28.08 104.84 10 四川宜宾市珙县
2024-09-14 07:03:38 5.8 29.8 131.05 20 琉球群岛
2024-09-14 05:12:11 3.9 31.99 117.62 10 安徽合肥市肥东县
2024-09-14 02:29:51 4.7 31.4 86.53 14 西藏那曲市尼玛县
2024-09-14 01:32:13 3.4 41.08 78.53 15 新疆克孜勒苏州阿合奇县
2024-09-13 20:27:17 3.6 33.66 85.36 26 西藏阿里地区改则县
2024-09-13 18:01:08 3.8 34.01 82.21 10 西藏阿里地区日土县
2024-09-13 14:30:59 3.4 40.88 84.14 20 新疆巴音郭楞州尉犁县
2024-09-13 06:04:16 3.8 31.75 85.36 10 西藏那曲市尼玛县
2024-09-13 03:38:50 3.4 23.12 101.11 10 云南普洱市宁洱县
2024-09-13 02:19:36 3 41.37 83.82 10 新疆阿克苏地区库车市
2024-09-12 03:22:57 5.6 -15.35 168.75 40 瓦努阿图群岛
2024-09-12 00:46:02 6.3 -3.40 146.25 10 俾斯麦海
2024-09-11 21:26:54 3.7 39.42 122.21 10 辽宁大连市普兰店区
2024-09-11 15:28:03 5 31.32 70.74 30 巴基斯坦
2024-09-09 11:05:18 3.4 41.11 83.45 18 新疆阿克苏地区库车市
2024-09-08 06:39:06 5.9 -21.35 -173.70 10 汤加群岛
2024-09-07 13:16:48 4.7 23.88 121.8 20 台湾花莲县海疆
2024-09-06 18:21:14 3.5 34.57 83.71 10 西藏阿里地区改则县
2024-09-06 18:12:55 5.7 -28.75 -69.35 120 阿根廷
2024-09-06 02:22:54 3 35.37 113.56 15 河南新乡市辉县市
2024-09-05 18:38:25 5.6 -19.10 -67.45 260 玻利维亚
2024-09-05 09:03:19 6.2 -3.55 144.3 20 巴布亚新几内亚附近海疆
2024-09-04 12:44:08 2 39.7 118.6 15 河北唐山市滦州市
2024-09-04 04:34:40 3.8 34.53 83.68 10 西藏阿里地区改则县
2024-09-03 23:46:57 3.6 40.99 78.36 10 新疆克孜勒苏州阿合奇县
2024-09-02 16:26:24 5 23.9 121.73 20 台湾花莲县海疆
2024-09-02 07:16:10 3.8 40.25 83.23 34 新疆阿克苏地区沙雅县
2024-09-02 05:21:54 3.3 43.39 84.82 15 新疆巴音郭楞州和静县
2024-09-02 04:13:37 6.4 -6.85 155.45 70 所罗门群岛
2024-09-01 14:53:51 3.2 29.75 101.11 15 四川甘孜州雅江县
2024-09-01 06:11:40 2.2 39.68 118.36 9 河北唐山市开平区
2024-09-01 04:57:20 3.8 40.76 109.82 15 内蒙古包头市昆都仑区
2024-09-01 02:21:40 4 23.87 121.7 10 台湾花莲县海疆
[*]深度大于9的地动有哪些
根据提供的地动数据，深度大于9的地动信息归纳如下：
发震时候震级(M)纬度(°)经度(°)深度(千米)参考位置2024-09-14 02:29:514.731.486.5314西藏那曲市尼玛县2024-09-14 01:32:133.441.0878.5315新疆克孜勒苏州阿合奇县2024-09-13 20:27:173.633.6685.3626西藏阿里地区改则县2024-09-13 14:30:593.440.8884.1420新疆巴音郭楞州尉犁县2024-09-12 03:22:575.6-15.35168.7540瓦努阿图群岛2024-09-11 15:28:03531.3270.7430巴基斯坦2024-09-09 11:05:183.441.1183.4518新疆阿克苏地区库车市2024-09-06 18:12:555.7-28.75-69.35120阿根廷2024-09-05 18:38:255.6-19.10-67.45260玻利维亚2024-09-02 07:16:103.840.2583.2334新疆阿克苏地区沙雅县2024-09-02 04:13:376.4-6.85155.4570所罗门群岛 这些地动的深度均凌驾了9千米，其中一些地动的深度达到了数十千米乃至数百千米。地动的深度对于评估其对地表的影响和潜伏的地质灾难具有重要意义。
2. 根据上面信息，西藏地区的地动有哪些
根据提供的地动数据，近期西藏地区发生的地动重要包括以下几起：
[*] 2024年9月14日02时29分，西藏那曲市尼玛县地动
[*]震级：4.7级（也有报道为4.8级左右，详细以正式速报为准）
[*]震中位置：北纬31.4°（也有报道为北纬31.75°），东经86.53°（也有报道为东经86.63°）
[*]震源深度：14千米
[*] 2024年9月13日20时27分，西藏阿里地区改则县地动
[*]震级：3.6级
[*]震中位置：北纬33.66°，东经85.36°
[*]震源深度：26千米
[*] 2024年9月13日18时1分，西藏阿里地区日土县地动
[*]震级：3.8级
[*]震中位置：北纬34.01°，东经82.21°
[*]震源深度：10千米
[*] 2024年9月13日06时04分，西藏那曲市尼玛县地动
[*]震级：3.8级
[*]震中位置：北纬31.75°，东经85.36°
[*]震源深度：10千米
别的，还有几起发生在西藏阿里地区改则县的小地动，如2024年9月6日18时21分发生的3.5级地动，震源深度10千米；以及2024年9月4日04时34分发生的3.8级地动，震源深度也是10千米。
必要注意的是，地动数据可能会因不同来源的监测和报告而有所差异，详细以权势巨子机构发布的正式速报为准。西藏地区由于地处青藏高原，地质构造复杂，地动活动相对频繁，因此加强地动监测和防范工作显得尤为重要。
[*]求职数据集A的数据如今如下：
姓名，年事，学历，工作履历
张三，28,本科，5年
李四，32，硕士，3年
小二，35，博士，4年
请按工作履历分列求职者姓名
按照工作履历从多到少的次序，求职者的姓名分列如下：
[*]张三（5年）
[*]小二（4年）
[*]李四（3年）
[*]数据集A中增加一条记载
姓名，年事，学历，工作履历
张大，24,本科，1年
在数据集A中增加一条记载后，数据集A更新如下：
姓名，年事，学历，工作履历
张三，28，本科，5年
李四，32，硕士，3年
小二，35，博士，4年
张大，24，本科，1年
[*]计算均匀值和标准差。
起首，我们计算年事的均匀值。
数据集A中所有求职者的年事之和为： 28 + 32 + 35 + 24 = 119 28 + 32 + 35 + 24 = 119 28+32+35+24=119。
由于数据集A中有4个数据点（即4个求职者），以是年事的均匀值为： 119 4 = 29.75 \frac{119}{4} = 29.75 4119=29.75岁。
接下来，我们计算年事的标准差。
起首，我们必要计算每个数据点与均匀值之间的差的平方。这些差的平方分别为：
( 28 − 29.75 ) 2 = 2.7 5 2 = 7.5625 (28 - 29.75)^2 = 2.75^2 = 7.5625 (28−29.75)2=2.752=7.5625
( 32 − 29.75 ) 2 = 2.2 5 2 = 5.0625 (32 - 29.75)^2 = 2.25^2 = 5.0625 (32−29.75)2=2.252=5.0625
( 35 − 29.75 ) 2 = 5.2 5 2 = 27.5625 (35 - 29.75)^2 = 5.25^2 = 27.5625 (35−29.75)2=5.252=27.5625
( 24 − 29.75 ) 2 = ( − 5.75 ) 2 = 33.0625 (24 - 29.75)^2 = (-5.75)^2 = 33.0625 (24−29.75)2=(−5.75)2=33.0625
然后，我们将这些差的平方求和，得到： 7.5625 + 5.0625 + 27.5625 + 33.0625 = 73.25 7.5625 + 5.0625 + 27.5625 + 33.0625 = 73.25 7.5625+5.0625+27.5625+33.0625=73.25。
末了，由于数据集A中有4个数据点，我们将这个和除以4（数据点的数量减1后再开方以得到样本标准差，但这里我们直接除以数据点数量以简化计算，得到的是总体标准差的一个近似值），然后开方，得到标准差：
73.25 4 ≈ 18.3125 ≈ 4.28 \sqrt{\frac{73.25}{4}} \approx \sqrt{18.3125} \approx 4.28 473.25 ≈18.3125 ≈4.28（岁）。
以是，数据集A中求职者年事的均匀值约为29.75岁，标准差约为4.28岁。注意，这里的标准差计算是基于总体数据的近似计算，如果数据集很大或者我们必要更精确的样本标准差，应该使用 n − 1 n-1 n−1作为除数（其中 n n n是数据点的数量）。在这个小数据会合，我们直接使用了 n n n作为除数。
[*]数据集A中删除小二的数据
从数据集A中删除小二的数据后，数据集A更新如下：
姓名，年事，学历，工作履历
张三，28，本科，5年
李四，32，硕士，3年
张大，24，本科，1年
指令
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a1bee2a250a9418c9ff4bdee4b846bbc.png参考信息：包含文心一言完成任务时必要知道的必要配景和材料，如：报告、知识、数据库、对话上下文等
动作：必要文心一言帮你办理的变乱，如：撰写、生成、总结、回答等
目标：必要文心一言生成的目标内容，如：答案、方案、文本、图片、视频、图表等
要求：必要文心一言遵照的任务细节要求，如：按XX格式输出、按XX语言风格撰写等
更多指令信息见https://yiyan.baidu.com/learn
API
百度智能云千帆大模子平台（以下简称千帆或千帆大模子平台）是面向企业开发者的一站式大模子开发及服务运行平台。千帆不但提供了包括文心一言底层模子和第三方开源大模子，还提供了各种AI开发工具和整套开发环境，方便客户轻松使用和开发大模子应用。
支持数据管理、自动化模子SFT以及推理服务云端部署的一站式大模子定制服务，助力各行业的生成式AI应用需求落地。
更多指令信息见https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/index.html
试验平台与参考文献
[*]文心一言
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