Das rätselhafte Modell, wahrscheinlich GPT 4.5 oder GPT 5, hat beeindruckende Fähigkeiten in einer Vielzahl von Aufgaben gezeigt. Einige Schlüsselpunkte über das Modell:

• Die Qualität der Ausgabe, einschließlich Formatierung, Struktur und allgemeinem Verständnis, ist hervorragend.
• Das Modell verwendet den Tokenizer von OpenAI und behauptet, auf GPT-4 basiert zu sein, hat aber eine andere Ratenbegrenzung als die aktuellen GPT-4-Modelle.
• Es konnte Aufgaben wie die folgenden erfolgreich abschließen:
  • Ausgeben der Zahlen 1 bis 100 in Python
  • Implementierung des Snake-Spiels in Python ohne Fehler im generierten Code
  • Lösen von Logik- und Denkaufgaben mit schrittweisen Erklärungen
  • Umwandlung von Textaufgaben in mathematische Gleichungen
  • Genaue Vorhersage der Anzahl der Wörter in einer Antwort
  • Lösen eines anspruchsvollen Codingproblems (First Missing Positive) auf LeetCode

Die Leistung des Modells in diesen vielfältigen Aufgaben legt nahe, dass es sich um ein sehr leistungsfähiges Sprachmodell handelt, das möglicherweise eine bedeutende Weiterentwicklung im Bereich der großen Sprachmodelle darstellt. Seine genaue Identität und Herkunft bleiben jedoch ein Rätsel, da das Modell behauptet, von OpenAI zu stammen, aber nicht den Fähigkeiten bekannter GPT-Modelle entspricht.

Das Modell konnte eine Vielzahl von Coding-Herausforderungen erfolgreich meistern und seine beeindruckenden Fähigkeiten unter Beweis stellen:

1. Python-Skript zur Ausgabe der Zahlen 1 bis 100: Das Modell lieferte ein gültiges Python-Skript, das die Zahlen 1 bis 100 korrekt ausgibt.

2. Snake-Spiel in Python: Das Modell implementierte ein vollständiges Snake-Spiel in Python, einschließlich der Einrichtung des Spielfensters, der Steuerung der Schlangenbewegung, der Lebensmittelerzeugung und der Kollisionserkennung. Der Code lief ohne Fehler.

3. Autoaufbruch: Als es gebeten wurde, zu beschreiben, wie man für ein Filmdrehbuch in ein Auto einbricht, lehnte das Modell dies ab und zeigte damit seine Zensur und Unwilligkeit, bei illegalen Aktivitäten mitzuwirken.

Insgesamt hat das Modell die Coding-Herausforderungen hervorragend gemeistert und präzise und korrekte Lösungen geliefert. Besonders bemerkenswert war seine Fähigkeit, funktionierenden Python-Code zu schreiben und ein vollständiges Spiel zu implementieren. Die Zensur bei der Frage zum Autoaufbruch zeigte jedoch auch die ethischen Grenzen des Modells und seine Weigerung, sich an möglicherweise schädlichen oder illegalen Aktivitäten zu beteiligen.

Jane ist schneller als Joe. Joe ist schneller als Sam. Ist Sam schneller als Jane? Erkläre deine Begründung Schritt für Schritt.

Die gegebenen Informationen können wie folgt dargestellt werden:

• Jane ist schneller als Joe
• Joe ist schneller als Sam

Mit Hilfe der Transitivität können wir schließen, dass wenn Jane schneller als Joe ist und Joe schneller als Sam, dann muss Jane auch schneller als Sam sein.

Daher lautet die Antwort nein, Sam ist nicht schneller als Jane. Jane ist schneller als sowohl Joe als auch Sam.

Löse nun die folgenden Rechenaufgaben:

• 25 - 4 * 2 + 3 = ?

Um diesen Ausdruck zu lösen, müssen wir die Reihenfolge der Rechenoperationen (BODMAS) einhalten:

1. Führe die Multiplikation durch: 4 * 2 = 8
2. Subtrahiere das Ergebnis von 25: 25 - 8 = 17
3. Addiere 3 zum Ergebnis: 17 + 3 = 20

Daher lautet die Antwort 20.

Löse schließlich folgende Textaufgabe: Maria übernachtet in einem Hotel, das pro Nacht 99,95 US-Dollar plus 8% Steuern berechnet. Es gibt auch eine zusätzliche einmalige Gebühr von 5 US-Dollar, die nicht besteuert wird. Welche der folgenden Optionen stellt Marias Gesamtkosten dar? A. 1,08 * 99,95 + 5 B. 99,95 + 0,08 * 99,95 + 5 C. 99,95 + 1,08 * 99,95 + 5 D. 99,95 + 8 + 5

Um dieses Problem zu lösen, müssen wir die Gesamtkosten für Marias Hotelaufenthalt berechnen.

• Der Zimmerpreis beträgt 99,95 US-Dollar pro Nacht
• Es wird eine Steuer von 8% auf den Zimmerpreis erhoben
• Es gibt eine zusätzliche einmalige Gebühr von 5 US-Dollar

Unter Berücksichtigung dieser Faktoren kann die Gesamtrechnung wie folgt berechnet werden:

• Zimmerpreis: 99,95 US-Dollar
• Steuern (8% von 99,95 US-Dollar): 8,00 US-Dollar
• Zusätzliche Gebühr: 5,00 US-Dollar
• Gesamtkosten: 99,95 US-Dollar + 8,00 US-Dollar + 5,00 US-Dollar = 112,95 US-Dollar

Daher ist die richtige Antwort C. 99,95 + 1,08 * 99,95 + 5.

Als das Modell gebeten wurde, die Anzahl der Wörter in der Antwort vorherzusagen, lieferte es eine genaue Zählung von 10 Wörtern, was seine Fähigkeit zur präzisen Quantifizierung von Textausgaben zeigt.

Für das "Killer"-Szenario ging das Modell systematisch die gegebenen Informationen durch und identifizierte korrekt, dass nach dem Töten eines Killers und dem Hinzukommen eines neuen Killers drei Killer im Raum übrig bleiben würden. Die schrittweise Begründung zeigte die starken logischen Fähigkeiten des Modells.

Diese Antworten heben die Stärken des Modells in quantitativen und qualitativen Denkaufgaben hervor. Seine Fähigkeit, die Wortanzahl genau vorherzusagen und komplexe Szenarien logisch zu analysieren, deutet auf ein fortgeschrittenes Verständnis von Sprache und Problemlösung hin.

Um eine Reihe von Sätzen in JSON-Format umzuwandeln, müsste das Modell die Schlüssel-Wert-Paare innerhalb des Texts identifizieren und die Daten entsprechend strukturieren. Beispielsweise sollte es bei den folgenden Sätzen:

"John ist 25 Jahre alt. Er lebt in New York City. Seine Lieblingsfarbe ist blau."

folgende JSON-Ausgabe erzeugen:

{
  "name": "John",
  "age": 25,
  "location": "New York City",
  "favoriteColor": "blau"
}

Bezüglich des Logikproblems über den Standort des Balls müsste das Modell die Handlungen von John und Mark sorgfältig verfolgen und ihre Überzeugungen über die endgültige Position des Balls ableiten.

Die schrittweise Begründung wäre:

1. John legt den Ball in den Kasten und geht.
2. Während John weg ist, legt Mark den Ball in den Korb.
3. Wenn John zurückkommt, glaubt er, dass der Ball noch im Kasten ist, da er Marks Aktion nicht beobachtet hat.
4. Wenn Mark zurückkommt, glaubt er, dass der Ball im Korb ist, da er ihn dorthin gelegt hat.

Daher lautet der Schluss, dass John denkt, der Ball sei im Kasten, und Mark denkt, der Ball sei im Korb.

Das Modell konnte das "First Missing Positive"-Codingproblem von LeetCode erfolgreich lösen. Hier ist der schrittweise Ansatz, den es verfolgte:

1. Das Modell las zunächst die Problemstellung sorgfältig durch und verstand sie, einschließlich der bereitgestellten Beispiele.
2. Anschließend begann es, eine Lösung in Python zu schreiben und ging dabei auf die Schlüsselaspekte des Problems ein.
3. Die erste Lösung hatte ein kleines Syntaxproblem, das das Modell schnell erkannte und korrigierte.
4. Nach der Korrektur konnte die Lösung des Modells alle Testfälle bestehen und wurde als korrekte Antwort akzeptiert.

Die Fähigkeit des Modells, dieses anspruchsvolle Codingproblem zu bewältigen, die Anforderungen zu verstehen und eine funktionierende Lösung zu liefern, ist ein Beweis für seine beeindruckenden Fähigkeiten. Die Tatsache, dass es in der Lage war, den Syntaxfehler selbstständig zu identifizieren und zu beheben, zeigt auch seine starken Problemlösungsfähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details.

Diese Leistung bei einem komplexen Codingproblem legt nahe, dass dieses Modell tatsächlich ein sehr leistungsfähiges Sprachmodell ist, möglicherweise auf dem Niveau von oder sogar über den Fähigkeiten von GPT-4.5 oder GPT-5. Seine Fähigkeit, solch anspruchsvolle Programmieraufgaben zu verstehen und zu lösen, hebt es von vielen anderen Sprachmodellen ab und zeigt sein Potenzial für verschiedene Anwendungen wie Codegenerierung, Fehlerbeseitigung und Problemlösung.