再举几个例子
[美] 斯蒂芬 • 沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
ChatGPT 和 Wolfram|Alpha 的工作方式截然不同，各有优势。为了理解 ChatGPT 可以如何利用 Wolfram|Alpha 的优势，让我们讨论 ChatGPT 本身并不能完全回答正确的一些情况。ChatGPT 像人类一样，经常在数学领域遇到困难。
很有趣的文章式回答，但实际结果是错误的。
如果让 ChatGPT“咨询”Wolfram|Alpha，它当然可以得到正确的答案。
让我们尝试一些稍微复杂的问题。
乍一看，这个结果似乎很棒，我很容易相信它。然而，事实证明它是错误的，因为 Wolfram|Alpha 可以告诉我们如下答案。
因此，使用（不能咨询 Wolfram|Alpha 的）ChatGPT 做数学作业可能不是一个好主意。它可以给你一个看似非常可信的答案。
但是如果 ChatGPT 没有“真正理解数学”，就基本上不可能可靠地得出正确答案。所以，答案又是错误的。
ChatGPT 甚至可以为“它得出答案的方式”（尽管并不是它所“做”的真正方式）编造一个非常像样的解释。此外，迷人（和有趣）的是，它给出的解释里存在不理解数学的人类可能会犯的错误。
在各种各样的情况下，“不理解事物的含义”都可能会引起麻烦。
听起来颇有说服力，但不正确。
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本文讨论了ChatGPT和Wolfram|Alpha在数学问题上的工作方式及优势。文章通过多个例子展示了ChatGPT在处理数学问题时可能出现的错误，以及Wolfram|Alpha能够提供正确答案的能力。作者指出，ChatGPT虽然能够生成文章式的回答，但在处理结构化计算任务时存在困难，需要不断修复“bug”才能与Wolfram|Alpha相媲美。此外，文章还探讨了ChatGPT和Wolfram|Alpha在处理实时数据和计算时的能力，以及它们之间的有趣互动。总的来说，文章通过对比ChatGPT和Wolfram|Alpha的工作方式，强调了它们在处理数学问题上的差异和优势。
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