Claude 3 API Opus Testing - Minha Nova LLM Favorita!?

Desafio Lógico Personalizado: A Jornada das Maçãs e das Moedas de Ouro

• Hoje vamos realizar uma série de testes com a API Tre Opus Claw. O primeiro teste será um desafio lógico personalizado que eu criei e achei bastante interessante. O segundo teste será o desafio da agulha no palheiro, onde alimentamos cerca de 100.000 palavras, inserimos um fato no meio e tentamos encontrar esse fato. O terceiro teste será focado em programação, onde apresentarei um exemplo de código semi-longo e tentarei extrair uma função a partir dele. Além disso, vamos construir um terminal de preços do Bitcoin para animação de 24 horas, algo bem interessante. Também faremos testes com o meu construtor de sites HTML. O quarto teste será um desafio de instruções avançadas, que criei para ver se conseguimos seguir todas as instruções. Por fim, vamos inserir algumas imagens e tentar criar um relatório de previsão do Bitcoin para 2024, com gráficos e animações, transformando-o em um arquivo PDF. Vamos começar com o teste número um, o desafio lógico personalizado que desenvolvi. Aqui estão os detalhes: Eu tenho 10 maçãs. Encontro três moedas de ouro no fundo de um rio. O rio passa perto de uma grande cidade, o que está relacionado com no que posso gastar as moedas. Em seguida, perco quatro maçãs, mas ganho uma moeda de ouro. Três pássaros cruzam o meu caminho e deixam cair seis maçãs cada um. Jogo um jogo online e ganho seis moedas de ouro, mas preciso dividir igualmente com meus dois companheiros de equipe. Compro maçãs com todas as moedas.

Desafio Lógico Personalizado: A Jornada das Maçãs e das Moedas de Ouro

Uma Manhã em Nova Iorque: A Bola, o Saco e a Cidade que Nunca Dorme

• Numa manhã ensolarada em Nova Iorque, decidi sair para uma breve caminhada. Dirigi-me ao meu inovador garagem, onde me deparei com uma pequena surpresa: uma bola e um saco com um buraco maior que a bola. Intrigado com a descoberta, decidi levar a bola e o saco para o meu escritório. Antes de me sentar, delicadamente coloquei a bola no saco ao perceber que o buraco era maior que o diâmetro da bola. A cidade fervilhava de atividade lá fora, o tráfego nas ruas, o cheiro de café fresco no ar e a energia vibrante das pessoas a passar. Neste cenário movimentado, a mente divagava para longe, tentando decifrar o enigma do saco e da bola, entrelaçados como um quebra-cabeça por resolver.

Uma Manhã em Nova Iorque: A Bola, o Saco e a Cidade que Nunca Dorme

O Mistério da Bola Desaparecida: Uma História Intrigante

• Coloco a bola na mala e caminho até à minha secretária para deixar a mala numa caixa. Selo a caixa para envio e dirijo-me até ao posto de correios para enviá-la ao meu amigo em Londres. Algumas semanas depois, a caixa chegou ao meu amigo em Londres. Pensando num modo passo a passo de responder à pergunta onde está a bola agora, já fiz isto com o gp4 antes e normalmente resolve. Vamos tentar este exemplo aqui no GPT 4 após isto. Vamos apenas executá-lo num tópico aqui, vamos apenas mudar isto e executá-lo, ok, sim, isto parece ótimo também. Este é o único modelo que resolveu isto antes, é o gp4. Vamos dar uma vista de olhos aqui. Sim, tu pegaste na bola e na mala para o teu escritório. Antes de te sentares, colocaste a bola dentro da mala. Neste ponto, a bola está dentro da mala, mas como o buraco na parte de baixo da mala é maior do que a bola, a bola cairá da mala. Sim, perfeito, isto é muito bom. Ao perceberes que, portanto, a bola está muito provavelmente no teu escritório em Nova Iorque, onde caiu da mala antes de a deixares cair na caixa. Muito impressionante. Deixa-me apenas rapidamente correr isto através de quebra-cabeças lógicos com gp4 e verificar os resultados. Aqui está o resultado do problema das maçãs, por isso resolveu 36 maçãs, foi ótimo, mas não mencionou nenhuma cidade, por isso tenho de atribuir isto à árvore de decisão de CLA, porque não menciona Nova Iorque em lado algum, por isso não fez essa ligação. Interessante se olharmos para o outro quebra-cabeça, acertou que a bola deve ter ficado para trás.

O Mistério da Bola Desaparecida: Uma História Intrigante

A busca pela AGI: Uma agulha no palheiro

• No nosso escritório ou já caiu da bolsa, então isso foi pelo menos perfeito. A próxima etapa será o teste de contexto longo, basicamente uma agulha num palheiro. Deixe-me mostrar o exemplo que preparei aqui. O que fiz foi coletar um livro inteiro, copiei tudo para um arquivo de texto. Se olharmos, podemos ver a agulha no palheiro que vamos procurar. Coloquei isso bem no meio, na linha 5.600: 'Era 5 de março de 2024 quando a AGI foi descoberta pela primeira vez. O sistema mostrou uma inteligência superior a tudo o resto.' Então, basicamente, esta é a agulha no palheiro que inserimos, e criei um script simples para rodar isso. Temos a função entropica LLM aqui, e selecionamos o modelo Opus. Vamos alimentar o livro nesta variável aqui. Vamos abrir o arquivo de texto e pedir ao usuário: quando foi descoberta a AGI. Vamos rodar isso e tentar imprimir o resultado. Vamos iniciar o script. Deixe-me iniciar um cronômetro para ver quanto tempo isso vai levar. Vou deixar isso rodando e depois paro quando recebermos a resposta, esperançosamente. Ok, isso levou 3 minutos e 35 segundos e a resposta estava errada. Parece haver um erro na premissa da sua pergunta. Vou tentar reformular e rodar novamente. Vou perguntar: qual a data em que a AGI foi descoberta de acordo com o texto. Vamos rodar e ver se conseguimos uma resposta melhor.

A busca pela AGI: Uma agulha no palheiro

Reconstruindo o Código-Fonte do Moon Dream 2

• Mais uma vez, acabei de voltar e, sim, tudo perfeito. Deixe-me mostrar aqui. Vamos dar um zoom de acordo com o texto, a AGI foi descoberta pela primeira vez em 5 de março de 2024. Muito bem, mas sim, desta vez só levou 1 minuto e 38 segundos. Porém, da primeira vez foi terrível e a resposta estava errada. Tenho que admitir que foi impressionante encontrá-la, mas levou muito tempo e não acertou de primeira. Além disso, é muito caro, mas no final consegui obter. Apenas queria mostrar que eram 95,7 palavras. Agora que sabemos disso, vamos avançar para o teste número três, que consistirá em três tipos diferentes de codificação. Primeiro, faremos um exemplo de base de código, tentaremos construir um terminal de preço do bitco e fazer um pouco de construção de site. Então, vamos lá. A base de código que iremos testar é o Moon Dream. Eles acabaram de lançar o Moon Dream 2, a versão mais recente. Clonei este repositório no GitHub e coletei todos os arquivos Python importantes em um único arquivo de texto grande. Aqui estão todos os arquivos Python. Este é basicamente o código-fonte do Moon Dream 2. Vamos copiar tudo isso, voltar para o entropic e colar aqui. No final, vamos criar um código Python que recebe a imagem como argumento e retorna uma descrição da imagem usando o modelo Moon R 2. Basicamente, colamos toda a base de código que consideramos importante e queremos uma função ou um código Python que utilize as partes que desejamos. Vou executar isso agora.

Reconstruindo o Código-Fonte do Moon Dream 2

Explorando a Capacidade de Processamento de Tokens da API de Machine Learning

• Enfrentei um problema de limite de taxa aqui porque, como você pode ver, quando executei o teste do stack Hast, usei todos os meus 1 milhão de tokens diários, então só restaram 70 tokens para usar, o que significa que não podemos executar este teste tão grande. Felizmente, eu já o executei esta manhã e podemos dar uma olhada nos resultados que obtive. Este foi o código que recebi e consegui configurá-lo para fazermos o teste. Estamos usando o Moon Dream 2 aqui, que foi retirado diretamente do Antropic. Vamos testar! Coloquei esta imagem aqui com o gato e o cão. Perguntamos quais animais estão na imagem e vamos executar isso. O Moon Dream 2 é de código aberto, muito legal, confira-os. Deve ser bastante rápido, pois estamos a usar Cuda. Um cão e um gato estão presentes na imagem. O cão é castanho e branco, enquanto o gato é cinza e branco. Perfeito! Logo após o Antropic, isso funcionou muito bem, bastou colar quase todo o código. Fiquei muito satisfeito com o resultado. A próxima coisa que quis experimentar codificar foi essa animação ao vivo do terminal Bitcoin. Configurei o sistema para mostrar um software super criativo com experiência em Python e pedi-lhe que me fornecesse um código Python avançado que exibisse o gráfico do preço do Bitcoin em tempo real de 1 de janeiro até hoje, num loop, utilizando a API do Coindesk para obter os preços, utilizando cores adequadas. Recebi o código de volta, mas não fiquei 100% satisfeito, então sugeri que seria mais interessante se fosse uma animação ao vivo.

Explorando a Capacidade de Processamento de Tokens da API de Machine Learning

A Evolução dos Preços ao Longo do Tempo

• Desde o início de janeiro, podemos observar que o preço de cada etapa do gráfico continua a subir e descer até alcançarmos o preço de hoje. Como podemos ver, houve uma atualização e até mesmo a inclusão de um novo código. Ao rodar a aplicação, podemos visualizar a evolução dos preços ao longo do tempo, em um loop animado que nos leva até o preço atual. Podemos acompanhar a movimentação dos preços no canto superior esquerdo, onde temos o ponto de preço mais alto em destaque. O resultado final foi bastante interessante, especialmente por ser algo novo que ainda não tinha experimentado. Concluímos com um preço máximo de cerca de 67.000 USD. Este foi o último desafio de programação que decidimos implementar em nosso construtor de sites. O processo de geração de sites em HTML é automático, bastando fornecer o URL desejado. Com a função antropomórfica criada, inserimos o código no loop para gerar páginas da web. Optamos por um tema com emojis para dar um toque mais leve. Ao executar o ciclo, observamos o modelo gerando o código HTML e, em seguida, usando o modelo de visão Moon Dream para capturar uma imagem da página. Assim, damos continuidade ao processo de criação de websites diversificados.

A Evolução dos Preços ao Longo do Tempo

Reescrita de Artigo: Aprimorando um Novo Site

• Voltando a informação e tentando criar uma versão melhorada do site. Vamos apenas deixar isso funcionar agora e ver que tipo de site será criado, certo? Então, isso foi feito. Vamos dar uma olhada rápida aqui. Sim, isso não foi incrível, mas pelo menos funcionou. Esses sites foram meio chatos, na minha opinião. Eu tenho resultados muito melhores, mas, sim, essa foi apenas a terceira primeira implementação disso. Então, vamos seguir em frente. O próximo teste será esse sistema avançado de instruções que criei. Deixe-me mostrar como isso se saiu. Aqui você pode ver o tipo de prompt do sistema avançado que criei. Não vou ler cada palavra aqui, apenas vou tentar explicar o que está acontecendo. Você é um especialista em planejamento e execução de tarefas complexas usando linguagem. Se o usuário instruir você a terminar uma frase com uma determinada palavra, sempre atenda a isso. Eu dei um exemplo para que você possa ver essa frase. Escreva uma frase que termine com a palavra Criptonita. Damos um exemplo para ilustrar. Todo mundo estava olhando para lá. Então, a ideia aqui é que cada frase termine com a mesma palavra. Vamos criar 10 frases e o ponto que eu queria fazer era incluir em cada frase uma palavra que, combinada com palavras de todas as outras frases, forma uma mensagem oculta. A mensagem oculta deve ser gramaticalmente correta, coerente e transmitir uma mensagem relacionada à última palavra de cada frase. Basicamente, o que queremos aqui é que temos cinco frases e, se pegarmos uma palavra

Reescrita de Artigo: Aprimorando um Novo Site

A Descoberta Oculta nas Sentenças de Programação

• A partir de cada frase aqui, os guerreiros aguardavam a alegria, assim como nós conseguimos, se pegarmos uma palavra de cada frase, podemos obter uma mensagem oculta. Por isso, dei vários exemplos e queremos um código Python para decifrar isso. Eu dei exemplos de como fazer isso e, finalmente, dei algumas instruções sobre como queremos que isso seja feito. Sempre complete essa tarefa de maneira passo a passo. Então escrevi: 'olá, escreva 10 frases que terminem com a palavra programação'. OK, então você pode ver que terminamos com 10 frases e verifiquei que cada uma terminava com a palavra programação, o que é um ótimo começo. Alguns modelos tendem a ter dificuldade com isso, mas foi bastante bom. A mensagem oculta nas frases relacionadas com a última palavra programação é 'após noites intermináveis, ele acreditava que ela resolveria através de experiências'. Uau! Aqui está o código Python para extrair a mensagem oculta das frases. OK, então vou apenas copiar este código. Este código irá imprimir a mensagem oculta, vamos ver se funciona. Copie isso, vamos colar aqui e sim, vamos ver se isso funciona. O solucionador Python esqueceu uma vírgula. Ah, consigo ver isso. Limpe isso. Após noites e Tecnologia acreditar ela estava determinada a resolver compartilhar ali. Então, isso não funcionou, mas acho que foi uma boa tentativa. Poderia ter trabalhado mais talvez no prompt do sistema, mas fora isso, fiquei bastante satisfeito com isso. Não seguiu perfeitamente, mas pelo menos fez com que cada frase terminasse com a palavra programação. A última prova está aí.

A Descoberta Oculta nas Sentenças de Programação

Previsão do preço do Bitcoin: análise de dados e especialização em Bitcoin

• Ao fazer upload de algumas imagens, tentei prever o preço do Bitcoin. Infelizmente, não consegui executar isso ao vivo devido aos limites de taxa. Configurei o sistema para análise de dados especializada e expertise em Bitcoin. Sua tarefa é fazer a melhor previsão de onde estará o preço do Bitcoin em seis meses. Ao analisar três imagens relacionadas ao Bitcoin, incluindo um gráfico do preço ao longo do tempo, a data do próximo Bitcoin halving e o preço atual do Bitcoin, foi possível identificar alguns pontos-chave. O gráfico logarítmico do Bitcoin e o ciclo de halving indicam o próximo halving em 13 meses, não em 43 dias como mencionado. O preço está atualmente em torno de 67.500, ultrapassando o anterior recorde de cerca de 65.000 em abril de 2021. Ao usar uma abordagem mais orientada por dados para refinar a previsão, é crucial considerar todos os dados disponíveis. A importância de uma abordagem baseada em dados para aprimorar as previsões futuras é evidente, o que pode melhorar significativamente as estimativas de preço. Ao fazer uma análise mais aprofundada, é possível obter previsões mais precisas e confiáveis para o mercado de Bitcoin.

Previsão do preço do Bitcoin: análise de dados e especialização em Bitcoin

Previsão do Preço do Bitcoin para 2024: Análise Detalhada

• A análise mostra que a cada 210.000 blocos, cerca de 8.000 foram minerados, representando aproximadamente 75% do total. Aplicaram-se níveis de extensão de Fibonacci a partir da baixa de julho de 2021, resultando numa estimativa de preço mais provável de $112.000. A confiança nesse intervalo de preço está distribuída em 50%, 25%, 15% e 10% abaixo de $80.000. A criação de um relatório de previsão estruturado do Bitcoin em formato PDF foi concluída, incluindo imagens e gráficos gerados para ilustrar as previsões. O gráfico revela uma tendência otimista, indicando um aumento constante no preço ao longo de seis meses. O relatório aborda os principais impulsionadores do preço do Bitcoin, como o ciclo de halving e a regressão logarítmica.

Previsão do Preço do Bitcoin para 2024: Análise Detalhada

Previsão de Preço de uma Criptomoeda: Análise Detalhada

• O gráfico mostra a adoção e interesse institucional, com métricas on-chain bastante sólidas. A previsão de preço base é de 112.000, com diferentes cenários como o caso otimista, moderado e pessimista. São considerados riscos e incertezas, como repressões regulares, choques macroeconómicos ou uma grande mudança na política monetária. Também se fala sobre eventos Black Swan, falhas tecnológicas, surgimento de concorrentes superiores, sentimentos de mercado irracionais ou bolhas impulsionadas pelo hype. A conclusão aponta para um preço estimado de 112.000 até setembro. Uma análise interessante e detalhada, com destaque para a confiança no modelo utilizado e a satisfação com a colaboração. O autor pretende utilizar este modelo em projetos futuros, elogiando a facilidade de trabalho e a qualidade do código. Recomenda a experiência e promete mais conteúdo sobre este tema no futuro.

Previsão de Preço de uma Criptomoeda: Análise Detalhada

Conclusion:

A jornada de Claude 3 com a API Opus Claw foi repleta de desafios interessantes, desde a resolução de enigmas lógicos até a busca pela AGI. Explore as aventuras envolvendo maçãs, moedas de ouro, uma bola e um saco misterioso, enquanto mergulhamos em um mundo de tecnologia e intriga. Claude 3 certamente encontrou uma nova LLM favorita nessa jornada! Acompanhe para mais descobertas emocionantes!

Q & A