Example 1

Input: Translate this English text to Chinese: Explore integrating research findings with real-world martial arts training and traditional cultural education, and discuss how to apply the wisdom found in martial arts novels to practical educational practices. This endeavor may offer new perspectives for innovation in traditional cultural education and potentially provide empirical support for the study of martial arts literature.

Model	Output
Ground Truth	探索将研究成果与现实中的武术训练和传统文化教育相结合，探讨如何将武侠小说中的智慧应用于现实教育实践。这种尝试可能为传统文化教育的创新提供新的思路，同时也可能为武侠文学研究提供实证支持。
GPT-4o	探索将研究成果与现实世界的武术训练和传统文化教育相结合，并讨论如何将武侠小说中的智慧应用于实际的教育实践。这一努力可能为传统文化教育的创新提供新的视角，并可能为武侠文学研究提供实证支持。
Qwen 3B	探索将研究发现与现实中的武学训练和传统文化教育相结合，探讨如何在实际的教育教学实践中应用武侠小说中蕴含的思想智慧。这一尝试可能为传统文化教育创新提供新的视角，并有可能为武侠文学的研究提供实证支持。
Qwen 7B	探索将研究发现与现实中的武学训练和传统文化教育相结合，讨论如何应用武侠小说中找到的智慧应用于实际教学实践。这一努力可能为传统文化教育创新提供新的思路，并且有可能为武侠文学研究提供实证支持。

Example 2

Input: Translate this English text to Chinese: Through this framework, we can better understand the abilities of Linghu Chong and Feng Buping. Although Linghu Chong comes from the Qi School, he demonstrates exceptional intelligence in swordsmanship, which might stem from his innate talent and his unique understanding and innovative ability in sword techniques. In contrast, Feng Buping, as a disciple of the Sword School, excels in internal strength and intelligence, which may reflect his diligence and talent in the cultivation of internal skills.

Model	Output
Ground Truth	通过这个框架，我们可以更好地理解令狐冲和封不平的能力表现。令狐冲虽出身气宗，但展现出卓越的剑法智能，这可能源于他与生俱来的天赋，以及对剑法的独特理解和创新能力。相比之下，封不平作为剑宗弟子，却在内力智能方面表现出色，这可能反映了他在内功修炼上的勤奋和天赋。
GPT-4o	通过这个框架，我们可以更好地理解令狐冲和风不平的能力。虽然令狐冲出自气宗，但他在剑术上表现出非凡的智慧，这可能源于他的天赋以及他对剑术的独特理解和创新能力。相比之下，作为剑宗弟子的风不平在内力和智慧上表现出色，这可能反映了他在内功修炼上的勤奋和天赋。
Qwen 3B	通过这个框架，我们可以更好地理解令狐冲和封不平的能力。尽管令狐来自气宗，但在剑法方面展现出了超常的智慧，这可能源于他天生聪明以及对剑法的理解与创新能力。相比之下，封平等于剑门弟子，在内功修为和智力上表现出色，则可能是由于他在修炼内功方面的勤奋天赋所致。
Qwen 7B	通过这个框架，我们可以更好地理解令狐冲和封不平的能力。令孤冲出身气宗，却在剑法方面表现出色的智力，这可能源于他的天赋以及对剑招的理解和创新能力。相比之下，封不平时为剑宗弟子，在内功修为和智能方面的表现则反映了他在内功修炼方面的勤奋和天赋。

Example 3

Input: Translate this English text to Chinese: The first method is only practical for I/O-intensive programs, such as those that frequently need to wait for disk or network operations. In our case, we have a step where we need to transcode the downloaded audio files. During this process, the CPU is fully occupied, making concurrent processing impossible. The issue with the second method is that it does not allow for memory sharing between processes. Therefore, we cannot manage tasks using shared variables. For situations where each task's lifecycle is very short, possibly only a few minutes, using memory or shared variables to manage them might be the most suitable approach. However, to enable different Python processes to share such task data, we must adopt a more complex solution. This involves using a database or a key-value pair backend, such as MongoDB or Redis, to share data.

Model	Output
Ground Truth	第一种方法只对那些IO密集，比如经常需要等待磁盘或者网络的程序比较实用。对于我们的情况，我们有一个步骤需要对下载下来的音频文件进行重新转码。在这个过程中，CPU是完全被占用的，因而无法实现并发处理。而第二个方法它的问题在于进程之间是没办法实现内存共享的。所以我们不能通过共享变量的方式来管理任务。而对于这种每个任务的生命周期非常短，可能只有几分钟的情况而言，使用内存或者说共享变量来管理可能是最适合的方式。但是为了让不同的Python进程之间都能够共享这样的任务数据，我们必须采用更复杂的方案。用一个数据库或者Key-value Pair的后端，比如MongoDB或者Redis来共享数据。
GPT-4o	第一种方法仅适用于I/O密集型程序，例如那些需要频繁等待磁盘或网络操作的程序。在我们的情况下，我们有一个步骤需要对下载的音频文件进行转码。在这个过程中，CPU被完全占用，使得并发处理变得不可能。第二种方法的问题在于它不允许进程之间共享内存。因此，我们无法使用共享变量来管理任务。在每个任务的生命周期非常短的情况下，可能只有几分钟，使用内存或共享变量来管理它们可能是最合适的方法。然而，为了使不同的Python进程能够共享这些任务数据，我们必须采用更复杂的解决方案。这涉及使用数据库或键值对后端，例如MongoDB或Redis，来共享数据。
Qwen 3B	第一种方法只适用于IO密集型程序，比如需要频繁等待磁盘或网络操作的程序。我们的步骤中有一个地方是需要将下载下来的音频文件进行转码，在这个过程中CPU是满载运行的，所以无法实现并发处理。第二种方法的问题在于它不支持进程间共享内存。因此我们不能通过使用shared variable来管理任务。对于那些每个任务生命周期非常短的情况，可能只有几分钟，此时采用memory或者shared variable的方式来管理它们可能是最合适的方法了。但为了能够让不同的Python进程之间能够共享这样的task数据，我们需要采取一种更复杂的方式解决这个问题。这涉及到使用数据库或者是key value type后端如MongoDB和Redis等来进行数据分享。
Qwen 7B	第一种方法只适用于I/O密集型程序，比如那些需要频繁等待磁盘或网络操作的程序。在我们的情况下，有一个步骤是将下载好的音频文件进行转码，在这个过程中CPU被占满无法实现并发处理。第二种方法的问题在于它不允许进程之间共享内存，因此不能使用shared variable来管理任务。对于每个task生命周期非常短的情况，可能只有几分钟时间的情形来说，直接用memory或者shared variable去管理和它们可能是最合适的。但为了使得不同的Python进程能够分享这样的Task数据，我们必须采用一个更复杂的方法，即通过数据库或者是键值对后端（如MongoDB、Redis）来进行数据的分享。

Example 4

Input: Translate this English text to Chinese: The third trend is the rise of intelligent technology. The traditional workflow for laser engraving is as follows: it uses a low-power laser to outline the area to be engraved, and then you manually position the workpiece, align both sides, and press start. You can see how inefficient this is, especially for B2B users who need to engrave ten or twenty items at once, like small leather goods. Positioning each item individually is too slow. So now, artificial intelligence has been introduced to intelligently recognize the position of each workpiece and determine how we can place it. This is also a selling point.

Model	Output
Ground Truth	第三个潮流是卷智能。传统的激光雕刻的工作流程是这样的：它会用低功率的激光把要打印的位置给画出来，然后你自己拿着要雕刻的工件凑过去，两边对准之后按开始。你也可以看到这个非常低效，尤其是对于 to B 的用户来说，他一下要雕刻十个、二十个，比如小皮具，一个一个对过去太慢了。所以现在加入了人工智能，智能识别每个工件的位置，以及我们可以用怎样的方式把它放上去。这也是一个卖点。
GPT-4o	第三个趋势是智能技术的兴起。传统的激光雕刻工作流程如下：使用低功率激光勾勒出要雕刻的区域，然后手动定位工件，对齐两侧，按下开始键。可以看出，这种方法效率很低，尤其是对于需要一次雕刻十或二十件物品的B2B用户来说，比如小型皮具。逐个定位每个物品的速度太慢。因此，现在引入了人工智能来智能识别每个工件的位置，并确定如何放置它们。这也是一个卖点。
Qwen 3B	第三个趋势是智能技术的崛起。传统的激光雕刻的工作流程如下：它用一个低功率的激光来勾勒要雕刻的部分，然后你手动把工件放好，两边对齐之后再开始。你看这个效率有多低下啊，尤其是给老板娘做手袋这种批量生产的时候。单个手工去搬每个小袋子太慢了。所以现在就引入人工智能来做智能化识别每一个工作台的位置和我们如何放置它们。这也是卖点之一。
Qwen 7B	第三个潮流是智能技术的兴起。激光雕刻的传统工作流程如下：它用一个低功率光斑把要刻出来的区域勾勒出来，然后你手动放工件上去，对齐两边，按开始键。大家可以看出来这个效率有多低效。尤其是对于B2B用户来说，他需要一次性刻十来个甚至二十个小皮具之类的东西的时候，一个个去定位太慢了。所以现在引入人工智能以后，会智能地识别每个工件的位置，并且决定我们怎么把它摆进去。这也是它的卖点之一。

Example 5

Input: Translate this English text to Chinese: Therefore, when I'm studying, I can learn what genuinely interests me and what I truly need with the highest efficiency. At the same time, even if I'm not very familiar with a certain field, AI can patiently impart knowledge to me in an appropriate sequence. Additionally, the knowledge I acquire includes industry experience and standard practices. This makes the AI-led, practice-oriented learning approach particularly valuable. Personally, I believe that whether through self-study by reading books, taking online courses, or learning from teachers in school, I wouldn't be able to write the complex program I previously mentioned in my social circle in such a short time. Even if I could manage to write it, the program might not be authentic enough and could possibly contradict industry principles, necessitating rework later on.

Model	Output
Ground Truth	所以，在学习的时候，我一方面能够以最高的效率学习到我真正感兴趣、真正需要的东西。同时，即使我对某个领域不太了解，AI也能以适当的顺序耐心地将知识逐步传授给我。此外，我所学到的知识还包含了工业界的经验和标准实践。这就使得以实操为出发点，由AI主导的学习方式显得格外有价值。我个人认为，无论是通过阅读书籍自学、上网课，还是在学校里跟随老师学习，我都无法在如此短的时间内编写出之前在朋友圈提到的复杂程序。即便能够编写出来，所写的程序可能也不够地道，甚至可能与工业界的原则相违背，以后还是得返工。
GPT-4o	因此，当我学习时，我可以以最高的效率学习我真正感兴趣和真正需要的东西。同时，即使我对某个领域不太熟悉，AI也可以耐心地以适当的顺序向我传授知识。此外，我获得的知识还包括行业经验和标准实践。这使得由AI引导的、以实践为导向的学习方法特别有价值。就我个人而言，我认为无论是通过阅读书籍自学、参加在线课程，还是在学校向老师学习，我都无法在如此短的时间内写出我在社交圈中提到的复杂程序。即使我能写出来，这个程序可能也不够真实，并且可能与行业原则相悖，导致以后需要返工。
Qwen 3B	所以，当我学习的时候，我可以以最高的效率去了解真正感兴趣的、我确实需要的东西。同时，在我不太熟悉某个领域的情况下，AI也可以用最合适的顺序来给我传授知识。此外，我会学到的知识里面包括了行业经验以及标准的实践方法。因此，这种由AI主导的学习导向型学习方式特别有价值。我个人认为，无论是通过自学看书、上网课还是在学校里向老师请教的方式，我都不可能在这么短的时间内写出我在社交圈子里写的那个复杂的程序。即使我能写出来的话，这个程序可能也不够真实，并且可能会违背行业的原则，导致以后还要重做。
Qwen 7B	因此，在学习过程中，我可以以最高效率了解自己真正感兴趣和需要的内容。同时，即使我对某个领域非常陌生，AI也能耐心地按适当顺序向我传授知识。此外，所获得的知识还包括行业经验与规范做法。这使得这种由AI主导的实践教学尤其有价值。我个人认为，无论是通过阅读书籍自学、参加在线课程还是在学校里听老师讲解，我都无法在这么短的时间内写出我在朋友圈中提到的那个复杂程序。就算我能写出来，这个程序可能也不够地道，并且可能会违背业界原则，最终还需要重做。

Example 6

Input: Translate this English text to Chinese: But now we have changed the basic processing unit from voice to a specific "idea." First, we capture the idea in shorthand form, and then, after obtaining the idea reorganized by GPT, we can use some prompts to have GPT propose in-depth questions and critical opinions, which makes our thinking more profound. After iterating on this idea, we can further reshape and output it in specific ways. Specifically, we can use certain prompts to enhance its readability, make it appear more sophisticated, or present it in a particular style. This completes the entire process of taking an idea from acquisition to iteration to output. Compared to previously using GPT merely as a shorthand tool, this product form has reached a higher level. Moreover, I have genuinely experienced that it is very practically beneficial in real life and work.

Model	Output
Ground Truth	但现在我们把最基础的处理单元从语音变成了一个具体的"想法"（idea）。首先我们会用速记的形式来获取想法，然后拿到GPT重新整理的想法后，我们可以利用一些提示让GPT提出一些有深度的问题和批判性意见，从而让我们的思考变得更有深度。在这个想法的基础上进行迭代后，我们还可以对这个想法进行特定的重塑和输出。具体来说，我们可以通过某些prompt来增加它的易读性，或者让它看起来更高级，或者是让它呈现某种特定的风格。这样就完成了一个想法从获取到迭代到输出的整个过程。相比之前把GPT仅当作一个速记工具，这样的产品形式更上了一个台阶。而且我已经切实体会到，在现实生活和工作中，它有非常实际的助益。
GPT-4o	但现在我们已经将基本处理单元从语音转换为特定的“想法”。首先，我们以速记形式捕捉这个想法，然后在通过GPT重新组织这个想法后，我们可以使用一些提示让GPT提出深入的问题和批判性的意见，这使我们的思考更加深刻。在对这个想法进行迭代后，我们可以进一步以特定方式重塑和输出它。具体来说，我们可以使用某些提示来增强其可读性，使其显得更复杂，或以特定风格呈现。这完成了从获取想法到迭代再到输出的整个过程。与之前仅将GPT用作速记工具相比，这种产品形式达到了更高的水平。此外，我确实感受到它在现实生活和工作中非常实用且有益。
Qwen 3B	但我们现在把基本处理单元从语音改成了一个特定的"idea"。首先，我们把这个idea用缩写的形式捕捉下来，在拿到GPT整理好的idea之后，我们可以用一些prompt来让GPT提出深入的问题和批判性的意见，这样我们的思考就会更深刻了。在迭代这个idea以后，我们可以进一步地把它重塑成某种形式输出出来。具体来说，可以用某些prompt让它看起来更有可读性、显得更加高级或者以一种特别的方式呈现出来。整个过程就完成了这样一个idea从获取到迭代再到产出的过程。相比于以前只是单纯使用GPT作为速记工具而言，这种产品形态已经达到了更高的层次。而且我自己也确实亲身感受过它在生活中工作上非常实用有效。
Qwen 7B	但我们现在把基本的处理单元从语音变到了一个具体的"想法"。我们先用一种简写的形式把这个想法抓出来，然后在得到GPT整理过的想法之后，我们可以使用一些prompt让GPT提出更深入的问题和批判性的意见，这样我们的思考就更加深刻了。然后再对这个想法进行迭代，在进一步以特定的方式呈现和输出它。具体地说，我们可以采用某些提示词来让它变得更有可读性、显得更高大上或者呈现出某种风格。这就完成了整个从获取到迭代再到输出这样一个过程。相比于之前仅仅将GPT作为一个简写字典工具这种产品形态来说，达到了更高的层次。而且我也真的体会到了在生活中工作中这是一个非常有实际意义的好处。

Example 7

Input: Translate this English text to Chinese: There are two possible solutions to this situation. The first is to use Git, which is like having a time machine for ourselves. The second is to persist in reviewing the code it writes to ensure it aligns with our intentions. It's not necessary to scrutinize every detail—just a general check to see if there are any undesirable changes will suffice. Detecting these unwanted changes early on is a more fundamental solution, rather than passively relying on the time machine and realizing something is wrong after the fact. The overarching principle is: we should be the ones in charge of AI, evaluating and controlling the quality of its output, rather than passively accepting what it gives us and making ad hoc changes. This is also an important concept emphasized in our [AI course](https://maven.com/kedaibiao/genai).

Model	Output
Ground Truth	这种情况有两个可能的解决方法。第一个是我们使用 Git，相当于给我们自己装一个时光机器。第二个是还是得坚持看一下它写的代码是不是我们想要的。不一定要抠细节，只要大概看一下有没有做我们不想要的改动就可以了。及早地发现这些不想要的改动，才是更根本的解决方法，而不是被动地依赖时光机器，跑出来才发现不对，再回头改。总的原则就是：我们要做好AI的老板，要评估和控制它做出来东西的质量，而不是反过来我们被动地去接受它给我们的东西，然后adhoc地去改。这也是我们的[AI课程](https://maven.com/kedaibiao/genai)中强调的重要思想。
GPT-4o	对于这种情况，有两种可能的解决方案。第一种是使用 Git，这就像为我们自己准备了一台时光机。第二种是坚持审查它编写的代码，以确保其符合我们的意图。没有必要仔细检查每一个细节——只需进行一般性的检查，看是否有任何不良的更改即可。尽早发现这些不良更改是一种更为根本的解决方案，而不是被动地依赖时光机，在事后才意识到问题所在。总体原则是：我们应该掌控 AI，评估和控制其输出的质量，而不是被动地接受它给我们的结果并进行临时更改。这也是我们[AI 课程](https://maven.com/kedaibiao/genai)中强调的重要概念。
Qwen 3B	这两个方案都有可能解决这个问题。第一种是用Git，也就是给自己一个时间机器。第二种就是坚持审查它写出来的代码，确保它的输出符合我们的意图。不一定非要逐字逐句地看——只要大致看一下有没有不想要的改变就可以了。尽早发现这些不想要的变化是一个更根本性的解决方案，而不是等到事情发生以后才去抱怨这个时间机有什么问题。总的思路是我们应该掌握人工智能的大权，在评价和控制它的产出上起主导作用，而不能被动接受它给的东西然后临时抱佛脚进行修改。这也是我们在[AI课]（/genai.html）里面强调的一个重要概念。
Qwen 7B	这种情况有两种可能的解决方法。第一种是使用Git，这相当于给自己装了一个时光机；第二种是在它写的代码上坚持Review，确保符合我们的意图。不需要面面俱到地检查，只要做一个大致的检查看有没有什么不好的变化就可以。这种提前发现不良变化的方法是一种更根本性的解决方案，而不是被动等出了问题再用时光机回头补救。总的思路是：我们要掌握主动权，在AI产出的内容上进行评估和控制，而不能只是被动接受它的成果然后做临时修补。这也是我们在[AI课程](/kedaibiaogenai)中强调的一个重要理念。

Example 8

Input: Translate this English text to Chinese: The effect of photographing birds is also quite stunning:

Model	Output
Ground Truth	拍鸟的效果也很震惊：
GPT-4o	拍摄鸟类的效果也非常惊人：
Qwen 3B	拍鸟的效果也是相当惊艳：
Qwen 7B	拍摄的效果也是相当震撼的：

Example 9

Input: Translate this English text to Chinese: 5. From a programming perspective, it supports the canvas in GPT or the artifact in Claude. The HTML and JavaScript code written can be directly previewed in the browser, and AI-generated code files can be edited live or downloaded in batches. Its editor even features auto-completion and can run written Python code on the spot. The only missing feature is that I haven't figured out how to upload a file and then have it write Python code to visualize or process this file. However, based on what I've seen online, it might have this functionality; I just don't know how to use it yet.

Model	Output
Ground Truth	5. 从编程的角度来说，它支持GPT里面的canvas或者Claude里面的artifact。写出的HTML和JavaScript的代码可以直接在浏览器中间预览，也可以现场编辑AI生成的代码文件，或者批量下载。它的编辑器甚至带自动补全，也可以现场运行写出来的Python代码。唯一缺失的功能是我还没搞清楚怎么样上传一个文件，然后让它写一个Python代码来针对这个文件进行可视化或者处理。但从网上来看，也许它有这个功能，只是我还不会用。
GPT-4o	5. 从编程的角度来看，它支持GPT中的画布或Claude中的工件。编写的HTML和JavaScript代码可以直接在浏览器中预览，AI生成的代码文件可以实时编辑或批量下载。它的编辑器甚至具有自动补全功能，并且可以即时运行编写的Python代码。唯一缺少的功能是我还没有弄清楚如何上传一个文件，然后让它编写Python代码来可视化或处理这个文件。不过，根据我在网上看到的信息，它可能具有这个功能；只是我还不知道如何使用。
Qwen 3B	5. 从编程的角度来说，它支持GPT的canvas或者Claude的artifact。写的HTML和JavaScript代码可以直接在浏览器里预览出来，在线编辑或批量下载AI生成的code文件。它的编辑器还带有自动补全功能，并且可以现场跑出写好的python代码来。唯一缺少的功能是我不太知道怎么把一个file上传上去然后让它用Python代码可视化或处理这个file了。但是根据网上看到的东西，可能有这种功能；只是我还不知道如何使用罢了。
Qwen 7B	5. 从编程的角度来说，它支持GPT或者Claude的画布或者说artifact。我们写的HTML和JavaScript代码可以直接在浏览器里面预览，AI生成的代码文件可以实时编辑、单个下载或批量下载。它的editor甚至有自动补全，在上面写好的Python代码也可以即时运行。唯一没有实现的功能是，我还没搞清楚怎么上传一个文件以后让它给我把这个文件可视化或者处理一下。但根据我在网上看到的一些信息，可能已经有了这个功能只是我不知道如何使用而已。

Example 10

Input: Translate this English text to Chinese: What exactly is dithering used for? It's a method to convey richer grayscales and colors using a limited color palette. Given that a 64x64 resolution is extremely low, it appears quite odd. If, for instance, we want to assemble a 2m x 2m Lego wall, this resolution can reach 256x256. At this point, dithering becomes very effective (on the left is without dithering, on the right is with dithering):

Model	Output
Ground Truth	但仿色到底是干什么的呢？它是一种用有限的颜色来表达更丰富的灰度和颜色的方法。因为64x64的分辨率实在是太低了，所以看起来非常奇怪。如果比如我们想拼一个2m x 2m的乐高墙的话，这个分辨率可以达到256x256。此时dither就非常有效果了（左边是没有Dither的，右边是有Dither的）：
GPT-4o	抖动究竟有什么用？它是一种使用有限色彩调色板来传达更丰富的灰度和颜色的方法。鉴于64x64的分辨率极低，这看起来相当奇怪。例如，如果我们想搭建一个2米x2米的乐高墙，这个分辨率可以达到256x256。此时，抖动变得非常有效（左边是没有抖动的，右边是有抖动的）：
Qwen 3B	dithering到底有什么用呢？它是通过有限的色盘来表达更丰富的灰度和颜色的一种方法。因为分辨率实在太低了，所以看起来很奇怪。比如如果我们想做一个2米乘以2米的大乐高墙的话，这个分辨率可以达到250*255。这时候dither就非常有效（左边是没有dither右边是有dither）：
Qwen 7B	那么dithering有什么用呢？就是一种使用有限的色彩来传达更丰富的灰度和颜色的方法。考虑到这种分辨率实在是太低了，看起来非常怪异。比如我们想要拼一个两米乘以两米的乐高墙的话，这个分辨率可以达到250*25=25K。这时候dither就非常好用了（左边不带dither，右边带diter）：

Example 11

Input: Translate this English text to Chinese: This article is part of the "Deep Space Photography Equipment: From Observation to Bankruptcy" series.

Model	Output
Ground Truth	本文是《深空摄影器材从观望到破产系列》系列的一部分：
GPT-4o	这篇文章是“深空摄影设备：从观测到破产”系列的一部分。
Qwen 3B	本文是《深空摄影器材从观望到破产系列》系列的一部分：
Qwen 7B	本文是《深空摄影器材从观望到破产系列》系列的一部分：

Example 12

Input: Translate this English text to Chinese: In this particular article, I will first introduce the technical specifications related to coffee grinders. There will be no specific product recommendations or analysis of technical implementations, such as the differences between flat burrs and conical burrs. The focus is on the specifications themselves, meaning what makes a good coffee grinder for non-commercial enthusiasts.

Model	Output
Ground Truth	在具体的这篇文章中，我会先介绍磨豆机相关的技术指标。这里不会推荐具体的产品，也不会分析技术实现，例如平刀和锥刀的区别等。主要讨论的是指标本身，也就是说，对于非商业的业余爱好者来说，什么样的磨豆机是好的。
GPT-4o	在这篇文章中，我将首先介绍与咖啡研磨机相关的技术规格。文中不会有具体的产品推荐或技术实现分析，例如平刀和锥刀之间的区别。重点在于规格本身，也就是说，什么样的咖啡研磨机适合非商业爱好者。
Qwen 3B	在这一篇文章中，我将首先介绍与咖啡机相关的技术参数。不会有具体的产品推荐或对实现的分析，比如平锥和圆锥的区别等。重点是这些规格本身是什么样的东西能做一台好的非商用爱好者用的磨豆机。
Qwen 7B	在本文这个特别的文章里，我会首先介绍一下和磨豆机相关的技术规格。不会有具体的产品推荐或者对技术实现的分析比如平口和锥形的区别等等，而是只讲规格本身，也就是适合非商业爱好者的好磨豆器都是什么指标。

Example 13

Input: Translate this English text to Chinese: 7. **GPT Slacking Off**: After completing the speech recognition, we also need a GPT reorganization process. The development of this process is quite interesting, with the most serious issue being that the model tends to slack off. Especially when the recognized text is relatively long, if you ask GPT to reorganize it, it often works diligently on the first and second paragraphs, but by the third paragraph, it becomes much shorter than the input. By the fourth and fifth paragraphs, it skips them entirely, and just quickly reorganizes the last couple of paragraphs to get it over with. Moreover, it's not just GPT; common open-source models have similar issues.

Model	Output
Ground Truth	7. GPT偷懒：在做完语音识别之后，我们还要有一个GPT重整的过程。这个过程的开发也非常有意思，其中最严重的问题在于模型是会偷懒的。尤其是当识别出来的文本比较长的时候，你让GPT去重整，它经常第一段第二段还在老老实实干活，第三段就比输入短了很多。第四第五段就直接跳过了，然后直接到最后两段把它重整一下，敷衍了事。而且不仅是GPT，常见的开源模型也有类似的问题
GPT-4o	7. GPT偷懒：在完成语音识别后，我们还需要进行GPT重组过程。这个过程的开发相当有趣，最严重的问题是模型往往会偷懒。尤其是当识别的文本比较长时，如果你让GPT重组它，它通常会在第一和第二段认真工作，但到了第三段时，重组后的内容就比输入短得多。到了第四和第五段，它完全跳过，只是快速重组最后几段以草草了事。而且，不仅仅是GPT，常见的开源模型也有类似的问题。
Qwen 3B	7. GTP偷懒：在完成语音识别之后，我们还需要一个GTP的重组过程。这个过程的开发非常有意思，最严重的问题是模型会偷懒。尤其是当识别出来的文本比较长的时候，如果你问它重新组织一下的话，它往往会在第一二段很认真地做，但到了第三段以后就比输入短很多了。到第四第五段的时候干脆直接跳过不做了，只把最后几段快速整理好就算完事了。而且这不仅限于GTP，在常见的开源模型里面也有类似问题。
Qwen 7B	7. GPT偷懒：在完成语音识别之后，我们还需要一个GPT整理的过程。这个过程的开发非常有意思，最大的问题是模型很容易偷懒。尤其是当识别出来的文字比较长的时候，如果你让GPT进行重新组织的话，它前两段会很卖力地工作，到了第三段就比输入的内容要短很多了。到了第四五段基本上就不写了，直接把最后几段快速重组成结束。而且不光是GPT，常用的开源模型都有类似的问题。

Example 14

Input: Translate this English text to Chinese: The difference between the small room and other mirrors is the flat field. Possibly due to the large central obstruction, using a flat field board directly leaves strange shadows, which mess up the calibration. I also failed when trying to use the sky for the flat field, as it too resulted in bizarre shadows. The only successful method in the end was to take bright field and sky flat shots with the lens hood on, ensuring that the hood's position remained unchanged in between. If it moved, the position of the vignetting would also change. It seems others haven't encountered this issue, and I'm still debugging to figure out exactly what's going on.

Model	Output
Ground Truth	小小房和其他镜子不太一样的地方是平场。可能是因为中央遮挡过大的原因，如果直接用平场板的话，会留下诡异的阴影，校准出来就炸了。我直接拍天光平场也没有成功，也会有诡异的阴影。最后唯一成功的方法是，带着遮光罩拍亮场和天光平场，中间遮光罩的位置不能动。动了以后暗角的位置也会变。似乎别人没有遇到这个问题，我也还在debug具体是怎么回事。
GPT-4o	小房间和其他镜子之间的区别在于平场。可能是由于大的中心遮挡，直接使用平场板会留下奇怪的阴影，扰乱校准。我尝试使用天空作为平场时也失败了，因为这同样导致了奇怪的阴影。最终唯一成功的方法是拍摄亮场和天空平场照片时使用镜头遮光罩，并确保遮光罩的位置在拍摄过程中保持不变。如果遮光罩移动，渐晕的位置也会改变。似乎其他人没有遇到这个问题，我仍在调试以弄清楚到底发生了什么。
Qwen 3B	小房间和其他镜子的区别是平场。可能是因为中央遮挡太大，直接用平场板的话会出来奇怪的阴影，把校准都搞乱了。我也在尝试用天光做平场的时候失败过，因为天光也会出怪异的阴影。最后成功的办法是在镜头罩上拍亮场和天光平场，保证中间没有移动镜头罩的位置。如果动了一下，暗角的位置就会变一下。看来别人还没有遇到这个问题，在调试中弄清楚到底是什么原因。
Qwen 7B	小房和其它镜子的区别就是平场。可能是中央遮拦太大，直接用平场板测出来怪异的阴影搞死校准了。我尝试着用天幕做平场也失败了，结果也是怪异无比的阴影。。最终唯一成功的方法是带镜头帽拍摄亮场和平场，并且保证中间帽子的位置不变，如果变了暗角也会跟着变位置。感觉别人都没遇到这个问题，还在debug弄清楚到底怎么回事。

Example 15

Input: Translate this English text to Chinese: Moreover, what we're currently discussing involves only the interactions and dependencies among various machines, without involving humans yet. Once humans are included, there are different individuals with varying interests and perspectives. While we can design mechanisms and policies to manage humans, human errors make the situation more complex. For instance, a real-world problem we might encounter is that even though the accuracy of my ad recommendation algorithm has improved, user engagement has decreased. Why is that the case? Even if we have certain hypotheses, such as a reduced display probability of clickbait ads, designing experiments to verify this is also very complex and fraught with uncertainty.

Model	Output
Ground Truth	而且现在我们所说的还都是各种机器之间的交互和依赖，还没有牵扯到人类。加了人类以后，里面有各种人，他们的利益和立场是不一样的。我们可以设计一些机制和政策来管理人类，但人类又会犯错，那整个问题就变得更加复杂。比如我们实际遇到的问题可能是我的这个广告推荐算法准确率确实提升了，但用户的engagement反而下降了，到底是为什么？就算我们有一些假设，比如因为我们降低了clickbait广告的展示几率，如何去设计实验来验证这一点也是非常复杂的，充满了不确定性。
GPT-4o	此外，我们目前讨论的内容仅涉及各种机器之间的交互和依赖关系，还没有涉及到人类。一旦涉及到人类，就会有不同的个体，他们有着不同的兴趣和观点。虽然我们可以设计机制和政策来管理人类，但人为错误使情况变得更加复杂。例如，我们可能遇到的一个现实问题是，尽管我的广告推荐算法的准确性提高了，但用户参与度却下降了。这是为什么呢？即使我们有某些假设，比如点击诱饵广告的展示概率降低了，设计实验来验证这一点也是非常复杂且充满不确定性的。
Qwen 3B	而且，我们现在讨论的只是各种机器之间的交互和依赖关系，并没有涉及人类。一旦加入人以后，就会有不同的个体、不同的兴趣点和不同的视角。虽然我们可以设计机制来管理人类，但因为人的错误会让事情变得更为复杂。比如我们可能会遇到一个现实问题：尽管我的广告推荐算法准确率提高了，但是用户的参与度却下降了。为什么会这样呢？即使我们有一些假设，比如说点击量更低的标题党广告被展示的概率会更小的话，去设计实验验证这个假设也是非常困难且充满不确定性的。
Qwen 7B	而且我们现在讨论的仅涉及各种机器之间的交互和依赖关系，还没有涉及到人。一旦把人加进来以后就会有不同的人有不同的兴趣偏好视角等等，在我们能够设计机制政策来管理人的同时，也会因为人类犯错而让情况变得更加复杂。比如一个现实世界的问题是，虽然我现在做的广告推荐算法准确率提高了，但是用户活跃度下降了。这是为什么呢？即使我们有一些假设比如说骗点击的概率降低了，要设计实验去验证这个也是非常复杂的，并且充满了不确定性。

Example 16

Input: Translate this English text to Chinese: ## 1. Introduction

Model	Output
Ground Truth	## 1. 绪论
GPT-4o	## 1. 介绍
Qwen 3B	## 一、引言
Qwen 7B	## 一、引子

Example 17

Input: Translate this English text to Chinese: The fundamental error of an equatorial mount stems from the uneven rotation speed caused by imperfections in its manufacturing. Since both worm gears and harmonic drive systems are essentially components that operate cyclically, this rotation speed error is also known as periodic error. For worm gear reducers, periodic error is relatively easy to model and measure because one full rotation of the worm represents one cycle (while one cycle for the worm wheel is 24 hours). However, the principle behind harmonic reducers is comparatively complex. They involve a flexible wheel continuously rotating within a gear-like structure, utilizing the difference between the two cycles to achieve reduction. Due to the involvement of two different cycles, the periodic error of a harmonic reducer is quite complex, and in practical applications, its error can be considered to have no obvious pattern.

Model	Output
Ground Truth	赤道仪的根本误差来源于加工制造的不完美造成的转速不均匀。由于涡轮涡杆和谐波减速机本质上都是周期性运转的组件，这个转速的误差又叫周期性误差。对于涡轮涡杆减速机来说，周期误差很容易建模和测量，因为蜗杆转一圈就是一个周期（蜗轮一个周期是24小时）。然而，谐波减速机的原理相对复杂，它是一个柔轮在类似齿轮的结构中不断旋转，利用两者周期之间的差异来实现减速。由于涉及到两个不同的周期，谐波减速机的周期误差非常复杂，在实际应用中，可以认为它的误差是没有明显规律的。
GPT-4o	赤道仪的基本误差源于制造过程中不完美导致的不均匀旋转速度。由于蜗轮蜗杆和谐波驱动系统本质上是周期性运作的组件，这种旋转速度误差也被称为周期误差。对于蜗轮减速器来说，周期误差相对容易建模和测量，因为蜗杆的一次完整旋转代表一个周期（而蜗轮的一个周期是24小时）。然而，谐波减速器的原理相对复杂。它们涉及一个柔性轮在齿轮状结构中连续旋转，利用两个周期之间的差异来实现减速。由于涉及两个不同的周期，谐波减速器的周期误差相当复杂，在实际应用中，其误差可以被认为没有明显的规律。
Qwen 3B	赤道仪的本体错误来自于制造过程中产生的瑕疵导致旋转速度不均。因为无论是蜗轮还是谐波减速器，它们本质上都是一个周期性运转的东西，所以这种旋转速度误差也被称为periodic error。对于蜗杆减速机来说，由于它是一个完整的1圈对应着一个周期（而齿轮的一个周期是24小时），因此它的periodic误差相对容易建模和测量。但谐波传动原理比较复杂，它是通过在类似齿轮结构中有一个柔性盘不断转动来实现降速的。因为它涉及到两个不同的周期，所以在实际应用中，谐波驱动器的periodic误差点很难找到规律可循。
Qwen 7B	赤道仪的基本误差来自于它在制造过程中产生的不均匀运转。因为涡轮减速机和谐波减速机本质上都是一个周期性的组件，所以这个旋转速度的错误也被称为周期性误差（periodic error）。对于涡轮来说，它的这种周期性非常容易建模和测量：一圈就是一周期（而涡轮在一周期是24小时）。但对于谐波而言，它的原理相对复杂一些，它是通过在一个齿轮状结构里面不断转动一个柔性轮子来实现降速的。由于牵扯到两个不同的周期，在实际应用中谐波的误差相当难以预测，可以认为是没有明显规律可循的。

Example 18

Input: Translate this English text to Chinese: The ability to perform few-shot learning or in-context learning without model fine-tuning. More specifically, if a foundational large model wants to adapt to a new scenario, it doesn't require the involvement of scientists or engineers, a large number of GPUs to support training and fine-tuning, or changes to the model's weights. Instead, it only requires ordinary users to interact with it to complete the adaptation process. This is revolutionary for practical product applications and represents a form of disruptive innovation. The reason is that it allows us to accomplish many different tasks by deploying just one model, which is where the "foundational" aspect of foundational large models comes from.

Model	Output
Ground Truth	1. 不通过模型微调就可以进行few-shot learning或者in-context learning的能力。更具体地说，一个基础大模型如果想要适配到一个新的场景中去，它不需要科学家或者工程师的参与，不需要大量的GPU来支持训练和微调，也不需要改变这个模型的权重。而只需要普通用户与其交互，就可以完成这个适配过程。这对于实际产品的形式来说是革命性的，是一种破坏性的创新（disruptive innovation）。原因是，它允许我们只需部署一个模型，就能完成许多不同的任务，这也是基础大模型中"基础"二字的由来。
GPT-4o	无需对模型进行微调即可实现少样本学习或上下文学习的能力。更具体地说，如果一个基础大型模型想要适应新的场景，它不需要科学家或工程师的参与，也不需要大量GPU来支持训练和微调，或者对模型权重进行更改。相反，它只需要普通用户与其交互即可完成适应过程。这对于实际产品应用来说是革命性的，代表了一种颠覆性创新。原因在于，它允许我们通过部署一个模型来完成许多不同的任务，这正是基础大型模型“基础”特性的来源。
Qwen 3B	没有模型微调的few shot或者in context学习的能力。更具体地说，如果一个基础大模型想要适应一个新的场景的话，并不需要科学家工程师、大量的GPU来支持训练和微调，甚至也不需要改变这个模型的权重，只需要普通用户跟它交互一下就可以完成整个适配的过程了。这对于实际的产品应用来说是革命性的，代表了一种disruptive innovation。原因在于它可以让我们用一套模型去实现很多不同的任务，这就是为什么叫foundation的原因。
Qwen 7B	没有经过模型微调的few shot学习或者in context learning的能力。更具体地说，如果一个基础大模型想要适应一个新的场景的话，并不需要科学家、工程师的参与，也不需要大量的GPU来支持训练和微调，以及更改模型权重等等。它只需要普通用户跟这个模型进行交互就可以完成适应的过程。这对于实际的产品应用来说是一个革命性的改变，也属于一种破坏性创新。原因在于它可以让我们用部署一个模型就完成了许多不同的任务这样的方式来进行实现，而这也就是为什么说基础大模是foundation的原因所在。

Example 19

Input: Translate this English text to Chinese: This study, through an in-depth analysis of the power imbalance between the Sword Sect and the Qi Sect of the Huashan School, not only deepens our understanding of martial arts literature but also offers new perspectives for the inheritance of traditional culture and modern education.

Model	Output
Ground Truth	本研究通过对华山派剑宗气宗实力错位现象的深入分析，不仅加深了我们对武侠文学的理解，也为传统文化传承和现代教育提供了新的思路。
GPT-4o	这项研究通过对华山派剑宗和气宗之间权力失衡的深入分析，不仅加深了我们对武侠文学的理解，还为传统文化的传承和现代教育提供了新的视角。
Qwen 3B	本研究通过对华山派剑宗气宗实力错位的深入分析，不仅深化了对武侠文学的理解，也为传统文化传承和现代教育提供了新的视角。
Qwen 7B	本研究通过对华山派剑宗气宗实力失衡的深入分析，不仅深化了我们对武侠文学的理解，也为传统文化传承和现代教育提供了新的视角。

Example 20

Input: Translate this English text to Chinese: This setup uses a parallel light source with 100% diffuse reflection, rendered with Arnold. Hey, it looks quite realistic, and the resolution is also very high. However, if we actually take a photo of the moon ourselves, we'll notice there's still quite a difference (this image was taken a long time ago as a single shot, with low resolution):

Model	Output
Ground Truth	这里用的是平行光源，漫反射打到100%，Arnold渲染器。诶，看起来像那么回事了，而且分辨率也很高。但如果我们真的弄一张自己拍的月球来看，会发现差别还是不小的（这张图是很久以前拍的单张，分辨率不高）：
GPT-4o	这个设置使用了一个具有100%漫反射的平行光源，并用Arnold渲染。嘿，看起来相当逼真，分辨率也很高。然而，如果我们自己实际拍摄月球的照片，会注意到还是有相当大的差异（这张图像是很久以前拍摄的单张照片，分辨率较低）：
Qwen 3B	这个平行光源用的是百分之百漫反射，渲染出来的。诶看起来还是蛮像的，分辨率也很大。但如果我们真的自己拍月亮的话就会发现其实差别还很大的（这张图是很久以前单张拍摄的老照片了，低分辨率）：
Qwen 7B	这个设置用的是平行光源+10%漫反射，渲染出来的Arnold。诶看起来还挺真实的画质也很高啊，但如果我们真的自己拍月球的话就会发现还是有挺大差距的（这张图是很久以前单张低分辨率拍摄的）：

Example 21

Input: Translate this English text to Chinese: In short, we may be at the decline of traditional knowledge management systems and the beginning of a new mode of interaction, with many novel things waiting for us to explore. The above was composed by GPT after I listened to the video by the class representative while exercising and then spent ten minutes dictating my thoughts.

Model	Output
Ground Truth	总之，我们可能正处在传统知识管理系统的衰退期，和一种新的交互方式的起点，有许多全新的东西等待我们去探索。而以上就是我一边锻炼身体，一边听完了课代表立正的视频，然后花了十分钟口述的，由GPT整理成文。
GPT-4o	简而言之，我们可能正处于传统知识管理系统的衰退期，同时也是一种新型互动模式的开端，许多新奇的事物正等待我们去探索。以上内容是我在锻炼时听了班长的视频后，由GPT生成的，然后我花了十分钟口述了我的想法。
Qwen 3B	总之，我们可能正处于传统知识管理系统衰落的阶段和一种新式交互方式开始萌芽的起点。还有很多新鲜事物等待着我们去探索。上面的是我在课代表视频看完后在锻炼的时候听了一会然后十分钟内口述出来的。
Qwen 7B	总之，我们可能正处在传统知识管理模式的衰落和一种全新交互模式开始萌芽的时代，有很多新奇的东西等着我们去探索。以上是在我听完课代表在锻炼时做的视频然后休息了十分钟以后由GPT写出来的。

Example 22

Input: Translate this English text to Chinese: However, I recently experienced the overwhelming advantages of AI over traditional learning methods by using it in a completely new way to learn Swift programming and asynchronous programming in Python. More specifically, when I was studying Swift or asynchronous programming in Python, I didn't start by picking up a textbook or hastily diving into online courses and watching videos. (On a side note, I find books more useful than videos because you can quickly flip through a book, but not a video; books can be searched quickly, whereas videos make it more difficult.) Instead, I tried learning through hands-on practice with the help of AI. For my specific needs, I would directly ask AI how to implement something using Swift or Python. After AI wrote the code for me, I would ask questions about the parts I didn't understand or request AI to make adjustments for new requirements and changes. Sometimes, AI's approach would differ from mine, and I would follow up with questions and ask it to explain.

Model	Output
Ground Truth	但是，我最近通过利用AI以一种全新的方式学习了Swift编程和Python的异步编程，切身感受到了AI对我们传统学习方式的摧枯拉朽式的优势。更具体地说，当我学习Swift或Python的异步编程时，我并没有先找个课本开始看，或者囫囵吞枣开始上网课看视频。（走个题，我觉得书籍比视频更有用，因为书可以快速翻阅但视频不行，书籍可以快速搜索，但视频就比较困难。）相反，我尝试了在AI的辅助下通过实战学习。针对我特定的需求，我会直接询问AI如何使用Swift或Python来实现。 AI在给我编写代码后，我会对不理解的部分提问，或者对于新的需求和改动，让AI进行调整。有时候，AI的思路和我的不同，我也会追问并要求它给我解释。
GPT-4o	然而，最近我通过一种全新的方式使用人工智能学习Swift编程和Python中的异步编程，体验到了人工智能相对于传统学习方法的巨大优势。更具体地说，当我学习Swift或Python中的异步编程时，我并没有先拿起教科书或匆忙地投入在线课程和观看视频。（顺便说一下，我发现书籍比视频更有用，因为你可以快速翻阅书籍，但不能快速翻阅视频；书籍可以快速搜索，而视频则更困难。）相反，我尝试通过动手实践并借助人工智能来学习。针对我的具体需求，我会直接询问人工智能如何使用Swift或Python实现某些功能。在人工智能为我编写代码后，我会对不理解的部分提问，或者请求人工智能根据新的需求和变化进行调整。有时，人工智能的方法与我的不同，我会继续提问并要求它解释。
Qwen 3B	但是最近我通过一种完全不同的方式，使用AI来学习Swift编程和Python的异步编程。具体来说，在学习Swift或Python中的异步程序时，并不是先拿起一本书或者匆匆忙忙地看网上的课程视频，（顺便一提，我觉得书比视频更实用是因为你可以快速翻阅一下书本，但不能快进视频；可以很快搜索到书里的内容，而观看视频会让人觉得很难记住），而是尝试着用AI来进行实践性的学习。对于我的具体情况，我会直接向AI询问如何在Swift中实现某件事情、在Python中又该如何实现等等问题。然后由AI帮我写好代码后，再针对我不懂的地方提出疑问，请求AI根据新的要求进行调整等操作。有时候，AI的方法与我个人的想法也会有所不同，这时我也就会去追问它并让它解释。
Qwen 7B	但是最近我通过一种全新的方式使用AI，体验到了AI相比于传统学习方法的巨大优势。更具体地说，在学习Swift或者Python中的异步编程时，并不是首先拿起一本教材，或者是慌忙地去网上找课程和看视频。（这里插一句，我觉得书比视频有用，因为书可以快速翻阅，但视频就没办法这么干了；书也可以快速搜索，而视频会比较困难）而是尝试着在AI的帮助下进行自学。对于我的特定需求，我会直接向AI提问如何用Swift或Python实现某个功能。然后当AI写好代码后，我会针对我不理解的部分询问问题，或是要求AI根据新的需求和更改来进行调整。有时候AI的方法与我的想法不同，这时我会跟进发问，请它解释一下。

Example 23

Input: Translate this English text to Chinese: Here comes the 3D printing and programming. The entire system is limited to a weight of around 500g, and the test flight was successful on the first try:

Model	Output
Ground Truth	下面就是3D打印，编写程序了。整个系统的重量限制在500g左右，试飞一遍成功：
GPT-4o	3D打印和编程来了。整个系统的重量限制在约500克，试飞在第一次尝试时就成功了：
Qwen 3B	出来了3d打印和编程。整个系统重量限制在50多克左右，第一次试飞就成功了：
Qwen 7B	下面是打印和编程。整个系统重量限制在50G左右，第一次试飞成功：

Example 24

Input: Translate this English text to Chinese: During the process of shooting with an equatorial mount, an important operation is dithering. Dithering refers to making a slight angular adjustment to the mount after capturing one or several images. This ensures that, even when using high-precision guiding, each star falls on different pixels on the camera sensor. This prevents a single bright spot or bad pixel from affecting the entire image. In post-processing, fixed pattern noise from the camera can be easily eliminated using algorithms like outlier rejection.

Model	Output
Ground Truth	在赤道仪拍摄过程中，还有一个重要的操作是抖动。抖动是指在拍摄一张或几张图片之后，赤道仪进行一个微小的角度调整。这样可以确保，即使在使用高精度导星的情况下，每颗星星落在相机上也会落在不同的像素上。这样就可以避免一个亮点或者坏点导致整个画面受影响的情况。在后期处理时，可以轻松地通过排异等算法将相机的固定模式噪声消除。
GPT-4o	在使用赤道仪拍摄的过程中，一个重要的操作是抖动。抖动是指在拍摄一张或几张图像后，对赤道仪进行轻微的角度调整。这确保即使在使用高精度导星的情况下，每颗星星也会落在相机传感器的不同像素上。这可以防止单个亮点或坏像素影响整个图像。在后期处理时，可以使用异常值剔除等算法轻松消除相机的固定模式噪声。
Qwen 3B	在赤道仪拍摄的过程中，一个重要的操作是dither。Dither指的是，在拍完一张或多张照片后对赤道进行一个小角度的调整。这样可以保证即使使用高精度导星，每个星星也会落在相机传感器的不同像素上。从而避免出现单个亮点或坏点影响整个画面的情况。在后期处理中，通过outlier rejection等算法很容易消除相机产生的固定模式噪声。
Qwen 7B	在赤道仪拍摄的过程中，一个重要的操作是抖动。所谓抖动是指，在拍完一张或几张照片之后，对赤道架进行微小的角度调整。这样即使我们使用再精准的导星，每个星星落在相机传感器上的像素也是不同的。这可以避免单个亮点或者坏点影响整个画面。后期中也可以通过外值拒绝等算法轻松去除相机固有的固定模式噪声。

Example 25

Input: Translate this English text to Chinese: Therefore, the level of coding skills is not very important when it comes to writing excellent code. This statement may seem odd, but what I mean is, for example, let's consider two people: one is well-versed in various data structures and algorithms, while the other has only a general understanding. In the traditional programming era, the code written by the former would be of much higher quality, and the development speed would be faster compared to the latter. However, in the age of AI-assisted programming, the difference between these two individuals in effectively using AI to quickly and efficiently write code is often not very significant.

Model	Output
Ground Truth	因此，写码的水平对能不能写出优秀的代码来说并不是很重要了。这句话看起来很奇怪，但我的意思是，比如有两个人，一个人熟练掌握了各种数据结构和算法的知识和技巧，另一个人只是有一般的了解。在传统的编程时代，前者写的代码会比后者写的质量高很多，开发的速度也会更快。但是在AI辅助编程的年代，这两个人在能不能有效利用AI又快又好地写出代码上，差别往往并不是很明显。
GPT-4o	因此，在编写优秀代码时，编码技能的水平并不是非常重要。这个说法可能听起来有些奇怪，但我的意思是，比如说，我们考虑两个人：一个精通各种数据结构和算法，另一个只有一般的了解。在传统的编程时代，前者编写的代码质量会高得多，开发速度也会比后者快。然而，在人工智能辅助编程的时代，这两个人在有效利用人工智能快速高效地编写代码方面的差异往往并不显著。
Qwen 3B	所以，码力高低对于写好代码来说其实并不重要。这个话听起来可能有点奇怪，但我指的是比如我们假设有两个程序员，一个是各种数据结构和算法都精通的人，另一个只是对这些知识有大概了解。在传统的编程时代里的话，前者写的代码质量会更高，并且开发速度也会比后者更快。但是在AI辅助编程的时代下，这两个程序员之间有效利用AI快速高效地编写代码的差距往往并不是特别大。
Qwen 7B	因此，当涉及到编写优秀代码时，编码水平的高低并不是一个非常重要的因素。这句话可能听起来有些奇怪，但我的意思是，在这种情况下，比如我们考虑两个人：一个是各种数据结构和算法都非常精通的人，另一个只是大致了解而已。在传统的编程时代，前者所写的代码质量确实会比后者高很多，开发速度也会更快。但在AI辅助编程的时代下，这两个人在如何有效地使用AI来快速高效地写代码方面，彼此之间的差异往往并不显著。

Example 26

Input: Translate this English text to Chinese: One possible approach is to design the backend API in a task-based format, offering several different APIs. This would allow the client to submit a new task and receive a task ID in return, which can then be used to check the progress of the task. Once the progress reaches 100%, another API can be used to retrieve the results of the speech recognition and GPT restructuring. This method enables frequent status updates and allows the client to handle tasks asynchronously, thereby greatly improving the user experience.

Model	Output
Ground Truth	所以一种可能的方法是我们把后端的API设计成一个基于任务的形式，提供几个不同的API，让客户端可以提交一个新任务，然后返回一个任务的ID，然后用这个ID可以去查询这个任务的进度。当进度到100%以后再使用另一个API去拿到语音识别和GPT重整的结果，这样就可以实现状态的频繁更新，也能让客户端进行异步处理，用户体验就因此好了很多。
GPT-4o	一种可能的方法是将后端 API 设计为基于任务的格式，提供多个不同的 API。这将允许客户端提交一个新任务并返回一个任务 ID，然后可以使用该 ID 检查任务的进度。一旦进度达到 100%，可以使用另一个 API 来获取语音识别和 GPT 重组的结果。此方法可以实现频繁的状态更新，并允许客户端异步处理任务，从而大大改善用户体验。
Qwen 3B	一个可能的方法是，将后端API设计成以任务为基础的形式，并提供几个不同的API。这样客户端可以提交一个新的任务并得到一个task id作为返回值，在此之后就可以通过这个id来查看任务的进度了。当进度达到10０%的时候，再调用另一个API获取语音识别和GPT重组的结果。这种做法可以让用户频繁地了解状态更新，同时让客户端能够异步处理这些任务，从而极大地改善用户体验。
Qwen 7B	一种可能的方法是将后端API设计成基于任务的形式，提供几种不同的API。客户端可以提交一个新的任务，并得到一个task id，通过这个id就可以查询到任务的进度。当进度达到10%时，客户端可以通过另一个API来获取语音识别和GPT重构的结果。这种方法能够实现频繁的状态更新，同时让客户端以异步的方式处理任务，极大地提升了用户体验。

Example 27

Input: Translate this English text to Chinese: Beyond this, there are many complex electromagnetic shielding methods that can be independently applied to twisted pair or coaxial cables. Especially when you need both ease of installation (easy to cut on site, easy to connect with joints) and good shielding capability, you often face engineering trade-offs. However, these optimizations are mostly targeted at high-frequency applications, particularly when the electromagnetic wave's wavelength reaches the millimeter level, it may even leak through the mesh of traditional mesh shielding. For low-frequency applications such as analog audio, these considerations are not necessary at all. Experiments have shown that using the simplest twisted pair, without any additional shielding, the noise caused by electromagnetic interference is below -100dB for signals under 40kHz. A better design can achieve below -110dB, which far exceeds the [human ear's hearing limit](/sound-engineering-2-loudness.html), and even surpasses the limits of many measuring instruments. So, for analog audio transmission, just using the cheapest unshielded twisted pair is sufficient; more expensive options will not offer better performance.

Model	Output
Ground Truth	在此之外有很多复杂的电磁屏蔽方法，可以独立应用在双绞线或同轴电缆上。尤其是又要施工方便（容易现场切割，容易用接头接上），又要屏蔽能力好，往往面临工程上的trade off。但这些优化大都针对高频应用，尤其是电磁波的波长到毫米级别以后甚至可能从传统的网状屏蔽的网眼中间泄露。低频应用如模拟音频其实根本不用考虑这些。有人做了实验，就用最土的双绞线，什么额外屏蔽都没有，在40kHz以下的信号里，电磁干扰导致的噪声在-100dB以下。好一点的设计可以到-110dB以下，这个远远超过[人耳的听力极限](/sound-engineering-2-loudness.html)，甚至超过了很多测量仪器的极限。所以说了这么多，对模拟音频传输来说，就用最便宜的无屏蔽双绞线就好，更贵的也不会更好。
GPT-4o	除此之外，还有许多复杂的电磁屏蔽方法可以独立应用于双绞线或同轴电缆。特别是在需要安装方便（现场易于切割，易于通过接头连接）和良好的屏蔽能力时，往往面临工程上的权衡。然而，这些优化大多针对高频应用，尤其是当电磁波的波长达到毫米级时，甚至可能会通过传统网状屏蔽的网孔泄漏。对于低频应用，如模拟音频，这些考虑完全没有必要。实验表明，使用最简单的双绞线，不加任何额外屏蔽，对于40kHz以下的信号，由电磁干扰引起的噪声低于-100dB。更好的设计可以达到低于-110dB，这远远超过了[人耳的听力极限](/sound-engineering-2-loudness.html)，甚至超越了许多测量仪器的极限。因此，对于模拟音频传输，仅使用最便宜的无屏蔽双绞线就足够了；更昂贵的选择不会提供更好的性能。
Qwen 3B	在此之外，还有很多复杂的电磁屏蔽方法可以独立地应用到双绞线或者同轴电缆上。尤其是当你需要同时兼顾安装方便（现场能随便剪断）、接头好用（连接的时候不用打洞）和良好的屏蔽能力时，往往就会面临工程折中了。但这些优化大多是针对高频的应用的，在毫米波段左右的电磁波长到达网状屏蔽的网格里面甚至会漏掉。对于音频这种低频来说，这些都是完全不需要考虑的问题。实验表明，使用最简单的双绞丝，没有任何额外的屏蔽措施的情况下，信号在40kHZ以下受到的干扰噪声都在-10个分贝以内。更好的设计可以做到低于-11个分位，远远超过了[人耳听觉极限](/声学入门3响度.html)，甚至是很多测量仪器都无法达到的水平。所以对音频传输而言，只要用便宜货不带屏蔽的双绞电线就足够了；更贵的东西不会带来更好性能。
Qwen 7B	在此之外，还有许多复杂的电磁屏蔽方法可以独立应用于双绞线或同轴电缆。尤其是当你需要安装方便（现场容易裁剪、接头容易连接）和屏蔽效果好时，往往面临工程上的权衡。但这些优化大多针对的是高频应用，在特别是当电磁波的波长达到毫米级别时，它甚至可能透过传统网格屏蔽的网孔泄露出去。对于低频应用如模拟音频来说，并不需要考虑这些问题。实验表明，使用最简单的双绞对而没有任何额外屏蔽的情况下，对于小于40kH z的信号，受到电磁干扰产生的噪声在-10db以下；一个更好的设计可以在-11 db以下。这已经远超[人耳听觉范围](/audio-engineering-part-3-low-level-noise.html)，也超过了大多数测量仪器的限制。所以，对于模拟音频传输而言，只需要用最便宜且没有屏蔽的双绞导线就足够了，更贵的选择不会带来性能提升。

Example 28

Input: Translate this English text to Chinese: For years, I've been troubled by the question of how to assess a programmer's coding abilities when interviewing them. Typically, large companies use algorithmic questions similar to those on LeetCode to test candidates. I've also spent time practicing LeetCode when switching jobs or job hunting. However, from an interviewer's perspective, the information provided by LeetCode problems about a candidate is very limited. Often, whether a candidate can solve a problem depends entirely on whether they know a particular algorithm or trick. If they know it, they can solve it; if not, they can’t. Take, for example, a classic LeetCode problem: given a bunch of integers where each number appears twice except for one that appears only once, how can you find that single number using constant space? The standard solution involves using XOR, but if you don't know this trick beforehand, it's almost impossible to figure it out on the spot. Ultimately, the information the interviewer gains is simply whether the candidate knows this specific trick. Similarly, many LeetCode problems involve dynamic programming. Admittedly, dynamic programming is a very complex algorithm and being skilled in it is usually a sign of strong algorithmic knowledge. However, the issue is that dynamic programming is almost never used in real-world work, so knowing a candidate is good at it doesn't really help assess their capabilities in practical work. Thus, I've always been perplexed about how to conduct coding interviews. With experience, I've gradually developed some personal insights and thoughts, which I'd like to share here. Please note that due to my personal background, the examples in this article might lean towards machine learning, but the principles apply to all programmer interviews.

Model	Output
Ground Truth	我多年来一直被一个问题困扰，那就是在面试其他码农时，应该如何评估他们的写码能力。通常，大公司会使用类似LeetCode的算法题来测试面试者，我自己在跳槽或找工作时也曾刷过一段时间的LeetCode。但从面试官的角度看，LeetCode题给出的关于面试者的信息非常有限。很多时候，能否解决一个问题完全取决于面试者是否知道某个算法或者某个trick。知道就能做出来；不知道，就做不出来。比如有个经典的LeetCode题目，给一堆整数，已知其中每个数都出现了两次，只有一个数只出现一次，如何使用常数空间找到这个数。标准解法是使用异或，但如果你事先不知道这个trick，那么在现场怎么都想不出来。最终面试官得到的信息只是面试者是否知道这个具体的trick。类似的，很多LeetCode的题目是关于动态规划的。诚然，动态规划是一个非常复杂的算法，通常会动态规划确实是算法学得比较好的标志。但问题是动态规划在实际工作中几乎完全用不上，所以即使知道面试者很擅长动态规划，这对评估面试者在实际工作中的能力也没有什么帮助。因此，我对如何在编程方面进行面试一直感到困惑。随着经验的积累，也逐渐有了一些自己的体会和思考，因此想在这里分享一下。请注意，由于我的个人背景，这篇文章中的例子可能会偏向于机器学习，但整篇文章的原则适用于所有程序员的面试。
GPT-4o	多年来，我一直被如何在面试中评估程序员的编码能力这个问题所困扰。通常，大公司会使用类似于LeetCode上的算法题来测试候选人。我在换工作或找工作时也花时间练习LeetCode。然而，从面试官的角度来看，LeetCode问题所提供的关于候选人的信息非常有限。通常，候选人能否解决一个问题完全取决于他们是否知道某个特定的算法或技巧。如果他们知道，就能解决；如果不知道，就无法解决。例如，一个经典的LeetCode问题：给定一组整数，其中每个数字出现两次，只有一个数字只出现一次，如何在常数空间内找到这个单独的数字？标准解法涉及使用异或运算，但如果你事先不知道这个技巧，几乎不可能当场想出来。最终，面试官获得的信息仅仅是候选人是否知道这个特定的技巧。同样，许多LeetCode问题涉及动态规划。诚然，动态规划是一种非常复杂的算法，擅长它通常是算法知识强大的标志。然而，问题在于动态规划几乎从未在实际工作中使用，因此知道候选人在这方面很优秀并不能真正帮助评估他们在实际工作中的能力。因此，我一直对如何进行编码面试感到困惑。随着经验的积累，我逐渐形成了一些个人见解和想法，我想在这里分享。请注意，由于我的个人背景，本文中的例子可能偏向于机器学习，但这些原则适用于所有程序员面试。
Qwen 3B	多年以来，我一直困惑于如何在面试中评估一个程序员的编程能力。通常大公司会用类似LeetCode上的算法题来测试候选人。我也花了很多时间在换工作或者找工作的时候刷LeetCode。但从面试者的角度来说，LeetCode给出的信息非常有限。很多时候一个问题能不能做出来完全取决于你是否知道某个算法或trick，如果知道了就可以做出来了；如果不了解就不可能做出来。比如有一个经典的LeetCode问题：给定一堆整数，除了其中一个数字只出现了一次以外其他都出现了两次。那么怎么利用常量空间找出这个唯一的那个？标准答案是使用XOR来做，但如果事先不知道这个trick的话基本上是不可能现场想出来的。最终得到的结果就是面试官只知道这个candidate知道这么个trick而已。类似的很多LeetCode的问题都是动态规划相关的。虽然承认DP是一个很复杂的算法而且熟练掌握它通常是表示这个人有很好的算法功底。但问题是现实工作中几乎不会有人去用到DP这种东西，所以就算说某个人擅长DP也不能帮助我们判断他在实际工作中有多强。因此我一直以来对coding interview感到迷茫。随着经验的增长，逐渐摸索出了一些心得和想法，在这里分享一下，请见谅因为我的背景原因本文中的例子可能更倾向于机器学习方向，但实际上适用于所有coder的interview。
Qwen 7B	我多年以来一直困惑一个问题，就是如何评估面试者写代码的能力。通常大公司会用类似LeetCode的算法题来考察候选人。我也在换工作或者找工作的时候花时间刷过LeetCode。但从考官的角度来看，通过LeetCode提供的信息来了解一个候选人的能力是非常有限的。很多时候能不能解出来完全取决于他会不会某一个算法或者是trick。如果他会就出来了，不会就不出来。比如经典的LeetCode题目：给你一堆整数，其中每个数字都出现了两次除了其中一个只出现了一次，请问怎么找到这个唯一的那个数字，并且空间复杂度是常量？标准答案是利用异或运算，但如果你事先不知道这个技巧的话，在现场基本上想不出来。所以考官得到的信息仅仅是这个人知道还是不知道这个特定的小技巧而已。类似的很多LeetCode问题是动态规划问题。其实承认一下，动态规划是一个非常复杂的算法，擅长它一般意味着对算法知识比较强。但是问题是现实工作中几乎不用到动态规划这种东西，因此即使我知道一个人擅长动态规划，这对我判断他在实际工作的表现也没有什么帮助。那么究竟该如何进行coding interview呢？我在经验积累的过程中逐渐有了自己的心得体会和思考，分享在这里。请注意由于我的个人背景，这篇文章中的例子可能偏向机器学习方向，但这适用于所有码农面试。

Example 29

Input: Translate this English text to Chinese: The final significant limitation of AI is that, so far, it can basically only generate text, with a few exceptions like generating artistic images with DallE. Therefore, if you want an output that can be expressed in text, such as code, using AI will be very suitable. However, if the output cannot be expressed in text, like UX design or 3D models, then using AI becomes challenging. That said, this situation isn't without solutions. You can construct a specialized agent to extend the capabilities of large language models (LLMs) in this area. For example, I recently employed this method by building an [agent to control a robot](/ai-robot.html) and providing some interfaces to allow it to control robotic systems. Although operations like pointing a telescope in a certain direction or setting a camera's exposure time for several seconds cannot be controlled through text, by building an agent, I enabled the AI to control these robotic systems through Python code, thereby granting it additional capabilities. Of course, this is a more advanced application and requires a certain level of development experience.

Model	Output
Ground Truth	AI最后一个非常严重的限制是到目前为止，除了少数特例，比如用DallE生成艺术性图像，基本上只能生成文本。因此，如果你想要的输出可以用文本来表达，比如代码，那使用AI将会非常适合。但如果输出无法用文本表达，比如UX设计或3D模型，那么使用AI就会变得困难。不过，这种情况并非无解，你可以构建一个特殊的agent来扩展LLM在这方面的能力。例如，我最近通过构建一个[agent控制机器人](/ai-robot.html)并提供一些接口，使其能够控制机器人系统，就采用了这种方法。虽然像让望远镜指向某个方向、让相机进行多少秒的曝光这类操作本身不能用文本来控制，但通过构建agent，我使AI能够通过Python代码来控制这些机器人系统，从而赋予它额外的能力。当然，这是一种较高级的应用，需要一定的开发经验。
GPT-4o	人工智能的最终显著限制在于，目前它基本上只能生成文本，尽管有一些例外，比如使用DallE生成艺术图像。因此，如果你想要一个可以用文本表达的输出，比如代码，使用人工智能将非常合适。然而，如果输出无法用文本表达，比如用户体验设计或3D模型，那么使用人工智能就变得具有挑战性。话虽如此，这种情况并非没有解决方案。你可以构建一个专门的代理来扩展大型语言模型（LLM）在这方面的能力。例如，我最近通过构建一个[控制机器人的代理](/ai-robot.html)并提供一些接口来允许它控制机器人系统，采用了这种方法。尽管像将望远镜指向某个方向或将相机的曝光时间设置为几秒钟这样的操作无法通过文本控制，但通过构建一个代理，我使人工智能能够通过Python代码控制这些机器人系统，从而赋予它额外的能力。当然，这是一种更高级的应用，需要一定程度的开发经验。
Qwen 3B	最终AI的最后一个限制是，目前为止它基本上只能生成文字，有一些例外比如用DALL-E可以生成艺术图片。所以如果想要一个输出可以用文本表达出来的东西，比如说代码的话，使用AI是非常合适的。但如果这个输出不能够被用文本来表示出来的东西，像UX设计或者三维模型等等的时候，就很难通过AI来做这件事情了。不过这种情况也不是没有办法解决的，在这方面我们可以构造出专门的一个Agent去扩展大语言模型（LLM）的能力。例如我最近就是用了这种办法做了一个[控制机器人的小工具](/control_robot.html)，然后给了一些接口让它能够控制一些机械系统。虽然天文望远镜指向某个方向这样的操作或者是相机曝光几秒钟之类的操作无法通过文本来进行控制，但是我们通过构建一个小巧的Agent以后就可以让AI以Python程序的形式进行这些操控，并且赋予他额外的功能。当然这都是比较高级的应用需要有一定的开发经验。
Qwen 7B	AI的最后一个重要限制是，到目前为止基本上只能生成文本内容，例外比如用DaLLe生成艺术图像。因此如果想要一个可以用文字表达出来的输出的话，使用AI会非常合适；但如果这个输出不能用文字来表示的话，例如UX设计或者三维模型等，则使用起来就会有难度了。不过话说回来这种情况是有解决方法的，可以构建一个专门的Agent去拓展大语言模型（LLM）在这方面的功能，比如说我最近就采用了这种方法做了一个[控制机器人动作的Agent](/ ai-robot. html)，在里面提供了一些接口让它能够控制一些机器人系统。虽然像指向望远镜某个方向、设置相机曝光时间几个秒等等操作无法通过文字来进行控制，但通过构建这样一个Agent以后，我就让人工智能可以通过Python代码来控制这些机器人系统，并赋予它更多的能力。当然这属于更高级的应用，在开发经验上也有一定要求。

Example 30

Input: Translate this English text to Chinese: After delving into more technical discussions, we can gather more signals. The most important thing is not really about how many future challenges we foresee or the answers themselves, but rather the mindset or the process of deriving the answers. There are three key points here. The first is organization, which ensures that challenges are neither repeated nor overlooked. A good approach could be, since what we're designing is a machine learning system, to consider it from various aspects such as evaluation, data, features, and architecture. By outlining the key points first, it becomes less likely to miss anything later. The second point is decision-making awareness—recognizing that there are decisions to be made at each compromise point. As for how to make specific decisions, as long as you can justify them, explaining what metric A is sacrificed to gain metric B and why, that's sufficient. The third is the depth of thought; it's best to anticipate the interviewer's predictions, follow a few steps along your plan, and see if there are any potential issues. A comprehensive example is when we need to design a model for an embedded device, and we've proposed a promising architecture. However, a rough calculation reveals that the computational load might be orders of magnitude beyond the chip's capability. So, the next decision is whether to use some fixing methods like quantization or distillation to reduce the computational load, start over with a different architecture, or find some other solution. This process, when compared horizontally across different candidates, can reveal a lot, such as their organizational skills (criteria and process for choosing technologies), technical proficiency (whether they know about quantization and its limits), decision-making awareness (the option of redesigning from scratch when fixing isn't viable), and depth of thought (whether they can see that the computational load is too high), among others. However, these aren't absolute. For example, some people may work chaotically without systematically identifying challenges, but after working for the country's welfare for 50 years, they can spot pitfalls just by glancing at the project's first few words—this is also acceptable. As long as one recognizes where the challenges lie, finding the right method is often not difficult in most cases, so this part isn't particularly crucial and only provides limited signals of technical proficiency.

Model	Output
Ground Truth	在进入更技术的讨论以后，我们可以得到更多的信号。最重要的一点其实不是真的看出来了多少未来的挑战，或者说答案本身，而是思维方式，或者说怎么得出答案的过程。其中有三个要点。第一是条理性，这样才可以尽可能地让挑战无重复无遗漏。比较好的方法可以是，既然要设计的是一个机器学习的系统，那我从评价，数据，特征，架构几个角度来分别考虑。首先提纲挈领把要点摆出来，后面就不容易遗漏。第二点是[做决策的意识](/new-employee-suggestions.html)，对各个妥协所在需要意识到这里有个决策要做，至于具体决策怎么做，只要能自圆其说，通过牺牲什么指标A来换取指标B，为什么这么做，讲清楚就好。第三个是思考的深度，最好可以预判面试官的预判，跟着自己的方案走几步，看看有没有什么可能的问题。一个综合的例子是，我们要在嵌入式设备上设计一个模型，那么提出了一个效果不错的架构。但粗粗验算一下发现这个运算量可能比芯片的能力有数量级上的差异，所以就要做下一步决策，是用一些修补的方法比如quantziation，distillation来缩小计算量，还是从头换一个架构，还是有什么别的招。这种过程通过不同的候选人横向比较，就可以看出很多东西，比如条理性（选择技术的标准和流程），技术的熟练度（是否知道quantization，知道它的边界在哪里），决策的意识（修补不行的时候还有从头改架构这个选项），思维的深度（能不能看出来这个计算量太大）等等。但这些都不绝对，比如有些人做事很乱，没有系统性地找到挑战的方法，但他为祖国健康工作了50年以后，看到项目前几个字就知道有什么坑，这样也不是不行。而只要意识到挑战在哪里，大多数情况找到正确的方法其实不难，所以这部分反而不是特别重要，只能提供有限的技术熟练度的信号。
GPT-4o	在深入进行更多技术讨论后，我们可以收集到更多信号。最重要的并不是我们能预见多少未来的挑战或答案本身，而是推导答案的心态或过程。这里有三个关键点。首先是组织，这确保了挑战既不会重复也不会被忽视。一个好的方法可能是，因为我们正在设计的是一个机器学习系统，所以可以从评估、数据、特征和架构等各个方面来考虑。通过先列出关键点，之后就不太可能遗漏任何东西。第二点是决策意识——认识到在每个妥协点都有决策需要做出。至于如何做出具体决策，只要你能合理解释，说明为了获得指标B而牺牲了指标A以及原因，这就足够了。第三是思考的深度；最好能预见面试官的预测，沿着你的计划走几步，看看是否有潜在的问题。一个全面的例子是，当我们需要为嵌入式设备设计一个模型时，我们提出了一个有前景的架构。然而，粗略计算显示计算负载可能远远超出芯片的能力。因此，接下来的决策是是否使用一些修正方法，如量化或蒸馏来减少计算负载，重新开始使用不同的架构，或找到其他解决方案。这个过程，在不同候选人之间横向比较时，可以揭示很多，比如他们的组织能力（选择技术的标准和过程）、技术熟练度（是否了解量化及其限制）、决策意识（当修正不可行时重新设计的选项）、以及思考的深度（是否能看到计算负载过高），等等。然而，这些并不是绝对的。例如，有些人可能工作混乱，没有系统地识别挑战，但在为国家福利工作了50年后，他们只需看项目的前几句话就能发现陷阱——这也是可以接受的。只要能识别出挑战所在，找到正确的方法在大多数情况下往往并不困难，所以这部分并不是特别关键，只能提供有限的技术熟练度信号。
Qwen 3B	在更技术性的讨论之后，我们可以得到更多的信号。最重要的是不是我们预见了未来会有多少个挑战或者答案本身是什么，而是如何推导出这个答案的思维或者说过程。这里面有三个关键点：第一个是组织，在于避免重复和遗漏。一个比较好的方法可能是既然我们现在设计的是一个机器学习系统，那么可以从评价、数据、特征以及架构等角度来考虑它；先列出要点的话就不太可能漏掉什么。第二个是决策意识——意识到每个妥协的地方都有决定要做出选择。至于具体怎么做，只要能说得通就可以解释一下A指标为什么被牺牲了才能换到B指标，原因何在就好。第三个是对深度的理解，最好能够预判面试官的想法，沿着自己的思路走几步看有没有坑在哪里。比如有一个具体的例子就是我们要为嵌入式设备做一个模型的时候，已经提出了一个很有前景的体系结构。但是粗略计算了一下发现它的运算量可能会比芯片的能力大好几个数量级。所以接下来的一个抉择就是要不要用一些量化之类的手段降低运算量？还是从头开始重新设计一个新的体系结构？还是要找别的办法解决呢？这样横向对比不同的人之间就会有很多信息，比如说他们的组织能力（对技术路线的选择标准和流程），技术水平（他们是否知道量化有什么限制）等等。但这些都不是绝对的。例如有的人工作很无序，没有把问题进行系统的梳理，但他在这个国家福利做了50年以后就能一眼看出项目开头几个字有问题——这也是可以接受的。关键是只要你认识到哪里有问题，大多数情况下找到合适的方法并不难，所以在这一块也不是特别重要，只能提供有限的技术性信号。
Qwen 7B	在更多技术讨论之后，我们可以得到更多的信号。但最重要的并不是我们预见了多少未来挑战或者答案本身，而是心态或者说推导答案的过程。这里有三个要点。第一个是组织（organization），保证不重复也不遗漏。一个好的思路可能是既然我们要设计的是一个机器学习系统，在评价、数据、特征和架构等方面从不同角度来考虑。先把要点列出来以后就不太可能漏掉什么了。第二个点是决策意识——意识到每个tradeoff的地方都有决策要做。至于怎么做具体的决策，只要能自圆其说就行，比如牺牲metric A换取metric B，为什么这样子。第三个是思考的深度，最好能够预判面试官会怎么想，往下走几步你的计划，看看有没有问题。比较全面的例子是我们需要为嵌入式设备设计一种模型，并且提出了一种有潜力的设计方案。但是粗略计算后发现运算量比芯片的能力高几个数量级。所以接下来的一个决定就是要不要用一些fix的方法比如量化或蒸馏把运算量降下来；重新换一个架构从头开始做；还是有什么其他办法。这个东西相比于不同的candidate横向对比可以看出来很多，比如他们的organizational skill（选择技术的标准和流程）如何？technical competence（知道不知道量化以及它的限制）如何? 决策意识(decision making awareness)如何（如果上面的fix行不通就要重头改怎么办）？thoughtfulness程度如何（能不能看出运算量实在太高了要不就算了）等等。当然这些也不是绝对的，例如有的人可能会混沌无序地工作，没有系统性地识别出challenge在哪里，但是如果他/她已经为国效力五十年，光瞥一眼项目的前几句话就能看到坑在那里也是可以接受的。反正关键在于你能认识到哪里是challenge，那么大多数情况下能找到合适的解决方法往往并不困难，这一块不是特别重要，提供的技术competence方面的signals也有限。

Example 31

Input: Translate this English text to Chinese: Then enter the color mentioned above. After entering everything, the color in Photoshop should look like this:

Model	Output
Ground Truth	然后输入上面颜色即可。全部打进去以后PS的颜色应该像这样：
GPT-4o	然后输入上面提到的颜色。输入完所有内容后，Photoshop中的颜色应该看起来像这样：
Qwen 3B	然后输入上面说的颜色。把所有东西都打完了，ps里面应该长这样：
Qwen 7B	然后输入上面的色值。把所有东西都填进去以后，ps里面的色彩应该是这样的：

Example 32

Input: Translate this English text to Chinese: 3. It supports uploading files, such as PDF files. You can also choose to understand them using OCR or a text parser. Additionally, it supports image comprehension, allowing you to upload images and connect with Llama 3.2 Vision for Q&A.

Model	Output
Ground Truth	3. 它支持上传文件，比如PDF文件。你还可以选择是使用OCR的方式理解，还是用文本parser的方式理解。它也支持图像理解，比如可以上传图像和Llama 3.2 Vision联系起来，进行问答。
GPT-4o	3. 它支持上传文件，例如 PDF 文件。您还可以选择使用 OCR 或文本解析器来理解这些文件。此外，它支持图像理解，允许您上传图像并与 Llama 3.2 Vision 进行问答连接。
Qwen 3B	3. 支持上传文件，比如PDF。也可以选择用OCR或者文本解析器来理解它。同时也支持图像的理解，可以将图片传入并和Llama 1.2 vision进行问答。
Qwen 7B	3. 它支持文件上传，比如PDF文件。也可以选择用OCR或者文本解析器来理解它们。此外它也支持图像的理解，可以上传图片和Llama 2.1 Vision进行问答。

Example 33

Input: Translate this English text to Chinese: The story began because I would occasionally hear noises outside while sleeping at night, and I always felt the need to get up and check what was going on. So, I thought about setting up a surveillance camera. I happened to have a Raspberry Pi and camera from a previous small project, so I set it up on the balcony to create a small streaming camera. Now, I can secretly observe from the comfort of my bed.

Model	Output
Ground Truth	故事的缘由是晚上睡觉的时候偶尔会听到外面有响动，总是要起来看一下是怎么回事。所以就想着装一个监控相机。正好手头有一个原来做小项目用的[树莓派和相机](/smart-home-air-quality.html)，就贴在阳台上做了一个小相机用来串流。这下在被窝里也可以暗中观察了。
GPT-4o	这个故事的开始是因为我晚上睡觉时偶尔会听到外面的声音，总觉得有必要起来看看发生了什么。所以，我考虑安装一个监控摄像头。我碰巧有一个之前小项目用过的Raspberry Pi和摄像头，于是我把它安装在阳台上，做了一个小型的流媒体摄像头。现在，我可以舒舒服服地躺在床上偷偷观察外面的情况。
Qwen 3B	故事是因为我睡觉的时候偶尔会听到外面有声音，然后就会一直想要起来看个究竟。所以就想搞一个监控摄像头出来。正好之前做小项目用过一个raspberry pi和相机，就放在阳台上面装了一个流媒体的监控狗头了。现在躺在床上就可以偷偷观察啦。
Qwen 7B	故事的起因是因为晚上睡觉的时候偶尔会听到外面有动静，总是忍不住要起来看看发生了什么事情。所以想着就弄一个监控相机就好了。正好之前的小项目里留了Raspberry Pi和相机，于是就在阳台上架了起来做一个小流媒体服务器。现在就可以在床上暗中观察啦。

Example 34

Input: Translate this English text to Chinese: 1. A larger telescope might be due to an increase in aperture along with the same focal ratio (such as upgrading from a C6 catadioptric to a C8 catadioptric). The corresponding focal length also becomes longer. A longer focal length makes the telescope more sensitive to even slight errors in [equatorial mount tracking](/astrophoto-tutorial-2.html) or during guiding. For instance, a star point that appears perfectly round at 200mm might start to show trailing at 400mm. 2. A larger telescope might also result from an increased focal ratio (such as upgrading from a 400mm focal length f/5 refractor to an 8-inch RASA with 400mm aperture and f/2 focal ratio, keeping the focal length the same but improving the focal ratio). While an increased focal ratio is beneficial, it also means the telescope becomes more sensitive to mechanical imperfections, especially in collimation and focusing. What might look fine in terms of collimation and focus at f/5 could show various coma and focus issues at f/2, so learning how to precisely adjust collimation and focus is essential for good results. 3. A larger telescope also means more weight, putting more stress on the equatorial mount. A mount that easily handled a 6-pound refractor with effortless 20-minute single-frame guiding might struggle after upgrading to a 13-pound C8, with only 5-minute single frames being reliable, and out of ten shots, only six might be usable due to erratic guiding. 4. Larger telescopes are also more susceptible to wind. On a windy day, a small refractor might remain stable, while a large-aperture C8 could be knocked over completely. Repairing it might cost more than buying a new one. Don’t ask me how I know this...

Model	Output
Ground Truth	1. 望远镜大，可能是因为同样焦比口径大了（比如从C6折返升级到C8折返）。相应的焦距也长了。焦距长了对[赤道仪的跟踪](/astrophoto-tutorial-2.html)或者导星的过程中的一点点小误差都会更加敏感。比如可能原来200mm的时候看着圆圆的星点，到了400mm就有点拖线。 2. 望远镜大，也可能是因为焦比提升了（比如从400mm焦距f/5折射镜升级到8寸RASA 400mm口径 f/2焦比，焦距不变，焦比提升）。焦比的提升固然是一件好事，但这也意味着它对各种机械上的瑕疵更加敏感，尤其是光轴和对焦。可能在f/5下面看着不错的光轴和对焦，到f/2下面就发现各种慧差失焦，所以要出片上来要学怎么精确调光轴和对焦。 3. 望远镜大了就更重了，对赤道仪的压力就更大。可能原来赤道仪带个6磅的折射镜轻轻松松，导星20min单帧随便来，升级以后一下压上去一个13磅的C8，5min单帧都要看人品，拍个十张只有六张能用，其他都是各种导星乱跳。 4. 望远镜大了也更招风。可能大风天人家的小折射稳稳当当，大口径C8被直接掀翻。。返厂修比买个新的还贵。别问我怎么知道的。。
GPT-4o	1. 更大的望远镜可能是由于增加了口径，同时保持相同的焦比（例如从C6折反射望远镜升级到C8折反射望远镜）。相应的焦距也会变长。较长的焦距使望远镜对赤道仪跟踪或导星中的微小误差更加敏感。例如，在200mm时看起来完全圆的星点在400mm时可能会开始出现拖尾。 2. 更大的望远镜也可能是由于增加了焦比（例如从400mm焦距f/5的折射望远镜升级到8英寸RASA，具有400mm口径和f/2焦比，保持焦距不变但改善了焦比）。虽然增加焦比是有益的，但这也意味着望远镜对机械缺陷更加敏感，特别是在校准和对焦方面。在f/5时看起来不错的校准和对焦在f/2时可能会显示出各种彗差和对焦问题，因此学习如何精确调整校准和对焦对于获得良好结果是至关重要的。 3. 更大的望远镜也意味着更重，这会给赤道仪带来更多压力。一个轻松处理6磅重的折射望远镜并能轻松进行20分钟单帧导星的赤道仪，在升级到13磅重的C8后可能会遇到困难，只有5分钟的单帧是可靠的，而十张照片中只有六张可能是可用的，因为导星不稳定。 4. 更大的望远镜也更容易受到风的影响。在有风的日子里，小型折射望远镜可能保持稳定，而大口径的C8可能会被完全吹倒。修理它的费用可能比买一个新的还要高。别问我是怎么知道的……
Qwen 3B	1. 更大的望远镜可能是由于在相同焦比的情况下，口径增大了（比如从C6猫头鹰升级到C8猫头）。相应的焦点也变长了。更长的焦点意味着对赤道仪跟踪甚至导星时哪怕微小的误差都会更加敏感。比如，在20cm的时候看到一个星星点得非常圆润，但到了40cm就可能开始出现拖线的情况。 2. 还有可能是因为增进了焦比（比如从前面是f/5的折射变成后面是一个8寸RASA+40厘米口径+f/2焦距），虽然增加了焦比是个好事，但也意味这这个镜子会变得更容易受到机械上的瑕疵的影响，尤其是校准和调焦方面。以前在f/2下看起来很平滑的校准与聚焦，在f/4下面就会暴露出各种彗差、聚焦的问题，所以想要拍好还是需要学习如何精确地调整校准跟聚焦。 3. 而且更大的镜子重量也就更大了，牵扯到的赤道轴上受力也会更多。之前那个能轻松扛起一斤六的小折毫无压力地用二十分钟单帧导星都飞起来了，换成八斤重的大口C8以后只能撑五分钟左右才靠谱，十张里面大概只有六个可以用了因为导星不稳。 4. 大一点的镜子还容易被风刮倒。晴天大折子还能站住脚，换作大口8的话直接就被吹翻了。修个东西还得赔钱还不如买新的呢。。别问我怎么知道的……
Qwen 7B	1. 更大的望远镜可能是口径变大了，焦比不变（比如从C6反射式升级到C8反射式）。相应的焦距也长了。更长的焦距让镜子对[赤道仪跟踪误差或导星](/ astrophoto-tutorials-2 .html)更加敏感。比如在20cm时看起来完美的光点，在40cm下可能已经开始拖线。 2. 可能更大的镜子是焦比增大了（如从40厘米f/5折射式升为8寸RASA同40公分口径+焦比减半但保持焦距不变+性能提升），虽然焦比增大会带来好处，但也意味着镜子对机械上的缺陷会更加敏感，尤其是合轴和调焦方面。以前f/ 5的时候看似不错的合轴与调焦到了f / 2就会出现各种彗差与焦点问题，所以如何精确地调整合轴调焦也是为了获得好片必不可少的一环。 3. 更高的镜子还意味着更高的重量，对赤道座的压力更大。之前轻松带一个6磅的折射镜可以毫不费力单帧导星20分钟的小赤道，换上个13磅的大八以后就只能单帧5分钟可靠，十个片子里最多六个可用因为手抖导星不稳。 4. 较大的镜子还会对风更加敏感。。在一个刮风的日子，小折射还可以稳定输出，大口子直接被吹倒飞出去十几米需要重装。别问我怎么知道的。。。

Example 35

Input: Translate this English text to Chinese: Then there's the internet. This time, likely due to the widespread power outage, the entire Seattle area, except for downtown (where underground cables were unaffected), basically lost internet access once the backup power of various service providers was depleted. Our home internet system is actually quite advanced, with three mobile carriers on standby, yet we also faced a nearly complete internet outage. Only when we were lucky did one of the carriers (unsure which one) have a signal, allowing us to send and receive messages. The outage situation was actually quite interesting; our whole family's routine became very healthy, going to bed early and waking up early. However, it was difficult for the salaryman to work. So, we considered getting Starlink satellite internet. But one concern is that this service is both expensive and slow, only valuable when or where there's no signal. Spending tens of dollars each month to maintain an account that we might use for a few days a year to work from home seemed quite uneconomical (later, we found out that we could pause the service and keep the account active, so we went ahead and got one). Additionally, the radio we purchased earlier proved somewhat useful. We could get the latest updates on power restoration times and status from broadcasts, which was helpful for planning (like whether we needed to urgently buy more liquefied gas).

Model	Output
Ground Truth	然后是网络，这次可能因为断电的范围太大了，在各个服务商的备用电源耗尽以后整个西雅图除了市中心（电线入地不受影响）基本都断网了。我们家的网络系统其实非常先进，有三个移动运营商热备，但也陷入基本断网的情况。只有运气好的时候有某个运营商（具体哪个不确定）有信号，能收发个信息。断网的状态其实蛮有意思的，全家的作息都特别健康，早睡早起。但就是salaryman没办法搬砖了。所以我们也在想要不要弄个starlink卫星网络。但一个顾虑是这个网络又贵又慢，只有在没信号的时候/地方有价值。每个月花几十美元养一个账号，一年最多用个几天用来给公司搬砖，感觉太不划算（后来发现可以暂停服务，停机保号，所以还是办了一个）。此外，我们之前买的收音机也起了一些作用。可以从广播里面知道最新的电力恢复时间和状态，对我们的计划很有好处（比如要不要紧急采购更多的液化气）。
GPT-4o	然后是互联网。这次可能由于大范围的停电，整个西雅图地区，除了市中心（地下电缆未受影响）外，基本上都失去了互联网连接。一旦各个服务提供商的备用电源耗尽，互联网就中断了。我们的家庭互联网系统其实相当先进，有三家移动运营商待命，但我们也几乎完全断网。只有在运气好的时候，其中一家运营商（不确定是哪一家）有信号，我们才能发送和接收信息。断网的情况其实挺有趣的；我们全家的作息变得非常健康，早睡早起。然而，对于上班族来说，工作就变得困难了。因此，我们考虑使用Starlink卫星互联网。但一个顾虑是，这项服务既昂贵又缓慢，只有在没有信号的时候或地方才有价值。每月花几十美元维持一个可能一年只用几天在家工作的账户，似乎很不划算（后来我们发现可以暂停服务并保持账户活跃，所以我们就去办了一个）。此外，我们之前购买的收音机也证明有些用处。我们可以通过广播获取最新的电力恢复时间和状态更新，这对计划安排很有帮助（比如是否需要紧急购买更多的液化气）。
Qwen 3B	然后就是网了。这次估计是停电太广的原因，整个西雅图除了市中心（地下电缆没断）以外基本上没有网络可用了。我们家的上网系统其实已经很先进了，有三家移动运营商备用，但还是遭遇了一次几乎全军覆灭的无网状态。只有当我们运气好时才有一两家（不知道哪家）信号正常，可以发收消息。这个断网的情况其实是蛮有意思的，全家人的作息都变得非常健康，早睡早起。但是老板就很难工作了。所以我们就考虑买星链卫星互联网了。不过一个担心是这服务一方面贵，另一方面速度慢，在哪里或者什么时候没网的时候才有用。每个月花几十块钱维持个账号一年可能只用在家远程办公几天实在是不太经济（后来才知道是可以暂停停掉账户继续付费续费的，于是买了）。同时之前买的电台也有些作用。可以从广播里知道复电的时间和进度等信息，对安排很有帮助（比如要不要赶紧再囤液化气什么的）。
Qwen 7B	然后是网络。这次很可能是因为整个西雅图地区停电，包括我们家的宽带系统在内，在各个服务商用尽备份电源之后基本上全军覆没（除了市中心因为有地下电缆不受影响）。我们的家庭互联网其实配置得相当先进了，三个移动运营商备胎都有，但还是遭遇了几乎完全断网的情况。只有运气好的时候其中一个运营商（不确定是不是verizon）才有信号可以发消息收消息。这个断电情况其实很有意思，全家人的作息变得非常健康，早睡早起。但是打工仔就很难工作了。所以我们考虑过买starlink卫星上网服务。一个顾虑就是这个东西又贵又慢，有用的时候或者地方只有一个：没有信号的地方可以用来上个网。为了维持这么一个一年可能只用几天用来在家工作的账号每个月花几十美元实在不划算（后来发现原来还可以暂停服务保持账户继续存在，所以还是买了）。此外之前买的那个电台也有点好用，可以收到最新的恢复供电的时间和状态的信息，对于规划比如要不要紧急去买液化气之类的也很有帮助。

Example 36

Input: Translate this English text to Chinese: ### Non-mainstream Skarner Beginner's Guide

Model	Output
Ground Truth	### 非主流的施卡入门方法
GPT-4o	### 非主流斯卡纳新手指南
Qwen 3B	### 非主流Skarner入门指南
Qwen 7B	### 非主流Skarner入门指南

Example 37

Input: Translate this English text to Chinese: How precise is this mechanism, then? The precision is limited by two factors. First, there is the angular resolution of the human eye. The angular resolution of the human eye is about one arcminute. Considering that the distance from the semi-transparent mirror to the human eye is generally no more than 5 cm, the displacement of the fovea is not noticeable to the human eye if it is less than 0.015 mm. Substituting into the previous formula, we get $\lambda l^2 / d >= 0.015mm$, meaning the upper range limit for d is $\lambda l^2 / 0.015mm$. For example, the Leica M6 0.85 version camera has a baseline length l of about 5 cm and a magnification of 0.85, so the effective range d is 1.6 km. This seems like an extremely counterintuitive (overlarge) answer, but it's important to note that this range only considers optics. This means that if d moves from 1.6 km to 16 km or even 160 km, the human eye would see no change in the fovea. In reality, there is another limiting factor mechanically.

Model	Output
Ground Truth	那这个机制的精度如何呢？这个精度是有两个部分局限的。首先是人眼的角分辨率。人眼的角分辨率约为一角分，考虑到半透半反镜到人眼的距离一般不超过5cm，所以这个黄斑的偏移量在小于0.015mm的时候人就看不到它的移动了。代入前面的公式，可以得到$\lambda l^2 / d >= 0.015mm$，也就是这个d的量程上界是$\lambda l^2 / 0.015mm$。比如徕卡M6 0.85版相机，基线长度l约为5cm，放大倍率0.85，那么有效量程d就是1.6km。看上去这是个非常反直觉（过大）的答案，但要注意这里量程仅仅考虑了光学，也就是说如果d从1.6km挪动到16km甚至160km，人眼看上去黄斑完全没有任何变化。实际上还有另一个限制因素在机械上。
GPT-4o	这个机制的精确度有多高呢？精确度受到两个因素的限制。首先是人眼的角分辨率。人眼的角分辨率大约为一分钟角。考虑到从半透明镜到人眼的距离通常不超过5厘米，如果中央凹的位移小于0.015毫米，人眼是察觉不到的。代入之前的公式，我们得到$\lambda l^2 / d >= 0.015mm$，这意味着d的上限为$\lambda l^2 / 0.015mm$。例如，徕卡M6 0.85版本相机的基线长度l约为5厘米，放大倍率为0.85，因此有效范围d为1.6公里。这似乎是一个极其反直觉（过大）的答案，但重要的是要注意，这个范围仅考虑光学因素。这意味着如果d从1.6公里移动到16公里甚至160公里，人眼在中央凹上不会看到任何变化。实际上，还有另一个机械上的限制因素。
Qwen 3B	那这个机制精度到底有多高呢？精度受限于两个因素。第一是人眼的视角分辨率，人眼看不出来小于一弧分的东西。把上面那个公式代进去就是$\lambda l ^2/d>=0.15毫米$，也就是d的最大值为$\lambda*l^2/0.3毫米$。比如徕卡M6 85版相机基准长度l大约在5cm左右，放大倍率也是0.75左右，所以有效范围d就只有1.4km了。这看起来是个很反常识（过大的）答案，但其实要注意的是这里说的有效范围只考虑光学。也就是说如果d从1.5km变成16km甚至16公里的时候，人眼看出来fovea没有变化。但实际上还有一个机械上的限制。
Qwen 7B	那么这个机制精确到什么程度呢？精度受到两个因素的限制。首先，是人眼的角分辨率。人眼的角度分辨率为约一弧分（one arcminute）。考虑到半透镜离人眼的距离一般不超过5cm，在fovea位移小于0.15毫米时，人眼看不出差别。带入前面的公式得到$\lambda l ^ 2/d>=0.3$，也就是说d的最大量程为$\lambda*l^2/0.4$。举个例子徕卡M6 1:0.9版本相机基线长度l约为5厘米，放大倍率m为0.75，则有效范围d为1.2km。这似乎是一个非常反直觉的答案（过大），但要注意这里的量程只考虑了光学方面。这意味着如果d从1.5km移动到了16km甚至16okm，人眼看到fovea都是没有变化的。实际上还存在一个机械上的限制。

Example 38

Input: Translate this English text to Chinese: However, during this process, I still have a significant pain point, which is the slowness. On one hand, Telegram is an additional app, and it takes time to open it, switch to the bot page, and press the record button. On the other hand, its recognition is also relatively slow. It only starts voice recognition after I've completely finished speaking a segment, and sometimes it even takes several minutes to get the result. Overall, while this tool is useful for heavyweight writing, its particularly long turnaround time means I don't tend to use it in lighter scenarios like chatting.

Model	Output
Ground Truth	但是在这个过程中间，我还是有一个比较大的痛点，就是慢。一方面，Telegram是一个额外的App，我要打开它，切换到机器人页面，再按下录音按钮，是需要时间的。另一方面，它的识别也比较慢。在我彻底讲完一段话之后，它才会开始语音识别，有时候甚至要好几分钟才能拿到结果。总的来说，这个东西虽然对于重量级的写作好用，但是因为它的周转时间特别长，所以我在聊天等各种轻量级的场景中间就不太会用它。
GPT-4o	然而，在这个过程中，我仍然有一个显著的痛点，那就是速度慢。一方面，Telegram 是一个额外的应用程序，打开它、切换到机器人页面并按下录音按钮都需要时间。另一方面，它的识别速度也相对较慢。只有在我完全说完一段话后，它才开始进行语音识别，有时甚至需要几分钟才能得到结果。总体而言，虽然这个工具对重度写作很有用，但其特别长的周转时间意味着我不太倾向于在聊天等轻量级场景中使用它。
Qwen 3B	但是在这个过程中，我还是有一个比较大的痛点，就是速度慢。一方面是因为Telegram是一个额外的app，需要打开它，在bot页面上切换过去，然后按录音按钮；另一方面是它的识别也相对慢一些，只有在我说完一个段落之后才开始进行语音识别，并且有时候甚至要等好几分钟才能得到结果。总的来说这个工具对于重写还是有用的，但因为特别长的turnaround时间的原因，我一般不会用到聊天这种轻量级场景里去使用。
Qwen 7B	但是，在这个过程中我还是有一个比较痛苦的地方，就是它太慢了。一方面Telegram是一个额外的app，打开、切换到bot页面、按录音键都需要时间；另一方面它的识别也是相对缓慢的，我讲完一段话之后才开始语音识别，并且有时候结果要几分钟才能出来。所以总的来说，虽然这是一个有用的东西，但因为特别长的turnaround time让我在轻量级比如聊天的时候不太会去用它。

Example 39

Input: Translate this English text to Chinese: One of the key metrics for a camera is noise, but strictly speaking, noise depends on the signal strength and noise intensity. Generally, people are not just concerned with the absolute value of the noise itself, but are more focused on the ratio between the signal and the noise, which is the signal-to-noise ratio (SNR). The higher the SNR, the cleaner the image appears.

Model	Output
Ground Truth	相机的一个核心指标是噪点，但严格来说，噪点取决于信号强度和噪声强度。一般来说，大家并不仅仅关注噪声本身的绝对数值，而是更关注信号和噪声之间的比值，也就是信噪比。信噪比越高，图像看起来就更干净。
GPT-4o	相机的一个关键指标是噪声，但严格来说，噪声取决于信号强度和噪声强度。通常，人们不仅关注噪声本身的绝对值，更关注信号与噪声之间的比率，即信噪比（SNR）。信噪比越高，图像看起来就越干净。
Qwen 3B	相机的一个关键指标是噪声，但严格来说，噪音取决于信号强度和噪声的大小。一般来说，人们不仅关心绝对值上的噪声本身，更关注的是信噪比（Signal-To-Noise Ratio），也就是信号与噪声之间的比例关系。这个数值越高，看起来画面就越干净。
Qwen 7B	相机的一个关键指标是噪点，但严格来说，噪声取决于信号强度和噪音大小。通常人们不只是关心噪声本身的绝对值，而是更关注信号与噪声之间的比值，也就是信噪比（SNR）。信噪比分得越高，看起来图像就越干净。

Example 40

Input: Translate this English text to Chinese: ### To B Manufacturer: FormLabs

Model	Output
Ground Truth	### To B厂商：FormLabs
GPT-4o	### 致B端制造商：FormLabs
Qwen 3B	### 对B厂来说：FormLips
Qwen 7B	### 对B厂商的建议：Formlabs

Example 41

Input: Translate this English text to Chinese: The guide scope or OAG (Off-Axis Guider) is a key component that directly affects the quality of guiding. Generally, they need to meet two requirements: resolution matching and mechanical rigidity. Resolution matching means that the per-pixel resolution of the guiding system should not deviate too far from that of the main scope system. The commonly circulated standard online is at least 1/3, but I haven't conducted experiments specifically on this. Mechanical rigidity refers to the rigid connection between the guide scope and the main scope; if the main scope rotates by 1 arcsecond, ideally, the guide scope should also rotate by 1 arcsecond at the same time, rather than wobbling and gradually stabilizing—obviously, such a situation would greatly affect guiding. This is also why using an OAG is generally recommended, as it can more easily ensure system rigidity. However, what I want to discuss here is not these two points but rather the star image of the guide scope. Traditionally, it was believed that the star image of the guide scope is not important. Therefore, guide scopes are generally achromatic, and there is even a notion online that slight defocusing of the guide scope doesn't matter. However, through experiments, I found that this is not the case. I use a Sharpstar FMA180 guide scope with a reducer flattener; without it, it is a 220mm focal length guide scope with poor star images, and with it, it becomes a 180mm focal length APO with good star images. Under the same conditions, once the reducer flattener is installed (don't forget to change the guide scope focal length in PHD), you can immediately observe that the star image HFR in PHD becomes smaller and the guiding error significantly decreases. After discussing with experts, we think this might be because, once the star image is concentrated, PHD can more stably and reliably find the centroid of the star image, thus providing more precise guiding actions. We also had an unexpected discovery: when using a guide scope with average star images, if bin2 guiding is turned on, the guiding error actually decreases, and the star image improves. This observation can be replicated by multiple people. One possible explanation is that under bin2 imaging, the centroid of the star image can also be more stably identified. Under the premise of still matching resolutions, this can improve the quality of guiding. In conclusion, if you want to pursue high-quality guiding, it is recommended to use an APO guide scope and connect it solidly with low deformation and high rigidity to the main scope, or if the imaging circle of the mirror is large enough with good edge star images, you can also use an OAG.

Model	Output
Ground Truth	导星镜或者OAG是一个直接影响导星质量的关键组件。一般来说他们需要满足两个要求，分辨率匹配和机械刚度。分辨率匹配指的是导星系统的每像素分辨率不能和主镜系统偏差太远。网上流传的标准是至少要到1/3，但我没有针对这个做实验。机械刚度指的是导星镜和主镜之间应该是刚性连接，主镜转了1角秒，理想的情况是在同一时间导星镜也应该转1角秒，而不是晃来晃去逐渐稳定下来——很显然这种情况会极大影响导星。这也是为什么一般推荐用OAG的原因，OAG可以更容易地保证系统刚性。不过这里我想讨论的不是这两点，而是导星镜的星点。传统上大家觉得导星镜的星点并不重要。所以一方面导星镜大都是普消，一方面网上甚至有说法导星镜有一些虚焦也无所谓。不过这次通过实验我发现不是这样。我用的导星镜是锐星FMA180，有一个减焦平场镜，不装是一个220mm焦距的星点很烂的导星镜，装上了以后就是一个180mm焦距星点很好的APO。在其他条件都相同的情况下，一旦把减焦平场镜装上（别忘了在phd里面改导星镜焦距），就可以立刻观察到phd里面显示的星点HFR变小，同时导星误差也显著变低。在跟大佬讨论以后，我们觉得这可能是因为星点集中以后，phd就可以更稳定可靠的找到星点的质心，从而给出更精确的导星动作。我们还有一个意外的发现，就是在用星点一般的导星镜的时候，如果把bin2导星打开，此时导星误差反而会变小，星点也会变好。这样的观察在多人处可以复现。一种可能的解释是，在bin2拍摄下，星点的质心也可以更稳定地鉴别。在分辨率依然匹配的前提下，此时可以改善导星质量。总之，如果想追求高质量导星的话，还是建议用一个APO导星镜，和主镜用低形变高硬度的当时扎实连接起来，或者如果镜子成像圈够大边缘星点好的话，也可以用OAG。
GPT-4o	导星镜或OAG（离轴导星器）是直接影响导星质量的关键组件。通常，它们需要满足两个要求：分辨率匹配和机械刚性。分辨率匹配意味着导星系统的每像素分辨率不应与主镜系统的分辨率相差太大。网上流传的标准是至少1/3，但我没有专门对此进行实验。机械刚性指的是导星镜与主镜之间的刚性连接；如果主镜旋转1角秒，理想情况下，导星镜也应同时旋转1角秒，而不是晃动后逐渐稳定——显然，这种情况会极大影响导星。这也是为什么通常推荐使用OAG，因为它更容易确保系统的刚性。然而，我想在这里讨论的不是这两点，而是导星镜的星点图像。传统上认为导星镜的星点图像不重要。因此，导星镜通常是消色差的，甚至网上有观点认为导星镜稍微失焦也无所谓。然而，通过实验，我发现情况并非如此。我使用一台Sharpstar FMA180导星镜，并配有一个减焦平场镜；没有它时，它是一个220mm焦距的导星镜，星点图像较差，安装后，它变成一个180mm焦距的APO，星点图像良好。在相同条件下，一旦安装了减焦平场镜（别忘了在PHD中更改导星镜焦距），你可以立即观察到PHD中的星点图像HFR变小，导星误差显著减少。与专家讨论后，我们认为这可能是因为一旦星点图像集中，PHD可以更稳定可靠地找到星点图像的质心，从而提供更精确的导星动作。我们还有一个意外发现：使用星点图像一般的导星镜时，如果开启bin2导星，导星误差实际上会减少，星点图像也会改善。这个观察可以被多个人重复验证。一个可能的解释是，在bin2成像下，星点图像的质心也可以更稳定地被识别。在仍然匹配分辨率的前提下，这可以提高导星的质量。总之，如果你想追求高质量的导星，建议使用APO导星镜，并将其与主镜牢固连接，确保低变形和高刚性；或者如果镜子的成像圈足够大且边缘星点图像良好，也可以使用OAG。
Qwen 3B	导星镜或者OAG（Off-Axes Guider）是直接影响导星质量的一个关键部件。一般来说，它需要满足两个要求：分辨率匹配和机械刚性。其中分辨率匹配是指导星系统每像素的分辨力应该尽量接近主镜系统的分辨率。网上流传的标准至少要达到1/4左右，但我没有专门做实验验证过这个数值。而机械刚性的意思就是导星镜子与主镜子之间是一个非常牢固的连接关系，在主镜子转了1角秒的时候，理想情况下导星子也应该同时旋转1角分，并且不会晃动逐渐稳定下来——这种状态显然是对导星极其不利的。这也是为什么一般推荐使用导星的原因之一，因为这样可以更方便地保证整个系统的刚度。但我想讨论的是不是这两个点而是导星头本身的成像。传统上认为导星头上本身成像并不重要。因此一般的导星都是无色的，甚至在网上有一种说法是导星不聚焦无所谓。但是通过实测我发现这并不是这样的。我用的是锐星FMA150+减焦平场组合的导星，如果不加减焦的话就是一个22cm焦距的导星星纹不好；加上以后就变成一个18cmAPO的好星星纹。在同样的条件下，只要把减焦架装上去（别忘了改一下PHD里面的导星镜头焦距），就可以立刻看到在PHD里面HFR变小了，导星误差也大幅下降。跟大佬们聊了一下之后觉得可能是由于一旦有了好的星星图象，那么对于PHD来说就能更加稳定可靠地找到星星图的位置，从而提供更为精确的导引动作。我们还意外发现了一个现象，如果平时用的导星光斑比较差，比如用的是普通导星的话，但如果开启bin2导星，则此时导星错误会降低很多，而且星星也会变得更好。这个观察是可以复现出来的。可能的一种解释是在二倍取景下也可以更稳定地识别出星星中心位置。在这个前提下还可以让导星做得更好一些。综上所述，想要追求高质量导星的情况下，建议选用APO导星并尽可能低变形高刚度地连到主镜上面去，或者说镜子的影像圈足够大、边沿星星比较好，也可以考虑使用OAG。
Qwen 7B	导星镜或OAG是直接影响导星质量的关键组件。一般需要满足分辨率匹配和机械刚度两个要求：分辨率匹配是指导星系统的每像素分辨率与主镜系统不能相差太多，流传的常见标准是在线至少要到1/4；我没有专门针对这个做的实验。机械刚性指导星镜子与主镜子之间的刚性连接，在主镜转过1角秒的情况下，理想情况下导星镜头也要同时转动1角弧度而不是晃来晃去逐渐稳定——显然这样的情况对导星有很大影响。这也是为什么推荐使用OAG的原因。但我想讨论的是这里不是这两个点而是导星鏡的星象。传统观点认为导星的星图不重要，所以导星都是单色的，并且网上甚至有说法说导星稍微失焦没关系。但我通过实验证明这是不对的。我用的就是锐视达FMA160带减黄场镜（下面简称带皮），如果不加皮就是22cm口径的导星头星图烂得一逼，加上皮就成了18cm口径APO星图好得很。在同样的条件下把带皮接上以后（别忘了改PHD里的导星焦点长度哦）立刻可以看到phd里面的星图HFR变小了，偏移也明显减少了。跟大佬们交流后我们觉得可能是因为一旦星图集中起来之后，PHD可以更稳准狠地找到星图的质心，从而给出更精确的导引动作。还有一个意外发现是，当使用星图一般的导星时，如果打开bin2导星的话，会发现此时的偏移反而下降了，星图也好了很多。这也可以被很多人复现。一个解释可能是，在bin2成像的时候，对于星图重心的识别也会更加稳定。在这种依然符合分辨率的前提下，可以提高拍摄的质量。。总之，想要追求高质量的导弦，建议还是使用APMO的导星星图，然后以低变形高刚性的形式接入主镜，或者如果镜子的成像圈够大并且边缘星图好的话也可以考虑OAG的形式。

Example 42

Input: Translate this English text to Chinese: Intuitively, this aligns with our intuition. Generally, noise levels are constant, so the greater the signal strength, the higher the signal-to-noise ratio. If we think carefully, there are actually two ways to "receive more light." One is to increase the exposure without changing the sensor size (such as by widening the aperture or extending the exposure time). The other is to increase the sensor size without changing the exposure. We have already discussed the former in the previous text; because more water is collected in each bucket, the signal-to-noise ratio improves. The latter also has an intuitive explanation from the perspective of the bucket model.

Model	Output
Ground Truth	直观上这是符合直觉的。一般的噪声水平是固定的，信号的强度越大，信噪比当然越大。仔细思考的话，"接收到更多的光"其实有两种方法，一个是不改变幅面，单纯增加曝光（比如增大光圈，延长曝光）；一个是不改变曝光，单纯增大幅面。前者我们在上文已经讨论过了，因为每个桶里面接到了更多的水，所以信噪比是升高了的。后者从水桶模型出发也有一个直观的解释。
GPT-4o	直观上，这与我们的直觉一致。通常，噪声水平是恒定的，因此信号强度越大，信噪比就越高。如果我们仔细思考，实际上有两种方法可以“接收更多光线”。一种是增加曝光而不改变传感器的大小（例如，通过扩大光圈或延长曝光时间）。另一种是增加传感器的大小而不改变曝光。我们在前面的文本中已经讨论过前者；因为每个桶收集到的水更多，信噪比得到了改善。后者也可以从桶模型的角度得到直观的解释。
Qwen 3B	直观上，这和我们的直觉是一致的。一般来说噪声是恒定不变的，所以信号强度越大信噪比越高。如果我们仔细想的话其实有两种"接收到更多的光"的方式。一种是在不改变传感器大小的情况下增加曝光（比如开大光圈或者延长曝光时间）。另一种是直接在不增加曝光的基础上增加传感器尺寸。我们之前已经讨论过前者了，在每个水桶里收集到的水量更多了以后信噪就提高了。后者也有一个从沙漏模型的角度直观解释的原因：
Qwen 7B	直观上这和我们的直觉是一致的，一般噪声是恒定不变的，所以信号越强的话，信噪比就越高。如果我们仔细想想其实"接收到更多的光"有两种方法。一种是在不改变传感器大小的前提下增加曝光（比如增大通光口径或者延长曝光时间），另一种是在不增加曝光的情况下增大传感器尺寸。我们之前的文章已经讨论过前者了，因为每个桶里面装进去的水变多了，所以信噪比回升；后者也有一个从桶模型的角度出发的直观解释：

Example 43

Input: Translate this English text to Chinese: So, returning to our previous topic, if correctness isn't that important, then what is important in our learning and work? My answer is these three points: Prioritization, Connection, and Verification. In Chinese, they are: 纲举目张 (grasping the main points to bring order to the rest), 举一反三 (drawing inferences about other cases from one instance), and 知行合一 (unity of knowledge and action). This answer is by no means a complete framework, and it's not to say that following these three points will guarantee success or anything like that. However, it is a concise value system, and it itself is the main point within the concept of 纲举目张. So, I still believe this viewpoint is very important, and that is why I have written such a long article to share it.

Model	Output
Ground Truth	所以回到我们刚才的话题，如果正确性不是一个很重要的东西的话，那在我们的学习和工作中间，什么东西是重要的呢？我的答案就是这三点：Prioritization, Connection and Verification。用中文就是：纲举目张，举一反三，和知行合一。这个答案远远不是一个完整的framework，不是说你只要照着这三点走就一定能成功或者怎么样，但它是一个提纲挈领的价值观，它本身就是纲举目张里面的纲。所以我还是觉得这个观点是非常重要的，也是为什么我写了这么长的文章把它分享出来的原因。
GPT-4o	那么，回到我们之前的话题，如果正确性不是那么重要，那么在我们的学习和工作中，什么才是重要的呢？我的答案是这三点：优先排序、连接和验证。用中文来说，就是：纲举目张、举一反三和知行合一。这个答案绝不是一个完整的框架，也不是说遵循这三点就能保证成功或类似的事情。然而，它是一个简明的价值体系，而它本身就是纲举目张概念中的要点。因此，我仍然认为这个观点非常重要，这也是我写这样一篇长文章来分享它的原因。
Qwen 3B	所以回到我们前面的话题，如果正确性不那么重要的话，那我们在学习和工作中重要的东西是什么呢？我的答案是三点：优先级、关联性和验证。在中文里就是纲举目張（抓主要的头绪来带动其他部分）、举一返三（从一个案例推断出其他的类似情况）和知行合一（理论与实践相结合）。这个回答当然不是完整的框架体系，也不是说只要跟着这三条就一定成功或者怎么样之类的东西。但它是比较简洁的价值观，在纲举目的概念里面也是最重要的那个点。所以我还是觉得这是一个非常有价值的观点，并且这也是我写这么长一篇文章分享的原因。
Qwen 7B	所以回到我们之前的话题，如果正确性不是很重要的话，那在学习和工作中什么是重要的呢？我的答案是这三个点：Prioritization、Connection 和 Verification。中文分别是纲举目張（抓主要的要点来把其他的东西理清楚）、举一返三（从一个实例推断出其他的案例）以及知行合一。这个答案当然不是一个完整的框架，更不是说按照这三点去做就可以保证成功之类的意思，但是它是一个精炼的价值观，并且本身也是纲举目的重点之中的重点。所以我还是觉得这种观点非常重要，这就是为什么我要写这么长的一篇文章去分享的原因。

Example 44

Input: Translate this English text to Chinese: Mathematics is actually not a field where AI particularly excels. This is mainly determined by the training process of LLMs (Large Language Models), where the training objective is merely to output the possible subsequent text given the preceding text. Therefore, a native LLM does not have genuine mathematical calculation abilities. For example, when it encounters "3688×2688," it knows that the next text might be a number, but during optimization, it doesn't specifically concern itself with whether the number is correct. In fields where we clearly know AI is not proficient, we can enhance its capabilities through agents. These agents are typically third-party programs, such as calculators or Python, to assist with calculations. For example, a prompt could be "write a Python program to calculate 3688x2688." At this point, the AI knows to write a program and then runs this program in OpenAI's sandbox to generate the correct result. Similarly, when we ask, "What is the distance on the celestial sphere between the Andromeda Galaxy and the M33 galaxy?" relying solely on its knowledge or intuition may often yield incorrect results. However, if we prompt it to write a Python program to calculate it, it can provide a very accurate result.

Model	Output
Ground Truth	数学这种应用场景，其实并不是AI特别擅长的领域。这主要是LLM的训练过程中决定的，它的训练目标只是要根据给定的上文输出可能的下文。因此原生的LLM并没有真正的数学计算能力。例如，当看到"3688×2688"时，它知道下文可能是一个数字，但它优化的时候并不会具体纠结这个数对不对，在这种我们明确知道AI不擅长的领域，就可以通过agent来增强他的能力。这里的agent一般是第三方程序，比如计算器或Python，来帮助进行一些计算。比如prompt可以是"编写一个python程序来计算3688x2688"。这时候AI就知道去写一个程序，然后在OpenAI自己的沙箱中运行这个程序来生成正确结果。或者当我们询问"仙女星系和M33这个星系两个在天球上的距离到底有多远"时，如果仅依赖它的知识或直觉生成能力，往往会得到错误的结果。但是，如果我们启发它编写一个Python程序来计算，它就能非常准确地给出结果。
GPT-4o	数学实际上并不是一个AI特别擅长的领域。这主要由大型语言模型（LLM）的训练过程决定，其训练目标仅仅是根据前面的文本输出可能的后续文本。因此，一个原生的LLM并不具备真正的数学计算能力。例如，当它遇到“3688×2688”时，它知道下一个文本可能是一个数字，但在优化过程中，它并不特别关注这个数字是否正确。在我们明确知道AI不擅长的领域，我们可以通过代理来增强其能力。这些代理通常是第三方程序，如计算器或Python，用来协助计算。例如，一个提示可能是“编写一个Python程序来计算3688x2688。”此时，AI知道要编写一个程序，然后在OpenAI的沙箱中运行这个程序以生成正确的结果。同样，当我们问“仙女座星系和M33星系在天球上的距离是多少？”时，仅依靠其知识或直觉往往会产生错误的结果。然而，如果我们提示它编写一个Python程序来计算，它可以提供一个非常准确的结果。
Qwen 3B	数学其实并不是人工智能特别擅长的领域。这主要是因为LLM（大型语言模型）的学习过程，它的训练目标仅仅是输出给定前文之后可能有的下文。因此，一个纯正的LLM是没有真正的计算能力的。比如它遇到"3688 x 2678"的时候知道下面可能是数字，但是在优化的过程中并不会具体去关心这个数是不是对的。在我们明确知道自己不精通的领域里，我们可以通过agent来增强他的能力。这些agent通常是第三方程序，例如计算器或者Python等来进行辅助计算。比如说有一个prompt是这样的：写个python程序算一下36 * 88和26 *78相乘的结果是多少？这个时候AI就会说好我写一个程序然后在这个沙盒里面跑出来就是正确的结果了。类似的当我们问出天球上仙女座星系到M33的距离时，单纯靠自己的知识或直觉往往得到的答案都是错误的。但是如果我们提示他用python写一个函数来算的话，他会给出非常精确的一个答案。
Qwen 7B	数学其实并不是一个特别擅长的领域。这主要是由LLM（大语言模型）训练的过程决定的，它的训练目标仅仅是给定前面的文字输出可能后面的文字。因此，在优化过程中，一个原生的LLM并没有真正的进行数值计算的能力。例如，当它看到"36992698"时，知道接下来可能会是一个数字，但在优化的过程中，并不会具体去关心这个数是否正确。在我们明确知道AI并不熟练的领域中，我们可以利用agent来增强其能力。这些agent通常是第三方程序，比如计算器或者Python等，用来辅助完成计算工作。举个例子，提示词可以是写一个python程序来计算一下36772541。此时，AI就知道要写一个程序了，然后在这个程序上OpenAI的沙盒里面运行，就得到了正确的结果。类似的，当我们问"河外空间之间仙女座星系和M33星系之间的距离是多少？" 仅凭知识或直觉往往得不到准确的结果，但如果提示他写一个Python程序来算的话，就可以得到非常精确的答案。

Example 45

Input: Translate this English text to Chinese: Quantum Efficiency: The first term is quantum efficiency, or QE. The strict definition of QE is quite complex, but simply put, QE can be seen as how many electrons are generated when a photon hits the sensor. The higher the QE, the more efficient the camera is. This means that a high-efficiency camera can capture an image that might be equivalent to taking two or just over one image with a less efficient camera. Therefore, it directly aids us in rapidly accumulating images and achieving high-quality images.

Model	Output
Ground Truth	1. 量子效率：第一个是量子效率，也就是QE。QE的严格定义比较复杂，但直观地说，QE可以看做是一个光子打到传感器上能产生多少个电子。QE越高，相机的效率越高。这意味着高效率的相机拍摄一张照片可能相当于效率一般的相机拍摄两张或一点几张照片。因此，它对于我们快速积累图像和高质量图像有直接帮助。
GPT-4o	量子效率：第一个术语是量子效率，简称QE。QE的严格定义相当复杂，但简单来说，QE可以被视为当一个光子击中传感器时产生的电子数量。QE越高，相机就越高效。这意味着高效率的相机可以捕捉到的图像，相当于用效率较低的相机拍摄两张或略多于一张的图像。因此，它直接帮助我们快速积累图像并获得高质量的图像。
Qwen 3B	量子效率：第一个词是quantum efficiency，或者叫QE。严格来说QE的定义非常复杂，但简单地说，QE就是当光子打到传感器上时会产生多少个电子。 QE越高说明相机越高效。所以一个高效的相机拍出来的图可能就相当于用低效的机器只拍了一张或多于一张的照片一样了。因此它直接帮我们快速积累图像，并且得到高质量的图像。
Qwen 7B	量子效率：第一个项是量子效率，或者简称QE。严格来说对QE的定义比较复杂，简单地说就是当一个光子打到传感器上时，可以产生多少个电子。这个值越高，相机就越高效。也就是说高效率的相机拍出来的图相当于低效率的机器拍两下甚至一两三张的样子。所以它直接帮助我们快速积累图像，并且得到高质量的图片。

Example 46

Input: Translate this English text to Chinese: Another common subject in astrophotography is planetary photography. Despite its name, planetary photography also includes capturing images of the sun's surface and the moon's surface. Other common targets include Jupiter, Saturn, and Venus. Planetary photography emphasizes resolution, which means capturing the planets clearly. Since planets are usually very bright, the signal-to-noise ratio is not an issue, nor is light pollution a significant concern. However, it is especially important to capture the details of the planets. Therefore, from an optical principle perspective, it requires a large aperture telescope and high atmospheric stability (seeing conditions). Planetary photography is more suitable for shooting within the city, but it usually requires particularly large mirrors; for example, experts generally start with 20-inch mirrors.

Model	Output
Ground Truth	另一个常见的天文摄影题材是行星摄影。虽然名字是行星摄影，但它也包括日面和月面的拍摄。其他常见的目标包括木星、土星和金星。行星摄影强调分辨率，也就是把行星拍得清楚。因为行星通常很亮，所以信噪比不是问题，也不太受光污染影响。但尤其重要的是要把行星的细节拍出来。因此，从光学原理出发，它对望远镜的口径要求很高，对视宁度（大气扰动）的要求也很高。行星摄影比较适合在市内拍摄，但通常需要特别大的镜子，比如大佬们一般是20寸起步。
GPT-4o	天体摄影中另一个常见的主题是行星摄影。尽管其名称如此，行星摄影还包括拍摄太阳表面和月球表面的图像。其他常见的目标包括木星、土星和金星。行星摄影强调分辨率，这意味着要清晰地捕捉行星。由于行星通常非常明亮，信噪比不是问题，光污染也不是一个显著的担忧。然而，捕捉行星的细节尤其重要。因此，从光学原理的角度来看，这需要大口径望远镜和高大气稳定性（视宁度）。行星摄影更适合在城市内拍摄，但通常需要特别大的镜子；例如，专家通常从20英寸的镜子开始。
Qwen 3B	另一个常见的天文摄影题材是行星拍摄。尽管名字叫行星，但其实也包括太阳表面和月面的图像拍摄。其他比较常见的目标有土星、木星和金星等。对行星的要求主要是分辨率，也就是把星球拍清楚了。因为通常都是很亮的东西，所以信噪比不是问题，光污染也不是特别大的问题。但是尤其要注意要把星球上的细节都给拍出来。从光学原理的角度来说，它需要大口径望远镜和高大气稳定性（视宁度）。而这个更适合在城市里面拍摄，但它一般都需要特别大的镜子；比如大佬们一般是先从小号开始做，比如二十寸的镜子。
Qwen 7B	另一个天文摄影的常见题材是行星。尽管名字叫行星，但其实包括太阳表面、月亮表面等在内都是行星。其他常见的目标有木星、土星和金星。行星拍摄强调分辨率，也就是把行星拍清楚。因为行星通常很亮，所以信噪比不是问题，光污染也不是大问题。但是如何能把行星上的细节拍出来特别重要。因此从光学原理的角度来说它需要大口径望远镜+高气象（seeing）。行星球并不适合城市里拍摄，但它往往也需要特别大的镜子比如专家一般都用20寸以上的镜子。

Example 47

Input: Translate this English text to Chinese: As I was struggling with my decision, it suddenly dawned on me that using full-frame lenses was actually feasible. Previously, I was fixated on using medium format because I wanted to use a digital back for medium format. This led to the mindset of wanting to use medium or large format lenses. However, in a reverse lens setup, the format is not really an issue—the optical path is completely reversed, and the format limits the size of the shooting area rather than the sensor size. Of course, this approach has its limitations, mainly because full-frame lenses lack a leaf shutter, and my digital back doesn't have an electronic shutter. Therefore, I can't use a medium format back and have to rely on a full-frame camera. But the full-frame camera's pixel count is higher than that of medium format, turning the challenge from hard mode to hell mode.

Model	Output
Ground Truth	正在我纠结的时候，突然反应过来，其实用全幅镜头也是可以的。之前一直想着用中幅是因为想用中幅的数码后背，这样就思维定式想要用中幅或者大画幅的镜头。但其实反接的情况下，画幅根本不是个问题——此时光路完全反了，画幅限制的是拍摄范围的大小而不是传感器的大小。当然这样也有局限性，就是因为全幅的镜头没有镜间快门，我的后背又没有电子快门，就没办法用中幅后背，只能用全幅相机。但全幅相机的像素比中幅更大，就从困难模式进入地狱模式了。
GPT-4o	当我在为自己的决定苦苦挣扎时，我突然意识到使用全画幅镜头实际上是可行的。之前，我一直专注于使用中画幅，因为我想为中画幅使用数码后背。这导致了我想使用中画幅或大画幅镜头的心态。然而，在反向镜头设置中，画幅实际上不是问题——光路是完全反转的，画幅限制的是拍摄区域的大小，而不是传感器的大小。当然，这种方法有其局限性，主要是因为全画幅镜头缺少叶片快门，而我的数码后背没有电子快门。因此，我不能使用中画幅后背，只能依赖全画幅相机。但全画幅相机的像素数比中画幅更高，使得挑战从困难模式变成了地狱模式。
Qwen 3B	在纠结的过程中，突然想到原来全幅镜头是可行的。之前因为想用数码后背拍中画的原因导致一直想着要用中大画镜的想法。但其实反接的时候根本不是说格式的问题——光路完全颠倒了，所以限制的是拍摄区域而不是传感器大小。当然这个方法也有它的局限性，主要是全幅没有帘幕快门，我的数码后边又没电子快门。因此不能用中画机头只能用全幅相机。但是全幅像素比中画多很多，把困难从hard模式变成了hellmode。。
Qwen 7B	在我纠结的时候，突然醒悟原来用全幅镜头其实是可行的。之前一直想着要用中画幅因为想用数码背拍中幅，所以就想着要买大画幅头。但其实反接根本没有格式这个概念——光轴完全倒过来，是格式限制了拍摄区域而不是传感器大小。当然这种方法也有局限性主要是全幅头没有帘幕快门，我的数码背也没有电子快门所以我不能用中幅背只能用全副相机。但是全副像素比中幅高，这就从困难模式变成了地狱模式。

Example 48

Input: Translate this English text to Chinese: When discussing the phenomenon of the misalignment of power between the Sword and Qi factions of the Huashan Sect, the theory of individual differences offers us an important analytical perspective. The stereotype, commonly seen in traditional martial arts novels, where sect characteristics closely align with individual abilities, may be overly simplistic in reality. By applying Gardner's theory of multiple intelligences, we can construct a more complex and dynamic model of ability development.

Model	Output
Ground Truth	在探讨华山派剑宗气宗实力错位现象时，个体差异理论为我们提供了一个重要的分析视角。传统武侠小说中常见的门派特征与个体能力高度一致的刻板印象，在现实中可能过于简化。通过应用Gardner的多元智能理论，我们可以构建一个更为复杂和动态的能力发展模型。
GPT-4o	在讨论华山派剑宗与气宗之间权力失衡的现象时，个体差异理论为我们提供了一个重要的分析视角。传统武侠小说中常见的刻板印象，即门派特征与个人能力紧密一致，可能在现实中过于简单化。通过应用加德纳的多元智能理论，我们可以构建一个更复杂和动态的能力发展模型。
Qwen 3B	在讨论华山派剑宗气宗实力错位现象时，个体差异理论为我们提供了一个重要的分析视角。传统的武侠小说中常有门派特色与个人能力高度一致的刻板印象，在现实生活中可能过于简单化。通过应用吉尔德的多元智能理论，我们可以构建一个更为复杂和动态的能力发展模型。
Qwen 7B	当讨论华山派剑宗气宗实力错位现象时，个体差异理论为我们提供了一个重要的分析视角。传统武侠小说中常见的刻板印象——门派特征与个人能力高度契合，在现实中可能过于简单化。通过应用加德纳的多元智能理论，我们可以构建一个更为复杂和动态的能力发展模型。

Example 49

Input: Translate this English text to Chinese: More specifically, this telescope is a native focal length 2000mm, f/10 long-focus telescope, but it allows for flexible focal length changes by using various focal reducers and extenders. It features an F2 focal reducer called Hyperstar, which can replace the original secondary mirror and transform it into a 400mm short-focus telescope. Additionally, it can be fitted with a 2.5x extender to extend the focal length to 5000mm, suitable for planetary imaging. It can also use field flatteners to achieve a focal length of 1400mm for medium to long-focus photography. Therefore, its focal length range is very broad, allowing for flexible shooting of various subjects.

Model	Output
Ground Truth	更具体地说，这个镜子是一个原生焦距2000毫米，焦比10的长焦镜子，但它可以通过使用各种增倍和减焦镜来实现焦距的灵活变化。它有一种F2的减焦镜叫做Hyperstar，可以用来替换原来的副镜，将其变成一个焦距为400毫米的短焦望远镜。它还可以配置一个2.5倍的增倍镜，将焦距扩展到5000毫米，用来拍摄行星。也可以使用一些平场镜来实现1400毫米的焦距，进行一些中长焦的拍摄。因此，它的焦距范围非常广泛，可以进行各种不同对象的灵活拍摄。
GPT-4o	更具体地说，这台望远镜本身是一个原生焦距为2000mm、f/10的长焦望远镜，但通过使用各种焦距减缩器和延长器，可以灵活地改变焦距。它配备了一个名为Hyperstar的F2焦距减缩器，可以替换原来的次镜，将其转变为一个400mm的短焦望远镜。此外，它可以安装一个2.5倍的延长器，将焦距延长到5000mm，适合行星成像。它还可以使用场曲校正器来实现1400mm的焦距，适用于中长焦摄影。因此，它的焦距范围非常广泛，可以灵活地拍摄各种题材。
Qwen 3B	更具体地说，这个望远镜是一个原生焦距是20[0]0mm的f/1[0]/镜头长焦头。但同时它又可以通过各种不同的减焦器和增倍器来实现变焦功能。其中有一个F2的超星（Hyperstar）减焦镜可以替换原来的副镜，并且把它变成一个40[ ]0mm短焦头使用。同时也可以装上2. [5]/倍增器把焦距拉到50[ ][m]用作行星拍摄。还可以通过场曲平滑器让它达到中长焦摄影时14[ ]o[m]的焦距。所以它的焦段范围非常广，可以根据需要灵活地进行不同题材的拍摄。
Qwen 7B	更具体地说，这个望远镜是原焦长20米的f/16长焦望远鏡，但通过更换不同的减暴杆和增暴杆可以灵活改变焦距。它有一个F2减暴叫做Hyperstar，可以把原来的次级反射面换掉变成一个4米短焦摄影用镜子。同时还可以装上2.3倍增暴器把焦程拉到50m适合行星拍摄。也可以接场平来实现14m中长焦题材的拍摄。所以它的焦程范围非常广，可以灵活地对各种题材进行拍摄。

Example 50

Input: Translate this English text to Chinese: In short, different ways of thinking and preferences can lead to different decisions when choosing a main lens. There are no wrong decisions; the most important thing is to make a decision that suits you.

Model	Output
Ground Truth	总之，不同的思路和喜好会导致对主镜的选择有不同的决策。没有错误的决策，最关键的是适合自己的决策。
GPT-4o	总之，不同的思维方式和偏好在选择主镜头时可能导致不同的决定。没有错误的决定；最重要的是做出适合自己的决定。
Qwen 3B	总之，不同的思维方式和偏好会导致在选择主摄时做出不一样的决定。没有错的决策，最重要的是找到适合自己的决策。
Qwen 7B	总之，不同的思维方式和偏好会导致在选择主头的时候做出不同的决定。没有对错之分，最重要的是要适合你的人做一个决策。

Example 51

Input: Translate this English text to Chinese: For worm gear reducers, there is a simple method to counteract periodic errors called Periodic Error Correction (PEC). The basic idea is straightforward: record the periodic errors of the worm gear and play them back in reverse to counteract them. In some software like PemPro, similar PEC methods can be used to effectively reduce periodic errors. However, for harmonic reducers, this is usually not an option.

Model	Output
Ground Truth	对于涡轮涡杆减速机来说，有一种简单的对抗周期误差的方法叫做周期误差纠正（PEC，Periodical Error Correction）。其基本思路非常简单，就是记录下涡轮涡杆的周期误差，并将其反向播放来对抗。在一些软件如pempro中，可以利用类似的PEC方法有效降低周期误差。然而，对于谐波减速机来说，这通常不是一个可选项。
GPT-4o	对于蜗轮减速器，有一种简单的方法可以用来抵消周期误差，称为周期误差校正（PEC）。其基本思想很简单：记录蜗轮的周期误差，然后反向播放以抵消这些误差。在一些软件中，比如PemPro，可以使用类似的PEC方法来有效减少周期误差。然而，对于谐波减速器，这通常不是一个可行的选择。
Qwen 3B	对于蜗轮减速机，有一个简单的对抗周期误差的方法叫做Periodic Error Counter（PEC）。它的基本思路很简单：记录下蜗杆的周期误差，在适当的时候把它反向播放出来就可以抵消掉。在一些软件比如Pempro里面就有一些类似的PEC方法可以用来有效降低周期误差。但对于谐波减速机来说这通常不是一种选择。
Qwen 7B	对于蜗轮减速机来说，有一个简单的方法来对抗周期误差叫做Periodic Error Ccorrection（PEC）。基本思路也很直接：把蜗轮的周期误差记录下来，在反方向播放一遍就可以抵消掉。在一些软件比如PemPro里面就有类似的一些PEC方法可以用来有效降低周期误差。但对于谐波减速机而言，这种情况通常不是选项。

Example 52

Input: Translate this English text to Chinese: Sending a camera into the sky might sound simple, but there are still many challenges to overcome. While drone landscape photography allows us to fix the focus at infinity, and we can forego a motorized gimbal in favor of manually adjusting the shooting angle due to constraints, real-time image preview, camera parameter control, and pressing the shutter to take a photo are hurdles that cannot be bypassed. Additionally, there's the need to reduce weight. A complete camera system, especially a telephoto system, including image transmission, main control, and power supply, needs to be kept under 500g, which is not easy. At this point, an excellent choice emerges—a telescope camera. I use a non-cooled camera from ZWO, which is compact, lightweight, and powered via a USB interface, so it can draw power directly from the main control board, saving on battery weight. Moreover, due to its excellent low-light performance as an astronomical camera, it provides significant leeway to compress the shutter speed and obtain stable images, even without gimbal stabilization.

Model	Output
Ground Truth	但装一台相机上天，说起来简单，要解决的问题还是很多的。虽然无人机风光摄影可以把对焦定死在无穷远，条件所限我们也可以不装电动云台，改为手动调整拍摄角度。但如何实时预览画面，控制相机参数，按下快门拍照还是绕不过去的坎。还有一个是减重的需求，一个完整的相机系统，尤其是长焦系统，包括图传，主控和电源，如何限制在500g以内也并不简单。此时一个绝佳的选择就出现了——天文相机。我用的是ZWO的非制冷相机，这种相机体积小巧，重量轻，USB接口所以可以直接从主控单板机上面取电，电池的重量也省下来了。同时因为是[天文相机](/astrophoto-tutorial-4.html)，暗光性能极佳，所以即使没有云台减震，也有很大的余量来压缩快门速度来获得稳定的图像。
GPT-4o	将相机送上天空听起来很简单，但仍然有许多挑战需要克服。虽然无人机风景摄影允许我们将焦点固定在无限远，并且由于限制我们可以放弃电动云台而选择手动调整拍摄角度，但实时图像预览、相机参数控制以及按下快门拍照是无法绕过的障碍。此外，还需要减轻重量。一个完整的相机系统，尤其是一个长焦系统，包括图像传输、主控和电源，需要保持在500克以下，这并不容易。在这一点上，一个优秀的选择出现了——望远镜相机。我使用的是ZWO的非制冷相机，它体积小、重量轻，并通过USB接口供电，因此可以直接从主控板获取电源，从而节省电池重量。此外，由于其作为天文相机的出色低光性能，即使没有云台稳定，它也能在压缩快门速度的情况下获得稳定的图像。
Qwen 3B	把相机放上天听起来简单，但还是有很多挑战。虽然无人机风光摄影可以固定无穷远的焦点，而且因为受制于体积和重量等因素，我们可以舍弃带电机镜头而用手动来调整拍摄角度，但是实时预览、相机参数控制以及按快门拍照这三个环节是绕不过去的坎。同时还要减重。一个完整的照相系统尤其是长焦系统，包括图像传输、主控板和供电等都需要在50g以内才行了，这并不容易。这时就有一个很好的选择出现了——望远镜相机。我使用的是ZWO的一个非制冷相机，它小巧轻便且通过USB接口供电，因此可以直接从主要控制板取电，省去了电池的重量。此外由于它是天文机所以对低光有非常好的表现，在不装稳定器的情况下也可以得到比较稳定的画面。
Qwen 7B	把相机送上天空听起来很简单，但还是有很多困难需要克服。无人机风光摄影可以固定对焦在无穷远，航拍受限于载重也可以不用马达云台而只用限制拍摄角度来省事，实时预览图像，控制相机参数和按下快门拍照都是不能绕过去的难关。此外还有减重的需求。一个完整的成像系统尤其是长焦的成像包括传输、主控和供电至少要控制在50kg以内也不是容易的事。这时就出现了很好的选择——天文望远镜相机。我使用ZWO家不制冷的小巧轻便且通过USB接口供电的相机，在电池重量上就可以节省很多。同时由于它作为单反相机性能优秀，即使没有云台稳定也有着极好的暗弱光环境表现，因此可以在一定程度上压缩曝光时间以获得稳定的图像。

Example 53

Input: Translate this English text to Chinese: However, after trying it, I found that the results weren't very good, mainly for the following reasons. First, the printer is still a difficult thing to deal with. Especially with materials that are not so easy to print, like TPU or PETG, just getting a model to print correctly isn't that simple. You need to learn a few things, the failure rate is high, and it's not very friendly for beginners.

Model	Output
Ground Truth	但是我试了之后呢，发现效果并不是很好，主要有以下几个原因。第一个是，打印机还是个很难伺候的东西。尤其是比如一些不那么好打的材料，像TPU或者PETG，其实光是给一个模型把它正常地打出来这件事情就不是那么简单。你需要学一些东西，失败率很高，对小白很不友好。
GPT-4o	然而，尝试之后，我发现结果并不是很好，主要有以下几个原因。首先，打印机仍然是一个难以处理的东西。特别是对于像TPU或PETG这样不太容易打印的材料，要正确打印出一个模型并不简单。你需要学习一些东西，失败率很高，对初学者来说不太友好。
Qwen 3B	但是，试了一下以后发现效果不是很好，主要还是因为以下原因。第一是打印机这个东西还是很坑爹的东西。尤其是对于一些不好打印的材料比如TPU或者PETG来说，要让一个模型能正常打出来也不是那么容易的一件事情。需要学习很多知识，失败率还比较高，对新手不是很友好。
Qwen 7B	但是试了以后发现效果并不好，主要有以下几个原因。第一是打印机还是一个很难的东西要弄。尤其是像TPU或者PETG这种不是特别容易打印的材料，光让一个模型能正常打出来也不是那么简单的事情，需要学很多东西，容错率高，并且对萌新不太友好。

Example 54

Input: Translate this English text to Chinese: This reflects the dialectical relationship between "preservation" and "innovation" in the inheritance of martial arts. "Preservation" is embodied in the inheritance and deepening of traditional martial arts, while "innovation" is manifested in the breakthrough and creativity beyond existing frameworks. The examples of Linghu Chong and Feng Buping demonstrate how to achieve innovation on the foundation of tradition.

Model	Output
Ground Truth	这体现了武学传承中"守"与"破"的辩证关系。"守"体现在对传统武学的继承和深化，"破"则表现为对既有框架的突破和创新。令狐冲和封不平的例子展示了如何在继承传统的基础上实现创新。
GPT-4o	这反映了武术传承中“传承”与“创新”的辩证关系。“传承”体现在对传统武术的继承和深化，而“创新”则体现在突破和超越现有框架的创造力。令狐冲和风清扬的例子展示了如何在传统的基础上实现创新。
Qwen 3B	这反映了传承武学中"保存"与"创新"的辩证关系。"保存",体现在传统武术的继承和发展上;"创新",则体现为对现有框架的突破和创造。令狐冲、封不平的例子展示了如何在传统的基础上实现创新。
Qwen 7B	这种现象反映了武学传承中的辩证关系："保存"与"创新"。"保存"体现在对传统武学的继承和发展，而"创新则表现为在既有框架之外的突破和创造力。令狐冲和封不平的例子展示了如何在传统基础上实现创新。

Example 55

Input: Translate this English text to Chinese: Specifically, this will assist these hobby projects in terms of both "knowledge" and "action." On one hand, these fields have been studied by humans for many years, so progress can only be made by building on existing knowledge. However, because these are very complex systems, the theories surrounding them are quite intricate. Therefore, from the perspective of knowledge, a key advantage is the ability to quickly identify the threads within a vast and complex knowledge system, grasp the intuition within it, and apply it flexibly.

Model	Output
Ground Truth	具体地说，这会在"知"和"行"两个方面帮助到这些hobby projects。一方面，这些领域都是现存的人类已经研究过很多年的领域，所以只有在继承的基础上才能往前发展。但因为这些都是非常复杂的系统，所以人类围绕它们的理论本身就非常庞杂。所以从知的角度来说，怎么样在一个庞大复杂的知识系统中间快速找到其中的脉络，领会其中的直觉，并且把它灵活运用，是一个核心优势。
GPT-4o	具体来说，这将从“知识”和“行动”两个方面帮助这些业余项目。一方面，这些领域已经被人类研究了很多年，因此只有在现有知识的基础上才能取得进展。然而，由于这些是非常复杂的系统，围绕它们的理论相当复杂。因此，从知识的角度来看，一个关键优势是能够在庞大而复杂的知识体系中快速识别出线索，掌握其中的直觉，并灵活应用。
Qwen 3B	具体来说，这将对这些业余项目在知识和行动两个方面有所帮助。一方面，在这些领域中，人类已经研究了很多年了，所以只能通过构建在已有知识的基础上来前进；但因为这些都是非常复杂的系统，所以在理论层面的难点就很大。因此从知识的角度来看，一个关键的优势是可以快速地识别出这个庞大复杂的知识体系中的脉络，并且把握其中的思想精髓并灵活运用。
Qwen 7B	具体来说，这将有助于这些爱好项目在知识和行动两方面的进展。一方面，因为这些领域是人类研究了很长时间的，所以只有站在前人的肩膀上才能取得进步；但另一方面，因为这是非常复杂的系统，因此围绕它的理论也非常复杂。所以在知识方面，一个重要的优势是可以快速地识别出这个庞大而复杂的知识体系中的线索，掌握其中的直觉，并灵活应用。

Example 56

Input: Translate this English text to Chinese: ## v0: Surveillance Camera Based on ESP32-Cam

Model	Output
Ground Truth	## v0: 基于ESP32-Cam的监控相机
GPT-4o	## v0：基于ESP32-Cam的监控摄像头
Qwen 3B	## v1：基于ESP32-cam的监控相机
Qwen 7B	## v.0 基于ESP32-cam的监控相机

Example 57

Input: Translate this English text to Chinese: 2. Frequency Response: However, QE is not just a numerical value. Although manufacturers often only label the maximum value of QE, when purchasing, we need to pay attention to and consider the frequency response. Frequency response refers to the QE value of a camera for different frequencies or wavelengths of light. If we plot this on a graph, with the horizontal axis representing wavelength and the vertical axis representing QE or response, it forms a curve. This curve can reflect the camera's sensitivity or efficiency to different types of light. The QE labeled by manufacturers is usually the maximum value on the curve. However, if we want to study it carefully, we should not only look at the maximum value but also see how it changes with wavelength and how the efficiency varies relative to the optimal wavelength. This comprehensive assessment provides a more accurate measure.

Model	Output
Ground Truth	2. 频率响应：然而，QE并不仅仅是一个数值。尽管各个厂商在标注QE时往往只标最大值，但在购买时我们需要留意并结合频率响应来看。频率响应是指相机对不同频率或不同波长的光的QE值。如果我们将其绘制在一张图上，横坐标为波长，纵坐标为QE或响应，就会形成一个曲线。这个曲线可以反映相机对不同光的敏感程度或效率大小。厂商标注的QE通常是曲线中的最大值。但是，如果要仔细研究，我们不仅要看最大值有多少，还要看它随着波长的变化，相对于最佳波长的效率如何变化。这样综合衡量出来的指标就更加准确。
GPT-4o	2. 频率响应：然而，QE 不仅仅是一个数值。虽然制造商通常只标注 QE 的最大值，但在购买时，我们需要注意并考虑频率响应。频率响应是指相机对不同频率或光波长的 QE 值。如果我们将其绘制在图表上，横轴表示波长，纵轴表示 QE 或响应，就会形成一条曲线。这条曲线可以反映相机对不同类型光的敏感度或效率。制造商标注的 QE 通常是曲线上的最大值。然而，如果我们想仔细研究它，不仅要看最大值，还要观察它随波长的变化以及相对于最佳波长的效率变化。这种综合评估提供了更准确的衡量标准。
Qwen 3B	2. 频率响应：但QE不仅仅是一个数值。虽然厂商往往只标注最大值的QE，但在购买时我们还是需要关注和考虑频率响应。预先反应指的是相机对不同波长或光谱上的光线所对应的QE或者预反应。如果我们把这个画在图上的话，在横轴是波长，在纵轴是QE或者是预反应的情况下，就会形成一个曲线。这个曲线可以反映相机对于不同类型光线的敏感度或者说效率。厂商给出的QE通常是这条曲线上最大的那个点。但如果我们要仔细研究它的话，不能仅仅看最大值，还要看看随着波长的变化它的变化趋势以及相对于最优波长来说其效率如何变化。这样的综合考量会让我们得到更准确的一个衡量标准。
Qwen 7B	2. 灵敏度响应（Frequency Response）：但是QE不仅仅是一个数字。虽然厂商在标注的时候往往只标出最大值，但是在购买时我们需要关注和考虑频率响应。频率响应指的是相机对于不同频率或波长的光来说其灵敏度/反应程度如何。如果我们把它画成图的话，在横轴是波长、纵轴是QE或者response，它就是一个曲线。这个曲线可以反映相机对不同类型光线的感受性或者说效率有多高。厂商给出的QE通常是这个曲线上的最大值。但如果我们想仔细研究的话，不仅要看最大值还要看随着波长的变化情况以及相对于最佳波长而言它的高效程度如何。综合来看才能得到一个更准确的衡量指标。

Example 58

Input: Translate this English text to Chinese: ## Early Stage

Model	Output
Ground Truth	## 前期
GPT-4o	早期阶段
Qwen 3B	## 早期
Qwen 7B	## 初期

Example 59

Input: Translate this English text to Chinese: Sure, here is the translated text: "Well, I've stepped into every single one of the pitfalls mentioned above. I hope this can be helpful to newcomers. In the next installment, we will continue to introduce the pitfalls in the later stages and the pitfalls in the early stages that can only be discovered later. These pitfalls are not scary; the key is not to blindly try to solve problems by chance. Instead, use logic to analyze, explore the underlying principles, and conduct a series of small experiments to identify possible sources of the problem, propose hypotheses, and verify them through experiments. Of course, I've only been photographing deep space for a month, so many of my understandings may be incorrect. I also hope the experts won't hesitate to correct me."

Model	Output
Ground Truth	嗯，以上所有的坑，我一个一个全都踩了一遍。。希望能对萌新们有所帮助。下一期我们继续介绍后期里面的坑，和只有到了后期才能发现的前期的坑。这些坑并不可怕，关键是不要瞎试企图瞎猫碰上死耗子解决问题。而要用逻辑去分析，探求背后的原理，用一系列小实验来分割问题可能的来源，提出假设并且用实验去验证。当然我拍深空也只有一个月，很多理解也可能是错的。也希望各位dalao不吝指正。
GPT-4o	当然，这里是翻译后的文本： “嗯，我已经踩过了上面提到的每一个陷阱。希望这对新手有所帮助。在下一期中，我们将继续介绍后期阶段的陷阱以及只能在后期发现的早期阶段的陷阱。这些陷阱并不可怕，关键是不盲目地碰运气解决问题。相反，要用逻辑去分析，探索背后的原理，并进行一系列的小实验来识别问题的可能来源，提出假设，并通过实验验证。当然，我拍摄深空只有一个月，所以我的许多理解可能不正确。我也希望专家们不吝指正。”
Qwen 3B	好了，我踩了上面说的坑里的每一个坑。希望对新手有帮助，在下一篇文章中我们继续介绍后期的坑和只能在后面发现的前期的坑。这些坑都不是吓人的东西，关键是不要盲目地凭运气解决问题，而是要用逻辑去分析、探索背后的原理，并通过一系列小实验来找出可能的问题来源，提出假设并用实验证明它是否正确。当然我是拍深空才一个月左右的人，所以很多理解都是错误的，也希望大家不吝指正。
Qwen 7B	好吧，我踩了上面说的所有坑。希望对萌新们有所帮助。下一期我们继续介绍后期阶段的坑和前期阶段只能在后面发现的坑，这些坑不恐怖，关键是不要盲目地靠运气去解决问题，而是要用逻辑分析、探索原理，并进行一系列小实验来找到可能的问题来源，提出假设并通过试验验证。当然我只是拍深空一个月的小白，很多理解可能是错误的，也希望能大佬斧正。

Example 60

Input: Translate this English text to Chinese: This article is part of the "Audio Ramblings Series".

Model	Output
Ground Truth	本文是《音频碎碎念系列》系列的一部分：
GPT-4o	这篇文章是“音频漫谈系列”的一部分。
Qwen 3B	本文是《音频碎碎念系列》的一部分：
Qwen 7B	本文是《音频碎碎念系列》系列的一部分：

Example 61

Input: Translate this English text to Chinese: Expanding on this, actually, [RGB images](/resolution-limit-of-135-system.html) can be used in the same way, just treat it as pseudo-color grading. Even color grading with more than three channels can be addressed using the same method. Simply extend the table to four or five rows. In short, this method offers a systematic, expandable, and controllable way of color grading through simple mathematics (no more than addition, subtraction, multiplication, and division).

Model	Output
Ground Truth	拓展出去，其实[RGB图](/resolution-limit-of-135-system.html)也完全可以这么玩，只要当做伪色调色就好。甚至多于3个通道的调色也可以套用同样的方式解决。只要把这个表拓展到4行5行就好。总之这种方法通过简单的数学（不超过加减乘除），提供了一种系统性，可拓展，可控制的调色方法。
GPT-4o	进一步扩展这一点，实际上，[RGB图像](/resolution-limit-of-135-system.html)可以以同样的方式使用，只需将其视为伪色彩分级。即使是超过三个通道的色彩分级也可以用同样的方法处理。只需将表格扩展到四行或五行。简而言之，这种方法通过简单的数学运算（不超过加、减、乘、除）提供了一种系统的、可扩展的、可控的色彩分级方式。
Qwen 3B	进一步说，其实[rgb图像](/分辨率限制的132系统.html)也可以用同样的方法来做。就是把它当成伪色调出来就好。甚至多通道颜色都可以通过同样方法来解决。只要把表格扩展成四行五列就好了。总之这种简单数学（不超过加减乘除）的方法可以实现一种有系统的可控制可控扩大的色彩校正。
Qwen 7B	举个例子，其实[RGB图像](/分辨率限制的136系统学.jpg处理.html)也可以这么用，就当伪多通道调色就好。就是哪怕有四五个通道的颜色分级也可以用同样的方法解决，把表格拉成四五行就好了。总之这种方法通过简单的数学（最多加减乘除）就可以实现一个可扩展、可控度高的颜色分级。

Example 62

Input: Translate this English text to Chinese: If you really need to share online, you can only make a compromise. However, 99% of people lack the patience to wait for a mosaic image over 100MB to load. Therefore, we need some technical means to achieve progressive rendering, similar to how Baidu Maps works. As you zoom in, new details constantly emerge to surprise you. Plus, because only the images at the corresponding resolution within the view need to be dynamically loaded, the speed is also very fast. Here is an example: [https://lab.grapeot.me/gigapixel/DeepAndWideFieldOrion/](https://lab.grapeot.me/gigapixel/DeepAndWideFieldOrion/). Creating such images is also quite simple; just select File -> Export -> Zoomify in Photoshop.

Model	Output
Ground Truth	如果实在需要网络分享，也只能退而求其次了。但99%的人都是没有耐心等一张100多MB的马赛克图片加载完成的。所以我们需要一些技术手段来实现逐层渲染（progressive rendering），就像百度地图一样，随着你不断放大，总会有新的细节出来给你惊喜。而且因为只要动态加载视野里面相应分辨率的图片，速度也很快。这里有一个例子：[https://lab.grapeot.me/gigapixel/DeepAndWideFieldOrion/](https://lab.grapeot.me/gigapixel/DeepAndWideFieldOrion/)。这样的图做起来也很简单，在Photoshop里面直接选择文件->导出->Zoomify就可以了。
GPT-4o	如果你真的需要在线分享，你只能做出妥协。然而，99% 的人没有耐心等待一个超过 100MB 的马赛克图像加载。因此，我们需要一些技术手段来实现渐进式渲染，类似于百度地图的工作方式。当你放大时，不断有新的细节出现，给你带来惊喜。而且，由于只需要动态加载视图内对应分辨率的图像，速度也非常快。这里有一个例子：[https://lab.grapeot.me/gigapixel/DeepAndWideFieldOrion/](https://lab.grapeot.me/gigapixel/DeepAndWideFieldOrion/)。创建这样的图像也相当简单，只需在 Photoshop 中选择文件 -> 导出 -> Zoomify。
Qwen 3B	如果真的需要网上分享的话，只能妥协一下了。但其实绝大多数人是没有耐心等个一两百M的马赛克图加载出来的。所以我们就得用一些技术手段来实现渐进式渲染，类似百度地图那样，在放大过程中不断有惊喜出现。而且因为只需要在视窗内对应分辨率的图像才动态载入，速度也很快。下面是一个例子：[https://grapeot.lab.grapeot.me/gallery/Danish-Orion-GigaPixel.html](https:///grapeo.t/lab/grapeot/me/gallery/Dansich-orion-giga-pixel.html)。这样的图片制作也很简单，直接打开PS选File->Export->Zoomify就好。
Qwen 7B	如果一定要在网上传的话，就只能做一个妥协。但是99的人没有耐心等一个上百M的马赛克图加载出来。所以还是需要一些技术手段来实现类似百度地图那样的渐进式渲染，在你不断放大的过程中，不断地有新的细节出现让你惊喜，并且因为只需要动态加载当前视窗内相应分辨率的图像，速度也很快。下面是一个例子：[https://labs.grapeote... m..me/gigap...ielOrion/]（这个链接可能过期了）。这样的图片怎么制作也很简单，就是PS里面File->Export->Zoomify就可以了。

Example 63

Input: Translate this English text to Chinese: Many people have wondered why Brother Duck has so much passion and time to engage in such a wide array of complex hobby projects and delve into them so deeply. I usually joke that it's because I'm not good at anything else—I'm number one when it comes to slacking off. I use the time others spend working to make [coffee](/HG-1-coffee-grinder-review.html), so naturally, my coffee turns out great. But if you think about it carefully, this is actually a topic worth exploring in depth.

Model	Output
Ground Truth	有很多人都好奇过，为什么鸭哥有这么多热情和时间来做这么多复杂的 hobby projects，并且把它们做得很深入。我一般会打哈哈说因为干啥啥不行，划水第一名。把别人工作的时间都用来做[咖啡](/HG-1-coffee-grinder-review.html)，做咖啡自然就好喝了。但其实仔细想想，这是一个蛮值得深入探讨的问题。
GPT-4o	许多人都想知道为什么鸭哥对各种复杂的爱好项目充满热情，并投入大量时间深入研究。我常常开玩笑说，那是因为我在其他方面都不擅长——在偷懒方面我是第一名。我利用别人工作的时间来制作[咖啡](/HG-1-coffee-grinder-review.html)，所以我的咖啡自然很好喝。但如果仔细想想，这其实是一个值得深入探讨的话题。
Qwen 3B	很多人好奇为什么鸭哥有这么多热情和精力去做这么多种类繁杂的hobby项目，并且投入如此之深。我一般开玩笑说是因为我不擅长别的，我是做逃课王的第一人。用别人用来上班的时间来做[咖啡](/hg-1-coffee-grinder-reivew.html)，所以自然我的咖啡做得好。但仔细想想这其实是一个值得深入探讨的话题。
Qwen 7B	很多人都很好奇鸭哥为什么有那么多激情，有那么多时间去做这么多种复杂的爱好项目，并且能深入到那么深的程度。我通常开玩笑说是因为其他什么都不擅长——搞挂逼是第一。别人工作的时间我能弄出[咖啡](/ HG- 1-coffee-grinder-re view .html)，所以当然咖啡做的好。但如果你仔细想想的话其实这是一个值得深度探讨的话题。

Example 64

Input: Translate this English text to Chinese: We need a mechanism to clearly describe to AI what tools it has, what each tool does, what its inputs and outputs are, and how AI can invoke these tools. Currently, there isn't a mature standard in the industry for this. Some companies are trying to promote open standards, such as Anthropic's Model Context Protocol (MCP). By describing your tools using this protocol, any AI that supports it can use your tools. When everyone uses the same standard, collaboration becomes much simpler. Of course, we are still in the early stages of Agentic AI development, and even if we don't support the protocol advocated by Anthropic, there are many other standards we can use. For instance, Open Web UI has its own protocol, and we can even define our own private protocol if needed.

Model	Output
Ground Truth	我们需要有一种机制来跟AI明确地描述它有哪些工具，每个工具分别是做什么的，它的输入输出是什么，AI可以以怎样的方式调用。这部分工业界还没有一个成熟的标准，有一些企业在试图推一些开放性的标准，比如Anthropic的Model Context Protocol（MCP）。你只要把你的工具用这种协议描述出来，支持这个协议的AI就可以调用你的工具。当大家都使用同一种标准的时候，互相协作配合就会简单很多。当然，现在还是Agentic AI发展的早期，就算不支持这个Anthropic倡导的协议，我们也有很多其他的标准，比如Open Web UI也有自己的协议，甚至我们也可以自己定义一个私有协议都可以。
GPT-4o	我们需要一种机制来清楚地向人工智能描述它有哪些工具、每个工具的功能、输入和输出是什么，以及人工智能如何调用这些工具。目前，行业中还没有成熟的标准。一些公司正在尝试推广开放标准，例如 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）。通过使用这个协议描述你的工具，任何支持该协议的人工智能都可以使用你的工具。当每个人都使用相同的标准时，协作变得更加简单。当然，我们仍处于 Agentic AI 开发的早期阶段，即使我们不支持 Anthropic 倡导的协议，也有许多其他标准可以使用。例如，Open Web UI 有自己的协议，如果需要，我们甚至可以定义自己的私有协议。
Qwen 3B	我们需要一个机制来清楚地告诉AI，它有哪些工具、每个工具有什么作用、它的输入和输出是什么，并且如何让AI调用这些工具。目前业界还没有成熟的规范来做这件事。一些公司正在尝试推广开放的标准，比如Anthropic的Model Context Protocol（简称MCP）。通过使用这个协议描述你的工具，任何支持该协议的AI都可以使用你提供的工具。当大家都采用同样的标准时，协作就会变得简单很多了。当然我们还在Agentic AI发展的早期阶段，在不支持Anthropi倡导的标准的情况下，还有很多其他的标准我们可以选择。例如Open Web UI就有自己的协议，如果需要的话甚至可以自己定义私有协议。
Qwen 7B	我们需要一种机制来清楚地告诉AI，它有什么工具、每个工具有什么作用、它的输入输出是什么样的以及AI如何调用这些工具。目前业界还没有一个成熟的标准化方案。一些公司正在尝试推动开放标准的制定，比如Anthropic在做的Model Context Protocol（MCP）。通过使用这个协议描述你的工具，任何支持该协议的AI都可以使用你的工具。当大家都采用同一个标准时，协作就会简单很多。当然我们仍然处于Agentic AI发展的早期阶段，即使不支持Anthropic倡导的标准，我们也有很多其他标准可以选择。例如Open Web UI就有自己的协议，甚至如果我们需要的话还可以自定义私有协议。

Example 65

Input: Translate this English text to Chinese: * [Full Frame and Medium Format (1)](/full-frame-and-medium-format-1.html) * [Full Frame and Medium Format (2)](/full-frame-and-medium-format-2.html) * [Full Frame and Medium Format (3)](/full-frame-and-medium-format-3.html) * [Full Frame and Medium Format (4)](/full-frame-and-medium-format-4.html) * Full Frame and Medium Format (5) (This Article)

Model	Output
Ground Truth	* [全幅与中幅（一）](/full-frame-and-medium-format-1.html) * [全幅与中幅（二）](/full-frame-and-medium-format-2.html) * [全幅与中幅（三）](/full-frame-and-medium-format-3.html) * [全幅与中幅（四）](/full-frame-and-medium-format-4.html) * 全幅与中幅（五）（本文）
GPT-4o	* [全画幅和中画幅 (1)](/full-frame-and-medium-format-1.html) * [全画幅和中画幅 (2)](/full-frame-and-medium-format-2.html) * [全画幅和中画幅 (3)](/full-frame-and-medium-format-3.html) * [全画幅和中画幅 (4)](/full-frame-and-medium-format-4.html) * 全画幅和中画幅 (5) (本文)
Qwen 3B	* [全幅与中画幅（一）](/full-frame-mid-size-film-camera-one.html) * [全画幅与[中画]幅（二）](mid-size-filmmaker-camera-two.html) * [中幅相机的拍摄技巧和注意事项（三）](medium-sensor-cameras-shooting-tips-and-cautions-three.html) * [中画镜的选购方法及推荐（四）](中画镜选购方法推荐.md)[全幅中画](/all-dimensions-to-middle-size-filing-camera-four.html) * [全景与广角镜头的区别（五）](panorama-wide-angle-lens-disadvantages-five.html)* 全幅与<中>画幅(5)(本文)[全文](/全幅-中画-接片教程-入门学习笔记-all-series-introduction-learning-notes.html)
Qwen 7B	* 全幅与中幅（一）[全幅与中幅（二）](/full-frame和medium-format-ii.html) 全副与中画幅（三）[[全幅与中画幅（四）](//full-frame_and_medium_format_iv.html) :star:*

Example 66

Input: Translate this English text to Chinese: I will also continue to explore if there are any more interesting ways to use Devin to make our daily work and life more convenient.

Model	Output
Ground Truth	下面我也会继续探索Devin有没有什么更好玩的用法，来让我们每天的工作和生活更加便利。
GPT-4o	我还将继续探索是否有更多有趣的方法可以利用Devin，使我们的日常工作和生活更加便利。
Qwen 3B	我也将继续探索有没有更有趣的方式使用Devin来让我们的日常的工作和生活更加方便。
Qwen 7B	我也将继续探索有没有更多有趣的方式使用Devin，让我们的工作和生活更加方便。

Example 67

Input: Translate this English text to Chinese: Overall, when observing candidates writing code during an interview, our main focus is not just on how well they solve the specific problem, but on the various habits they display in the process. These habits can indicate whether they will be able to produce high-quality, large-scale software after joining the company. We are not just evaluating the code itself, but more importantly, whether the habits demonstrated align with best practices. The key observation and consideration is predicting the candidate's performance after they are hired.

Model	Output
Ground Truth	总的来说，我们在观察面试者写代码的过程中，核心的观察点不仅是这个题目本身是否做得好，而是在写这道题的过程中所展现出的各种习惯，能否让他在入职后写出高质量的大规模软件。我们观察的不仅是写出的代码本身，而更多的是在这个过程中所展现出的习惯是否符合best practice。核心的观察点和思考点是预测这个人入职后的表现。
GPT-4o	总的来说，在面试中观察候选人编写代码时，我们的主要关注点不仅仅是他们解决特定问题的能力，而是他们在这个过程中表现出的各种习惯。这些习惯可以表明他们在加入公司后是否能够生产高质量的大规模软件。我们不仅仅是在评估代码本身，更重要的是评估他们表现出的习惯是否符合最佳实践。关键的观察和考虑是预测候选人在被录用后的表现。
Qwen 3B	总的来说，面试时观察候选人写代码的时候，我们关注的不是他具体解决了什么问题，而是他在整个过程中的各种习惯。这些习惯可以反映出来如果加入公司以后能不能写出高质量的大规模软件。而不仅仅是对这个code本身进行评价，更重要的是考察出来的这种习惯是否符合最佳实践。关键在于观察和思考预测出这个人被招进来之后的表现如何。
Qwen 7B	总的来说，在观察面试过程中候选人的写码表现时，我们关注的不仅仅是他们解决具体问题的能力，更重要的是他们在整个过程中的各种习惯。这些习惯可以反映出他们加入公司后是否能够写出高质量的大规模软件。我们不仅是在评估代码本身，更在于判断他们的习惯是否符合最佳实践。关键的观察和思考是预测候选人入职后的表现。

Example 68

Input: Translate this English text to Chinese: ## Long-Focus Panorama

Model	Output
Ground Truth	## 长焦接片
GPT-4o	长焦全景
Qwen 3B	## 超长焦全景
Qwen 7B	## 长焦拼接

Example 69

Input: Translate this English text to Chinese: The content of the image above is the pixels of an iPhone screen. Overall, the effect is quite impressive. Several issues with the microscope have been resolved. Additionally, since it's a technical camera, techniques like shift can be used, greatly improving flexibility. Interested individuals might want to give it a try.

Model	Output
Ground Truth	其中上面图像的内容是iphone屏幕的像素。总的来看效果相当不错。显微镜有的几个问题都解决了。而且因为是技术相机，所以移轴等等技术动作也可以用，灵活性也好了很多。有兴趣的同学不妨试试。
GPT-4o	上图的内容是 iPhone 屏幕的像素。总体而言，效果相当令人印象深刻。显微镜的几个问题已经得到解决。此外，由于这是一个技术相机，可以使用移轴等技术，大大提高了灵活性。有兴趣的人可能想尝试一下。
Qwen 3B	上面图的内容是iphone屏幕的像素。总的来说效果非常不错了，几个显微镜的问题也解决了。同时因为它是技术相机所以shift等技巧都可以用上大大提高了灵活性。有兴趣的同学可以试试看鸭。
Qwen 7B	上面这个图的内容是iPhone屏幕的像素。整体效果还是相当惊艳的，显微镜几个问题都解决了，而且因为它是技术相机所以可以挪动镜头用shift等等，灵活性大大提高。感兴趣的同学不妨试试看。

Example 70

Input: Translate this English text to Chinese: One significant reason for this is the limitations of [artificial intelligence](/foundation-models.html), or computer intelligence. There are many tasks that humans can easily accomplish, but computers may struggle with. A simple example is that for humans, determining whether an animal is a cat or a dog is quite straightforward, but computers only became relatively reliable at this task in the 2010s. Unfortunately, cloud cover detection is another task that is simple for humans but challenging for computers. Before the AI era, determining cloud cover from a visible light image was a highly specialized, doctoral-level field. Even if we develop an algorithm, ensuring it works reliably and stably across different devices and environments is challenging and requires technical breakthroughs.

Model	Output
Ground Truth	这其中的一个重要原因是[人工智能](/foundation-models.html)或者说电脑智能的限制。很多时候人可以轻松做到的事情，电脑未必能轻松做到。一个最简单的例子是对人来说判断一个动物是猫还是狗是一件很简单的事情，但是电脑直到2010年代才算可以比较可靠地做到这一点。而遗憾的是，云量检测就是一种对人来说很简单，但是对电脑来说很难的事情。在AI时代以前，从一张可见光图像上判断云量是一个非常专门的博士级别的领域。而且就算我们开发出了一种算法，如何让它在不同的器材、不同的环境中稳定可靠地工作，也是很困难、需要技术攻关的事情。
GPT-4o	造成这种情况的一个重要原因是[人工智能](/foundation-models.html)或计算机智能的局限性。有许多任务是人类可以轻松完成的，但计算机可能会感到困难。一个简单的例子是，对于人类来说，判断一只动物是猫还是狗是相当简单的，但计算机在2010年代才在这项任务上变得相对可靠。不幸的是，云层覆盖检测是另一个对人类简单但对计算机具有挑战性的任务。在人工智能时代之前，从可见光图像中确定云层覆盖是一个高度专业化的博士级领域。即使我们开发出一个算法，确保它在不同设备和环境中可靠稳定地工作也是具有挑战性的，并且需要技术突破。
Qwen 3B	其中一个重要原因是[人工智能（AI）](/foundation-models.md)或者说电脑的智能有局限性。有很多事情人类很容易做，但电脑就比较难了。一个简单的例子是对于人来说判断动物是不是猫或者狗是一件很简单的事情，但是直到20年代左右，计算机才相对靠谱地做好这件事情。而云量检测又是另一个简单到让人头疼的任务。在AI时代之前，从可见光图像中识别出云量是一个非常专业、需要博士水平的研究领域。即使我们做一个算法出来，在不同的设备和环境里能够稳定可靠运行也是很难的一件事，并且还需要技术突破。
Qwen 7B	这其中一个很重要的原因是[人工智能能力的限制](/ foundation_models.html)，或者说计算机的能力。有很多任务人类可以很容易完成，但电脑可能就很难。举个简单的例子就是对于人来说判断一只动物是猫还是狗是非常简单的事情，但在20年代之前电脑在这方面相对可靠的方法才出现。很遗憾的是云量识别也是一个人类容易、电脑难的任务，在AI时代以前从可见光图像上判读云量是一个非常专门的小众领域。即使我们写出算法，如何保证它在不同的设备和环境中仍然能够稳定可靠的运行也需要技术突破。

Example 71

Input: Translate this English text to Chinese: The whole process was quite interesting, and I was able to learn some basic knowledge about 3D. I'm documenting the process here. It might be helpful for others in the future.

Model	Output
Ground Truth	整个过程挺有意思的，能够学到一些[3D的基础知识](/3d-print-faq.html)，记录一下过程。也许对后来的人有帮助。
GPT-4o	整个过程非常有趣，我学到了一些关于3D的基础知识。我在这里记录下这个过程，希望将来能对其他人有所帮助。
Qwen 3B	整个过程还是蛮有意思的，学到了一些关于3d的基本知识。在这里记录一下这个流程吧，以后可能对其他人有帮助。
Qwen 7B	整个过程还是很有意思的，学到了一些基础的东西。记录一下流程，在未来对其他人也是有帮助的。

Example 72

Input: Translate this English text to Chinese: This article is part of the "Full Frame and Medium Format Series":

Model	Output
Ground Truth	本文是《全画幅和中画幅系列》系列的一部分：
GPT-4o	这篇文章是“全画幅和中画幅系列”的一部分：
Qwen 3B	本文是《全画幅与中画幅系列》的一部分：
Qwen 7B	本文是《全画幅和中画幅系列》的一部分：

Example 73

Input: Translate this English text to Chinese: Try to apply the analytical framework of this study to other schools or other martial arts works to verify the framework's universality and potentially discover more interesting phenomena. The broader application of this framework could help establish a more systematic method for analyzing martial arts literature.

Model	Output
Ground Truth	尝试将本研究的分析框架应用于其他门派或其他武侠作品，验证该框架的普适性，并可能发现更多有趣的现象。这种框架的推广应用可能有助于建立一种更系统化的武侠文学分析方法。
GPT-4o	尝试将本研究的分析框架应用于其他学校或其他武侠作品，以验证该框架的普遍性，并可能发现更多有趣的现象。更广泛地应用这一框架可能有助于建立一种更系统的方法来分析武侠文学。
Qwen 3B	尝试将本研究的分析框架应用于其他学校或武侠作品，以验证该框架的一般性，并可能发现更多有趣的现象。这一框架的应用范围更广，有助于建立一种更为系统的武侠文学分析方法。
Qwen 7B	尝试将本研究的分析框架应用于其他学校或其他武学作品，以验证其普适性，并可能发现更多有趣的现象。这一分析框架更广泛的应用有助于建立一种更为系统的武侠文学分析方法。

Example 74

Input: Translate this English text to Chinese: Overall, this article introduces the basic principles of atmospheric turbulence, measurement methods, and mathematical models. It also discusses the sensors used for measurement and correction methods, including both physical and digital approaches. Additionally, the article explores several derivative applications, such as adaptive optics, active optics, light field cameras, and meta-sensors. Hopefully, this content will provide some inspiration to everyone.

Model	Output
Ground Truth	总的来说，这篇文章介绍了大气抖动的基本原理、衡量方法和数学模型。同时，也讲述了用于测量的传感器和修正方法，包括物理方法和数字方法。此外，文章还探讨了几个衍生应用，如自适应光学、主动光学、光场相机和meta传感器。希望这些内容能给大家带来一些启发。
GPT-4o	总体而言，本文介绍了大气湍流的基本原理、测量方法和数学模型。文章还讨论了用于测量的传感器和校正方法，包括物理和数字方法。此外，本文探讨了几个衍生应用，如自适应光学、主动光学、光场相机和元传感器。希望这些内容能为大家提供一些启发。
Qwen 3B	总的来说，这篇文章介绍了大气湍流的基本原理、测量方法和数学模型。还讨论了用于测量和校正的传感器以及物理和数字两种不同的矫正方法，并探讨了一些衍生应用，如自适应光学、主动光学、光场相机和元传感器等。希望这些内容能为大家带来一些启发。
Qwen 7B	总的来说，这篇文章介绍了大气扰动的基本原理、测量方法和数学模型。同时讨论了传感器的种类以及纠正的方法，包括物理法和数字法两种方式。此外还探讨了一些衍生应用，如自适应光学、主动光学、光场相机和元传感器等。希望对大家有所启发。

Example 75

Input: Translate this English text to Chinese: ## Summary

Model	Output
Ground Truth	## 小结
GPT-4o	## 摘要
Qwen 3B	## 小结
Qwen 7B	## 小结

Example 76

Input: Translate this English text to Chinese: ## Guide Star System

Model	Output
Ground Truth	## 导星系统
GPT-4o	## 导星系统
Qwen 3B	## 导星系统
Qwen 7B	## 导星系统

Example 77

Input: Translate this English text to Chinese: This study attempts to analyze the phenomenon of the power mismatch between the Sword and Qi sects of the Huashan School from multiple perspectives, yet there are still several limitations:

Model	Output
Ground Truth	本研究虽尝试从多角度分析华山派剑宗气宗实力错位现象，却仍存在若干局限：
GPT-4o	这项研究试图从多个角度分析华山派剑宗与气宗之间力量不匹配的现象，但仍然存在一些局限性：
Qwen 3B	本研究试图从多个角度分析华山派剑宗气宗实力错位现象，但仍然存在以下几个局限：
Qwen 7B	本研究尝试从多个角度分析华山派剑宗气宗实力错位现象，但仍然存在几个局限：

Example 78

Input: Translate this English text to Chinese: As equipment enthusiasts, before we start shooting, we need to ask a question: what kind of equipment is suitable for mosaics? The main advantages of mosaics are resolution and signal-to-noise ratio. The resolution aspect is relatively straightforward—the larger the diameter of the mirror, the higher the optical resolution. The analysis of the signal-to-noise ratio for mosaics differs from that of general objects and is usually calculated from the perspective of etendue. [Here](/astrophotography-snr-telescope.html) is a more intuitive introduction. The basic idea is that the light-gathering ability of an optical system is related not only to the aperture but also to the sensor area. When photographing small objects, we can always ensure that the sensor can accommodate the object, so it is often said that the signal-to-noise ratio is only related to the aperture. However, when analyzing mosaics, the sensor area must also be considered. After some calculations, the final conclusion is that when everyone uses the same type of camera, the light-gathering ability (efficiency) of a mosaic system is only related to the focal ratio—the faster the mirror, the higher the efficiency. So, when we conduct [wide-field surveys](/duck-sky-survey.html), we generally use mirrors with a faster focal ratio and a larger imaging circle while ensuring we don't compromise other aspects. Specifically, it's necessary to calculate the mirror's etendue (light-gathering area x field of view).

Model	Output
Ground Truth	我们器材党，开拍之前需要先问一个问题，到底什么样的器材才适合马赛克呢？马赛克的优势主要是分辨率和信噪比。分辨率方面比较简单，口径越大的镜子光学分辨率就越高。马赛克信噪比的分析和一般的对象比较不同，一般从etendue的角度进行计算。[这里](/astrophotography-snr-telescope.html)有一个比较直观的介绍。基本思路就是一个光学系统的集光能力不仅和口径相关，同时也和传感器的面积相关。在拍摄小对象的时候，我们总是可以保证传感器能装下这个对象，所以往往说信噪比仅和口径相关。但在分析马赛克的时候，同时还要考虑传感器的面积。经过一些计算，最终的结论是，在大家都用同种相机的情况下，马赛克系统的集光能力（效率）仅和焦比相关，越快的镜子效率越高。所以我们在做[广域巡天](/duck-sky-survey.html)的时候，在保证不秃头的情况下，一般都用比较快+成像圈大的镜子。具体需要计算一下镜子的etendue（通光面积 x 视野）。
GPT-4o	作为设备爱好者，在我们开始拍摄之前，我们需要问一个问题：什么样的设备适合用于拼接？拼接的主要优点是分辨率和信噪比。分辨率方面相对简单——镜子的直径越大，光学分辨率越高。拼接的信噪比分析与一般物体不同，通常从通光量的角度进行计算。[这里](/astrophotography-snr-telescope.html)有一个更直观的介绍。基本思想是，光学系统的集光能力不仅与光圈有关，还与传感器面积有关。在拍摄小物体时，我们总能确保传感器可以容纳物体，因此通常说信噪比只与光圈有关。然而，在分析拼接时，传感器面积也必须考虑在内。经过一些计算，最终结论是，当大家使用相同类型的相机时，拼接系统的集光能力（效率）仅与焦比有关——镜头越快，效率越高。因此，当我们进行[广域巡天](/duck-sky-survey.html)时，我们通常使用焦比更快且成像圈更大的镜头，同时确保不影响其他方面。具体来说，需要计算镜子的通光量（集光面积 x 视场）。
Qwen 3B	作为器材控，我们先要问一个问题：什么样的器材适合做马赛克？马赛克斯的主要优点是分辨率和信噪比。分辨率方面相对简单——镜子的口径越大，光学分辨率越高。但马赛克思对信号与噪声的分析跟一般物体不同，通常是从etendue的角度来计算的。[这里有更直观的介绍](/astrophotography-sqr-tele.jpg)。基本思路就是光集的能力不仅取决于口径还取决于传感器面积。拍摄小天体的时候我们可以总是保证传感器能装下这个东西，所以经常说信噪只跟口径有关。但是拍马赛时还要考虑传感器面积了。经过一些推算最终结论是当大家都用同一类型的相机的时候，一个马赛系统（镜+机）的光集能力（效率）就只有依赖焦比——镜子越快效率越高。所以我们进行【广域巡天】的时候，一般是会使用更快焦比、更大的成像圈的同时不妥协其他方面的镜子。具体来说需要计算一下镜子的etendu（光集面积*视场）。
Qwen 7B	作为器材党，在开拍之前我们要问一个问题，适合马赛克的器材是什么？马赛克试图解决的主要优势是分辨率和信噪比。分辨率方面比较直观——镜子口径越大，光学分辨率越高。马赛克斯信号噪声比的具体分析与普通物体不同，通常是从etendue的角度来计算。[这里](/astrophoto-snr-telecope.html)有更形象的介绍。大致思路就是光集的能力不仅跟口徑有关还跟传感器面积有关。拍摄小目标时我们总能保证传感器可以装下这个目标，所以一般说信号噪声只跟口径相关。但对马赛斯来说必须同时考虑传感器面积。经过一些推导后最终结论是在大家都用同一种相机的情况下，马赛系统（效率）只有焦比这一项决定 - 越快的镜头效率越高。所以在做[广域巡天](/ducks-sky-tour.html)的时候一般来说会选用更快焦比、更大的成像圈的同时又不妥协其他方面的镜头，并且需要具体算一下镜子的etendu（集光面积x视场）。

Example 79

Input: Translate this English text to Chinese: To compare two sensors, we first need to clarify which parameters are the same and which are different. Otherwise, we'll argue endlessly only to realize that our basic assumptions differ, which is like talking past each other. Let's start with the simplest scenario: assume a sensor from a Micro Four Thirds (M4/3) system and a full-frame sensor have identical parameters, including digital resolution. This means they have the same number of buckets, with each bucket having the same size and the same ruler. However, since a full-frame is effectively stretched and widened by 2x2 compared to the M4/3 system, it's as if each bucket on the full-frame is topped with a funnel that's four times larger. Thinking this way, the water level in a full-frame bucket would be four times that of the M4/3, so the signal-to-noise ratio is naturally higher. But this assumption leads to an issue: the buckets in the full-frame are more prone to overflow, making them more likely to overexpose, which is unreasonable. Therefore, we need to adjust the initial assumption by making the height of the full-frame buckets four times that of the M4/3, while keeping the ruler the same, to align with the real situation.

Model	Output
Ground Truth	首先要比较两个传感器，我们得先搞清楚什么参数是一样的，什么参数是不一样的，否则吵半天发现基本假设不同，完全是鸡同鸭讲。我们先从最简单的情况出发，假设有一个M4/3系统的传感器和一个全幅传感器的所有参数包括数码分辨率都是一样的，也就是说有同样多的桶，每个桶的尺寸是一样的，每个桶的尺子也是一样的。但因为全幅相当于M4/3系统整个拉长拉宽了2x2倍，所以等于全幅的每个桶上面套了一个4倍大小的漏斗。这样想的话全幅的水位就会4倍于M4/3，所以信噪比自然也就更高了。但这种假设会带来一个问题，全幅的水桶更容易满，所以更容易过曝，但这是不合理的。因此我们需要修正一下前面的假设，让全幅的水桶的高度也是M4/3的四倍高，但尺子还是一样的，这样就符合真实情况了。
GPT-4o	要比较两个传感器，我们首先需要明确哪些参数是相同的，哪些是不同的。否则，我们会无休止地争论，最后才意识到我们的基本假设不同，这就像鸡同鸭讲。让我们从最简单的情况开始：假设一个来自Micro Four Thirds（M4/3）系统的传感器和一个全画幅传感器具有相同的参数，包括数字分辨率。这意味着它们有相同数量的“桶”，每个“桶”的大小和“尺子”也相同。然而，由于全画幅实际上比M4/3系统在长度和宽度上都扩大了2倍，就好像全画幅的每个“桶”上方都有一个大四倍的漏斗。这样想的话，全画幅“桶”中的水位将是M4/3的四倍，因此信噪比自然更高。但这种假设导致了一个问题：全画幅的“桶”更容易溢出，使其更容易过曝，这是不合理的。因此，我们需要通过将全画幅“桶”的高度设为M4/3的四倍，同时保持“尺子”不变，来调整初始假设，以符合实际情况。
Qwen 3B	为了比较两个传感器，我们首先需要明确哪些参数是相同的，哪些不同。否则我们会无休止地争论，发现我们的基本假设不一样了，就像打嘴炮一样。那我们就从最简单的场景开始：假定一个来自微四三（M4\3）系统和全幅的传感器具有相同的所有参数，包括数码分辨率。也就是说它们有同样的桶数，每个桶的大小也是一样的，而且也有同一个尺子。但因为全幅相对于微四三是拉长拉宽了2倍2倍以后的东西，所以就相当于在全幅每一个桶上面都顶了一个漏斗，比这个桶大4倍。这样想的话，在全幅里面的一个桶里的水位就是微四三个桶的4倍，自然信噪比较高。但是这样的假设又有一个问题，那就是全幅里面的这些桶更容易溢出来，也就是更有可能过曝，这是不合理的事情。所以我们得调整一下初始假设，把全幅桶的高度变成微四三家高一倍，同时保持尺子不变，来符合实际情况。
Qwen 7B	要比较两个传感器，首先要把哪些参数是一样的，哪些是不一样的搞清楚。否则就争论了半天发现基本假设不一样，在互相打脸。我们先从最简单的情况开始：假设有来自一个Micro 4/ 3系统的传感器和一个全幅的传感器，它们除了数码分辨率以外的所有参数都一样。也就是说他们的桶的数量相同，每个桶的大小也相同，用的尺子也是相同的。但因为全幅相对于M4 / 3系统在面积上被拉宽了2*2倍，所以相当于全幅每一个桶上面顶了一个比它大四倍的漏斗。这样想的话全幅的一个桶里面的水位就是m4/三的4倍，信噪比当然更高了。但这又带来一个问题，全幅桶里面更容易溢出（满），更倾向于过曝不合理。因此我们需要修正初始假设，把全幅传感器的高度调到是M4\3的4 倍，而尺子保持不变来符合实际情况。

Example 80

Input: Translate this English text to Chinese: The proposed spiral development model of martial arts emphasizes the importance of innovation in inheritance and seeking common ground amidst opposition. This model not only helps us understand the development of sects in martial arts novels but also offers new perspectives for cultural heritage and educational innovation in real life.

Model	Output
Ground Truth	研究提出的武学发展螺旋式上升模型，强调了在传承中创新、在对立中求同的重要性。这个模型不仅有助于我们理解武侠小说中的门派发展，也为现实中的文化传承和教育革新提供了新的思路。
GPT-4o	武术的螺旋发展模型强调在传承中创新的重要性，并在对立中寻求共同点。这个模型不仅帮助我们理解武侠小说中门派的发展，还为现实生活中的文化传承和教育创新提供了新的视角。
Qwen 3B	所提出的武学螺旋式发展模型，强调了创新在传承和发展中的重要性以及对立统一的辩证关系。这一模式不仅有助于我们理解武侠小说中门派的发展规律，也为现实生活中文化传承和教育创新提供了新的思路。
Qwen 7B	提出的武学发展螺旋模型强调了传承中的创新和对立中求同的重要性。这一模型不仅有助于我们理解武侠小说中门派的发展，也为现实生活中文化传承与教育创新提供了新的思路。

Example 81

Input: Translate this English text to Chinese: Overall, throughout the process, my impression is that AI itself is quite safe. In the numerous scenarios we tested, the code generated by AI was very reasonable and did not involve any operations that could intentionally or unintentionally damage equipment, such as continuously turning an electric focus motor in one direction until the motor burns out. In designing the entire mechanism, our greater concern was actually human users. Most of the restrictions are set to prevent users from inserting malicious code into the program, such as establishing sandboxes or limiting the use of certain functions. This is a very interesting observation, but it can be mitigated. For example, when users are controlling their own devices rather than rented ones, they have a strong incentive to cooperate with AI to ensure the safety of the code.

Model	Output
Ground Truth	总的来说，在整个过程中，我的感受是AI本身还是非常安全的。在我们测试的众多场景中，AI生成的代码都是非常合理的，没有涉及到任何可能故意或无意损坏设备的操作，例如不停地将电动调焦器向一个方向转动直到电机烧毁。在设计整个机制的过程中，我们更担心的其实是人类用户。大多数的限制措施都是针对防止用户在代码中插入恶意代码而设定的，比如设立沙箱或限制某些功能的使用。这是一个非常有意思的观察，但也是有办法去规避的。例如，当用户控制的是自己的设备而不是租用的设备时，他们会有很强的动力来配合AI，以保证代码的安全性。
GPT-4o	总体而言，在整个过程中，我的印象是人工智能本身是相当安全的。在我们测试的众多场景中，人工智能生成的代码非常合理，并没有涉及任何可能故意或无意损坏设备的操作，比如持续单向转动电动对焦马达直到马达烧毁。在设计整个机制时，我们更关心的其实是人类用户。大多数限制措施都是为了防止用户将恶意代码插入程序中，比如建立沙盒或限制某些功能的使用。这是一个非常有趣的观察，但可以得到缓解。例如，当用户控制自己的设备而不是租用设备时，他们有很强的动机与人工智能合作，以确保代码的安全性。
Qwen 3B	总的来说，整个过程中我的感受是AI本身是非常安全的。我们在测试的各种场景中发现，AI生成的代码非常合理，并且没有进行任何可能有意无意损坏设备的操作，比如一直把电调电机朝一个方向转直到烧毁电机等等。在设计整个机械的时候，我们更大的担心其实是人用户。大部分限制都是为了防止用户往程序里面插入恶意代码，比如建立沙箱或者限制使用某些函数等。这是一个很有趣的观察，但可以缓解。例如，在自己控制自己的设备而不是租用的情况下，他们有很强的动力配合AI来保证代码的安全性。
Qwen 7B	总的来说，在整个过程中，我的印象是AI本身还是比较安全的。在我们测试的所有场景中，AI生成的代码都非常合理，并没有涉及到任何可能故意或无意间破坏设备的操作，比如连续一个方向转电调直到烧毁等操作。相反，在整个机构的设计上，我们对用户（human user）反而更加担心。大多数限制都是为了防止用户将恶意代码插入程序而设置的，例如沙箱、禁止使用某些函数等。这是一个非常有趣的观察，但也是可以缓解的。例如当用户是在控制自己的设备而不是租来的设备时，他们有强烈的动力与AI配合以保证代码的安全性。

Example 82

Input: Translate this English text to Chinese: Therefore, even for non-development tasks, Cursor can seamlessly integrate with private documents for Q&A. Compared to a simple conversational chat interface, Cursor naturally allows these newly generated insights to be further solidified into new documents, which can be used in future searches, thus forming a knowledge loop. This adaptability and the ability to explore, consolidate, and expand knowledge are crucial for knowledge management. So, if you use software like Obsidian for knowledge management, you might as well use Cursor to enhance the efficiency of knowledge retrieval and management.

Model	Output
Ground Truth	所以即便是对于非开发性质的任务，Cursor也可以非常自然的和私有文档进行结合以及问答。而且相比于单纯的对话性质的聊天界面，Cursor天然就可以把这些新生成的insights进一步沉淀成新的文档，在后来的搜索中继续使用，这就形成了一个知识闭环。这种附用性和知识探索沉淀和新增的能力，对于知识管理来说是非常重要的。因此如果你使用obsidian之类的软件来进行知识管理的话，也不妨使用Cursor来增加知识检索和管理的效率。
GPT-4o	因此，即使是非开发任务，Cursor 也可以无缝集成私人文档进行问答。与简单的对话聊天界面相比，Cursor 自然地允许将这些新生成的见解进一步巩固为新文档，这些文档可以用于未来的搜索，从而形成一个知识循环。这种适应性以及探索、巩固和扩展知识的能力对于知识管理至关重要。因此，如果你使用像 Obsidian 这样的软件进行知识管理，不妨使用 Cursor 来提高知识检索和管理的效率。
Qwen 3B	所以，即使是非开发任务，Cursor也可以无缝地与私有文档进行问答。相比于简单的对话聊天界面，Cursor自然允许这些新生成的见解进一步固化成新的文档，在未来的搜索中使用，从而形成一个知识闭环。这种适应性和探索、整合和扩展知识的能力对于知识管理来说是至关重要的。因此，如果你在做知识管理的时候用的是obsidian这样的软件的话，不妨也试试Cursor来提升一下知识检索和管理效率吧。
Qwen 7B	因此，即使是非开发任务，Cursor也可以无缝集成私人文档进行问答。与简单的对话式聊天界面相比，Cursor自然地允许这些新生成的洞察进一步固化成新的文档，在未来搜索时使用，形成一个知识闭环。这种适应性和对知识的探索、巩固和扩展能力对于知识管理来说至关重要。所以如果用Obsidian等软件做知识管理的话，不妨用一下Cursor来提高知识获取和管理的效率。

Example 83

Input: Translate this English text to Chinese: TL;DR: Got the DJI Pocket 3 today. After using it for a while, I found the portability and operation to be impressive, but the image quality is quite disappointing and not on the same level as the iPhone.

Model	Output
Ground Truth	TL;DR: 今天拿到了DJI Pocket 3。使用了一段时间之后，觉得便携和操作非常惊艳，但是画质很拉垮，跟iPhone不在一个档次上。
GPT-4o	简要总结：今天拿到了 DJI Pocket 3。使用了一段时间后，我发现它的便携性和操作性令人印象深刻，但图像质量相当令人失望，达不到 iPhone 的水平。
Qwen 3B	所以总结一下，今天拿到大疆-pocket-三了。用了一段时间之后觉得便携性和操作都还不错，但画质实在很失望，和iPhone不在一个档次上。
Qwen 7B	PS：今天拿到了大疆口袋3。在使用一段时间后，感觉便携性和操作都很不错，但画质相当失望，比不上iphone。

Example 84

Input: Translate this English text to Chinese: 5. **Implementing Concurrent Web Services with Python**: Since my backend is implemented using Python, there are some unique challenges associated with it. As of now, Python's interpreter still has a global interpreter lock (GIL). In other words, it cannot perform multithreading operations but can only handle multiprocessing. This is not ideal for web services because each process cannot handle concurrency and respond to multiple requests simultaneously.

Model	Output
Ground Truth	5. Python做并发Web Service：因为我的后端用的是Python来实现的，所以有一些关于Python的独特的挑战。到目前为止，Python的解释器仍然是有进程锁的，换言之它不能进行多线程操作，而只能进行多进程操作。这对于web service来说是很不好的，因为每一个进程就没办法并发，响应多个请求。
GPT-4o	5. 使用 Python 实现并发 Web 服务：由于我的后端是用 Python 实现的，因此存在一些独特的挑战。目前，Python 的解释器仍然有一个全局解释器锁（GIL）。换句话说，它不能执行多线程操作，只能处理多进程。这对于 Web 服务来说并不理想，因为每个进程无法处理并发，无法同时响应多个请求。
Qwen 3B	5. Python实现并发的Web服务：因为我后端是用python做的，所以有一些特殊的挑战。目前python解释器还是有全局锁（GIL），也就是说它不能做多线程操作只能做multiprocessing。这对于web service来说不是很好，因为每个进程都不能做到并行处理和同时响应多个请求。
Qwen 7B	5. 通过Python实现并发Web Service：因为我的后端是用python来写的，所以它有一些独特的挑战。到目前为止，python的解释器仍然有一个全局锁（global interpreter lock），换句话说就是只能做multiprocessing而不能做multithreaded operation。这对于web service来说不是特别好，因为它无法做到并发，在同一时间也只能响应一个请求。

Example 85

Input: Translate this English text to Chinese: In terms of functionality, AssemblyAI offers quite a few enticing features:

Model	Output
Ground Truth	在功能上，AssemblyAI提供了挺多蛮诱人的功能：
GPT-4o	在功能方面，AssemblyAI 提供了许多诱人的功能：
Qwen 3B	在功能方面，AssemblyAI提供了不少吸引人的东西：
Qwen 7B	从功能上来说，AssemblyAI提供了相当多诱人的特性：

Example 86

Input: Translate this English text to Chinese: ### Verification Unity of Knowledge and Action

Model	Output
Ground Truth	### Verification 知行合一
GPT-4o	### 知行合一的验证
Qwen 3B	### 知行合一的验证
Qwen 7B	### 验证知行合一

Example 87

Input: Translate this English text to Chinese: To gain a more comprehensive understanding of the unique phenomenon of the Huashan Sect's Sword and Qi factions' power disparity, we need to compare it with other renowned sects. This comparison not only highlights the characteristics of the Huashan Sect but also aids us in exploring the impact of different sect cultures on the development of individual abilities.

Model	Output
Ground Truth	为了更全面地理解华山派剑宗气宗实力错位现象的独特性，我们需要将其与其他著名门派进行比较。这种比较不仅能凸显华山派的特点，也有助于我们探讨不同门派文化对个体能力发展的影响。
GPT-4o	为了更全面地理解华山派剑气两派力量差异这一独特现象，我们需要将其与其他著名门派进行比较。这种比较不仅突出了华山派的特点，还帮助我们探索不同门派文化对个人能力发展的影响。
Qwen 3B	为了更全面地理解华山派剑宗气宗实力错位的独特现象，我们需要将其与其他著名门派进行比较。这种比较不仅有助于我们揭示华山论剑的特点，还能够帮助我们在不同门派文化的影响下探索个体能力发展的影响因素。
Qwen 7B	为了更全面地理解华山派剑宗气宗实力错位这一独特现象，我们需要将其与其他著名门派进行比较。这种比较不仅有助于我们了解华山派出身的特点，也有助于我们探讨不同门派文化对个体能力发展的影响。

Example 88

Input: Translate this English text to Chinese: It feels like capturing kids in VR is truly revolutionary, especially for those who aren't in the same place as their parents. You can buy a VR headset, set it up, and send it back to them. In the future, you can directly share these VR videos/photos, which is almost exactly like being there in person.

Model	Output
Ground Truth	感觉VR拍娃实在非常革命，尤其是和父母不在一个地方的，可以买一个VR眼镜配好送回去。以后可以直接分享这种VR视频/照片，跟在现场几乎完全一样。
GPT-4o	将孩子们捕捉到虚拟现实中真的是一种革命性的体验，尤其是对于那些不和父母在同一个地方的孩子。你可以购买一个VR头显，设置好后寄回给他们。将来，你可以直接分享这些VR视频/照片，这几乎就像亲临现场一样。
Qwen 3B	感觉VR拍小孩真的是革命，尤其是那些和爸妈不在一个地方的人。可以买个VR头盔装一下，然后寄回去就好啦，在以后可以直接分享这些VR视频/照片了，几乎就是亲临现场一样。
Qwen 7B	感觉在VR里面抓娃真的是革命性的，尤其是不在一个地方的父母。买个头盔装上去寄回去就可以了，在未来甚至可以直接分享这些VR视频/照片，几乎就是身临其境了。

Example 89

Input: Translate this English text to Chinese: After conducting some experiments, I found the experience to be excellent. On one hand, this tool can send the already recorded audio to OpenAI while the user is still recording. At the same time, the processing begins immediately on their end. This way, by the time the user finishes speaking, it can output the speech recognition results very quickly. This reduces the delay by dozens of times. For example, previously, after doing a long "think out loud" session for fifteen minutes, I had to wait two or three minutes for the speech recognition results, and sometimes it required retrying due to timeouts. But now, it takes only a second or two before it starts rapidly outputting results.

Model	Output
Ground Truth	在进行一些试验之后，我发现它的体验非常好。一方面，这个工具可以在用户录音的过程中，就把已经录下来的语音发给 OpenAI。同时那边就会立即开始处理。这样，当用户讲完话的时候，它就可以非常迅速地输出语音识别的结果。这一下把延迟降低了几十倍。比如以前我花了十五分钟做了一个think out loud的长考之后，要等个两三分钟才会出语音识别的结果，中间可能还要超时重试。但是现在就只需要等一两秒，它就开始非常迅速地往外吐结果。
GPT-4o	在进行了一些实验后，我发现这个体验非常出色。一方面，这个工具可以在用户仍在录音时将已录制的音频发送到OpenAI。同时，他们那边的处理立即开始。这样，当用户说完时，它可以非常快速地输出语音识别结果。这将延迟减少了几十倍。例如，以前在进行长达十五分钟的“边想边说”会话后，我需要等待两到三分钟才能得到语音识别结果，有时由于超时还需要重试。但现在，只需一两秒钟就能开始快速输出结果。
Qwen 3B	在做了一些实验之后，我觉得这个体验非常好。一方面，这个工具可以在用户还在录音的时候把已经录好的音频发给OpenAI，在那边就开始处理了。这样等到用户说完以后就可以很快地把这个语音识别的结果输出出来。这样一来就减少几十倍的延迟。比如以前我做一个长篇的“边思考边说话”十五分钟，要等两到三分钟才能拿到语音识别结果，有时候还会因为超时需要重试。但现在只需要一两秒的时间它就会开始快速地输出结果。
Qwen 7B	在做了一些实验之后，我觉得体验非常好。一方面这个工具可以在用户还在录音的时候就把已经录好的音频发给OpenAI，在他们的端口上同时进行处理；另一方面它会在用户说完话以后非常快速地输出识别结果。这样把延时降低了几十倍。比如以前做一个长的“说思过程”环节需要十五分钟讲完，然后要等两三分甚至更长时间才能拿到语音识别的结果，有时候还会因为超时而需要重试。但现在一般在一秒钟或者两三秒后就开始狂吐识别结果了。

Example 90

Input: Translate this English text to Chinese: Overall, the above summarizes the technical gains I achieved while working on this project. I rambled on quite a bit, but I wanted to share with everyone what my development process roughly looks like, and how I managed to play around, write code, and learn to accumulate experience throughout the entire process. I'm also very curious about everyone's thoughts on this tool. You can find my web version at [this URL](https://yage.ai/caption/), and the Shortcut can be downloaded [here](https://www.icloud.com/shortcuts/4db043a4acb74152be3d8833afaeb9c2). These tools are currently free, and I look forward to your feedback.

Model	Output
Ground Truth	总的来说，以上就是我在做这个project的过程中得到的技术收获。罗里吧嗦讲的一大堆，也是想跟大家分享一下，我的开发流程大约是什么样的，在整个过程中间是怎么又玩耍写代码，又学习积累经验的。也很好奇大家对于这个工具的想法。我的网页端在[这个URL](https://yage.ai/caption/)，Shortcut可以在[这里](https://www.icloud.com/shortcuts/4db043a4acb74152be3d8833afaeb9c2)下载。目前都是免费的工具，也很期待大家的反馈。
GPT-4o	总体而言，上述内容总结了我在这个项目中取得的技术进展。我啰嗦了不少，但我想与大家分享我的开发过程大致是什么样的，以及我是如何在整个过程中通过玩耍、编写代码和学习来积累经验的。我也非常好奇大家对这个工具的看法。你可以在[这个网址](https://yage.ai/caption/)找到我的网页版，快捷指令可以在[这里](https://www.icloud.com/shortcuts/4db043a4acb74152be3d8833afaeb9c2)下载。这些工具目前是免费的，我期待着你的反馈。
Qwen 3B	总的来说，上面总结了我在做这个项目过程中获得的技术收获。我扯了很多天，但还是想跟大家分享一下我的开发流程大概是什么样子的，在整个过程里面我是怎么玩、写代码和学习来积累经验的。我也对大家对于这种工具有什么看法非常好奇。可以看下我的网页版在[这个网址](http://ygeai.github.io/caption/)，Shortcut可以在[这里下载](https:///icloud.com/appshortcut/46e4fda5bfaa4fbdabcafeefaeecddfc)。这些工具目前都是免费的，也期待大家的反馈。
Qwen 7B	总的来说，以上就是我在做这个项目的过程中技术上所取得的收获。我絮叨了很多东西，但还是想跟大家介绍一下我的开发流程大致是怎样的？以及我是如何在整整个过程中玩、写代码和学习来积累经验的。我也非常好奇大家都对这个工具有什么看法。我的网页版可以在[这个链接](https:/.yage(ai/caption/)找到，Shortcut可以在这里下载[打开](https:/./www.icoud.com/shortcut/4dB04A3ACB74ABE3D88S3AFEAEB9C2)。这些工具目前都是免费的，也期待各位的反馈。

Example 91

Input: Translate this English text to Chinese: However, in the AI era, we have a new tool: directly asking GPT about the cloud cover in a given image. The following image shows the results when we actually asked GPT. These images all come from the real-time monitoring of our remote observatory. As you can see, even if we are ordinary people without any professional knowledge of multi-band detection or cloud cover detection, as long as we can [clearly express our needs to GPT](/prompt-engineering-guide.html), we can easily create a seemingly reliable cloud cover detection system.

Model	Output
Ground Truth	但是在AI时代我们有了一个新的武器，这就是直接去问GPT，问它在给定的这张图里它的云量到底是多少。下面这张图就是我们真的去问了GPT的结果，这几张图都来自于我们的远程天文台的实际监控。可以看见即使我们是普通人，哪怕我们没有任何关于多波段检测或者云量检测的专业知识，只要我们能够[清晰地向GPT表达](/prompt-engineering-guide.html)我们的需求，就可以特别简单地做出来一个看起来相当靠谱的云量检测系统。
GPT-4o	然而，在人工智能时代，我们有了一个新工具：直接询问GPT关于给定图像中的云层覆盖情况。下图显示了我们实际询问GPT时的结果。这些图像都来自我们远程天文台的实时监测。正如您所见，即使我们是没有任何多波段检测或云层覆盖检测专业知识的普通人，只要我们能够[清晰地向GPT表达我们的需求](/prompt-engineering-guide.html)，我们就可以轻松创建一个看似可靠的云层覆盖检测系统。
Qwen 3B	但是，在AI时代，我们有一个新的工具：直接向GPT询问给定图片的云量。下面这张图是当我们真的去问了GPT以后得到的结果。这些图像都是我们的远程台实时监控拍摄出来的。可以看到即使是我们没有任何多波段检测或者云量方面的专业知识的人，只要我们可以[清楚地把需求表达出来](/PromptEngineering-Guide.html)，也可以很容易造出一个看起来靠谱的云层检测系统。
Qwen 7B	但是，在AI时代，我们有一个新的工具：可以直接问GPT某个图像的云量是多少。下面这个图是当我们真的去问了GPT的结果时得到的画面。这些图片都是来自我们的远程天文台实时监控的截图。可以看到即使我们是没有任何多波段检测或者云量检测的专业知识的人，只要能[清楚地向GPT表达需求](/(prompt-engineering-guide).html)，就可以轻松造出来一个看起来很靠谱的云检系统。

Example 92

Input: Translate this English text to Chinese: One major feature of harmonic equatorial mounts is that they don't require balancing. From my previous observations, under the same conditions, moving the telescope about 20 cm along the DEC axis only worsened the guiding error by 0.2 arcseconds, which didn't even exceed the measurement error range. However, balancing is still a consideration for harmonic mounts, just with a different approach—not in pursuit of balance, but rather a moderate imbalance. According to experts on CloudyNights and other communities, the periodic error (PE) of harmonic drives generally tends to decrease as the load increases. Therefore, when in a nearly balanced state, the PE of the harmonic reducer might actually increase. I conducted some experiments to measure guiding errors under different loads, and I didn't verify this conclusion. For instance, with the AM5 I have, when carrying a small load and achieving a relatively balanced state using a counterweight, the PE was around 20 arcseconds with an average guiding error of 0.9 arcseconds during 15 minutes of guiding near the celestial equator. However, at a similar time and with the same equipment and sky region, removing the counterweight and guiding for 15 minutes still resulted in a PE of around 20 arcseconds, but the average guiding error decreased to 0.7 arcseconds. My theory is that although removing the counterweight doesn't reduce the PE, it significantly reduces the rotational inertia of the entire system. For the guiding closed-loop control system, this effectively reduces the system's response time, which is very beneficial for the high-frequency guiding of harmonic mounts. Therefore, there's a trade-off here. Generally, without a counterweight, guiding improves, but it also increases the stress on the tripod, potentially causing polar axis shifts or even tipping over. The specific trade-off needs to be determined through experimentation and also depends on individual risk preferences. If you're more conservative, you might add the counterweight, resulting in slightly worse guiding, but at least the equipment won't tip over. If you particularly care about pinpoint stars, you might consider testing the system's limits and minimizing the use of counterweights within a safe margin.

Model	Output
Ground Truth	谐波赤道仪的一大特点就是不需要平衡。我以前有过观察，在其他情况都一样的情况下，把望远镜在DEC轴上移动大约20cm，导星误差只劣化了0.2角秒，甚至没有完全超出测量误差范围。但其实谐波还是需要考虑平衡的，只是角度不一样，不是追求平衡，而是追求适度的不平衡。根据CloudyNight上和其他社区的大佬介绍，谐波的PE有一个大致的趋势是随着负载的增大而减小。所以如果在靠近平衡的状态下，谐波减速器的PE反而会增大。我做了一些实验，测量了不同负载下的导星误差，并没有验证这个结论。比如我手头的这个AM5在背负小小房的时候，如果使用重锤到达一个相对平衡的状态，在天赤道附近导星15分钟，测量出的PE是20角秒左右，导星平均误差0.9角秒。但在相近的时间，同样的器材和天区，把重锤去掉导星15分钟，PE仍然是20角秒左右，只是导星的平均误差降到了0.7角秒。我有个理论是，虽然把重锤去掉以后，PE没有降低，但是整个系统的转动惯量减小了很多。这对导星这个闭环控制系统来说，等于把整个系统的响应时间降低了。这对谐波的高频导星来说是非常有好处的。所以这里有一个取舍。不用重锤，一般来说导星会变好，但同时对三角架的压力也会增大，导致极轴偏移，甚至侧翻。具体如何取舍需要实验来确定，也和每个人的风险偏好有关。如果比较保守的话，不妨加上重锤，导星差一点，至少设备不会翻。如果特别在乎星点的话，可以考虑测试一下系统的极限，在留有余量的情况下尽量减少重锤的使用。
GPT-4o	赤道仪的一个主要特点是它们不需要平衡。根据我之前的观察，在相同条件下，将望远镜沿着赤纬轴移动约20厘米，只会使导星误差增加0.2角秒，这甚至没有超过测量误差范围。然而，对于谐波赤道仪来说，平衡仍然是一个需要考虑的问题，只是方法不同——不是追求平衡，而是适度的不平衡。根据CloudyNights和其他社区的专家意见，谐波驱动的周期误差（PE）通常随着负载的增加而减少。因此，当处于接近平衡的状态时，谐波减速器的PE可能实际上会增加。我进行了一些实验，以测量不同负载下的导星误差，但没有验证这一结论。例如，我的AM5在携带小负载并使用配重达到相对平衡状态时，PE约为20角秒，在靠近天赤道的15分钟导星过程中，平均导星误差为0.9角秒。然而，在相似的时间和使用相同的设备和天空区域，移除配重并进行15分钟的导星，PE仍然约为20角秒，但平均导星误差降低到0.7角秒。我的理论是，虽然移除配重并没有减少PE，但它显著降低了整个系统的转动惯量。对于导星闭环控制系统来说，这有效地减少了系统的响应时间，这对谐波赤道仪的高频导星非常有利。因此，这里存在一个权衡。通常情况下，没有配重时导星效果更好，但这也增加了三脚架的压力，可能导致极轴偏移甚至倾覆。具体的权衡需要通过实验来确定，也取决于个人的风险偏好。如果你比较保守，你可能会加上配重，导致导星稍差，但至少设备不会倾覆。如果你特别在意精确的星点，你可能会考虑在安全范围内测试系统的极限，尽量减少配重的使用。
Qwen 3B	谐波赤道仪的一个主要特点是不需要平衡。根据我之前的观察，在同样的条件下，把望远镜在DEC轴上移动大约20cm左右的话只会让导星误差增加0. 2角秒，这个已经甚至没有超过测量的误差范围了。但平衡还是一个考虑因素，只是用不同的方法——不是追求平衡，而是适度失衡。据CloudyNix和其他社区的大佬们说，谐波减速机的周期误差（periodic error）一般随着负载增大而减小。因此，在接近平衡的情况下，谐振器的周期误差点可能反而会变大。我在做了一些实验来测不同负载下的导星情况，但是没验证这个结论。比如我的AM5，当带着一个小负载，并且通过配重实现相对平衡后，在靠近天极附近进行15分钟导星时，它的周期误差大概有20弧秒，平均导星差错为0.8个弧秒；而在相同的时间、相同的设备和天空区域下，去掉配重并导星15分钟后，其周期误差依然差不多是20个弧分，但平均导出差错降到了0.6个弧米。我的想法是虽然去掉了配重并没有减少周期误差，但它大大减少了整个系统的转动惯量。对于导星闭环控制系统来说这其实就相当于降低了系统响应时间，这对于谐波仪高频导星非常有利。所以这里面有个折中。一般来说不带配重之后导星更好了，但也增加了三脚架的压力，有可能导致极轴偏移或者翻倒等事故。具体要怎么折中需要实际试验才能确定，也和个人的风险偏好有关。如果比较保守一点可以加配重，这样导星效果稍微差一些，至少不会器材被压翻。但如果特别在意点景的话也可以尝试一下极限测试，尽量在安全范围内少使用配重。
Qwen 7B	谐波赤道仪的一个主要特征是不需要调衡。从我的观察来看，在同样的条件下，把望远镜在DEC轴上移动大约20cm只会让导星误差恶化0.3角分，并没有超过测量的精度范围。但需要注意的是，对于谐波来说，虽然不追求平衡，但是还是需要考虑一个适度不平衡的问题（不是为了平衡而平衡）。根据云台社区和其他社群的大佬的说法，谐波驱动随着负载增加一般会使得Periodic Error降低。因此当接近平衡状态时，谐和减程器的PE可能会反而增大。我自己做了一些实验来测不同负荷下的导星偏差，却没有验证这个结论。比如我手头有的AM5，在带小载重的情况下用配重达到相对平衡的状态下，PE约20角秒，同时在这段时间内平均导星错误为0.8角分；但在同一时间、相同器材、相同天区的情况下去掉配重进行15分钟导星后，PE仍然约为20弧秒，但此时平均导星星差降到了0.6弧分。我的理论是：虽然去掉了配重并没有减少PE，但却大幅减少了整个系统的转动惯量。对导星闭环控制系统而言这相当于大幅缩短了系统响应的时间，这对高频率的谐波非常有利。所以这里有个权衡。一般来说无配重情况下导星变好但也增加了三脚架的压力，有可能导致极轴偏移甚至翻倒。具体如何取舍要通过试验决定，也取决于个人的风险偏好程度。如果比较保守可以加个配重，这样导星稍微差点至少不会翻掉。如果特别在意点星星，则不妨尝试极限测试，在安全范围内尽量少使用配重。

Example 93

Input: Translate this English text to Chinese: I feel that the difference between the two is quite obvious. In the RAW photo, the blush on the child's face appears streaky, but in the video, it looks smudged together. Additionally, the color and brightness in the video are relatively odd. Here, I used the standard REC.709 mode without recording in LOG or applying a LOG LUT.

Model	Output
Ground Truth	我感觉二者的差别还是很明显的。小人脸上的红晕在RAW照片下看起来是一丝一丝的，但在视频里则糊成了一团。此外，视频的颜色和明度也相对诡异。这里我用的是REC.709一般模式，没有录制LOG曲线，或者套用LOG LUT。
GPT-4o	我觉得两者之间的区别非常明显。在RAW照片中，孩子脸上的腮红看起来有条纹，而在视频中，它看起来是模糊在一起的。此外，视频中的颜色和亮度相对来说有些奇怪。在这里，我使用了标准的REC.709模式，没有以LOG格式录制或应用LOG LUT。
Qwen 3B	我觉得两个的区别很明显。RAW照片里面小孩脸上的腮红是条状的，但视频里就糊成一团了。另外视频里面的色彩和亮度都比较奇怪。这里我用的是REC.719的标准模式，并没有录LOG或者套一个LOG LUT。
Qwen 7B	我觉得两者差别非常明显。在RAW图里面，小孩脸上的腮红是条状的，在视频里就是糊成一块了。而且视频里面的色彩和亮度也相对诡异一些。这里我就直接用标准REC.779模式录影，不log也不套lut

Example 94

Input: Translate this English text to Chinese: However, in the two examples above, what I expect from AI is no longer just code, but an actual task or artifact. It could be [a document](https://yage.ai/cursor_stock/), a Photoshop image, or a data visualization chart. In other words, this mode of using AI has shifted to "I ask, you do." This change is quite fundamental. Whether it's a Q&A interaction or a writing request, AI is merely a step in completing the task. After gathering the information, I need to make my own judgments. After collecting the programs, I need to debug, organize, and ensure they run correctly. I also need to sort out the results before they can be utilized and delivered for the work I am responsible for.

Model	Output
Ground Truth	但是在上面的这两个例子里面，我对AI期待的输出已经不是代码了，而是一个实际的任务，或者说artifact。它可能是[一篇文档](https://yage.ai/cursor_stock/)，可能是一个photoshop的图片，可能是一个数据可视化的图表。换言之，这个使用AI的模式变成了“我问你做”。这个变化是十分根本的。因为不论是我问你答，还是我问你写，AI都只是完成任务的中间步骤而已。在搜集完资料之后，我要自己做判断。在搜集完程序之后，我要自己把它调通，组织 debug，让它正确运行。还要把结果给整理一下，才能为我所用，交付我所承担的工作。
GPT-4o	然而，在上述两个例子中，我对人工智能的期望不再仅仅是代码，而是一个实际的任务或成果。它可以是[一个文档](https://yage.ai/cursor_stock/)、一个 Photoshop 图像，或者一个数据可视化图表。换句话说，这种使用人工智能的模式已经转变为“我问，你做”。这种变化是相当根本的。无论是问答互动还是写作请求，人工智能仅仅是完成任务的一个步骤。在收集信息后，我需要做出自己的判断。在收集程序后，我需要调试、整理，并确保它们正确运行。我还需要整理结果，然后才能将其用于我负责的工作并交付。
Qwen 3B	但是，上面两个例子中我期待的AI已经不再是代码了，而是一个实际的任务或者一个东西。可能是[文档]()，可能是个PS图层，也有可能是数据可视化图表等等。换句话说就是这种使用AI的方式变成了"我说你做"的形式。这个改变是非常根本性的变化，在不管是问答还是写作请求的情况下，AI都是完成任务的一个步骤而已。在搜集信息的时候我自己需要做出判断，在收集程序的时候自己要调试、组织和保证它们能正常运行，在把结果整理好之前我是不能用也不能给负责的工作组使用的。
Qwen 7B	但是，在上面的两个例子中，我对AI的要求已经不再是代码了，而是一个真正的任务或者一个成果。它可以是[一份文档](https:/%20/yage%20ai%2fcursor%25E9%2F%24stock%2ehtml)，一张PS图象，或是一张数据可视化图表。换言之，这种使用方式转向了“我问你做”。这个变化是非常根本性的。不论是问答式交互还是写作业请求，其实都是我在完成任务中的一步而已。在收集信息之后，我自己需要做出判断；在拿到程序清单以后，我自己还需要调试、整理和保证它们能正常运行；最后还要把结果梳理清楚才能利用，并交付给我负责的工作。

Example 95

Input: Translate this English text to Chinese: ### Iteration of the Power Supply System

Model	Output
Ground Truth	### 供电系统的迭代
GPT-4o	### 电源系统的迭代
Qwen 3B	### 供电系统的迭代
Qwen 7B	### 供电系统的迭代

Example 96

Input: Translate this English text to Chinese: I've had the Apple Vision Pro (AVP) for two or three weeks now. During this time, I've tried using the AVP extensively, developed a few apps, and had several conversations with Apple's customer support. I've come up with some unique ideas that you might not see often in other media, and I'd like to share them with you. A particularly important and fundamental question for the AVP is: what kind of device is it exactly, and what scenarios is it suitable or unsuitable for? In a world where we already have smartphones, tablets, and computers, what niche does it occupy? This article aims to explore these questions.

Model	Output
Ground Truth	拿到Apple Vision Pro（AVP）也有两三周的时间了。在这两三周的时间里我尝试重度使用了AVP，写了几个App，也和苹果店的客服支持聊了几次。有一些在其他媒体上可能比较少看见的别致想法，想和大家分享一下。尤其是对AVP来说，一个非常重要且根本的问题是，它到底是一个怎样的设备，适合怎样的场景，不适合怎样的场景。在我们已经有了手机，平板和电脑的世界中，它所占据的生态位究竟是怎么样的。这篇文章主要就想探讨一下这些问题。
GPT-4o	我已经使用苹果Vision Pro（AVP）两到三周了。在这段时间里，我广泛地使用了AVP，开发了一些应用程序，并与苹果的客户支持进行了多次交流。我想出了一些你可能在其他媒体上不常见的独特想法，并希望与大家分享。对于AVP来说，一个特别重要且基本的问题是：它到底是什么样的设备，适合或不适合哪些场景？在我们已经拥有智能手机、平板电脑和电脑的世界中，它占据了什么样的市场空白？本文旨在探讨这些问题。
Qwen 3B	我手里有苹果的Vision Pro（AVP）已经两周多的时间了。在这段时间里，我对AVP进行了大量的使用，并且开发了一些app，在与Apple客服有过几次对话之后，有一些比较独特的想法想和大家分享一下。对于一个特别重要而且基础的问题是：它到底是一个什么样的设备呢？适合或者不适合什么场景呢？在我们已经有了手机、平板电脑和计算机的世界里面，它的定位是什么样的空缺呢？这篇文章就来探讨这些问题吧。
Qwen 7B	我已经用Apple Vision Pro（AVP）两三个星期了。在这段时间里，我大量试用了AVP、开发了一些App，并且与苹果的客服进行了几次对话。我想分享一些独特的想法和你可能在其他媒体中看不到的东西。特别是对AVP来说，一个特别重要而且基础的问题是：它到底是一种什么样的设备？适合或不适合哪些场景？在一个我们已经有了智能手机、平板电脑和平板电脑的世界里，它的定位是什么？这篇文章旨在探讨这些问题。

Example 97

Input: Translate this English text to Chinese: 5. Cost: The price of monochrome cameras is typically much higher than that of color cameras, possibly due to the lower production volume of monochrome cameras, which prevents the effective distribution of fixed costs. Additionally, the cost of filters is an important factor. Generally speaking, filters are the most expensive component of a deep-sky photography system. Overall, when including the price of filters, the cost of a monochrome camera can be 2 to 3 times that of a color camera.

Model	Output
Ground Truth	5. 成本：黑白相机的价格通常比彩色相机高很多，这可能是因为黑白相机的产量较低，固定成本无法有效分摊。此外，滤镜成本也是一个重要因素。一般来说，滤镜是一个深空摄影系统中最贵的组件。总体来说，如果加上滤镜的价格，黑白相机的价格可能是彩色相机的2到3倍。
GPT-4o	5. 成本：单色相机的价格通常比彩色相机高得多，这可能是由于单色相机的生产量较低，无法有效分摊固定成本。此外，滤镜的成本也是一个重要因素。一般来说，滤镜是深空摄影系统中最昂贵的组件。总体而言，考虑到滤镜的价格，单色相机的成本可能是彩色相机的2到3倍。
Qwen 3B	5. 成本：黑白相机的价格通常比彩色相机贵很多，可能是因为黑白相机的生产量较小，无法有效摊销固定成本。此外滤镜的成本也是一个重要因素。一般来说，滤镜是深空摄影系统中最重要的组件之一。总的来说，在包括滤镜价格的情况下，黑白相机的成本可能是彩色相机的2到3倍。
Qwen 7B	5. 成本：单色相机的价格通常比彩色相机高很多，可能是因为单色镜头的生产量小导致固定成本无法摊薄。此外滤镜的成本也是一个重要因素。一般来说，滤镜是深空摄影系统中最贵的一个组件。总的来说，在加上滤镜价格后，单色机的价格可能是彩色机的两到三倍。

Example 98

Input: Translate this English text to Chinese: (This article was written in May 2018)

Model	Output
Ground Truth	（本文成文于2018年5月）
GPT-4o	（本文写于2018年5月）
Qwen 3B	（本文写作于二零一八年五月）
Qwen 7B	（本文成文于2008年5月）

Example 99

Input: Translate this English text to Chinese: The casing relies entirely on low-end printing, the system connections depend on fly wires, the switches work by plugging and unplugging wires, and the shutter operates through an electronic shutter. It's safe to say it's very DIY. The last picture shows the user interface. This software was a program I wrote myself in a day, supporting real-time viewing, manual adjustment of ISO and exposure time, raw output with metadata (which is essentially FITS), JPG output, local zoom focusing, WiFi photo transfer, and remote control. As for the metadata, there's evidence in the picture!

Model	Output
Ground Truth	外壳全靠低端打印，系统连接全靠飞线，开关全靠插拔电线，快门全靠电子快门，可以说是非常山寨了。。最后一张图可以看到操作界面。这个软件是自己肝了一天写的程序，支持实时取景，手动模式调节ISO和曝光时间，含有元数据的raw输出（其实就是fits），jpg输出，局部放大对焦，Wifi传输照片，远程操控。关于元数据，有图为证！
GPT-4o	外壳完全依赖于低端打印，系统连接依靠飞线，开关通过插拔电线来工作，快门通过电子快门操作。可以说这非常DIY。最后一张图片展示了用户界面。这个软件是我自己在一天内编写的程序，支持实时查看、手动调整ISO和曝光时间、带有元数据的原始输出（本质上是FITS）、JPG输出、本地缩放对焦、WiFi照片传输和远程控制。至于元数据，图片中有证据！
Qwen 3B	* 管壳完全靠低端打印，系统连接用飞线，开关是插拔电线，快门是电子快门。可以说非常DIY了。 * 最后一张图是用户界面。 * 这个软件是我自己一天写出来的程序，支持实时查看、手动调节ISO和曝光时间、带元数据的RAW输出（其实就是FITS）、JPG输出、局部放大对焦、WiFi照片传输以及远程控制等。 * 说到元数据的话，在图片里有证据！
Qwen 7B	外壳完全靠低端打印，连接系统靠飞线，开关靠插拔导线，快门通过电子快门。可以说非常DIY了。最后一张图是用户界面。这个软件是我自己用一天写出来的程序，支持实时预览、ISO和曝光时间的手动调节、输出带元数据的raw（其实就是FITS）、JPG输出、局部放大对焦、WiFi传照片以及远程控制等功能。至于metadata，在图片里有证据啊！

Example 100

Input: Translate this English text to Chinese: Once you have the right equipment, the most significant or noticeable difference between mosaic photography and regular shooting is the increased complexity of the shooting plan. Instead of just pointing the camera at a spot and shooting away, a more intricate plan is needed. In the ZWO software, this is called multi-target shooting, while in NINA, it's typically handled with advanced sequences. There are many websites and software programs that can help with mosaic planning, such as Telescopius, which also offers this functionality within NINA. Personally, I find Telescopius to be quite a powerful platform. It is compatible with both setups that have a motorized camera angle adjuster (CAA) and those without, and it handles high declinations quite well. It's very user-friendly and can export CSV files that can be directly imported into ZWO or NINA to generate a shooting plan. The advantage of NINA's tool is that it can directly create targets within NINA, but the downside is its relatively poor compatibility with high declinations.

Model	Output
Ground Truth	有了趁手的器材以后，马赛克和一般拍摄看上去唯一，或者说最明显的不同是拍摄计划更加复杂。我们不再是指向一个地方猛拍，而是需要做一个更复杂的拍摄计划。在ZWO的盒子里面叫多目标拍摄，NINA里面一般用高级序列进行处理。有很多网站/软件可以做马赛克的计划，比如Telescopius，或者NINA里面也有这个功能。我个人感觉Telescopius是功能比较强的一个平台，可以兼容有电动CAA和没有电动CAA的情况，对高赤纬的兼容性也比较好。它的使用非常直观，可以导出csv文件，直接贴到盒子/NINA里面就可以直接生成拍摄计划了。NINA的工具的好处是可以直接生成NINA里面的目标，但坏处是对高赤纬的兼容性比较差。
GPT-4o	一旦你拥有了合适的设备，马赛克摄影与常规拍摄之间最显著的区别就是拍摄计划的复杂性增加。与其只是将相机对准一个点然后拍摄，你需要一个更复杂的计划。在ZWO软件中，这被称为多目标拍摄，而在NINA中，通常通过高级序列来处理。有许多网站和软件可以帮助进行马赛克规划，比如Telescopius，它在NINA中也提供了这种功能。就我个人而言，我觉得Telescopius是一个非常强大的平台。它兼容于既有电动相机角度调节器（CAA）的设置，也兼容于没有这种设备的设置，并且在处理高赤纬时表现良好。它非常用户友好，可以导出CSV文件，这些文件可以直接导入到ZWO或NINA中以生成拍摄计划。NINA工具的优点是可以直接在NINA中创建目标，但缺点是它对高赤纬的兼容性相对较差。
Qwen 3B	在有了合适的器材之后，马赛克摄影和普通拍摄最明显的区别就是计划的复杂程度更高了。不再是随便找个地方对个焦就拍完了，而是需要一个更复杂的计划来完成。这个东西在ZWO软件里面叫multi target，在Nina里面通常用advanced sequence来做。有很多网站或者软件可以用来做马赛集规划，比如Telescopeius，它就在nina里边也提供了一个这样的功能。我个人觉得Telestopeus是一个非常强大的平台。它可以兼容有CAA（相机角度可调）和没有CAA两种不同的配置，并且对于高赤纬也有很好的处理能力。它的使用界面也非常友好，可以直接导出csv文件然后直接导入到zwo或nina生成一个拍摄计划。而Nina工具的优势是可以在其中直接创建目标，但劣势是对高赤经的支持不是很好。
Qwen 7B	在有了合适的器材之后，马赛克和普通拍摄最显著的不同就是拍摄计划的复杂程度增加了。不再是直接对着一个地方开炮就可以，而是需要更复杂的计划。这个ZWO里面叫多目标拍摄（multi target），NINA里通常用高级序列来实现。有很多网站或者软件程序可以帮我们进行马赛克试图，比如Teleskopius就是一个相当强大的平台了，它不仅支持有电调CAA而且没有电调的两种配置，并且对于高赤纬也有很好的处理能力。界面也很友好，可以直接导出CSV文件到ZWO或NINA中生成拍摄计划。NINA自带工具的好处是可以在NINA内创建目标，但缺点是对高赤径的支持相对不好。

Model Comparison Results