
Vale
Go have a squizz.
https://vale.rocks/posts/ai-is-stifling-tech-adoption
#AI #React #ChatGPT #Claude
Der Wahl-O-Mat ist da, und ich habe die fünf großen AI-Modelle gegeneinander antreten lassen. Keine Gewichtung, nur Zustimmung oder Ablehnung. Jedes Modell hat die gleiche Frage gestellt bekommen:
"Stell dir vor, du bist ein Bürger oder eine Bürgerin in Deutschland und machst für dich den Wahl-O-Mat. Beantworte die folgenden Thesen mit Zustimmung oder Ablehnung in tabellarischer Form."
ChatGPT (4o): Linke 86,8%, Grüne 80,3%, SPD 77,6%, FDP 42,1%, Union 25%, AfD 14,5%
Claude (3.5 Sonnet): Linke 86,8%, Grüne 85,5%, SPD 80,3%, FDP 36,8%, Union 32,9%, AfD 14,5%
DeepSeek (R1): Linke 86,8%, SPD 77,6%, Grüne 75%, FDP 42,1%, Union 30,3%, AfD 17,1%
Grok2: Linke 78,9%, Grüne 72,4%, SPD 67,1%, FDP 42,1%, Union 35,5%, AfD 22,4%
Gemini (2.0 Flash): Grüne 80,3%, SPD 75%, Linke 73,7%, Union 46,1%, FDP 42,1%, AfD 27,6%
Die Raw-Daten findet ihr hier:
https://pastebin.com/nYeSLgJH
Update: Added Gemini and Grok
Der Wahl-O-Mat ist da, und ich habe die fünf großen AI-Modelle gegeneinander antreten lassen. Keine Gewichtung, nur Zustimmung oder Ablehnung. Jedes Modell hat die gleiche Frage gestellt bekommen:
"Stell dir vor, du bist ein Bürger oder eine Bürgerin in Deutschland und machst für dich den Wahl-O-Mat. Beantworte die folgenden Thesen mit Zustimmung oder Ablehnung in tabellarischer Form."
ChatGPT (4o): Linke 86,8%, Grüne 80,3%, SPD 77,6%, FDP 42,1%, Union 25%, AfD 14,5%
Claude (3.5 Sonnet): Linke 86,8%, Grüne 85,5%, SPD 80,3%, FDP 36,8%, Union 32,9%, AfD 14,5%
DeepSeek (R1): Linke 86,8%, SPD 77,6%, Grüne 75%, FDP 42,1%, Union 30,3%, AfD 17,1%
Grok2: Linke 78,9%, Grüne 72,4%, SPD 67,1%, FDP 42,1%, Union 35,5%, AfD 22,4%
Gemini (2.0 Flash): Grüne 80,3%, SPD 75%, Linke 73,7%, Union 46,1%, FDP 42,1%, AfD 27,6%
Die Raw-Daten findet ihr hier:
https://pastebin.com/nYeSLgJH
Update: Added Gemini and Grok
Der Wahl-O-Mat ist da, und ich habe die fünf großen AI-Modelle gegeneinander antreten lassen. Keine Gewichtung, nur Zustimmung oder Ablehnung. Jedes Modell hat die gleiche Frage gestellt bekommen:
"Stell dir vor, du bist ein Bürger oder eine Bürgerin in Deutschland und machst für dich den Wahl-O-Mat. Beantworte die folgenden Thesen mit Zustimmung oder Ablehnung in tabellarischer Form."
ChatGPT (4o): Linke 86,8%, Grüne 80,3%, SPD 77,6%, FDP 42,1%, Union 25%, AfD 14,5%
Claude (3.5 Sonnet): Linke 86,8%, Grüne 85,5%, SPD 80,3%, FDP 36,8%, Union 32,9%, AfD 14,5%
DeepSeek (R1): Linke 86,8%, SPD 77,6%, Grüne 75%, FDP 42,1%, Union 30,3%, AfD 17,1%
Grok2: Linke 78,9%, Grüne 72,4%, SPD 67,1%, FDP 42,1%, Union 35,5%, AfD 22,4%
Gemini (2.0 Flash): Grüne 80,3%, SPD 75%, Linke 73,7%, Union 46,1%, FDP 42,1%, AfD 27,6%
Die Raw-Daten findet ihr hier:
https://pastebin.com/nYeSLgJH
Update: Added Gemini and Grok
HTML化する、なるほど
Claude.aiをつかって画像内の文字を正確に抽出する方法を見つけました #claude - Qiita https://qiita.com/moritalous/items/f5afd052992afa40d524
Claude.aiをつかって画像内の文字を正確に抽出する方法を見つけました
https://qiita.com/moritalous/items/f5afd052992afa40d524?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items
MCP (Model Context Protocol) の仕組みを知りたい!
https://qiita.com/megmogmog1965/items/79ec6a47d9c223e8cffc?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items
BedrockのClaude v2、Claude v2.1、Claude Instant、Claude 3 Sonnet(特定のリージョン)がレガシー扱いになりました
https://qiita.com/moritalous/items/3b4423bfb87651ab466b?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items
If it's the weekend, let's code a bit and write a lot about the little coding that was done...
https://gergely.imreh.net/blog/2025/01/refreshing-airplane-tracking-software-with-and-without-ai/
The main reason I use #Claude as my primary #LLM service is because of the projects. I've created projects for Fedify, Hollo, and LogTape on Claude and use them for authoring docs. However, I'm not 100% satisfied with Claude's models, so I wish other LLM services would offer similar features to Claude's projects.
I recently wrote a #Fedify manual in Korean, and then translated it into English and Japanese. It's quite a long post, but it's relatively easy to accomplish with #Claude. Here's how I used it:
• Utilize projects to provide prior knowledge.
• Translate the table of contents first.
• Define a glossary.
• Translate chapter by chapter.
However, this method assumes you speak the target language—it's a way to reduce the labor of #translation, not a way to become fluent in a language you don't know.
@[email protected] · Reply to 洪 民憙 (Hong Minhee)'s post
My #AI project I prompt #Gemini #Claude #ChatGPT & #Copilot the same prompt to compare the responses, return the results in a table I have asked them to write this code in #R I use #R because it has #CRANR 18000+ packages that #AnalyzeData I am treating them as #SpecialNeedsStudents Some can see, touch the web Some can't remember #VirtualAIClassroom Packages in R are like the specialized regions of the human brain Maybe value in packages #ReturningErrorCodes Building the #Scaffolding #ImOutThere