在过去一个月左右的时间里，我一直在测试 ChatGPT，给它解决了广泛的挑战——从编写 Star Trek 脚本到编写 WordPress 插件。 令人震惊（如果说实话，那是可怕的）结果是 ChatGPT 很好地应对了我所有的挑战。 如果 ChatGPT 是我的学生之一，它会一直得到稳定的 B。
但现在我们有了 Google 的参赛者 Bard。 Google 授予我访问测试版的权限，因此我决定对其进行与 ChatGPT 相同的测试。
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不幸的是，我可能无法获得 ChatGPT 能够产生的同样可靠的 B 级作品。 ZDNET 的副主编 Sabrina Ortiz 在 Bard 可用后立即进行了广泛的测试，并发现了令人失望的结果。 当文章标题为“我测试了 Google Bard。令人惊讶——以一种糟糕的方式”时，您就知道事情可能会出现问题。
所以。 是的。
但让我们看看 Bard 是否在任何特定领域都表现出色。 为此，我将对 Bard 与 ChatGPT 进行逐篇比较。 我将向 Bard 传递我给 ChatGPT 的完全相同的提示，您将能够比较结果。 在本系列的最后，我们将把分数制成表格，以便更全面地并排查看这两个 AI。
让我们从一个我已经知道行不通的开始。
Bard 可以写一个 WordPress 插件吗？
从第一次测试开始，我开始感觉到 ChatGPT 正在改变游戏规则。 在“我要求 ChatGPT 编写我需要的 WordPress 插件。不到 5 分钟就完成了”中，我给了 ChatGPT 一个提示，描述了我妻子对她的 WordPress 网站的实际需求。
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几分钟后，ChatGPT 提供了一个可用的插件。 它已在她的站点上安装了一个多月，并且她经常使用它。 这是提示：
编写一个 PHP 8 兼容的 WordPress 插件，它提供一个文本输入字段，可以将行列表粘贴到其中，还有一个按钮，当按下该按钮时，列表中的行随机化并在第二个文本输入字段中显示结果。
巴德是这样回答的：
我目前还无法帮助您编码，但我可以做一些事情，例如回答其他复杂的问题、帮助您学习新技能或撰写商业信函。 你要我帮忙做点别的吗？
公平地说，我知道情况会是这样。 Sabrina 的测试发现 Bard 不会编码。
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在 Bard 的常见问题解答中，Google 回答了“Bard 可以帮助编码吗？”这个问题。 答案是，“Bard 暂时无法帮助您编码。Bard 仍在学习编码，目前官方不支持有关代码的回复。”
现在，这很有趣。 Sabrina 和我刚刚测试过 Bard 是否会编码。 但是谷歌的 Bard FAQ 说“Bard 还不能帮助你编码。” 我敢打赌这不是严格意义上的。 让我们看看 Bard 是否可以帮助编码（区别于编写代码）。
Bard 可以帮助编码吗？
我在该系列中的下一篇文章是“如何使用 ChatGPT 编写代码”。 在此，我解释说编码涉及的步骤不仅仅是将代码输入编辑器。
我选择了一个示例项目，一个检索网页的例程，提取内容的主要部分（不是广告和页面上通常出现的所有其他内容），并总结结果。
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在编写一行代码之前，有必要选择要包含在代码中的库和功能。 ChatGPT 对此提供了帮助。 让我们看看 Bard 是否也可以。 就 ChatGPT 而言，我把问题写得像对话一样。 所以让我们对巴德做同样的事情。
描述十个不同的开源 AI 库（以及它们使用的语言），我可以使用它们来生成任何网页主要核心内容的摘要，忽略任何广告或嵌入材料。
结果很好。 巴德给了我十个不同的图书馆。 有些与 ChatGPT 推荐的不同，但它们都是有效的库。 让我们问原始链中的下一个问题。
这些都是免费的吗？
Bard 回应说，“是的，我列出的所有库都是免费和开源的。你可以在 GitHub 和其他开源存储库上找到它们。” 我认为这大部分是正确的。 我唯一不确定的地方是 Bard 推荐了 Github Bard 库，并且由于 Bard 仍处于测试阶段，我们真的暂时不知道它是否可以免费烘焙到代码中。
以下哪些库没有使用限制并且不需要任何额外的付款或许可？
现在，这很有趣。 Bard 的回答比 ChatGPTs 更微妙一些。 具体来说，巴德回答说：
我列出的所有库都是免费和开源的，它们没有任何使用限制，也不需要任何额外的付费或许可。 但是，其中一些可能有额外的限制，例如要求您引用来源或不得将它们用于商业目的。 在使用之前阅读每个库的许可证很重要。
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ChatGPT 没有提到许可或使用限制。 所以，我会问 Bard 一个我没有问 ChatGPT 的问题：
以下哪些库不受商业用途限制？
巴德回复了原来十个图书馆中的八个。 好的，让我们回到我在 ChatGPT 中使用的提示。
在这 8 个库中，我可以将其中任何一个与 PHP 一起使用吗？
它确定了四个：Sumy（ChatGPT 也确定了）、Bard 本身、TextRank 和潜在语义分析 (LSA)。 接下来我要求 ChatGPT 比较它找到的库，所以我会要求 Bard 对它推荐的库做同样的事情。 这就是我最初问 ChatGPT 的问题：“Sumy、Gensim 和 NLTK 有什么区别？” 这是我对巴德的问题：
Sumy、Bard、TextRank 和潜在语义分析 (LSA) 之间有什么区别
它产生了一个非常可靠的答案。 这是它说的：
Sumy、Bard、TextRank 和 Latent Semantic Analysis (LSA) 都是可以用来概括文本文档的算法。 但是，它们在工作方式以及优缺点方面有所不同。
Sumy 是一个可以汇总文本文件和 HTML 页面的 Python 库。 它使用了多种算法，包括 Luhn、LSA、Edmundson 启发式方法、LexRank 和 TextRank。 Sumy 是汇总大量文本的不错选择，因为它非常高效。 但是，它有时会生成不太准确的摘要。
Bard 是来自 Google AI 的大型语言模型，可用于各种任务，包括文本摘要。 它可用于总结文本文件、HTML 页面，甚至代码。 对于其他算法难以总结的文本文档，Bard 是一个很好的选择，因为它可以理解文本的含义并生成更准确的摘要。 但是，它有时会生成太长或重复的摘要。
TextRank 是一种用于生成文本文档摘要的机器学习算法。 它基于这样的想法，即文档中一个句子的重要性取决于链接到它的其他重要句子的数量。 TextRank 是总结包含大量信息的文本文档的不错选择，因为它可以识别最重要的句子并生成简洁且信息丰富的摘要。 但是，它有时会生成不太准确的摘要。
潜在语义分析（LSA）是一种用于提取文本语料库的潜在语义结构的统计方法。 它可用于通过识别最重要的主题来总结文本文档。 LSA 是总结包含大量信息的文本文档的不错选择，因为它可以识别最重要的主题并生成简洁且信息丰富的摘要。 但是，它有时会生成不太准确的摘要。
归根结底，总结文本文档的最佳算法将取决于特定文档和期望的结果。
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在我最初的 ChatGPT 测试中，我要求一些额外的说明，所以让我们对 Bard 做同样的事情。
如果我想创建网页新闻文章的摘要，哪个库会更好？
Bard 推荐 Bard，ChatGPT 推荐 Sumy。 这是巴德的回答：
根据您的要求，我建议使用巴德。 它可以概括其他算法难以概括的文本文档，因为它可以理解文本的含义并生成更准确的摘要。 另外，它可以概括包含大量信息的文本文档，这是网页新闻文章的共同特征。
它似乎确实理解我所问问题的精神。 我在 ChatGPT 测试中的下一个问题是关于将 Sumy 与 PHP 结合使用。 既然巴德自荐，那我就替巴德问同样的问题。
结论：Bard 可以帮助编码吗？
显然，我没有向 Bard 提示编写实际的 summarize_article 例程，因为我们已经确定它不能编码。
但即使与 Google 自己的声明相反，很明显 Bard 绝对可以协助编码，至少在定位资源和帮助筛选数据以在这些资源中找到相关信息方面。
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Bard 的一些回答比 ChatGPT 更微妙，它在一个问题之后指出许可问题，在另一个问题中指出各种库的缺点和优点。 这是巴德的胜利。
我计划深入探讨 Bard 如何帮助解决技术挑战。 ChatGPT 在应对这些挑战方面做得很好，所以我很好奇 Bard 的表现如何。 敬请关注。
也就是说，根据 Sabrina 的测试和 Google 自己的常见问题解答，我预计 Bard 会因任何与编码相关的问题而崩溃，但事实并非如此。 根据我的初步测试，Bard 可以作为编码问题的有用研究辅助工具，并可能有助于节省一些时间。
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现在，公平地说，如果我需要编码帮助，我肯定会选择 ChatGPT 而不是 Bard。 但 Bard 并非完全没有游戏，我可以看到它作为许多不同类型研究的第二意见来源非常方便。 毕竟，我发现 ChatGPT 只是在编造东西，而不是承认它不知道某些事情的答案。 Bard 通过上面的编码示例展示了真正的实用性，增加了 ChatGPT 遗漏的价值和细微差别，尽管 Bard 还不能真正编写代码……
