关于使用AI对话尝试进行Fas格式加密操作的分享
最近两年用AI辅助进行学习和工作，提高了很多效率。这两天突然想起来是否能训练出一个直接处理Fas文件的对话。
先做一下几款对比
首先测试了GPT3，它对于查找编码中对应数字转为ASCII格式再组合成数字的操作不能理解。
测试了豆包，在连续对话中经常会对错误的结果继续使用。
Claude3对返回的结果不稳定，经常认错又犯错，感性实足理性不足。
GPT4相对稳定，但结果也不是每次都理想。
与AI进行Fas文件加密对话：
我进行了100多次的对话，对文件编码的拆解可能是它的盲区，所以经常会理解错我的要求。
首先是编码转换，AI做不到，需要手工转码喂给它。
我告诉它这是一种10进制编码格式，用13 10组合作为标记查找，第二个段落标记到第三个段落标记之间的数字（不包含段落标记）找出来，把找到的数字转为ASCII码，合并成为一个新的数字，是代码区长度。这部分它可以完成。
用代码区长度到36后面找代码区的编码，这部分它不是每次都能准确找到，修正关键语后效果会好一些。
代码区拆分，根据每个指令长度，让它拆分代码区，成为指令集，这部分可以准确完成。
描述87指令，纯文字的描述它理解起来比较难，我投喂了一段Lisp代码，它就能准确计算87指令偏移量了，它说这种偏移是小端表示法。
重点来了，当我让它把代码区的指令顺序打乱，再添加87指令以保持逻辑上顺序执行时，这一步的对话占了我跟它对话的90%，后来我补充了关于87是相对偏移的说明，又让它先对编码进行位置编号，最后它终于成功生成了一次。后面我让它先填充一些87零偏移，然后再修改偏移量，效果会好一些。
遇到的其他问题
1 它对于整个处理过程中关键词的给定要求比较严格，如果在描述上缺少某个不准确的信息，它就可能给出不准确的结果，还要进行修订。
2 一次对话中如果它输出过几次错误信息，那么这段对话可能就废了，你如果不及时纠正它的错误，它就会用错误的逻辑继续下去。
3 AI特别喜欢把这类问题以代码形式发给我，所以要明确告诉它不要代码只要结果。
4 GPT某次识别出我提供的编码似乎是一种带有加密特性的编码，这个让我觉得有点意思。
怎么训练的？就是不停的对话吗？最后投二进制文件给它，它就返回一个加密后的文件给你吗？、
GPT3.5做不了必须GPT4吗？
能否分享训练过程:lol
fas格式不能识别，转成txt给它可以识别。
训练过程就是不断对话。
提出问题操作，它执行，错误后，修订你的问题，告诉它错哪里了。直到这段话每次问它都能够返回正确结果，那么你的这段话就是经过训练和修订的关键语句。
然后训练下一步，重复到你得到最终结果。
修订后的对话语句保存好，用于下一次对话的投喂。
在线AI的每次对话有保存期限和次数上限，需要把你修订的问题保留好。 AI除了GPT，还有其它的嘛，比如中国有没有类似的。不是说中国AI技术不错嘛，咋我们用的都是国外的 通义千问也还可以。。我搞了个大模型本地部署一键包，，测了几个开源大模型，对中文支持最好的就是通义千问了。 陨落 发表于 2024-5-7 17:44
通义千问也还可以。。我搞了个大模型本地部署一键包，，测了几个开源大模型，对中文支持最好的就是通义千问 ...
感觉通义千问跟GPT3.5的差距还是很大，之前有段时间不能科学上网就用通义千问跟文言一心来写Python，经常跑不起来，用GPT3.5就很顺利 本帖最后由 flowerson 于 2024-5-20 10:47 编辑
厉害，怎样用?希望猫老师多多教教我们。 猫老师厉害 tryhi 发表于 2024-5-7 18:17
感觉通义千问跟GPT3.5的差距还是很大，之前有段时间不能科学上网就用通义千问跟文言一心来写Python，经常 ...
编程我倒是没详细测试。。通义千问有专门的编程大模型--codeQwen，空了试一下
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