diff --git a/README.md b/README.md index 30475bc..478cded 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -126,6 +126,7 @@ ### 生成效果评测 - 本项目仿照[Fastchat Chatbot Arena](https://chat.lmsys.org/?arena)推出了模型在线对战平台，可浏览和评测模型回复质量。对战平台提供了胜率、Elo评分等评测指标，并且可以查看两两模型的对战胜率等结果。**⚔️ 模型竞技场：[http://llm-arena.ymcui.com](http://llm-arena.ymcui.com/)** +- examples目录中提供了Llama-3-Chinese-8B-Instruct和Chinese-Mixtral-Instruct的输出样例，并通过GPT-4-turbo进行了打分对比，**Llama-3-Chinese-8B-Instruct平均得分为8.1、Chinese-Mixtral-Instruct平均得分为7.8**。**📄 输出样例对比：[examples](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3/blob/main/examples)** - 本项目已入驻机器之心SOTA!模型平台，后期将实现在线体验：https://sota.jiqizhixin.com/project/chinese-llama-alpaca-3 diff --git a/README_EN.md b/README_EN.md index 12d6014..259de16 100644 --- a/README_EN.md +++ b/README_EN.md @@ -126,6 +126,7 @@ To evaluate the effectiveness of the related models, this project conducted both ### Generative Performance Evaluation - This project has launched an online model battle platform, modeled after the [Fastchat Chatbot Arena](https://chat.lmsys.org/?arena), where users can browse and evaluate the quality of model responses. The battle platform provides metrics such as win rates and Elo scores, and allows viewing the win rates between different models. **⚔️ Model Arena: [http://llm-arena.ymcui.com](http://llm-arena.ymcui.com/)** +- The examples directory provides output samples of Llama-3-Chinese-8B-Instruct and Chinese-Mixtral-Instruct, and compares scores using GPT-4-turbo, **with Llama-3-Chinese-8B-Instruct averaging a score of 8.1 and Chinese-Mixtral-Instruct averaging 7.8**. **📄 Output Sample Comparison: [examples](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3/blob/main/examples)** - This project has joined the Machine Heart SOTA! Model platform, with online experiences to be implemented later: https://sota.jiqizhixin.com/project/chinese-llama-alpaca-3 diff --git a/examples/README.md b/examples/README.md new file mode 100644 index 0000000..2f67d48 --- /dev/null +++ b/examples/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +### llama3-vs-mixtral.md + +Llama-3-Chinese-8B-Instruct和Chinese-Mixtral-Instruct的输出对比 + +### gpt-4-turbo-rating.md + +GPT-4-turbo对Llama-3-Chinese-8B-Instruct和Chinese-Mixtral-Instruct的输出打分解析 diff --git a/examples/gpt-4-turbo-rating.md b/examples/gpt-4-turbo-rating.md new file mode 100644 index 0000000..6d94704 --- /dev/null +++ b/examples/gpt-4-turbo-rating.md @@ -0,0 +1,47 @@ +# GPT-4-turbo 评分细节 + +注：system1为Llama-3-Chinese-8B-Instruct (Q8_0)，system2为Chinese-Mixtral-Instruct（Q6_k） + +### 评分输出 + +**No.1 Prompt:** + +- **System 1:** 8/10. The response is concise and logically sound, directly addressing the premise by using the categorical statement about cats and water to deduce that Xiao Ming's pet might not be a cat. The inclusion of alternative pet options like dogs or rabbits adds a thoughtful touch. However, the response could be enhanced by a more explicit connection between the general rule and the specific case of Xiao Ming's pet, which is implied but not deeply explored. +- **System 2:** This system also correctly addresses the logic of the prompt, affirming that Xiao Ming's pet might not be a cat based on the given information. The explanation is clear and adheres closely to the premise. However, it slightly lacks depth compared to System 1, as it doesn't expand beyond the immediate logical conclusion to explore or suggest alternatives, making it slightly less informative. + +**No.2 Prompt:** +- **System 1:** 7/10. This response offers a general but somewhat inaccurate explanation of Fermat's Last Theorem, incorrectly stating it remained unsolved until modern efforts. It rightly notes the theorem's complexity and the areas of mathematics involved but confuses some details about the resolution methods and historical context. The inclusion of different mathematical techniques is a good attempt to explain the proof's complexity but lacks precision in explaining why these specific areas are challenging. +- **System 2:** 9/10. This explanation is more accurate, clearly stating that the theorem was proven by Andrew Wiles in 1994. It succinctly describes the theorem's statement and effectively communicates why it was hard to prove, linking the difficulty to high-dimensional geometry and the need for advanced mathematical tools. This response is well-rounded, providing historical context, an accurate description of the theorem, and a concise explanation of the complexities involved in its proof. + +**No.3 Prompt:** +- **System 1:** 9/10. This response is straightforward and mathematically accurate, efficiently using the formula from Newton's second law to calculate the acceleration. The step-by-step calculation is clear, making it easy for readers to understand the derivation of the acceleration from the given force and mass. +- **System 2:** 9/10. Like System 1, this response is correct and provides a clear, step-by-step calculation of the acceleration based on the given values. The approach is almost identical to System 1, effectively explaining the application of Newton's second law. Both systems demonstrate an excellent understanding of the physics concept and explain it in an accessible manner. + +**No.4 Prompt:** +- **System 1:** 8/10. This system provides a very detailed process for balancing the chemical equation, breaking down each step in a way that is easy to follow. It clearly explains the need for comparing the atomic numbers on each side of the equation and adjusts the molecule ratios accordingly. It makes a small error in describing the balancing process (such as adding water molecules and then removing them, which is a bit confusing), but eventually arrives at the correct balanced equation: C3H8+5O2→3CO2+4H2O*C*3*H*8+5*O*2→3*C**O*2+4*H*2*O*. +- **System 2:** 6/10. This system also approaches the task by ensuring each atom type is balanced in the equation, but it ends up providing an incorrect final balanced equation. It mistakenly suggests that the balanced equation is C3H8+5O2→4CO2+6H2O*C*3*H*8+5*O*2→4*C**O*2+6*H*2*O*, which does not actually match the correct stoichiometry based on the given reactants and the conservation of atoms. This error in the final balancing impacts its overall score despite a relatively clear explanation. + +**No.5 Prompt:** +- **System 1:** 7/10. This response provides a comprehensive explanation of how to encrypt and decrypt a text using Caesar cipher with a clear, illustrative example. The explanation of the encryption and decryption process is detailed and accurate. However, the example provided for the encrypted text does not match the given plaintext and key, indicating an error in either the example text or the encryption method described. +- **System 2:** 8/10. The response correctly explains the decryption method for a Caesar cipher and provides a clear example that is consistent with the description. The decryption steps are accurately described, and the final decrypted text matches the description provided, making it a valid and educational example. The response effectively communicates the concept and practice of a Caesar cipher, despite a slight confusion in the description of the direction of letter movement (mentioned as backward which should ideally be forward for decryption). + +**No.6 Prompt:** +- **System 1:** 9/10. This system provides a comprehensive and detailed explanation of the Haversine formula along with a practical Python implementation. It correctly explains the assumptions made (considering Earth as a sphere), outlines the formula, and provides a complete code example which also includes a real-world application calculating the distance between New York City and San Francisco. The explanation is clear, and the inclusion of code makes it highly informative and practical. A minor deduction is due to the lack of mathematical clarification on radians conversion directly within the formula. +- **System 2:** 7/10. This system also explains the Haversine formula and provides the steps needed to calculate the great circle distance. It breaks down the process into understandable parts, including the conversion of degrees to radians, which is helpful. However, it lacks an actual implementation or example that shows how the formula works in practice, which makes it less effective compared to System 1. Additionally, the explanation does not go beyond theoretical descriptions and lacks contextual application, which makes it slightly less engaging and useful for practical purposes. + +**No.7 Prompt:** +- **System 1:** 9/10. The response is humorously on point, recognizing the misconception in the question and correctly advising to visit an electronics repair shop or service center for VR glasses, as they are electronic devices. The answer is practical, relevant, and directly addresses the user's issue without unnecessary complications. +- **System 2:** 9/10. Similarly to System 1, this response accurately identifies that VR glasses are electronic devices and that the appropriate course of action would be to consult with a repair professional or a service center rather than a medical specialist. The answer is concise, clear, and correctly directs the user to seek help from the right type of professional. Both responses effectively meet the needs of the query with appropriate advice. + +**No.8 Prompt:** +- **System 1:** 7/10. System 1 offers a comprehensive analysis of the potential impacts of an increased Earth rotation speed. It explores a variety of effects, from changes in day length to shifts in temperature distribution and winds. The explanation is detailed and covers multiple aspects of how life on Earth could be affected. However, the response does include some scientific inaccuracies, such as the implication that increased rotation would lead to more sunlight at the equator, which is a misunderstanding of how day length and solar intensity work. Despite this, the response is well-structured and informative. +- **System 2:** 8/10. This system also presents a broad and detailed exploration of the potential impacts due to an increase in Earth's rotation speed. It correctly identifies key changes such as altered day-night cycles, shifts in climate patterns, and the potential impacts on ocean tides and the Earth's magnetic field. The response is coherent and logically structured, presenting the information in a way that is easy to understand and follow. It provides a slightly more accurate scientific discussion compared to System 1, especially in terms of climate changes and satellite orbits. + +**No.9 Prompt:** +- **System 1:** 9/10. System 1's response effectively captures multiple dimensions of why "involution" or intense internal competition has become more severe. It discusses socio-economic pressures, changes in societal values, educational systems, and the influence of social media, all of which contribute to the phenomenon. The explanation is well-rounded, offering a broad perspective on the sociological and psychological factors driving involution. The response is detailed, clear, and addresses the complexity of the issue comprehensively. +- **System 2:** 8/10. System 2 also provides a solid explanation of the reasons behind the increasing severity of involution. It discusses societal competition, educational reforms, raised expectations, shifts in social values, and the information age. While the response covers similar grounds as System 1, it is somewhat less detailed in discussing the specific mechanisms through which these factors exacerbate involution, particularly in terms of how societal values and educational changes directly influence individual behaviors. Nonetheless, it is still a strong and informative response. + +**No.10 Prompt:** +- **System 1:** 8/10. This Python script using BeautifulSoup and pandas is well structured and effectively targets the task of scraping book titles, authors, and prices from an online bookstore and saving them in a CSV file. The use of `pandas` for handling data and storing it in CSV format makes the code clean and efficient. However, the explanation could be enhanced by noting the potential need for handling exceptions or errors during the web scraping process, which is critical in real-world applications to ensure robustness. +- **System 2:** 7/10. System 2 also provides a clear Python script for scraping information using BeautifulSoup but opts for the standard `csv` library for data handling instead of `pandas`. This approach is also effective but typically requires more manual management of data, as seen in the loop for writing rows to the CSV file. The script could benefit from additional features like error handling and might not be as streamlined as using `pandas`. However, it is still a solid approach, particularly for those who prefer or need to avoid additional dependencies like pandas. + diff --git a/examples/llama3-vs-mixtral.md b/examples/llama3-vs-mixtral.md new file mode 100644 index 0000000..4350066 --- /dev/null +++ b/examples/llama3-vs-mixtral.md @@ -0,0 +1,32 @@ +# Llama-3-Chinese-8B-Instruct v.s. Chinese-Mixtral-Instruct + +为了最大程度减少人为因素干扰，**问题和评分均由GPT-4-turbo完成**。 + +参评模型：Llama-3-Chinese-8B-Instruct (Q8_0)，Chinese-Mixtral-Instruct（Q6_k） + +## 分数表 + +| | 平均 | #1 | #2 | #3 | #4 | #5 | #6 | #7 | #8 | #9 | #10 | +| --------------------------- | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | +| Llama-3-Chinese-8B-Instruct | 8.1 | 8 | 7 | 9 | 8 | 7 | 9 | 9 | 7 | 9 | 8 | +| Chinese-Mixtral-Instruct | 7.8 | 7 | 9 | 9 | 6 | 8 | 7 | 9 | 8 | 8 | 7 | + +GPT-4-turbo的详细评分结果见：[💯 GPT-4-turbo打分细节](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3/blob/main/examples/gpt-4-turbo-rating.md) + + +## 测试结果 + +注：问题和打分均由GPT-4-turbo给出。 + +| # | Prompt | Llama-3-Chinese-8B-Instruct | Chinese-Mixtral-Instruct | +| :--: | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | +| 1 | 如果所有的猫都怕水，而小明家的宠物不怕水，那么小明家的宠物可能不是猫吗？ | 是的，小明家宠物可能不是猫，因为根据题目所述，所有的猫都会害怕水，但小明家的宠物却不会。因此，可以推断出小明家的宠物不属于猫类动物，而可能是一种其他类型的宠物，如狗、兔子等。 | 是的，根据题目中给出的条件，如果所有的猫都怕水，而小明家的宠物不怕水，那么小明家的宠物可能不是猫。因为如果小明家的宠物是猫，那么它应该也会怕水，但题目中给出了小明家的宠物不怕水这一条件，所以小明家的宠物可能不是猫。 | +| 2 | 解释一下费马大定理是什么，并且为什么它难以证明？ | 费马大定理，又称费马最后定理，是数学家皮埃尔·德·费马在17世纪提出的一个命题，指出当n≥3时，没有整数解的方程式x^n+y^n=z^n。这个问题被认为是数学史上最具挑战性的未解决问题之一。

证明费马大定理是一个非常困难的问题，因为它涉及到高次方程和素数分解等复杂的数学概念。在过去几个世纪中，许多著名的数学家都尝试过证明这个命题，但没有人成功地给出一个完整、可靠的证明。

其中一些原因包括：

1. 高次方程：费马大定理涉及到高次方程，这使得问题变得更加复杂。解决这些方程需要使用更为先进和精确的数学工具，如代数几何和模形式论等。

2. 素数分解：证明费马大定理论需要对素数进行分析，并找到一些特殊的素数特性，这使得问题变得更加复杂。解决这个问题涉及到大量计算和推理，需要使用高级数学工具，如代数方程组、模形式论等。

3. 数学方法：费马大定理由于其高度抽象和复杂性，使得证明它的过程非常困难。这要求数学家们开发新的数学方法来解决这个问题，并且这些方法必须能够适用于各种不同的情况和条件。

尽管如此，许多数学家仍然在努力寻找一个完整、可靠的证明。费马大定理被认为是现代代数几何和模形式论等领域中的重要研究课题之一，它对数学理论的发展产生了深远影响，并激发了无数数学家的创造力和智慧。 | 费马大定理是一个数学问题，由法国数学家皮埃尔·德·费马于17世纪提出。该定理的表述如下：对于任意正整数n（n>2），不存在三个正整数x、y、z使得x^n + y^n = z^n成立。

这个问题在数学界引起了广泛的兴趣和研究，因为它看似简单却难以证明。费马大定理的难度在于它涉及到高维空间中的几何问题，需要使用复杂的数学工具和技术来进行推导和证明。

首先，费马大定理的证明需要考虑所有可能的正整数x、y、z的组合情况，这个范围非常广泛。其次，它涉及到高维空间中的几何问题，需要使用复杂的数学工具和技术来进行推导和证明。

费马大定理的证明历经了近300年的时间，直到1994年英国数学家安德鲁·怀尔斯才成功地给出了完整的证明。这个证明是基于复杂的代数几何和模形式理论，需要深入理解和应用这些数学工具和技术。

总之，费马大定理难以证明的原因在于它涉及到高维空间中的几何问题，需要使用复杂的数学工具和技术来进行推导和证明。 | +| 3 | 根据牛顿第二定律（F=ma），如果一个物体的质量是5公斤，且受到20牛顿的力，它的加速度是多少？ | 根据牛顿第二定律 F = ma，其中 F 表示作用在物体上的合外力，m 是物体的质量，a 是物体所受的加速度。

将给定的数据代入公式中，我们可以得到：
F = 20 N
m = 5 kg

解方程可得：
a = F/m
= 20 N / 5 kg
≈ 4 m/s²

因此，这个物体受到20牛顿的力时，其加速度约为4米每秒平方。 | 根据牛顿第二定律（F=ma），我们可以求出物体的加速度。

首先，将公式中的变量代入：

F = ma
20 N = m * a

然后，将质量m的值代入：

20 N = 5 kg * a

最后，将方程两边除以物体的质量m，即可求出加速度a：

a = F / m
a = 20 N / 5 kg
a = 4 m/s²

所以，这个物体的加速度为4米每秒平方。 | +| 4 | 平衡以下化学反应方程式：C3H8 + O2 → CO2 + H2O。 | 为了平衡这个化学反应方程式，我们需要在两边的物质数量上保持一致。

首先，观察左侧和右侧各个物质的原子数目是否相等。如果不相等，则需要添加或删除一些分子的摩尔比，以使它们达到平衡状态。下面是平衡反应方程式的一些步骤：

1. 确定化学方程式中每种元素的原子数量。
- 左侧：C（3个），H（8个），O（2个）
- 右侧：C（1个），H（2个），O（2个）

2. 比较左、右两边各物质中的原子数目是否相等。发现CO2和H2O的数量不匹配。

3. 添加或删除一些分子的摩尔比，以使它们达到平衡状态。
- 在反应方程式中添加一个水分子的摩尔比：C3H8 + O2 → CO2 + H2O + H2O

4. 检查左、右两边各物质中的原子数目是否相等。现在，CO2和H2O的数量匹配了。

5. 确认反应方程式平衡后，可以将多余的水分子的摩尔比删除：C3H8 + O2 → CO2 + H2O

最终得到平衡后的化学反应方程式：
C3H8 + 5O2 → 3CO2 + 4H2O | 为了平衡该反应，我们需要确保每个原子的数量在反应前后相等。

首先，我们可以看到反应中有3个碳原子（C）、8个氢原子（H）和2个氧原子（O）。

然后，我们需要确保在产物中也有相同数量的这些原子。

为了平衡反应，我们可以添加适当数量的分子来使得每种原子的数量相等。

首先，我们可以看到反应中只有1个CO2和1个H2O产生。因此，我们需要增加CO2和H2O的数量。

我们可以添加一个CO2分子和两个H2O分子来平衡反应：

C3H8 + O2 → CO2 + H2O

改为：

C3H8 + 5O2 → 4CO2 + 6H2O

现在，每种原子的数量都相等了。

因此，平衡后的反应方程式是：

C3H8 + 5O2 → 4CO2 + 6H2O | +| 5 | 给出一段简单的凯撒密码文本，并提供解密方法。 | 凯撒密码是一种古老而常见的加密方式，它通过将每个字母向后移动固定数量的位置来进行加密。

假设我们要对以下文本进行凯撒密码加密：

明文：THE QUICK BROWN FOX JUMPS OVER THE LAZY DOG

解密方法如下：
1. 首先确定一个偏移量（在这个例子中，我们选择了3）。
2. 对于每个字母，找到它在英文字母表中的位置，并将其向后移动指定的偏移量。
3. 如果加上偏移量后的新位置超过26，则从0开始循环。

所以，加密后的文本为：

密文：WKLQHU DPHNVR IWHHVP ODPNQR XVLFWXU

解密方法也类似，只需要将每个字母向后移动相应的偏移量即可。因此，以下是对上述加密文本进行凯撒密码解密的步骤：

1. 确定一个相同的偏移量（在这个例子中，我们选择了3）。
2. 对于每个字母，在英文字母表中找到它向后移动指定位置后的新位置。
3. 如果加上偏移量后的新位置小于0，则从26开始循环。

解密后的文本为：

明文：THE QUICK BROWN FOX JUMPS OVER THE LAZY DOG | 以下是一段使用凯撒密码加密的示例文本：

加密后的文本：`GUR DHVXL QVFG NFUVZVGU`

解密方法：

1. 确定密钥值。在这个示例中，我们假设密钥值为3。
2. 将每个字母向后移动密钥值的位置。
3. 对于大写字母，如果移动后超过了字母表的末尾，则回到字母表的开头继续移动。
4. 对于小写字母，同样地，如果移动后超过了字母表的末尾，则回到字母表的开头继续移动。
5. 对于非字母字符（如空格、标点符号等）保持不变。

解密后的文本：`HELLO WORLD`

解密过程如下：

1. 将每个字母向前移动3个位置。
2. 对于大写字母，如果移动后超过了字母表的末尾，则回到字母表的开头继续移动。
- 'G'向后移动3个位置得到'D'
- 'U'向后移动3个位置得到'H'
- 'R'向后移动3个位置得到'L'
- 以此类推
3. 对于小写字母，同样地，如果移动后超过了字母表的末尾，则回到字母表的开头继续移动。
4. 对于非字母字符（如空格、标点符号等）保持不变。

最终解密后的文本为：`HELLO WORLD` | +| 6 | 根据给定的经纬度坐标，计算两点之间的大圆距离。 | 要计算两个地理位置（经纬度）之间的大圆距离，可以使用Haversine公式。

首先，将地球视为一个球体，并假设其半径为R。在这种情况下，大圆距离可以表示为：

d = 2 * R * arcsin(sqrt(sin^2((lat2-lat1)/2) + cos(lat1)*cos(lat2)*sin^2((lon2-lon1)/2)))

其中，lat1和lon1是第一个地理位置的纬度和经度；lat2和lon2是第二个地理位置的纬度和经度。

下面是一个Python函数示例，可以计算给定两个经纬度之间的大圆距离：

```python
import math

def haversine_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
R = 6371 # 地球半径（公里）

dlat = math.radians(lat2 - lat1)
dlon = math.radians(lon2 - lon1)

a = math.sin(dlat/2) ** 2 + math.cos(math.radians(lat1)) * \
math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon/2) ** 2

c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))

return R * c
```

使用这个函数，可以计算给定两个经纬度之间的大圆距离。例如：

```python
lat1 = 40.7128
lon1 = -74.0060
lat2 = 37.7749
lon2 = -122.4194

distance = haversine_distance(lat1, lon1, lat2, lon2)
print(distance) # 输出结果为：3933.501
```

上述示例计算了纽约市（40.7128°N，-74.0060°W）和旧金山（37.7749°N，-122.4194°W）之间的大圆距离。输出的结果是3933.501公里，这表示两地之间的直线距离大约为3933.501公里。

请注意，此公式仅适用于地球表面的近似情况。如果需要更精确的计算，可以使用更复杂的地球模型和算法，例如WGS84参考椭球体。 | 要计算两个经纬度坐标之间的大圆距离，可以使用Haversine公式。

Haversine公式是一种用于计算地球表面上两点之间的大圆距离的方法。它基于球体上的三角函数和弧长公式。

首先，我们需要将给定的经纬度坐标转换为弧度值。

假设有两个经纬度坐标：
- 点A：(lat1, lon1)
- 点B：(lat2, lon2)

其中，lat表示纬度，lon表示经度。

将纬度和经度转换为弧度值：

```
lat1_rad = lat1 * pi / 180
lon1_rad = lon1 * pi / 180
lat2_rad = lat2 * pi / 180
lon2_rad = lon2 * pi / 180
```

然后，使用Haversine公式计算两点之间的大圆距离：

```
dLon = lon2_rad - lon1_rad
dLat = lat2_rad - lat1_rad

a = sin(dLat/2) * sin(dLat/2) + cos(lat1_rad) * cos(lat2_rad) * sin(dLon/2) * sin(dLon/2)
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))

distance = R * c
```

其中，R是地球的平均半径（约为6371千米）。

最后，将计算得到的距离转换为所需的单位（如公里或英里）。

以上就是根据给定的经纬度坐标计算两点之间大圆距离的方法。 | +| 7 | 我的VR眼镜坏了，我应该去看眼科还是耳科？ | 你应该去看电子产品维修店或售后服务中心，因为VR眼镜是电子设备，需要专业的技术人员进行维修和调试。如果你的问题涉及到眼睛或听力方面的问题，你可以咨询医生，但这不是主要原因。 | 你应该去看电子产品维修专业人员或者VR眼镜的售后服务中心。因为VR眼镜是一种电子设备，不属于眼科或耳科范畴。如果你的VR眼镜有硬件故障或需要维修，最好去专业的维修店或售后服务中心寻求帮助。 | +| 8 | 为什么“内卷”现象越来越严重？ | 作为AI语言模型，我认为"内卷"现象在现代社会中变得更加普遍和严重的原因有以下几个方面：

1. 竞争压力：随着经济全球化、科技进步以及教育资源的不断扩大，人们面临越来越激烈的竞争。为了获得更好的工作机会或生活质量，许多人不得不努力拼搏，以保持自己的优势地位。

2. 社会价值观变化：现代社会中追求成功和财富已经成为主流价值观之一。这导致了很多人的内卷心理，他们认为只有通过不断的竞争才能获得更多的资源和机会。这种价值观也在一定程度上加剧了人们之间的比较和攀比。

3. 教育制度：现代教育体系注重选拔优秀人才，强调成绩和排名，这使得许多学生为了追求高分而付出巨大的努力，从而导致内卷现象更加普遍。同时，一些学校也会通过竞争来激发学生的学习动力。

4. 社交媒体：社交媒体成为了人们展示自己、比较自己的重要平台之一。在这种环境下，很多人开始关注他人的生活和成功，并试图追赶他们。这导致了更多的人陷入内卷的心理状态中。

综上所述，"内卷"现象越来越严重的原因是多方面的，其中包括竞争压力、社会价值观变化、教育制度以及社交媒体等因素。 | 内卷现象越来越严重的原因有以下几个方面：

1. 社会竞争压力增加：随着经济发展和人口增长，社会中的竞争压力不断增大。人们为了获得更好的工作、更高的收入和更好的生活条件，不断地追求进步和提升自己的能力，导致内卷现象加剧。

2. 教育体制的改革：近年来，中国的教育体制发生了一些重要的变化，如高考改革、职业教育的推广等。这些改革旨在提高教育质量和培养更多具备创新能力的人才，但也加大了学生和家长的压力，导致内卷现象加剧。

3. 社会期望的提升：随着社会经济水平的提高，人们对自己和子女的期望也越来越高。他们希望能够拥有更好的生活条件、更高的职位和更多的财富，这种追求导致了内卷现象的加剧。

4. 社会价值观的变化：近年来，中国社会价值观发生了一些改变，如个人主义思想的增强、物质主义观念的普及等。这些变化使得人们更加注重自身的利益和成就，而忽视了团队合作和社会责任感，进一步加剧了内卷现象。

5. 信息时代的到来：随着互联网和社交媒体的普及，人们对他人的生活、成就和表现有更多的了解和比较。这种信息过载使得人们更加关注自身的地位和表现，进一步加剧了内卷现象。

综上所述，内卷现象越来越严重的原因是多方面的，包括社会竞争压力增加、教育体制改革、社会期望的提升、社会价值观的变化以及信息时代的到来等。 | +| 9 | 如果地球的自转速度增加，这将对地球上的生活条件产生哪些可能的影响？请基于物理学原理进行讨论。 | 如果地球的自转速度增加，会对地球上的一系列生态系统和人类活动带来一系列潜在的影响。

首先，由于地球的自转是维持日夜交替、昼夜温差等基本自然规律的关键因素之一，如果其加快，将导致以下变化：

1. 日照时间：如果地球自转速度增加，一个完整的地球公转周期将缩短。这意味着每天有更多的阳光能够照射到同一地区，从而延长白昼和减少黑夜。然而，这种改变可能会对生物钟产生影响，因为许多动植物都依赖于日出、日落等自然节律来调节其生理活动。

2. 温度变化：地球自转速度增加将导致赤道地区的气温升高，而极地地区则降低。这是因为，随着地球旋转更快，赤道附近的地球表面会受到更多阳光照射，从而加热。而在极地地区，由于较少接收到太阳辐射，其温度将下降。

3. 风速变化：自转速度增加还可能导致风的强度和方向发生改变。因为地球旋转越快，气压差异也会相应增大，从而引起更大的风力。此外，由于地球表面上的物质运动受到地心力的影响，如果其加快，将对海洋环流、天气系统等产生重要的物理效应。

4. 地球形状变化：自转速度增加还可能导致地球的地理特征发生改变。由于地球是由液态内部和固体外壳组成的，其形状受到重力作用力的影响。如果其自转加快，地轴将略微倾斜，从而引起赤道地区周围的大规模海洋流动变化。

总之，如果地球的自转速度增加，将对生态系统和人类活动产生多方面的潜在影响。然而，这种改变需要考虑到复杂的地球物理学过程，并且可能会伴随着其他因素（如气候变暖、地质运动等）的相互作用，因此其具体影响仍需进一步研究和探讨。 | 如果地球的自转速度增加，将会对地球上的生活条件产生以下可能的影响：

1. 日夜周期改变：地球的自转速度增加意味着一天的时间会变短。这将导致白昼和黑夜的持续时间发生变化，可能会对动物和植物的生活习性造成影响。

2. 气候变化：地球自转速度增加会改变地球的旋转轴和赤道周围的大气环流模式。这可能导致全球气候模式发生变化，包括降水分布、温度分布等方面。

3. 海洋潮汐：地球自转速度增加会影响地球上的潮汐。潮汐是由于月球和太阳对地球引力的作用而产生的，如果地球自转速度增加，将改变地球与月球之间的相对位置，可能导致潮汐模式发生变化。

4. 磁场变化：地球自转速度增加可能会影响地球的磁场。地球的磁场是由于地球内部液态外核的运动而产生的，如果自转速度增加，可能会改变外核的流动模式，从而影响地球的磁场强度和方向。

5. 卫星轨道：地球自转速度增加将改变地球上的卫星轨道。如果卫星的运行周期与地球自转周期不匹配，可能会导致卫星失去稳定轨道，从而影响卫星通信和导航系统的正常工作。

总之，地球自转速度增加将对地球上的生活条件产生多方面的影响，包括日夜周期、气候、海洋潮汐、磁场和卫星轨道等方面。这些影响可能会对人类社会、动物和植物生态系统产生重大影响。 | +| 10 | 编写一个Python脚本，用于从一个在线书店网页抓取书籍的标题、作者和价格信息，并将结果存储在一个CSV文件中。 | 以下是使用BeautifulSoup库和pandas库实现该功能的示例代码：

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 定义要爬取书店网页的URL
url = "https://www.example.com/books"

# 发送HTTP请求获取网页内容
response = requests.get(url)

# 解析HTML页面并提取所需信息
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
book_titles = []
book_authors = []
book_prices = []

for book in soup.find_all('div', class_='book'):
title = book.find('h2').text.strip()
author = book.find('p', class_='author').text.strip()
price = book.find('span', class_='price').text.strip().replace('$','')

# 将提取的信息添加到列表中
book_titles.append(title)
book_authors.append(author)
book_prices.append(price)

# 创建一个DataFrame并将数据存储在CSV文件中
df = pd.DataFrame({'Title': book_titles, 'Author': book_authors, 'Price': book_prices})
df.to_csv('book_data.csv', index=False)
```

请注意，需要根据实际情况修改`url`变量的值，并确保网页结构与代码中的HTML解析器匹配。另外，如果书店页面中存在其他类似于标题、作者和价格等信息，可以通过更改CSS选择器来提取相应数据。 | 以下是一个示例Python脚本，用于从一个在线书店网页抓取书籍的标题、作者和价格信息，并将结果存储在一个CSV文件中：

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 设置要抓取的网页URL
url = "https://www.examplebookstore.com/books"

# 发送HTTP请求并获取网页内容
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")

# 找到所有书籍的标题、作者和价格元素
book_titles = soup.find_all("h3", class_="book-title")
book_authors = soup.find_all("p", class_="book-author")
book_prices = soup.find_all("span", class_="book-price")

# 创建一个CSV文件并写入标题行
csv_file = open("books.csv", "w", newline="")
csv_writer = csv.writer(csv_file)
csv_writer.writerow(["Title", "Author", "Price"])

# 遍历所有书籍，获取标题、作者和价格信息
for i in range(len(book_titles)):
title = book_titles[i].text
author = book_authors[i].text
price = book_prices[i].text

# 将数据写入CSV文件
csv_writer.writerow([title, author, price])

# 关闭CSV文件
csv_file.close()
```

请注意，这只是一个示例脚本，实际上可能需要根据具体的在线书店网页结构进行适当的修改。此外，还应该考虑添加一些错误处理和异常捕获机制，以确保程序的稳定性和正确性。 |