文心一言与ANSYS

昨日百度热点有个值得本行业比较关注的点，百度的大语言模型 文心一言 对公众全面开放了，随着Chatgpt年初井喷式的爆发，目前AIGC相关模型已经深入到普通工作的方方面面。

按例，本篇文章首先来试试文心一言在ANSYS方面的应用，看看效果到底咋样。为具有对比性，本篇提问完全与年初的推文 Chatgpt与ANSYS 一致，点击下方链接直达该篇文章。

试试ChatGpt与ANSYS

值得说明的是，该篇文章中使用的Chatgpt版本为3.5，目前已有最新的付费版本4.0可用，可能在面对相同问题时，其答案更加丰富和准确。

本篇依然从下面几个方面进行测试。

1、对一些单元的解释

2、对命令的解释

3、案例的测试

4、APDL代码解释

5、APDL代码纠错

一、对单元的解释

二、对命令的解释

三、案例的测试

其源代码如下：

/prep7  et,1,solid185  type,1  mp,ex,1,200000  mp,nuy,1,0.3  o,0,0,0  l,10,10,10  et,2,shell181  type,2  mp,rho,2,7800  mp,ex,2,197.6e3  mp,nuy,2,0.3  vmesh,2,5  w,all    /solu  d,1,all,-1e-5  f,2,pz,-10000  f,3,pz,-10000  f,4,pz,-10000  f,5,pz,-10000  allsel  bouss  solu    /post1  set,last  disp,all,-1  winc,1.5  pldisp,2

从上面代码可见，基本过程是有的，但是命令流有的就是乱来了....

四、代码的解释

从解释来看，基本上每个命令的用途都能比较正确的解释，但是单位制不能正确匹配。

五、代码的纠错

这一段就没法形容了，完全没有识别出错误，与gpt在这块还是具有一定差距。。

六、其他方面的测试

总结而言，chatgpt与文心一言在ansys apdl应用方面其实都半斤八两，水哥估计其主要原因还是在于其学习APDL的素材较少，很多命令无法正确给出。就具体细节而言，单就apdl这方面，chatgpt相比于文心一言，还是具有一定的优势，特别是当用户在chatgpt界面用英文提问时，其准确率要相对高很多。

如果大家对文心一言有兴趣，赶紧去试试吧，只要登录百度账号即可，在处理中文方面的需求时，个人觉得文心一言当仁不让了~

文章来源：ansys结构院