NEW: 推送评测GLM直接生成行为树、直接生成目标状态的代码
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wuziji
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6efdb2016f
commit
8bb061e7ee
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@ -0,0 +1,57 @@
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At(Robot,Bar) 请问您需要什么帮助吗？我就在吧台附近，能否请您自己过来呢？
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At(Robot,Bar) 请问你能去一下吧台吗？
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At(Robot,Bar) 请问你能帮我到吧台那个位置吗？
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At(Robot,WaterTable) 请问你能过来一下吗？我正在茶水桌旁。
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At(Robot,WaterTable) 请问你可以去茶水桌一下吗？
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At(Robot,WaterTable) 你能带路去茶水桌吗？
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At(Robot,CoffeeTable) 请问你可以过来一下吗？我在这张咖啡桌旁边。
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At(Robot,CoffeeTable) 请问你可以帮我一下，去一下咖啡桌吗？
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At(Robot,CoffeeTable) 请问你能帮我前往咖啡桌那个位置吗？
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At(Robot,Bar2) 您好，请问您需要什么帮助吗？我正在另一个吧台处理一些事情。
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At(Robot,Bar2) 请问你可以去一下另一个吧台吗？
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At(Robot,Bar2) 你能去另一个吧台的位置吗？
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At(Robot,Table1) 请问你能过来一下吗？我目前在第一桌，需要你的帮助。
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At(Robot,Table1) 请问你能去一下第一桌吗？
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At(Robot,Table1) 请问你能帮我到第一张桌子那个位置吗？
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At(Robot,Table2) 请问您能过来一下吗？我正在第二张桌子这里。
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At(Robot,Table2) 请问你可以去第二张桌子一下吗？
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At(Robot,Table2) 请问你能帮我前往第二桌吗？
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At(Robot,Table3) 请问你能过来一下吗？我正在第三张桌子旁。
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At(Robot,Table3) 请问你能去第三张桌子一下吗？
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At(Robot,Table3) 你能告诉我第三张桌子的位置在哪里吗？
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On(Softdrink,Bar) 您好，请问您需要我帮您把盒装冰红茶放到哪个位置呢？
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On(Softdrink,Bar) 服务员，能否帮我拿来一盒冰红茶放到吧台呢？
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On(Softdrink,WaterTable) 您好，请问您需要我帮忙将盒装冰红茶放到哪个位置吗？
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On(Softdrink,WaterTable) 服务员，能否帮我把盒装冰红茶拿到茶水桌呢？
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On(Softdrink,CoffeeTable) 请问你能把盒装冰红茶放到咖啡桌那个位置吗？
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On(Softdrink,CoffeeTable) 服务员，把盒装冰红茶拿到咖啡桌 position 好吗？
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On(Softdrink,Bar2) 请问你能把盒装冰红茶放到另一个吧台的位置吗？
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On(Softdrink,Bar2) 请问你能把盒装冰红茶拿到另一个吧台位置吗？
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On(Softdrink,Table1) 请问您能否把盒装冰红茶放在第一桌的指定位置呢？
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On(Softdrink,Table1) 请您把盒装冰红茶拿到第一桌的位置。
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On(Softdrink,Table2) 服务员，您好，请问能否帮我將這盒裝冰红茶放 到第二張桌子那個位置呢？
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On(Softdrink,Table2) 服务员，请把盒装冰红茶拿到第二张桌子的位置。
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On(Softdrink,Table3) 请问你可以把盒装冰红茶放到第三张桌子的那个位置吗？
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On(Softdrink,Table3) 请问你能把盒装冰红茶拿到第三张桌子的位置吗？
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On(BottledDrink,Bar) 您好，请问您需要我将瓶装饮料放到哪个位置呢？
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On(BottledDrink,Bar) 请把瓶装饮料拿到吧台的位置。
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On(BottledDrink,WaterTable) 请问你可以把瓶装饮料放到茶水桌那个位置吗？
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On(BottledDrink,WaterTable) 请问你能把瓶装饮料拿到茶水桌位置吗？
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On(BottledDrink,CoffeeTable) 服务员，能否把瓶装饮料放在咖啡桌那个位置呢？
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On(BottledDrink,CoffeeTable) 服务员，能否把瓶装饮料拿到咖啡桌附近呢？
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On(BottledDrink,Bar2) 请问你能把瓶装饮料放到另一个吧台的那个位置吗？
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On(BottledDrink,Bar2) 请把瓶装饮料拿到另一个吧台位置。
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On(BottledDrink,Table1) 请问您能否帮我將瓶裝飲料放至第一張桌子的那個位置呢？
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On(BottledDrink,Table1) 请问你能把瓶装饮料拿到第一桌的位置吗？
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On(BottledDrink,Table2) 请问，你可以把瓶装饮料放到第二张桌子的那个位置吗？
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On(BottledDrink,Table2) 请问你能把瓶装饮料拿到第二张桌子的位置吗？
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On(BottledDrink,Table3) 请问，你能把瓶装饮料放到第三桌的哪个位置吗？
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On(BottledDrink,Table3) 请问你能把瓶装饮料拿到第三张桌子的位置吗？
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On(Yogurt,Bar) 请问你能把酸奶放到吧台那个位置吗？
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On(Yogurt,Bar) 请问你能把酸奶拿到吧台位置吗？
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On(Yogurt,WaterTable) 请问你能把酸奶放到茶水桌那个位置吗？
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On(Yogurt,WaterTable) 服务员，请把酸奶拿到茶水桌的位置。
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On(Yogurt,CoffeeTable) 请问，你能把酸奶放在咖啡桌那个位置吗？
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On(Yogurt,CoffeeTable) 服务员，能否把酸奶拿到咖啡桌的位置呢？
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On(Yogurt,Bar2) 请问你能把酸奶放到另一个吧台的那个位置吗？
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On(Yogurt,Bar2) 请问你能把酸奶拿到另一个吧台位置吗？
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@ -1,6 +1,8 @@
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import os
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import requests
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import urllib3
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from tqdm import tqdm
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########################################
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# 该文件实现了与大模型的简单通信
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########################################
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@ -9,23 +11,28 @@ import urllib3
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urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
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def single_round(question,prefix=""):
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def single_round(question, prefix=""):
|
||||
url = "https://45.125.46.134:25344/v1/chat/completions"
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||||
headers = {"Content-Type": "application/json"}
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||||
data = {
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||||
"model": "RoboWaiter",
|
||||
"messages": [
|
||||
{
|
||||
"role": "system",
|
||||
# "content": "你是一个机器人服务员：RoboWaiter. 你的职责是为顾客提供对话及具身服务。"
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||||
"content": "请将以下你对咖啡厅服务员说的话改写成更清晰更合理的顾客表述。"
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},
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{
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||||
"role": "user",
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||||
"content": prefix + question
|
||||
}
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||||
{
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||||
"role": "system",
|
||||
# "content": "你是一个机器人服务员：RoboWaiter. 你的职责是为顾客提供对话及具身服务。"
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"content": """
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||||
假设现在你是咖啡厅的一个顾客，请将以下你对咖啡厅服务员说的话改写成更清晰更合理的顾客表述。注意：句中的你指的是咖啡厅服务员，也不要说能帮我。
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例如：麻烦你去一下吧台。可以转述成：服务员，你能去下吧台吗？
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另一个例子：请你拿一下酸奶到吧台位置。可以转述成：服务员，拿一杯酸奶来吧台。
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"""
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},
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{
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"role": "user",
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"content": prefix + question
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||||
}
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||||
]
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}
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||||
}
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response = requests.post(url, headers=headers, json=data, verify=False)
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@ -37,14 +44,18 @@ def single_round(question,prefix=""):
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if __name__ == '__main__':
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||||
with open('goal_states_with_description.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
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||||
with open('./goal_states_with_description.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
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||||
lines = file.readlines()
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||||
for line in lines:
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||||
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||||
output_file = './expansion_out/output2.txt'
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||||
with open(output_file, 'a', encoding='utf-8') as file:
|
||||
file.truncate(0)
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||||
for line in tqdm(lines):
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||||
tmp = line[:-1].split('\t')
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||||
#file.write("""{"title":"%s","text":"%s"}\n""" % (tmp[1], tmp[0]))
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||||
# file.write("""{"title":"%s","text":"%s"}\n""" % (tmp[1], tmp[0]))
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||||
question = tmp[1]
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||||
#print(single_round(question))
|
||||
#print(tmp[1])
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||||
with open('output1.txt', 'a',encoding='utf-8') as file:
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||||
file.write(tmp[0]+"\t"+single_round(question)+'\n')
|
||||
# print(single_round(question))
|
||||
# print(tmp[1])
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||||
with open(output_file, 'a', encoding='utf-8') as file:
|
||||
file.write(tmp[0] + "\t" + single_round(question, prefix="现在改写一下句子：") + '\n')
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||||
print("输出完成")
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@ -1,6 +1,8 @@
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import time
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import requests
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import urllib3
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########################################
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||||
# 该文件实现了与大模型的简单通信
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########################################
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@ -9,22 +11,29 @@ import urllib3
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urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
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||||
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||||
def single_round(question,prefix=""):
|
||||
def single_round(question, prefix=""):
|
||||
url = "https://45.125.46.134:25344/v1/chat/completions"
|
||||
headers = {"Content-Type": "application/json"}
|
||||
data = {
|
||||
"model": "RoboWaiter",
|
||||
"messages": [
|
||||
{
|
||||
"role": "system",
|
||||
"content": "你是一个机器人服务员：RoboWaiter. 你的职责是为顾客提供对话及具身服务。"
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||||
},
|
||||
{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": prefix + question
|
||||
}
|
||||
{
|
||||
"role": "system",
|
||||
"content": "你是一个机器人服务员：RoboWaiter. 你的职责是为顾客提供对话及具身服务。"
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||||
# "content":
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# """
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||||
# 你是一个熟悉行为树的工程师，你的职责是根据用户需求，为一个人型的机器人设计完成用户需求的行为树序列。
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# 行为树是一种有向根树，他的内部节点称为控制节点，控制节点包括选择、顺序，顺序节点只有所有子节点返回成功之后他才成功。
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# 选择节点只要有一个子节点返回成功最后就成功。叶节点称为执行节点，执行节点包括动作节点和条件节点。动作节点执行具体的动作，条件节点检查环境中的条件是否满足。
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# """
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||||
# "content": "你是一个优秀的目标状态规划师，能够根据用户输入，规划出所需要的目标状态。例如：打开窗帘的目标状态可以是Is(Curtain, On)"
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||||
},
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||||
{
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||||
"role": "user",
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||||
"content": prefix + question
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||||
}
|
||||
]
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||||
}
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||||
}
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||||
response = requests.post(url, headers=headers, json=data, verify=False)
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@ -37,7 +46,10 @@ def single_round(question,prefix=""):
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if __name__ == '__main__':
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question = '''
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给我一杯拿铁
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||||
嘿！能做一杯咖啡吗？咖啡就行！
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||||
'''
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||||
import timeit
|
||||
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||||
print(single_round(question))
|
||||
cur_time = time.time()
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||||
print(single_round(question, prefix='现在给出符合这句话要求的目标状态: '))
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||||
print(f"单次生成耗时：{time.time() - cur_time} s \n")
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||||
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