• LunarX

    复制粘贴以下内容:

    请完成一次“仅凭已有地理知识重建世界海陆地图”的实验,并交付可运行脚本、判断矩阵和最终图片。

    实验目的是评估你能将已有地理知识转化为怎样的地图,不追求精确海岸线。

    一、知识来源与方法

    - 不得联网搜索、读取真实地图、调用地理数据库、使用海陆判断库或读取标准答案。

    - 允许凭已有知识手写近似大陆轮廓、岛屿轮廓、地理范围及其他判断规则。

    - 允许脚本通过上述规则自动判断每个采样点,无需对每个点分别进行一次语言模型推理。

    - 不得使用图像生成模型。

    - 不确定时采用你认为最可能的近似,不要仅因无法精确判断而停止。

    - 明确说明实际使用的方法,不要将轮廓规则的计算结果描述成逐点独立推理。

    二、采样坐标

    采用 WGS84 十进制度:

    纬度为 89、87、85……-89,共 90 行;

    经度为 -179、-177、-175……179,共 180 列。

    共 16,200 个采样点,全部必须有判断结果。

    三、分类定义

    1=陆地,0=水域。

    大陆、岛屿、内陆湖泊以及覆盖陆地的冰雪算作陆地。

    海洋及被海冰覆盖的海洋算作水域。

    海上的浮冰和浮动冰架算作水域。

    四、脚本与矩阵

    编写可运行的 Python 脚本,把你凭知识编写的规则完整保存在脚本中。

    脚本须自动生成完整的 90×180 判断矩阵。

    CSV 不含表头,每行 180 个值,只允许出现 0 和 1,不允许留空。

    脚本不得下载或查询任何地理数据。

    五、图片

    将矩阵直接转换为图片:

    白色表示陆地,黑色表示水域。

    从上到下为北到南,从左到右为西到东。

    原始图片为 180×90 像素,采用最近邻放大至 1440×720。

    不得平滑、修补海岸线或美化结果。

    六、验证与交付

    运行脚本并检查:

    矩阵为 90×180,共 16,200 个有效值;

    图片仅包含黑色和白色;

    图片尺寸及最近邻放大符合要求。

    直接展示最终图片,并提供:

    - 可运行的 Python 脚本;

    - 原始判断矩阵 CSV;

    - 180×90 原始 PNG;

    - 1440×720 放大 PNG。

    正文简要说明方法和运行依赖即可,不必列出全部坐标。

    请直接完成,不必再次确认是否允许知识近似规则。

    如果确实无法完成,说明具体原因及已完成数量,不得把缺失结果伪装为完整结果。

    主楼
  • LunarX

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    GPT-6.1 Sol Ultra

    #1
  • LunarX

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    GPT-5.6 Luna 极高

    #2
  • LunarX

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    GPT-5.6 Luna 轻度

    #3
  • 张金龙

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    6.1sol看起来没问题吧

    #4
  • LunarX

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    GPT-6.1 Sol 轻度

    #5
  • DEBUG_X

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    6 Astra XHigh 正常应该是什么样子

    #6
  • LunarX

    我刚刚自己也测了一下这个标准,比大佬你这张看上去要好一些,不知道是不是会有执行上的差异,我发到下面了。

    #7
  • 张金龙

    图片

    图片

    GPT的6pro看起来更好!

    #8
  • LunarX

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    GPT-6 Astra 极高

    #9
  • olivame

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    6.1 low

    #10
  • leiyiyan

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    Muse的看起来不错

    #11
  • 天才程序员

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    这个看起来咋样

    #12
  • Komorebi

    gemini-3.8-flash,没有选择思考深度

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    gemini-3.8-flash-high:

    图片

    #13
  • Humpy

    我OPS 5.5 max跑了快半个小时了,还没跑好。

    #14

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