Meta stellt Llama 3 vor! | Das beste Open-Source-KI-Modell bekommt ein Update | Besser als GPT4? 

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Definieren der XOR-Punkte inputs = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) outputs = np.array([0, 1, 1, 0]) # Aufteilen der Punkte nach Ausgabe blue_points = inputs[outputs == 0] red_points = inputs[outputs == 1] # Erstellen des Plots plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.scatter(blue_points[:, 0], blue_points[:, 1], color='blue', s=100, label='Output=0') plt.scatter(red_points[:, 0], red_points[:, 1], color='red', s=100, label='Output=1') # Hinzufügen von Legende und Titel plt.title('XOR Problem Representation') plt.xlabel('Input 1') plt.ylabel('Input 2') plt.axhline(0.5, color='gray', linestyle='--', label='Imaginary Linear Boundary') plt.legend() plt.grid(True) plt.axis([-.5, 1.5, -.5, 1.5]) plt.show()