你是想要比对和挑战 DeepSeek V3.1、Claude Opus4.1 和 GPT-5 在编程方面的表现，还是想要为这些模型生成特定的编程挑战题目和相应的提示词？

如果是后者，下面是一些可以用来挑战这些模型的编程题目和提示词：

挑战题目 1：数据结构与算法

题目：实现一个 LRU 缓存（Least Recently Used cache）的数据结构，支持以下操作：

  • put(key, value)：如果缓存没有满，则插入数据，如果缓存已满，则移除最近最少使用的数据，插入新的数据。
  • get(key)：返回数据，如果缓存中不存在该数据，则返回 -1。

提示词：

  • 使用 Python collections.OrderedDict 实现 LRU。
  • 时间复杂度要求：put() 和 get() 操作应该为 O(1)。

挑战题目 2：机器学习模型优化

题目：在给定的 Kaggle 数据集（如 Titanic 数据集）上实现一个分类模型，要求：

  • 使用交叉验证来选择最佳的机器学习模型（如 SVM、决策树、逻辑回归等）。
  • 优化模型的超参数以提高准确率。
  • 展示结果并比较不同模型的表现。

提示词：

  • 使用 scikit-learn 或 XGBoost。
  • 提供可重复的代码，并在输出中展示模型准确性和超参数。
  • 使用 GridSearchCV 或 RandomizedSearchCV 调整超参数。

挑战题目 3：多线程并发编程

题目：实现一个线程池（ThreadPool），支持如下功能：

  • submit(task)：提交任务到线程池。
  • shutdown(wait=True)：停止线程池，等待所有任务完成。

提示词：

  • 使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor。
  • 设计线程池使得任务可以动态分配给空闲线程。
  • 需要处理任务的异常和返回结果。

挑战题目 4：图像处理与深度学习

题目：实现一个深度学习模型，检测图像中的猫或狗，并计算其准确率。

  • 使用卷积神经网络（CNN）进行分类。
  • 使用数据增强（如旋转、翻转、缩放等）来提高模型的泛化能力。

提示词：

  • 使用 TensorFlow 或 PyTorch。
  • 数据集：Dogs vs. Cats（Kaggle）。
  • 对模型进行训练和验证，并显示训练过程中准确率和损失值的变化。

挑战题目 5：网络编程与爬虫

题目：实现一个爬虫，抓取指定网站（如知乎、StackOverflow）的问题与答案，并将其存储到数据库中。

  • 爬虫需要遵循 robots.txt 文件的规则。
  • 通过 API 获取最新的问答数据，并存储到 MySQL 或 MongoDB。

提示词：

  • 使用 requests 或 scrapy。
  • 使用 BeautifulSoup 或 lxml 解析 HTML。
  • 确保爬虫具备并发抓取能力，并且能处理爬取过程中遇到的异常（如 IP 被封禁）。

如果你有特定的目标或题目方向，也可以告诉我，我可以根据需求调整。