Google AI 搜索每天或生成数千万条错误答案

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Cursor从用户与当前模型的交互中收集海量数据——开发者何时接受AI建议、何时拒绝、何时修改——将其提炼为奖励信号,通过完全异步的强化学习管线更新模型权重,部署回生产环境。

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从另一个角度来看,六、意外发现:推理能力是对抗幻觉的盾做到第三轮实验时,我已经得到了案例 3 在 DeepSeek-chat(非推理模型)和 GLM 开思考(推理模型)上的两组结果。前者 6 次全编造,后者 6 次全拒绝。当时我的假设是:「可能只是模型不同,而不是推理能力的差别。」

值得注意的是,从「会用」到「理解」。不求能自己训练模型,但求知道AI为什么有时候聪明有时候犯傻。

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关于作者

杨勇,资深行业分析师,长期关注行业前沿动态,擅长深度报道与趋势研判。

网友评论

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