سأل تشانغ شياو جون يانغ تشيلين سؤالا في المقابلة: ستقوم في النهاية بعمل نموذج كبير عام بدلا من نموذج الترميز ، أليس كذلك؟ يعكس هذا السؤال بعمق أن المستخدمين مهتمون الآن بمنتج الذكاء الاصطناعي الجديد. بما في ذلك جميع النماذج الكبيرة والوكلاء أو أشكال المنتجات الأخرى ، حتى يتم تشكيل حدود العادات ، في الواقع ، إنه غامض للغاية. غالبا ما يجذب التميز الرأسي المستخدمين ، بينما تصل قدرة التعميم / التعميم إلى 60 نقطة لعصا المستخدمين. هذا ملحوظ بشكل خاص عندما أستخدم الحيرة و GPT: الحيرة أفضل من chatGPT من حيث قدرات أبحاث السوق (السرعة) ؛ الأداء العملي للبحث / الكتابة في بريد Google أفضل من Gemini الخاص ب Google. في مهمة التباين العرضية ، يعمل الحيرة بشكل أفضل من النماذج الكبيرة الأخرى للأغراض العامة ، مما يجعلني أستخدمها بشكل متكرر مرارا وتكرارا. الشيء نفسه ينطبق على منتجات الذكاء الاصطناعي الأخرى: تبدو مناقشة النموذج أو غير النموذج قديمة بعض الشيء بالنسبة لي ، أو على الأقل ليس شيئا يفكر فيه بناة الخطوط الأمامية. يجب أن يكون التفكير هو نقطة الدخول ، النقطة الشائكة. يتم كسر المشاكل الصغيرة والمشاهد الصغيرة واحدة تلو الأخرى ، ويحيط الريف بالمدينة ، ويمكن أن يكون الحيرة أيضا أفضل من GPT و Gemini.