Чжан Сяоцзюнь в интервью задал Ян Чжилину вопрос: Вы в конечном итоге хотите создать универсальную модель, а не модель для кодирования, верно? Этот вопрос глубже отражает текущее восприятие пользователей нового AI-продукта, включая все большие модели и агенты или другие формы продуктов, использование, миграцию, пока не сформируется привычка, на самом деле очень размыто. Часто выдающееся представление в узкой области привлекает пользователей, в то время как универсальная способность на уровне 60 баллов может удержать пользователей. Это особенно заметно, когда я использую perplexity и GPT: perplexity лучше в рыночных исследованиях (по скорости), чем chatGPT; а в поиске/написании в Google Mail его практическое представление лучше, чем у собственного Gemini от Google. Именно в ходе случайных сравнительных задач производительность perplexity оказывается лучше, чем у других универсальных больших моделей, что заставляет меня использовать его все чаще. С другими AI-продуктами ситуация аналогична: обсуждение модели или немодели, на мой взгляд, несколько устарело, или, по крайней мере, не является вопросом, над которым размышляют первоклассные разработчики. Важным является точка входа и точка сцепления. Малые проблемы и малые сценарии решаются по одному, окружая город деревней, и perplexity может быть более удобным, чем GPT и Gemini.