原贴链接

好吧，我仍然对前沿模型的性能印象深刻，但我承认，尽管新模型通常比几周前的模型更聪明或更好，但我并没有看到自GPT-4以来有什么革命性的变化。

我仍然对开发速度和模态的增加感到惊讶，期待GPT-4o的原生音频和图像功能，并且我喜欢现在较小的模型能够达到去年顶级模型的智能和能力。所以，我并没有宣布我们正处于AI寒冬，因为本周前沿性能并没有巨大的变化。

然而，我认为LLM和多模态模型在能力方面似乎正在趋同。正如我所说，我认为大多数顶级模型现在仍然是GPT-4级别的模型。我知道我们可以查看基准测试并看到显示哪些模型优于其他模型的各种指标，但对于大多数使用所有前沿模型的人来说，我还没有看到一个模型被公认为最好的明确共识。例如，没有人争论过gpt-3.5比gpt-4更好，但不同的人会根据不同的或相似的任务偏好Claude Opus、3.5 sonnet、Llama、gpt-4、gpt-4o、gemini Pro等。有这么多智能模型可供选择是很好的，但似乎能力是相似的。

我的想法是，我们是否只是在尝试做GPT-4已经能做到的事情，所以更聪明的模型并没有好多少？我最初使用GPT-4来提供结构化的JSON、工具调用、技术写作、编程等，它做得很好。作为一个聊天机器人，我只能期望更多，但我们还想从这些聊天机器人那里得到什么呢？

所以，最后我的问题是，你希望AI/LLM能做什么它现在还不能做的事情？不关注像数strawberrrry中有多少个’r’这样的小众问题，你试图用现有的LLM做什么实际的事情，但它们就是做不到，以及你因为知道它们做不到而不问它们什么？

我想了解这种限制是我们围绕LLM设置的聊天机器人包装，还是LLM本身。老实说，我认为通过不同的微调，我们可以从现有的基础模型中解锁更多有用的行为，从而创建代理而不是聊天微调。我相信引擎相当不错，但我们仍然把它放在一辆小车上，想知道为什么它不是一辆公交车……如果这有意义的话。

那么，你希望AI做什么，你希望GPT-5、Claude 4、Gemeini 3、Llama $等能做什么？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于AI/LLM的能力与局限性，参与者分享了在编程、数据处理、模型微调等方面的实际应用体验，并对未来AI的发展方向提出了各自的期望。讨论中普遍认为，尽管AI/LLM在某些领域表现出色，但仍存在不少局限，如在复杂算法实现、多步骤推理、特定领域知识处理等方面的不足。同时，用户们也表达了对AI未来发展的乐观态度，期待通过更多的微调和优化，使AI能够更好地服务于各种实际应用场景。

主要观点

  1. 👍 AI/LLM在编程辅助中的应用

    • 支持理由：AI模型在处理小型代码改进和生成样板代码方面表现出色。
    • 反对声音：在编写复杂或大型应用程序时，需要大量人工修正。

  2. 🔥 AI/LLM在数据处理中的局限性

    • 正方观点：AI模型在处理复杂数据和进行有效研究方面存在不足。
    • 反方观点：通过更好的微调和上下文管理，可以改善这些局限性。

  3. 💡 AI/LLM的未来发展方向

    • 期望AI能够实现更高级的智能建模，提高推理能力和泛化能力。
    • 需要更高质量的数据和更深入的训练。

金句与有趣评论

  1. “😂 AI模型在处理特定角色扮演聊天时经常犯错误，显示出缺乏常识。”

    • 亮点：指出了AI在处理复杂社交场景时的不足。

  2. “🤔 我们可能只是在尝试让AI做它已经能做的事情，而更聪明的模型并没有带来显著的提升。”

    • 亮点：引发了关于AI发展方向的深入思考。

  3. “👀 期望AI能够实现更高级的智能建模，提高推理能力和泛化能力。”

    • 亮点：表达了用户对AI未来发展的积极期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极中带着批判。用户们对AI/LLM的能力表示认可，同时也指出了其在多模态处理、复杂任务解决等方面的局限性。主要分歧点在于对AI未来发展的期望与当前实际能力之间的差距，以及如何通过微调和优化来解锁AI的更多潜力。

趋势与预测

  • 新兴话题：AI在多模态处理和复杂任务解决方面的进一步发展。
  • 潜在影响：AI/LLM的优化和微调将使其在更多领域发挥作用，如编程辅助、数据处理等，从而提高工作效率和质量。