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史上最佳 (GOAT)，比 GPT-4o 更好

TL;DR. 我正在比较某些健身练习，基本上如果我问它，“我能比做练习 B 更好地做练习 A 吗？” GPT-4o 总是以这种形式回答：是的！练习 A 是一个很好的练习（在这里强调 A 的所有好处…）巨大的积极偏见。

长故事：

查询：缆绳划船除了背部肌肉外，还锻炼核心，我可以将其替换为坐式缆绳机加上帕洛夫按压加上手提箱携带吗？

ChatGPT：

是的，你可以用坐式缆绳机、帕洛夫按压和手提箱携带的组合来替代缆绳划船，以针对相同肌肉，包括核心。这些专注于核心的练习应该足以补偿从缆绳划船中失去的稳定器参与。只要你保持这些核心练习的良好强度和形式，你应该仍然能够获得全面的锻炼，而不会错过核心或稳定性的好处。

[做这些练习的一大堆积极好处列表]
[安全考虑]
[结论：好主意]

现在与 Command R+ (Q4K_M) 比较：

虽然这个组合确实涵盖了广泛的肌肉群并刺激了各种适应，但有一些细微差别需要考虑：

  • 核心刺激：缆绳划船为你的核心提供了一个独特的挑战，因为动态张力和需要稳定你的躯干以抵抗缆绳的拉力。这一点没有被坐式机器划船完全复制，后者更多的是一个孤立的动作。
  • 背部肌肉激活：缆绳划船也比坐式机器划船从稍微不同的角度瞄准你的背部肌肉。这是因为缆绳允许更自然的拉动作，而机器划船有一个固定的运动模式。
  • 肩部肌肉招募：缆绳划船确实在一定程度上招募了你的肩部肌肉，特别是后三角肌和肩袖肌肉，这些肌肉负责肩部稳定性。这种肩部参与在坐式机器划船中不那么突出。

总之，通过执行坐式机器划船、帕洛夫按压和手提箱携带，你确实涵盖了广泛的肌肉群和训练刺激。然而，你没有完全复制缆绳划船的特定核心刺激、背部肌肉激活和肩部肌肉招募。如果你想最大限度地训练并全面针对所有这些区域，建议在你的训练中包括缆绳划船以及其他练习。

只是残酷，临床上剖析了运动的所有方面，一直到细节，没有积极偏见，只是很棒

讨论总结

本次讨论主要集中在Command R+和GPT-4o两个AI模型在健身指导方面的表现。大多数评论者认为Command R+在分析运动细节和提供客观建议方面表现出色，而GPT-4o则显示出明显的积极偏见。讨论中还涉及了其他模型如Mistral Large和Gemma 2 9B的性能比较，以及模型在编程和复杂推理问题上的应用。总体上，讨论呈现出对Command R+的高度评价和对GPT-4o的批评，同时也探讨了模型在不同应用场景下的优劣。

主要观点

  1. 👍 Command R+在分析运动细节方面表现出色
    • 支持理由：提供详细和客观的健身分析，没有积极偏见。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数评论者认同其分析的细致性。
  2. 🔥 GPT-4o在回答问题时显示出积极偏见
    • 正方观点：GPT-4o的回答偏向于肯定和推荐，缺乏深入分析。
    • 反方观点：无明显反方观点，多数评论者批评其偏见性。
  3. 💡 Command R+提供了更全面的肌肉群和训练刺激覆盖
    • 解释：通过详细分析，Command R+能够全面考虑运动的各个方面，包括核心刺激、背部肌肉激活和肩部肌肉招募。
  4. 👍 Command R+的分析更注重核心刺激、背部肌肉激活和肩部肌肉招募
    • 支持理由：这些细致的分析有助于用户更全面地理解运动的效果。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数评论者认同其分析的全面性。
  5. 🔥 GPT-4o的回答偏向于肯定和推荐，缺乏深入分析
    • 正方观点：GPT-4o的回答偏向于肯定和推荐，缺乏深入分析。
    • 反方观点：无明显反方观点，多数评论者批评其偏见性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Command R+在被告知错误信息时会表现出不满”
    • 亮点：展示了Command R+的智能反应和对错误信息的敏感性。
  2. “🤔 GPT-4o在回答健身问题时存在积极偏见”
    • 亮点：指出了GPT-4o在回答问题时的偏见性，引发了对模型输出的深入思考。
  3. “👀 Command R+提供了更全面的肌肉群和训练刺激覆盖”
    • 亮点：强调了Command R+在分析运动细节方面的全面性和细致性。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向于对Command R+的正面评价和对GPT-4o的批评。主要分歧点在于模型的分析细致性和偏见性。评论者普遍认为Command R+能够提供更为客观和详细的分析，而GPT-4o则存在明显的积极偏见。这种分歧可能源于用户对模型输出的期望和实际表现之间的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于AI模型在健身指导和其他专业领域应用的深入讨论。
  • 潜在影响：AI模型在健身指导中的应用可能会改变传统的健身训练方式，提供更为个性化和科学的训练建议。

详细内容：

《关于模型比较的热门讨论：Command R+ 引关注》

在 Reddit 上，一篇题为“Command R+ Still the GOAT and why we need unaligned models”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论众多。帖子主要对比了不同模型在处理健身相关问题时的表现，如 ChatGPT 和 Command R+ 对替代健身动作的分析。

讨论焦点主要集中在不同模型的特点和优势。有人认为 Command R+ 在分析健身动作时，能做到临床般精确地剖析每个细节，没有积极性偏差。比如有评论指出：“While this combination certainly covers a diverse range of muscle groups and stimulates various adaptations, there are a few nuances to consider…” 。

也有人分享了对其他模型的看法。比如，“Mistral Large 是目前最喜欢的模型”，“Gemma 27B 是当前最爱，在 Q5_K_M 下本地运行效果最佳”。

关于模型的一致性和开放性也存在争议。有人认为某些模型存在积极性偏差是个问题，而 Command R+ 则相对更“自由”。但也有人担心未对齐模型可能带来的影响。

在这场讨论中，大家的共识是不同模型各有千秋，适用场景和表现各有不同。特别有见地的观点如“通过实验不同模型，能为未来测试提供更多角度”丰富了讨论。

最终，这场讨论让我们对各类模型有了更全面的认识，也促使我们思考如何根据需求选择更合适的模型。