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模型: gemini-1.5-pro-exp-0827

在温度=0的情况下，它始终无法正确回答这个问题，温度=1的情况下尝试了5次也都失败了。

在测试过程中，我还猜测这个模型的视觉能力较弱——其他人也有这样的观察吗？

讨论总结

本次讨论主要围绕Gemini 1.5 Pro Experimental模型在AI Studio中处理多边形序列问题时的表现展开。评论者们普遍对模型的视觉能力和推理能力提出了质疑，特别是在温度参数设置为0和1时，模型多次尝试均未能正确解决问题。部分评论者认为模型的视觉处理能力较弱，并讨论了是否可以通过反射式提示来改善模型的表现。此外，还有评论者指出模型在早期表现良好，但后来逐渐失去优势，甚至在一些情况下表现不如预期。总体而言，讨论的情感倾向偏向质疑和失望。

主要观点

  1. 👍 Gemini 1.5 Pro Experimental模型在处理多边形序列问题时表现不佳
    • 支持理由：模型在温度设置为0和1时均未能正确解决问题，推理过程中存在自相矛盾的情况。
    • 反对声音：有评论者认为如果直接询问模型特定形状的问题，模型可能会给出正确答案。
  2. 🔥 模型的视觉能力较弱
    • 正方观点：评论者们普遍认为模型的视觉处理能力较弱，尤其是在处理多边形序列问题时。
    • 反方观点：暂无明确反对观点，但有评论者提出可以通过反射式提示来改善模型的表现。
  3. 💡 版本差异影响模型表现
    • 解释：有评论者指出原帖中提到的模型实际上是Flash Experimental版本，而非Pro版本，这可能导致测试结果的差异。
  4. 💡 温度参数设置对模型表现有显著影响
    • 解释：模型在温度设置为0和1时均未能正确解决问题，表明温度参数对模型的推理能力有重要影响。
  5. 💡 安全对齐可能影响了模型的表现
    • 解释：有评论者提到“Safety alignment”可能影响了模型的表现，导致其在某些情况下表现不如预期。

金句与有趣评论

  1. “😂 Not sure what’s up on your end, but I just ran this and it did just fine?”
    • 亮点：评论者对原帖中模型表现不佳的说法提出质疑，亲自测试后发现模型表现良好。
  2. “🤔 Gemini was never this dumb earlier”
    • 亮点：评论者对模型当前的表现感到失望，认为其不如早期版本。
  3. “👀 如果直接询问模型特定形状的问题，模型可能会给出正确答案。”
    • 亮点：评论者提出了一个假设，即直接询问模型特定形状的问题可能会得到正确答案。
  4. “👀 Safety alignmemt kicked in”
    • 亮点：评论者提出了一个可能影响模型表现的因素，即“Safety alignment”。
  5. “👀 Shape 3 has 5 sides, so shape 4 must have 6 sides. Gemini said, with confidence, that it has 7.”
    • 亮点：评论者指出了模型在推理过程中的错误，尤其是在计算形状数量时。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向质疑和失望。评论者们普遍对Gemini 1.5 Pro Experimental模型的表现感到不满，尤其是在处理多边形序列问题时。部分评论者对模型的视觉能力和推理能力提出了质疑，认为其在早期表现良好，但后来逐渐失去优势。此外，还有评论者对模型的表现感到失望，认为其不如早期版本。

趋势与预测

  • 新兴话题：反射式提示是否能改善模型的表现，以及如何优化温度参数设置。
  • 潜在影响：对AI模型的视觉处理能力和推理能力进行更深入的研究和优化，可能会引发更多关于模型性能提升的讨论。

详细内容：

标题：Gemini 1.5 Pro Experimental 在 AI Studio 中处理样本问题的困境

在 Reddit 上，一则有关“Gemini 1.5 Pro Experimental 在 AI Studio 中处理样本问题的讨论”引起了众多用户的关注。该帖子展示了一个具有专业性和技术感的在线平台界面截图，似乎与某种数学问题或编程挑战有关，特别是关于多边形的序列问题。此帖获得了较高的关注度，评论众多。

帖子中提到，Gemini 1.5 Pro Experimental 在温度为 0 时一直出错，温度为 1 时的 5 次尝试也均未成功。有人分享道：“当我测试时，还猜测这个模型的视觉能力较弱，有没有其他人也有这样的观察？”

讨论的焦点主要集中在对 Gemini 1.5 Pro Experimental 表现的评价上。有人表示自己测试运行时没有问题，比如有用户说：“不确定你那边是怎么回事，不过我刚运行了这个，一切正常。”并提供了相关链接https://i.imgur.com/ZCXyymq.png 还有用户指出它最终答对了，但开始是错误的。也有人提出疑问，比如“所以你认为反射式提示会有帮助吗？”还有用户说自己最近在令牌方面遇到了严重问题，以前能很好理解上传的压缩文件，现在却不行了。有人认为 Gemini 曾经表现出色，但很快就被其他巨头超越，可能是安全对齐机制在起作用。也有人猜测如果明确提问问号应该是什么形状，或许能得到正确答案。

在这场讨论中，大家对于 Gemini 1.5 Pro Experimental 的表现存在分歧。一些用户认为其表现不佳，而另一些用户则觉得在某些情况下它是正常的。但总体来说，大家对于其存在的问题都在积极探讨，希望能找到更好的解决方案。

通过这次讨论，我们可以看到用户对于技术模型的严格要求和期待，也反映出在技术发展的道路上，不断改进和优化是永恒的主题。