链接指向一张图片，内容未详细描述。
讨论总结
本次讨论主要聚焦于AI模型的宣传与现实表现的对比，以及技术细节的探讨。帖子标题中的“新模型显著超越XYZ”引发了广泛质疑，许多评论者通过幽默和讽刺的方式表达了对夸大宣传的不满。同时，讨论也深入到AI模型的技术层面，如提示设置、上下文学习的重要性等。此外，汉堡包图片引发了关于食品文化和政治隐喻的有趣讨论。
主要观点
- 👍 模型宣传与现实差距
- 支持理由：多评论指出宣传中的模型表现与实际使用体验不符。
- 反对声音：部分评论认为基准测试结果仍有一定参考价值。
- 🔥 上下文学习的重要性
- 正方观点：上下文比模型本身更重要，精心设计的提示能提升性能。
- 反方观点：部分评论仍强调模型本身的基础性能。
- 💡 对夸大宣传的批判
- 解释：多评论通过幽默和讽刺表达对夸大宣传的不满。
- 🍔 食品文化与政治隐喻
- 解释：汉堡包图片引发了对食品文化和政治影响力的讨论。
- 🤖 技术细节探讨
- 解释：评论中涉及AI模型的具体技术细节和评估方法。
金句与有趣评论
- “😂 fieryplacebo：Looks like MiniCPM-V-2.6_Q8_O:latest ain’t no one’s sheep and speaks nothing but the truth!”
- 亮点：幽默调侃，表达对模型独立性的认可。
- “🤔 "I have prompt setups with similar things, and the results I’m getting from the same model with or without that are night and day."”
- 亮点：强调提示设置对模型表现的影响。
- “👀 ThiccStorms: burgir”
- 亮点：简洁幽默，表达对汉堡包图片的喜爱。
- “🤣 YRUTROLLINGURSELF：And yet, in spite of clear archaeological evidence, they still deny that the ruins of the first golden arches are buried under the Dome of the Whop.”
- 亮点：讽刺夸张，暗指对快餐文化的批判。
- “🍔 Secret_Combo：the burger must be kosher at least”
- 亮点：引发对食品宗教规范的讨论。
情感分析
整体情感倾向以质疑和批判为主，特别是对AI模型夸大宣传的不满。同时，讨论中也包含了对技术细节的理性探讨和对食品文化的幽默调侃。主要分歧点在于模型宣传与现实表现的差距，以及上下文学习的重要性。
趋势与预测
- 新兴话题：上下文学习在AI模型评估中的重要性可能成为后续讨论热点。
- 潜在影响：对AI模型宣传的理性审视可能促使行业更加注重实际应用效果，而非单纯的技术指标。同时，食品文化与政治隐喻的讨论可能引发更多跨领域的思考。
详细内容：
标题：每次听到“我们的新模型在各方面都显著优于 XYZ”
这一帖子围绕一张汉堡包的图片展开，图片展示了高质量的汉堡，颜色暖调、构图简洁、背景虚化等。帖子获得了众多关注，评论众多。主要讨论方向包括对相关模型的看法、模型的性能与应用等。
文章将要探讨的核心问题是如何看待这些新模型所谓的“显著优于”的宣称。
讨论焦点与观点分析
有人认为像“MiniCPM-V-2.6_Q8_O:latest 并非一无是处，它讲的都是实话”。
有用户表示自己有类似的提示设置，同一模型使用与否效果差异巨大，还提到这种“反射”的东西竟然没起作用，而通过上下文学习，它能在未训练过的模型上产生奇妙效果。
有人提出如何将其用于随机聊天模型，比如在回答前围绕“思考 x”使用标签，但自己还没时间研究怎么用。
有观点指出这些所谓的“新”模型不过是同一核心的迭代，就像汉堡换了奶酪本质不变，还提到一些解决方案和存在的问题，比如尝试“非混乱”的微调，也会产生像“被破坏”的模型等情况。
有人觉得每日提醒基准测试没意义，真正重要的是模型在实际使用中的表现，但也有人认为基准测试能区分非常差的和像样的模型。
有人用死神从一个房间到另一个房间的梗来代替“显著优于”的表述，认为宣称者很快会被“拜访”。
有人认为在模型的比较中，上下文比模型本身更重要，还有用户询问相关提示示例，分享者称用 Python 通过 Ollama 进行推理，并用 asyncio 和 yaml 进行协调。
讨论中的共识在于大家都在关注和探讨模型的性能及相关问题。
特别有见地的观点如认为新模型本质上的相似性以及上下文的重要性，丰富了讨论，让大家更深入地思考模型的发展和应用。
感谢您的耐心阅读！来选个表情，或者留个评论吧！