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讨论总结

这个讨论围绕阿里巴巴发布的Marco - 01模型展开。有用户直接否定该模型在AI中的先进性，也有用户对模型回答特定问题的正确性进行探讨，从模型原理角度分析回答错误的原因。还有人根据组织卡片内容推测模型为阿里巴巴发布的相关模型，同时存在对模型发布技术完整性的疑问，如未发布MCTS代码。此外，有用户提到模型在语言回答方面存在局限，整体讨论氛围较平淡，热度较低。

主要观点

  1. 👍 Marco - 01在AI中的先进性存疑
    • 支持理由：有用户简单回复“NO”表示否定，但未明确具体否定的内容。
    • 反对声音：无明确反对声音。
  2. 🔥 模型对示例问题的回答受多种因素影响
    • 正方观点：如marky_bear运行示例问题后，推测可能是底层组件存在漏洞导致回答错误；还有从模型原理如tokenization和embeddings等角度分析回答错误原因的。
    • 反方观点：有人认为模型应该能够推理得出正确答案。
  3. 💡 Marco - 01可能是经过微调的CoT模型且缺少关键代码
    • 支持理由：评论者指出Alibaba未发布MCTS代码，在缺少此代码情况下怀疑其能否有实际提升，认为可能只是微调后的CoT模型。
    • 反对声音：无明确反对声音。
  4. 💡 向LLM问特定问题很愚蠢
    • 支持理由：有用户认为这类问题对于LLM来说是愚蠢的问题。
    • 反对声音：无明确反对声音。
  5. 💡 模型在语言回答方面存在局限性
    • 支持理由：有用户尝试使用模型时发现即便要求用英语回答，模型仍用中文回答。
    • 反对声音：无明确反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 Polo?”
    • 亮点：在讨论Marco - 01模型时，这个回复简短又表意不明，可能是一种幽默调侃或者疑惑性反问。
  2. “🤔 I ran the example question they had on the models page, “How many ‘r’ in strawberry.” \[sic\]. It still said 2. Maybe there is a bug in the q4k m gguf / llama.cpp b4153?”
    • 亮点：通过运行模型示例问题，展示了模型回答错误的情况，并推测可能存在的原因，开启了关于模型回答正确性的讨论。
  3. “👀 When will you people learn that this is a very dumb question to ask an LLM?”
    • 亮点：提出一种不同观点，认为向LLM问这类问题是愚蠢的。
  4. “🤔 Their organization card says this "AIDC - AI is the AI team at Alibaba International Digital Commerce Group. Here, we will open - source our research in the fields of language models, vision models, and multimodal models." so yeah it seems like it is the one.”
    • 亮点：引用组织卡片内容推测Marco - 01模型为阿里巴巴发布的相关模型。
  5. “😕 i tried and it only answer in chinese, even after i asked it to answer in English”
    • 亮点：指出模型在语言回答方面存在局限性，影响使用体验。

情感分析

总体情感倾向较为中立。主要分歧点在于对Marco - 01模型的评价，如对其先进性的否定、对模型回答正确性的不同看法以及对模型发布内容完整性的质疑。可能的原因是不同用户从不同角度（如技术原理、使用体验等）对模型进行考量，而且对模型缺乏全面深入的了解导致观点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在多语言回答方面的改进以及MCTS代码对模型提升的作用可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果模型存在如回答语言单一等问题，可能影响其在国际市场（非中文使用者市场）的推广；若MCTS代码确实对模型提升有重要作用，那么其发布与否将影响模型在行业内的竞争力。

详细内容：

标题：阿里巴巴发布 Marco-01，引发 AI 推理模型热议

近日，Reddit 上围绕阿里巴巴发布的 Marco-01 这一 AI 模型展开了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多，主要聚焦于模型的推理能力及相关技术细节。

讨论的焦点集中在模型对各类问题的处理和回答能力。有人分享道，自己运行了模型页面上的示例问题“草莓里有几个‘r’”，结果回答仍有误，质疑可能存在模型或相关设置的问题。还有用户提出像计算特定文本中字母出现次数这类看似简单的任务，对于现代模型来说并非易事，不应将其视为模型的根本缺陷。也有人认为，模型应该能够准确处理这类问题，若不能则反映了其推理能力的不足。

例如，有用户分享：“我让 GPT4o 计算一段关于叙利亚的文本中‘S’的个数，结果回答错误。GPT4o 认为只有 2 个，而正确答案是 3 个。”

同时，对于模型能否准确计数和推理的问题，大家观点不一。有人认为模型摄入的是向量，而非具体内容，不同拼写但相似含义的词可能有相似向量，要做到准确计数除非专门训练。但也有人指出，更大规模的模型能学得更好，若能合理编码向量与拼写的关系，是可以解决计数问题的。

总之，关于 Marco-01 及相关 AI 模型的推理和计数能力，Reddit 上的讨论展现出了观点的多样性和复杂性，大家在探讨模型现有表现的同时，也对其未来的改进和发展充满期待。