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我的意思是，我喜欢它的某些部分，但如果你向qwq问一个编码/数学问题，它就会一页接一页地喋喋不休，没有任何有趣的内容，而且经常看起来在绕圈子。这是最终给出好答案的必要过程吗？

讨论总结

原帖抱怨向qwq提问编码或数学问题时，它回答冗长且无意义。评论者们各抒己见，有的认为这是提高答案质量的必要过程，有的给出了注入内容继续生成答案的解决办法，也有人推荐了其他替代方案，还有人指出这是实验性模型会逐步改进等，总体氛围比较理性平和。

主要观点

  1. 👍 冗长是提高答案质量的必要部分。
    • 支持理由：以OpenAI为例，在O1模型系列中隐藏了这一过程，仅展示部分内容也能得到好答案。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 qwq可能因为首次做相关事情所以表现不佳，但以后会改善。
    • 正方观点：很多新事物开始时都会有不足，随着发展会变好。
    • 反方观点：无
  3. 💡 注入内容继续生成以获取最终答案。
    • 解释：先在一定数量标记处暂停生成，注入特定内容，再以现有内容为上下文继续操作。
  4. 💡 存在更好的替代选择，如QwenMath或QwenCode。
    • 解释：相比qwq，它们回答比较简洁。
  5. 💡 该现象是因为是实验性模型导致，后续会有迭代改进。
    • 解释：很多实验性模型初期有问题，后续会朝着更好方向发展。

金句与有趣评论

  1. “😂 It is a necessary part to boost the quality of the answer;”
    • 亮点：直接点明了冗长回答的积极意义。
  2. “🤔 It is their first time doing something like this so it will definitely get better.”
    • 亮点：对qwq当前表现不佳给出了乐观的解释。
  3. “👀 If needed, inject something and continue generating to get the “final answer”.”
    • 亮点：提供了一种解决qwq回答冗长问题的新思路。
  4. “😎 更好使用QwenMath或QwenCode…”
    • 亮点：简单直接给出替代方案。
  5. “🤓 It’s an experimental model.”
    • 亮点：指出了问题产生的可能原因。

情感分析

总体情感倾向比较中性。主要分歧点在于对qwq回答冗长这一现象的看法，有的认为是必要的，有的认为是需要改进的。可能的原因是大家的视角不同，有的从提高答案质量角度出发，有的从用户体验角度出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：无明显新兴话题。
  • 潜在影响：如果qwq改进其回答冗长的问题，将提升用户体验，在问答领域更具竞争力；若不改进，可能会被更多人放弃而选择其他替代产品。

详细内容：

标题：关于 Qwq 回答问题时的冗长现象引发的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于 Qwq 的讨论引起了众多网友的关注。原帖表示：“我喜欢其中的一些部分，但如果你向 Qwq 提出编码或数学问题，它会没完没了地说好几页，却没什么有趣的内容，常常看起来在兜圈子。这是最终给出好答案的必要过程吗？”此帖获得了较高的关注度，评论众多，大家主要围绕 Qwq 回答问题时的冗长现象展开了热烈讨论。

在讨论中，有人认为这是为了提高答案的质量，就像 OpenAI 在 O1 模型系列中隐藏部分内容，只展示预览而不是完整的行等。有人分享了自己的经历，表示有时这种情况会持续 30 分钟左右，由于是第一次做这样的事，相信以后肯定会变好，并且这是一个众所周知的问题。还有人调侃说“他们有‘自闭症’！哈哈！”

也有人提出了一些见解，比如怀疑需要训练一个截断过程，当给出提示时，可以设定“短、中、长或思考=50”，模型思考 50 行后输出答案，虽然这可能不是万无一失的，但能让模型知道不能做白日梦，得快速思考给出答案。有人建议如果需要，可以注入一些内容并继续生成以获得“最终答案”。

还有人提到更好用 QwenMath 或 QwenCode。有人表示在思考模式下，如果不能承受每个答案 5000 个令牌，就别尝试。有人相信这是一个实验模型，未来会有进一步的迭代，在保持质量的同时减少冗长。有人指出在 LM Studio 中，如果设置为 Alpaca 模板并且不在系统提示中让它逐步思考，通常思考过程会比较简短。还有人分享在 M2/16GB 和 M4/16GB 上运行缓慢的情况，鉴于 IQ2_XS 模型的大小，原本期望在 M4 上能达到约 9.5t/秒，但实际只有 6 - 6.5 左右。

那么，Qwq 这种回答问题时的冗长现象到底是必要的还是可以改进的？这是大家争论的核心问题。有人认为是必要的，是提高质量的过程；也有人认为需要改进，以提高效率和用户体验。而大家普遍认为未来应该会有更好的优化和改进，以平衡回答的质量和效率。这一讨论让我们对模型的表现和未来发展有了更深入的思考。