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讨论总结

这个讨论主要围绕Gemini 2.0在Google AI Studio免费可用这一事件展开。评论者从不同角度发表看法，包括Gemini 2.0自身的功能特点，如处理复杂任务能力、指令跟随情况、token生成速度等；与其他模型（如ChatGPT、1o、sonnet 3.5）的比较；还探讨了使用Gemini 2.0可能存在的风险，像谷歌是否会利用用户数据、是否是个陷阱等。同时也涉及到对相关公司（Google和OpenAI）策略的讨论，整体氛围积极且充满探索性。

主要观点

  1. 👍 能否利用Gemini 2.0的输出训练更多思维模型
    • 支持理由：未明确提及
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Google展示思维过程值得肯定
    • 正方观点：与OpenAI隐藏思维过程形成对比，这种展示有助于使用者理解
    • 反方观点：无
  3. 💡 认为Gemini 2.0像是知识图谱融入LLM的开始且有很大潜力
    • 解释：评论者coolcloud基于对Gemini 2.0的初步认识做出此判断
  4. 💡 在秘密问题测试中未发现能与ChatGPT竞争的产品
    • 解释：评论者penguished通过自己的测试得出结论，但测试存在防止模型抓取reddit内容的限制
  5. 💡 Gemini 2.0免费使用需用数据交换
    • 解释：根据谷歌的警告以及模型的使用情况得出

金句与有趣评论

  1. “😂 这有点过度使用但很搞笑，它拼错了单词。”
    • 亮点：以单词拼写错误引出一个搞笑的思考过程
  2. “🤔 Good on Google for actually showing the thinking process rather than hiding it for the sake of moat preservation”
    • 亮点：对Google展示思维过程表示赞赏，并与OpenAI进行对比
  3. “👀 Still haven’t seen anything competitive with ChatGPT in my latest secret question.”
    • 亮点：表达对ChatGPT竞争力的看法，同时提出测试的限制
  4. “💡 Only issue is that in exchange for this access, you pay with your data, as google themselves have warned not to give the model access to anything personal, and that all the data is used for training.”
    • 亮点：指出Gemini 2.0免费使用背后可能存在的数据交换问题
  5. “😉 The first Google model that made me want to work with it.”
    • 亮点：表达对Gemini 2.0的积极态度

情感分析

总体情感倾向较为积极。主要分歧点在于对Gemini 2.0是否存在潜在风险（如数据交换、陷阱等）的看法。可能的原因是不同用户基于自己的使用经验、对谷歌的信任程度以及对模型的不同需求而产生不同观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：对推理模型（如期待第一个3B推理模型）的关注可能引发后续更多关于推理模型发展的讨论。
  • 潜在影响：如果Gemini 2.0在发展过程中真的涉及大量用户数据交换，可能会对用户隐私和数据安全领域产生影响；对模型竞争力（如能否与ChatGPT竞争）的讨论可能会促使各公司进一步提升产品性能。

详细内容：

《关于 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于“Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 现可在 Google AI Studio 免费使用（10 RPM 1500 req/day）”的帖子引发了众多关注，获得了大量的点赞和评论。

帖子引发了多个方向的讨论。有人好奇能否用其输出训练更多思维模型；有人认为这可能是将知识图谱融入语言模型的开端；还有人指出使用谷歌产品存在被薅羊毛或突然停止服务的风险。

讨论焦点与观点分析如下： 有人在使用后表示，该模型思考文本第一部分的问题解构为回应提供了丰富的背景。有人通过详细分析“strawberry”这个单词中“r”的数量，展示了思考过程。 有人称赞谷歌公开思考过程是好事，也有人认为不清楚 OpenAI 不公开的原因，可能是技术问题。还有用户指出 OpenAI 曾明确说明是出于竞争优势等因素。 有人认为尚未看到能与 ChatGPT 竞争的表现，并分享了一些关于测试的观点。 关于速率限制，有人解释为每分钟 10 次请求，每天 1500 次请求，且每次回答有 8192 个令牌的限制。 有人提到使用该模型可能会以个人数据为代价，也有人分享了降低温度能让模型记住早期提示等个人经历。

总之，这次关于 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 的讨论展现了大家对其功能、应用前景以及潜在问题的多样看法。