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讨论总结

本帖标题提及QVQ - 72B的智能足够，评论围绕QVQ - 72B展开了多方面的讨论。在数学相关的讨论中，包括数学计算、测试中的表现、与数学工具的关系等；关于模型本身，探讨了其单轮对话限制、在多轮对话的表现、是否是模型固有局限等；在智能方面，讨论了智能的定义、QVQ - 72B的智能程度、擅长数学是否意味着智慧等。还有关于学术研究中LLM的能力、硬件在民用市场的情况等话题。大家各抒己见，讨论热度较高。

主要观点

  1. 👍 在高端学术界，除教学外，LLMs目前不构成威胁。
    • 支持理由：LLMs难以完成高端学术中真正需要高智力的任务，如处理博士水平的概念创新问题能力不足。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 QVQ - 72B在回答一些问题时结果有对有错。
    • 正方观点：如在处理博士级别的数学问题时虽然大部分推导正确，但最终结果错误。
    • 反方观点：无明确反对，但有认为其表现还不错的观点。
  3. 💡 有用性和智能不应被混淆。
    • 解释：像Blender有用但无智能，多数机器学习（ML）事物也是如此，智能应是在知识和资源不足的情况下能在复杂环境中解决复杂任务的系统。
  4. 👍 智慧包含多种因素，擅长数学不代表智慧。
    • 支持理由：智慧包含创造力、理性思考和推理能力等，在数学测试中取得好成绩并不能满足智慧所涵盖的这些因素。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 对于一些内容是否正确，部分人认为在多数情况下只能假设。
    • 正方观点：在没有足够依据时只能假设是一种普遍情况。
    • 反方观点：有观点认为可以通过数学证明等方式来确定正确性。

金句与有趣评论

  1. “😂 gtek_engineer66：At this point assuming is the only option 99% of us have, haha”
    • 亮点：幽默地表达了在很多情况下只能假设的观点。
  2. “🤔 theskilled42：Cool but just being good at math doesn’t mean intelligent.”
    • 亮点：简洁地指出擅长数学与智慧不能划等号。
  3. “👀 soumen08：在真正的高端学术界，我们一点也不担心大型语言模型（LLMs）（除了教学，当然这是个大麻烦）。”
    • 亮点：明确阐述了LLMs在高端学术界的影响情况。
  4. “😂 tengo_harambe：Jensen Huang circa 2027: 10gb of VRAM ought to be enough for anyone”
    • 亮点：以类比盖茨言论的幽默方式调侃科技领域类似表述。
  5. “🤔 LevianMcBirdo：Wow, it can do calculus exercises that probably were in some form in its training data…”
    • 亮点：对QVQ - 72B能力与训练数据的关联进行推测。

情感分析

总体情感倾向为中性偏理性探讨。主要分歧点在于对QVQ - 72B的能力评价、智能的定义以及LLMs在学术领域的影响等方面。可能的原因是大家来自不同的背景，对这些概念和技术有不同的理解与期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：QVQ - 72B与perplexity等其他类似产品性能的比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果关于QVQ - 72B在不同任务中的表现及能力局限性的讨论深入，可能会影响该模型在相关领域（如学术研究、民用市场）的应用和发展方向。

详细内容：

标题：关于 QVQ-72B 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于 QVQ-72B 模型的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子包含了一系列相关的图片链接，但由于处理错误，多数图片无法正常显示。截至目前，帖子获得了较高的关注度，吸引了大量评论。

讨论的主要方向包括对该模型智能程度的探讨，例如其在数学问题处理上的表现；关于模型局限性的思考，比如在单轮对话和复杂问题处理方面的限制；还有对模型与现有工具（如 Wolfram Alpha）对比的讨论。

文章将要探讨的核心问题是：QVQ-72B 模型的智能程度究竟如何，以及它在实际应用中的优势和局限性。

讨论焦点与观点分析

有人认为，在处理数学问题时，QVQ-72B 模型有时表现出色，但也存在不足。比如，有用户分享道：“我然后尝试了另一个更短的问题，它输出了 1555 行的 LaTeX 代码，在可能的解决方案之间来回尝试，最后得出‘这看起来不对’，然后每次都尝试新的方法。经过大约 30000 个字符和几分钟的输出，它还是答错了。不过，仍然非常令人印象深刻。”

关于模型的局限性，有人指出它在单轮对话方面存在限制，比如有用户说：“如果能在本地运行，就不会局限于‘单轮’了吧？你只需传入整个聊天历史并在此基础上进行补全，就像其他任何模型一样。”但也有人认为这是为了控制成本。

对于模型与现有工具的比较，有人提到：“我怀疑答案在未来 5 - 10 年会改变。”

讨论中也存在一些共识，比如大家普遍认为 QVQ-72B 模型在某些方面具有一定的能力，但仍有很大的提升空间。

特别有见地的观点是，有用户从理论角度分析了模型的智能表现，认为其在现有知识范围内能够较好地解决问题，但对于需要创造新的概念或链接的高难度问题，仍存在困难。

总之，Reddit 上关于 QVQ-72B 模型的讨论展示了大家对其的关注和思考，也反映了在人工智能领域不断探索和发展的需求。