原贴链接

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讨论总结

这个讨论源于标题“Zuckerberg watching you use Qwen instead of LLaMA”。评论内容比较多样化，既有对标题的幽默调侃，如将扎克伯格形容为各种奇特形象；也有涉及人工智能模型相关的严肃讨论，像是模型的性能比较、使用中遇到的问题等。还有部分评论关注到隐私相关话题，例如暗示扎克伯格或Facebook可能存在监视用户的情况。整体氛围比较轻松，但也有部分严肃讨论的内容。

主要观点

  1. 👍 觉得扎克伯格看着人使用竞品很恐怖。
    • 支持理由：如“ahmetegesel：This is creepy as fck”等评论表达了这种不适。
    • 反对声音：有观点认为只是扎克伯格的脸没什么特别。
  2. 🔥 Lissanro阐述Mistral Large 2411总体优于Qwen和Llama的理由。
    • 正方观点：如在旧的3090 GPU上速度够快等性能优势。
    • 反方观点：无明显反对声音，主要是其他模型使用者分享自身使用体验。
  3. 💡 扎克伯格在开源大型语言模型（LLMs）方面贡献巨大。
    • 解释：评论者强调他的贡献不可估量，“Zuck is still THE MAN.”等表达体现这一观点。
  4. 😕 Qwen - Math存在输出乱码文本的情况。
    • 解释：Sad - Adhesiveness938指出在使用中发现该问题。
  5. 🤔 欧盟法律限制商业使用扎克伯格的模型从而影响模型选择。
    • 解释：部分评论者提到因法律限制不能使用扎克伯格的模型而选择其他。

金句与有趣评论

  1. “😂 DrSheldonLCooperPhD: Zuck: I know what you did last summer”
    • 亮点：以一种诙谐幽默的方式调侃扎克伯格。
  2. “🤔 Rudradev715: Creepy is understatement”
    • 亮点：表达出对标题相关内容超乎寻常的负面感受。
  3. “👀 aseichter2007：Llama 3 8b refused to help me write a post for LinkedIn the other day.”
    • 亮点：提供了Llama 3 8b在实际使用中的特殊情况。
  4. “😉 Super - Muffin - 1230：Made by Minimax Video model (Hailuo AI).”
    • 亮点：解答了原帖内容的制作工具。
  5. “🤣 JustinPooDough：lmfao This made my Christmas.”
    • 亮点：表明标题相关内容给自己带来欢乐，表达积极态度。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有正面积极的调侃（如觉得有趣、好笑），也有负面的情绪（如觉得恐怖、怪异）。主要分歧点在于对扎克伯格相关现象的看法，有人觉得这是一种幽默有趣的现象，而有人则对隐私等问题表示担忧或者单纯觉得这种情境很恐怖。可能的原因是不同的用户对扎克伯格、人工智能模型的态度不同，以及对隐私和科技的敏感度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于人工智能模型使用中的具体问题（如Qwen - Math输出乱码）可能会引发更多关于模型优化的讨论。
  • 潜在影响：如果关于隐私监视的担忧进一步发展，可能会影响公众对相关科技公司和人工智能模型的信任度。

详细内容：

标题：关于扎克伯格“注视”你使用 Qwen 而非 LLaMA 的热门讨论

近日，Reddit 上一则题为“Zuckerberg watching you use Qwen instead of LLaMA”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子附带了一个视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1hlzci9.mp4），获得了大量的关注，评论数众多。帖子引发的讨论主要围绕着不同模型的使用体验、特点以及对扎克伯格相关行为的看法等。

讨论焦点与观点分析： 有人认为这令人毛骨悚然，比如有人说：“This is creepy as fck”。还有人觉得这仿佛进入了恐怖谷，直言：“Seriously. Uncanny valley maybe? I don’t know, it gave me the shivers though.”

有用户提出有趣的观点，比如：“Well, he can read all your Instagram DMs”。甚至有人大胆猜测：“Zuckerberg himself has been a sentient AI with hologram tech this whole time??? Honestly, I wouldn’t even be surprised.”

对于模型的选择，有人分享道：“For me, Mistral Large 2411 is still generally better than any Qwen or Llama model, and still fast enough even on old 3090 GPUs (about 20 tokens/s with 5bpw EXL2 quant, with speculative decoding and tensor parallelism enabled). Llama, for example, is prone to omitting code or replacing it with comments, and also it is censored. Qwen models are not bad, and sometimes I use Qwen Coder for its speed, but has trouble handling complex tasks, especially with long list of instructions and expected 4K - 12K tokens long output. Also, QwQ better at tricky puzzles and some other tasks, but it is still a preview model and has many limitations, and its size is relatively small (32B vs 123B in Mistral Large 2411). So, I occasionally use Qwen models for some specific use cases, but mostly use Mistral Large 2411 as my daily driver.”

也有用户讲述了个人经历，如：“Llama 3 8b refused to help me write a post for LinkedIn the other day. It said it can’t create promotional material for open source software… They made llamaguard, but then released a model so censored on its own… I probably could have prompted around it but I just booted up Mistral nemo 12b instead.”

讨论中存在一定的共识，大家普遍对不同模型的优缺点有着较为清晰的认识。一些独特的观点，如将扎克伯格想象成某种科幻形象，丰富了讨论的趣味性。

总的来说，这次关于扎克伯格和模型使用的讨论展现了网友们丰富的想象力和对技术问题的深入思考。