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大家好！这是Nevoria - R1和原始Nevoria（通用，擅长故事/角色扮演）的更新改良版本，使用了来自BeaverAI和Arliai对几个不同实验模型（Experiment - Model - Ver - A、L3.3 - Exp - Nevoria - R1 - 70b - v0.1和L3.3 - Exp - Nevoria - 70b - v0.1）的社区反馈，借此我能够调整一种名为SCE的新合并方法的合并设置以及新的模型配置。这次这个模型使用了完全定制的基础模型。https://huggingface.co/Steelskull/L3.3 - Damascus - R1 - Steel

讨论总结

原帖作者介绍了L3.3 - Damascus - R1模型，这是一个基于社区反馈、新合并方法和自定义基础模型制作的更新版本模型。评论中有人赞赏模型卡片，有人对模型功能提出疑问，有人解释模型的性质，有人抱怨模型展示的不足，也有人进行反驳，还有人对不同版本模型的差异感兴趣并展开讨论，整体氛围是在理性探讨这个模型相关的各种话题。

主要观点

  1. 👍 认为模型卡片详细且美观
    • 支持理由：评论者表示从未见过如此详细、好看的模型卡片。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 模型未给出使用理由、能力示例等信息
    • 正方观点：应该提供这些信息以便用户更好地了解模型。
    • 反方观点：模型卡中有基准测试，不同用户使用方式不同难以提供示例。
  3. 💡 Damascus - R1在多方面是Nevoria - R1的重大升级
    • 解释：根据用户反馈，在散文、场景细节、信息回忆和情商方面有提升。
  4. 💡 部分用户因自身情况仍偏好其他模型
    • 解释：如使用习惯、风格等因素导致仍然喜欢Nevoria - R1或OG Nevoria。
  5. 💡 对试用模型感兴趣
    • 解释：有用户表示想通过Featherless试用Steel的模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 我从未见过如此详细、好看的模型卡片。”
    • 亮点：简洁地表达了对模型卡片的积极评价。
  2. “🤔 Super_Sierra: NOTHING. they never fucking put the reason for the model, or examples of its abilities or if it even works! I LOVE THIS SPACCCCE.”
    • 亮点：强烈地表达出对模型未给出关键信息的不满。
  3. “👀 mentallyburnt: It was a fun card to work on”
    • 亮点：从制作模型卡片的角度表达了一种积极的态度。
  4. “🤔 mentallyburnt：So far, users have told me it’s a substantial upgrade to Nevoria - R1. In prose, scene detail, information recall, and emotional intelligence.”
    • 亮点：明确指出了Damascus - R1相对Nevoria - R1的升级方面。
  5. “👀 mentallyburnt：Some still like Nevoria - R1 or OG Nevoria as they fit their usecases or style more.”
    • 亮点：解释了部分用户偏好其他模型的原因。

情感分析

总体情感倾向较为中性，有对模型卡片的积极赞赏，也有对模型未给出足够信息的质疑。主要分歧点在于模型展示是否足够，可能的原因是用户对模型了解的需求不同，有的更注重外观等直观感受，有的更关注功能等内在特性。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于模型在不同使用场景下的效果展示的讨论。
  • 潜在影响：如果模型能够更好地展示优势，可能会吸引更多用户使用，对相关人工智能模型的发展和竞争格局产生影响。

详细内容：

标题：关于 L3.3-Damascus-R1 模型的热门讨论

最近，在 Reddit 上关于 L3.3-Damascus-R1 模型的讨论引起了广泛关注。原帖介绍了这一模型是在社区反馈基础上，对多个实验模型进行改进和融合而成，还提供了模型的链接（https://huggingface.co/Steelskull/L3.3-Damascus-R1 ）。该帖子获得了众多点赞和评论，引发了大家对模型的热烈探讨。

讨论焦点与观点分析： 有人称赞模型卡片十分详细和出色，比如有人说道：“我从未见过如此详细、好看的模型卡片。”但也有人提出了质疑，像[Super_Sierra]抱怨道：“从来都不说明模型的原因，也没有其能力的示例，甚至都不知道它是否有效！这太让人沮丧了。”还有人表示：“问题在于你需要创建一个角色，要有低温和 1.5 - 2.5k 的手工写作示例，并展示角色扮演的三个回复，否则我根本不在乎。没人会看那些一次性的东西，因为很少有人那样用。我不在乎你是否精心挑选，我想看到新的和令人兴奋的东西，而不是暗示有。这个领域总是不断有新模型发布，为什么我要在乎你的，除了‘SteelSeries 这个知名名字’，大多数发布的感觉都完全一样？”

也有用户好奇不同模型之间的区别，[Jolly_Community_7085]问道：“我有兴趣通过 Featherless 试用您的模型。您如何描述 OG Nevoria、Nevoria - R1 和 Damascus - R1 之间的区别？我在 UGI 排行榜上看到它们后就很好奇。”[mentallyburnt]回应称：“到目前为止，用户告诉我它相对于 Nevoria - R1 有了实质性的升级。在散文、场景细节、信息回忆和情商方面。一些人仍然喜欢 Nevoria - R1 或 OG Nevoria，因为它们更适合他们的使用情况或风格。”

讨论中的共识在于大家都对模型的性能和特点表现出了强烈的关注，而争议点主要在于模型的介绍是否足够清晰和全面，能否让用户直观地了解其优势和创新之处。一些独特的观点如[Super_Sierra]的强烈质疑，丰富了讨论，促使模型开发者更加注重用户的需求和期望。