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讨论总结

该讨论围绕DeepSeek R1在Confabulations (Hallucinations) Benchmark优于o3 - mini (medium)展开。涉及对原帖中图表的批评与改进建议、模型的比较、LLMs评估相关的各种因素（如虚构率、无响应率）、小型模型的特点（如幻觉少的原因）、对基准测试的看法（厌烦但又承认其必要性）以及一些其他的话题如寻求本地运行AI分析法律文档的建议等，氛围比较理性且探讨深入。

主要观点

👍 原图表糟糕，存在多方面问题
- 支持理由：坐标轴标签、背景、颜色使用、数据绘制方式等存在问题
- 反对声音：无
🔥 标题中的比较只是针对o3 - medium
- 正方观点：原标题对比范围明确
- 反方观点：无
💡 仅原始虚构率不足以进行有意义的评估
- 解释：若模型拒绝回答大多数问题则虚构率低，所以还需跟踪无响应率
🤔 消除幻觉与人工智能的智能同等重要
- 解释：强调在人工智能发展中零幻觉的重要性
👀 o3 - mini规模过小
- 解释：直接表达对o3 - mini规模方面的看法

金句与有趣评论

“😂 MizantropaMiskretulo: What a terrible chart…”
- 亮点：直接表达对原图表的不满，开启关于图表问题的讨论
“🤔 Everlier: Easy, same chart but with correct axis label that doesn’t make you question how to read the data and more neutral background making things nicer to look at”
- 亮点：提出了具体的图表改进方向
“👀 Kerim45455：No, there is a difference worth noting. »» [https://livebench.ai/#/]”
- 亮点：通过给出链接佐证存在值得注意的差异这一观点
“😎 The race to zero hallucinations is just as important as intelligence.”
- 亮点：提出在人工智能发展中一个重要的思考方向
“🤨 o3 - mini is just too small”
- 亮点：简洁地表达对o3 - mini规模的看法

情感分析

总体情感倾向比较多元。部分对原帖图表持批评态度，有负面情感；在关于模型比较和LLMs评估方面比较理性客观；对于基准测试存在厌烦情绪，但也承认其必要性，是一种矛盾的情感。主要分歧点在于对原图表的看法、不同模型间的比较以及对基准测试的态度等方面。可能的原因是不同用户的关注点不同，有的关注数据呈现（图表），有的关注模型本身特性，有的则关注评估体系。

趋势与预测

新兴话题：新的基准来评估幻觉本身的质量以及产生良好幻觉的LLMs对创造性任务的作用。
潜在影响：可能促使相关研究人员重新思考评估LLMs的方式，尤其在幻觉评估方面；也可能影响人们对人工智能发展方向的思考，如在追求智能的同时如何看待幻觉现象。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek R1 在基准测试中的表现引发的热烈讨论

近日，Reddit 上一篇关于“DeepSeek R1 在 Confabulations (Hallucinations) Benchmark 中表现优于 o3-mini (medium)”的帖子引发了众多网友的关注和热烈讨论。该帖子获得了大量的点赞和评论。

讨论主要围绕着图表的设计和数据呈现方式展开。有人认为当前的图表存在诸多问题，如轴标签不正确、背景颜色不恰当、颜色使用无意义、并非所有数据都需绘制，用表格展示可能更好等。也有人对颜色的含义表示困惑。还有人提出应该设计为具有两个轴的图表，或者采用更清晰易读的普通柱状图，并注明“lower is better”。

同时，对于基准测试本身，也有许多有价值的见解和观点。比如，有人指出该基准测试是基于大型语言模型对误导性问题产生不存在答案（虚构或幻觉）的频率进行评估，还提到了对不同模型的性能比较和分析。有人认为推理有助于提高表现，也有人探讨了不同模型在回答问题时的特点。

在讨论中，也存在一些共识。例如，大家普遍认为图表的设计应该更清晰、更易于理解。而一些独特的观点如“现在需要一个评估幻觉质量本身的新基准”，则丰富了讨论的内容。

总之，这场关于基准测试和图表设计的讨论，展现了网友们对于技术评估和数据呈现的深入思考和多样观点。

讨论总结#

主要观点#

金句与有趣评论#

情感分析#

趋势与预测#

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