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讨论总结

帖子主要提及Perplexity开源R1 1776模型可提供无审查、无偏见且基于事实的信息。评论内容繁杂，包括对模型名称1776的解读（与美国、自由相关等多种看法），对模型是否真的无偏见、开源（质疑开源没有源训练材料等）的讨论，还有对推特、Reddit平台的看法，以及一些转移话题、提出需求、表达疑惑等的内容。

主要观点

  1. 👍 认为1776这个模型名称很奇怪。
    • 支持理由：无特殊解释，只是单纯觉得奇怪。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对模型声称无偏见和基于事实表示质疑。
    • 正方观点：从模型名字等方面认为这会是偏向美国视角的有偏见模型。
    • 反方观点：无明确反方观点。
  3. 💡 质疑模型开源却无源训练材料。
    • 支持理由：将这种情况类比为不合理的开源（如啤酒开源）。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 认为不存在完全无偏见的情况。
    • 支持理由：无详细阐述，但表达对事物本质的看法。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 呼吁停止使用推特。
    • 支持理由：认为马斯克不好。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 they called it 1776? that’s just… weird.”
    • 亮点：直接表达对模型名称的疑惑感。
  2. “🤔 Had they just said ‘uncensored’ I’d be applauding them but we all know what they mean by "unbaised and factual information".”
    • 亮点：指出对模型声称无偏见和事实性信息的质疑。
  3. “👀 Unbiased does not exist”
    • 亮点：简洁地表达对无偏见状态不存在的看法。
  4. “😂 So the only censorship they targeted is the Chinese one. anti - China = unbiased and factual 😂”
    • 亮点：指出模型所谓无审查无偏见可能针对中国的质疑。
  5. “🤔 I click wherever I want lol”
    • 亮点：表达在点击选择上的自由意愿。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对模型开源表示期待（如索要相关资源的评论），也有很多质疑（如对模型无偏见、开源真实性等方面）。主要分歧点在于对模型性质（无偏见、开源等）的判断，可能原因是不同人对模型的期望、背景知识以及看待问题的角度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型是否真正开源可能会继续引发讨论，模型是否存在偏见（特别是针对不同国家或地区的视角）也可能有后续探讨。
  • 潜在影响：如果模型真的存在偏见，可能影响其在国际上的声誉和应用；对开源概念的讨论可能促使其他类似项目更加规范开源的操作。

详细内容：

标题：关于 Perplexity 开源 R1 1776 模型的热门讨论

近日，Reddit 上一则关于 Perplexity 开源 R1 1776 模型的帖子引发了众多关注。该帖子https://x.com/perplexity_ai/status/1891916573713236248介绍了该模型已被后训练以提供未经审查、无偏见且真实的信息。此帖获得了大量的点赞和评论，大家的讨论方向主要集中在模型的名称、其所谓的“无偏见”属性以及开源的实质等方面。

在讨论中，有人觉得模型取名为 1776 很奇怪；有人认为 1989 会是个更好的选择；还有人提到了 1984、1812 等。有人说这是为了“传播民主”，但也有人讽刺说“美国有轰炸他人的自由”。

有人认为，称其为无偏见和提供真实信息的说法值得怀疑。比如，有用户说：“即便他们只说‘未经审查’，我都会为他们鼓掌，但我们都清楚他们所谓的‘无偏见和真实信息’意味着什么。这将是另一个有偏见的模型，只不过与美国的观点完全一致。” 还有用户表示：“甚至模型的名字就暴露了他们的意图。他们因害怕和恐慌 DeepSeek 所代表的东西，而用这种方式包装自己，实在令人尴尬。他们的估值已经下跌，而且情况只会越来越糟。”

也有人质疑开源的实质，例如有用户说道：“我不知道 R1 的开源版本一开始就是经过审查的？我还以为只是在线版本是这样。” 还有用户指出：“把这个称为开源就像说一箱啤酒是开源的。是的，可以享用一些，但别问配方是什么。（提示：权重不是源代码，它们是目标，也就是编译对象）”

不过，也有人对此持不同看法，有人说“我想点哪里就点哪里”，展现出一种随意的态度。

总之，这次关于 Perplexity 开源 R1 1776 模型的讨论，充分展现了大家对其名称、属性和开源实质等方面的不同看法和质疑，也反映出人们对于此类技术模型的谨慎和思考。