回复3楼:因为这是我们党唯一一个可控制的同类产品

陈年老梗还能写文章卖钱

来自留园官方客户端

为一个在别人训练好的model上面面添油加醋产生的拼接怪里面的bug至于花这么多时间去找原因么。

我試的結果似乎不同(很快給出答案）：
英文单词 "Strawberry" 中共有 3个字母 "r"，具体分布为：第3位（s-t-r-a-w-b-e-r-r-y）、第8位和第9位。
为什么大模型容易出错？
1. 分词机制限制
大语言模型（如ChatGPT、Llama等）将文本拆分为语义单元（token），例如"strawberry"可能被拆分为"str-aw-berry"或"st-raw-berry"，导致模型仅识别到2个"r"。这种分词方式忽略了字母层级的细节。
2. 思维过度简化
部分模型依赖语义联想而非逐字母分析，例如错误类比"cherry"（含2个r）。此外，模型默认倾向于快速回答而非深入推理。
3. 参差不齐的智能表现
大模型在某些复杂任务（如数学推理）表现出色，却在简单任务（如数数）上失误，这种“智能断层”与其训练方式有关。
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如何让大模型正确回答？
- 结构化提示词：要求模型「逐个字母检查」或「分步骤思考」，例如：
```
"请将'strawberry'拆分为单个字母并统计'r'的数量。"
```
通过此类指令，DeepSeek、文心一言等模型可正确输出结果。
- 调用代码能力：部分模型（如智谱清言）会自动触发代码模式，直接通过字符遍历计算正确答案。
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不同模型的表现对比
| 模型 | 默认回答 | 使用提示词后 | 典型案例 |
|--------------------|----------|--------------|-------------------------|
| ChatGPT/GPT-4o | 2个r | 3个r | 需明确要求分步拆解 |
| 字节豆包 | 3个r | - | 直接正确回答 |
| 腾讯元宝 | 3个r | - | 通过数学方程推导 |
| Claude 3.5 Sonnet | 2个r | 3个r | 需复杂提示词 |
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扩展验证
- 手动拆解：s-t-r-a-w-b-e-r-r-y → 3个"r"。
- 技术本质：大模型的tokenization设计使其更关注语义而非字符细节，但通过针对性优化（如字符级处理）可提升准确性。

乡巴佬遥遥领先，遥遥领先，秦始皇触电，赢麻了。