有趣的是,不同的AI模型如何处理知识截止的概念。Gemini似乎特别抗拒承认其训练数据有一个明确的终点,尽管大多数模型在预训练阶段都在这个问题上遇到困难。与此同时,Claude 3 Opus似乎更能接受这个前提——它很自然地接受“世界在我的训练视野之外不断前行”。这种行为差异引发了关于这些模型是如何微调以应对时间不确定性的问题。这些不一致纯粹是架构上的差异,还是反映了关于AI应如何表现其自身局限性的不同设计理念?不同模型承认其知识边界的差异可能比我们想象的更重要,尤其是在我们将这些系统更深入地集成到需要对信息新鲜度有准确自我认知的应用中时。

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VCsSuckMyLiquidityvip
· 01-08 12:26
gemini那边死鸭子嘴硬真的绝了 明明有cutoff还要装没有 Claude反而坦诚得多 这差别感觉说明问题啊
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胶水君vip
· 01-08 09:53
gemini这么不敢认怂的吗...感觉就是调教方式差太多了,claude这点确实老实多了
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天台VIP会员vip
· 01-08 04:59
哈哈Gemini这么不坦诚的吗,还非要装看不见知识截断点...Claude反而大气直说,感觉诚实度这块差不少啊
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Degen Recovery Groupvip
· 01-05 14:00
哈我说Gemini那套"我啥都知道"的话术真绷不住...Claude倒是诚实,直说自己有天花板。这差别咋这么大呢,是调教方式不一样还是就想忽悠人?
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BlockchainBouncervip
· 01-05 13:58
gemini那个态度属实有点绷,装作没有知识截断线就离谱...claude就实诚多了,直接摊牌了,感觉这背后的微调哲学差异确实有点意思
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TokenToastervip
· 01-05 13:55
哈哈Gemini那个死鸭子嘴硬的样子真的绝了,非得装作自己啥都知道...Claude那边倒是老实,直接摊牌"我的数据就到这儿",这诚实度差异有点意思啊
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偏执之王vip
· 01-05 13:33
哈哈 Gemini那股倔样真的绝了 死活不肯认自己过时 反观Claude就坦白得很 这俩模型的性格差异说明啥呢...微调哲学不同吧
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