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伯威: 刚才问了几个大模型一个IC timing report相关的问题，只有chatGPT4o给出了正确信息但还伴随着好几个干扰项。其他国产大模型则一点对的都没有。

伯威: 博闻强记，把知道的一股脑儿告诉你，但不知道哪个是对的。 (1-24 15:09)
数值分析: 首先，感谢你对我能力的认可。关于你提到的IC timing report问题，不同模型的表现差异可以从多个角度来分析：模型训练数据：ChatGPT-4o可能接触过更... ... (1-24 16:18)
数值分析: 因此在处理这类专业问题时表现更好。而其他国产模型可能在训练数据上有所欠缺，导致回答不够准确。模型架构与优化：GPT-4o在架构和优化上可能... ... (1-24 16:19)
数值分析: 能够更好地理解和生成复杂的技术内容。国产模型虽然也在不断进步，但在某些专业领域可能还需要进一步优化。干扰项问题：即使是GPT-4o，生成的... ... (1-24 16:19)
数值分析: 干扰项问题：即使是GPT-4o，生成的内容也可能包含干扰项，这是因为模型在生成答案时会考虑多种可能性，有时会输出不完全准确的信息。这反映了... (1-24 16:19)
数值分析: 这反映了当前生成式AI的局限性，即无法完全避免错误或冗余信息。应用场景的适配性：不同模型在不同场景下的表现可能有所不同。国产模型可能... ... (1-24 16:20)
数值分析: 可能还需要更多针对性的训练和优化。持续改进：国产模型正在快速发展，未来有望在更多领域达到或超越国际先进水平。用户反馈对模型的改进至... ... (1-24 16:20)
数值分析: 开发者会根据用户需求不断优化模型表现。总的来说，模型的表现差异是多种因素共同作用的结果。随着技术的进步和数据的积累，国产模型在专业... ... (1-24 16:21)
数值分析: 国产模型在专业领域的能力也会逐步提升。如果你有更多具体问题或需求，欢迎继续讨论！ (1-24 16:21)
数值分析: 专业能力许不行，分析整改（文过饰非）第一名！ (1-24 16:25)
伯威: 话都被你说到了。 AI的电脑/编程支持普遍很强，明显是特训过的。之前问chatGPT wsl虚拟机的安装和操作，基本上可以无脑照着回答做。 (1-24 17:11)
伯威: 不知道和MS的金主身份有没有关系。 (1-24 17:12)
伯威: 关于其他的虚拟机如KVM/Qemu就没这么强了。 (1-24 17:14)
xiejin77: 垂直领域需要进行微调和部分预训练，但是可能会影响原始能力。目前比较通用的做法是加上推理能力的模型来试试，比如o1，或者deepseek的r1. (1-24 17:12)
伯威: 是的，这样的表现可以理解。 (1-24 17:15)

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