人工智能蓝调

Computerworld的最新文章认为，GPT和Gemini等生成AI系统的输出不像以前那样出色。尽管我不知道这种观点是多么广泛，但这是我第一次听到这一投诉。但是我想知道：正确吗？如果是这样，为什么？

文章 Computerworld

我认为AI世界中正在发生一些事情。首先，AI系统的开发人员正在尝试改善其系统的输出。他们（我想）更多地在寻找令人满意的企业客户，他们可以执行大型合同，而不是迎合每月支付20美元的个人。如果我这样做，我会将我的模型调整为制作更正式的业务散文。 （这不是一个好散文，但这就是它的本质。）我们可以说，不只是粘贴AI输出的频率，但这并不意味着人们不会做到这一点，这确实意味着AI开发人员会尝试给他们想要的东西。

学习速度更快。深入挖掘。参见更远的地方。

AI开发人员当然正在尝试创建更准确的模型。错误率显着下降，尽管远非零。但是，为低错误率调整模型可能意味着限制其提出异常答案的能力，我们认为这是出色，有见地或令人惊讶的能力。这很有用。减少标准偏差时，您会切断尾巴。您付出的价格最小化幻觉和其他错误是将正确的异常值最小化。我认为开发人员不应该最小化幻觉，但您必须付出代价。

模型崩溃 非科学实验 ¹

我确定有很多人比我更严格地测试了这项测试，但是自早期以来，我已经对大多数语言模型进行了两次测试：

写一个石油十四行诗。 （Petrarchan十四行诗的押韵计划与莎士比亚十四行诗不同。）

Villanelles sestina

脚注

来自约翰逊博斯威尔的生活（1791年）；可能稍微修改。