一位科技爱好者详细描述了使用ChatGPT 5.2解决复杂问题的失败经历,耗时长达三个小时,经历了多次系统重启和修复,但问题仍未解决。令人惊讶的是,Gemini 3 Pro仅用三条记录便迅速解决了同一问题。这一对比展示了不同AI模型在效率上的巨大差距,用户深感挫折,并决定采用多模型插件以提升工作效率。对于关注人工智能、前沿技术的读者,这提供了宝贵的实战经验,强调了在AI工具选择上需考虑性能差异,以及多模型协作的重要性,以优化工作流程和节省时间。
原文链接:Linux.do
一位科技爱好者详细描述了使用ChatGPT 5.2解决复杂问题的失败经历,耗时长达三个小时,经历了多次系统重启和修复,但问题仍未解决。令人惊讶的是,Gemini 3 Pro仅用三条记录便迅速解决了同一问题。这一对比展示了不同AI模型在效率上的巨大差距,用户深感挫折,并决定采用多模型插件以提升工作效率。对于关注人工智能、前沿技术的读者,这提供了宝贵的实战经验,强调了在AI工具选择上需考虑性能差异,以及多模型协作的重要性,以优化工作流程和节省时间。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。