本文对比了Claude Sonnet 4.5和GLM-4.7两大AI模型作为学习导师的实际表现。作者通过学习PyTorch einsum语法这一具体任务,从准确性、引导性、练习设计、可复盘性和可持续性五个维度评估了两个模型的能力。结果显示,Claude Sonnet 4.5在各项指标上表现优异,特别是在纠错能力和引导式教学方面表现突出,能够采用苏格拉底式教学法引导学生自主发现答案。而GLM-4.7则在知识准确性上存在不足,且缺乏主动创建学习文件的能力。文章详细记录了完整的学习过程,包括学习笔记、练习完成情况和关键洞察,为AI用户选择合适的学习工具提供了有价值的参考。
原文链接:Linux.do





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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。