本文探讨了ChatGPT在实际使用中可能遇到的性能波动问题,即用户常说的’降智’现象。有用户反馈,即使使用指纹浏览器和家庭IP等防护措施,依然无法避免ChatGPT性能下降的情况。这一问题对于依赖ChatGPT进行日常工作和创作的用户尤为重要。文章分析了可能导致性能波动的多种因素,包括账号使用频率、网络环境、API调用方式等,并提出了针对性的解决方案建议,如账号轮换策略、请求频率控制、模型参数调整等。通过深入探讨这一问题,旨在帮助用户更好地理解和应对ChatGPT在实际应用中的稳定性挑战,提高使用体验。
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。