本文通过Gemini Deep Research生成了对Reddit等社区关于GLM4.7和MiniMax M2.1 AI模型的调查报告。作者在Prompt中明确要求不使用国内技术论坛数据，以屏蔽营销影响，专注于用户体验相关评论。报告显示，两个模型的评价褒贬不一，中肯反映了社区真实反馈。此调查为AI模型选择提供了有价值的参考依据，凸显了用户真实体验在模型评估中的重要性。
原文链接：Linux.do
AI模型社区调查：GLM4.7与MiniMax M2.1用户反馈解析
本文通过Gemini Deep Research生成了对Reddit等社区关于GLM4.7和MiniMax M2.1 AI模型的调查报告。作者在Prompt中明确要求不使用国内技术论坛数据，以屏蔽营销影响，专注于用户体验相关评论。报告显示，两个模型的评价褒贬不一，中肯反映了社区真实反馈。此调查为AI模型选择提供了有价值的参考依据，凸显了用户真实体验在模型评估中的重要性。
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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。