近日有开发者发现,在将ChatGPT分析后的项目需求分别输入给GLM 4.7和Claude Code 4.5时,两个不同的大模型生成的代码竟然几乎一模一样。这一现象引发了业界对大模型训练数据同质化以及模型思维路径收敛的深度担忧。这也暴露了当前AI在代码生成领域缺乏创新性和多样性的潜在问题,可能对未来的代码版权和AI差异化竞争构成挑战。
原文链接:V2EX 分享发现
近日有开发者发现,在将ChatGPT分析后的项目需求分别输入给GLM 4.7和Claude Code 4.5时,两个不同的大模型生成的代码竟然几乎一模一样。这一现象引发了业界对大模型训练数据同质化以及模型思维路径收敛的深度担忧。这也暴露了当前AI在代码生成领域缺乏创新性和多样性的潜在问题,可能对未来的代码版权和AI差异化竞争构成挑战。
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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。