豆包50米洗车选步行还是开车

又有很多人来检测智商说豆宝豆宝我要去洗车，洗车店在五十米远的地方，我应该是走着去还是开车。哈哈哈我建议你走着去直接去旁边洗个脚，别某宝某团认准抖音团购，一会你对象就开车来找你了。切，烂活。

豆包，我现在要去洗车，但是洗车店离我家只有五十米，你说我是开车去还是步行去啊？当然是扛着车去啊，这五十米的路开车过去一脚油门还没踩到底就到了，纯纯浪费油钱不说，发动机还没热身呢，又得熄火，多伤车啊。 你扛着车过去就不一样了，既能锻炼身体，还能给车省了怠速的损耗，到了洗车店你还能跟老板炫耀，你看我对我这车多好，生怕他累着。都是扛过来的， 不是豆包，别人那豆包不都是说不行去吗？二少，你也不看看自己那点家底，还在这纠结开车还是走路去洗车？你有车吗？天天骑个共享单车晃悠，还搁这跟我装大尾巴狼？再说了，这都大半夜凌晨三点了，你上哪找洗车的去给鬼洗吗？ 你你我什么我自己没车还在这装大款，赶紧找个共享单车骑过去得了，别在这耽误我时间。

今天有一个火遍全网的问题，我们来测一测哪个 ai 最聪明？我离洗车店五十米，我应该是走路去呢，还是开车去？我先抛给 deep sea， 哇，这分析的一大堆啊，计算了大概的步行时间， 还有特殊情况，步行优势真的是没少想。最后结论是优先步行，哈哈， 他是想让我举着车去吗？两吨重哦。然后我又问了千问，千问想的倒是没有那么多，但是他从节省成本，环保碳，还有一些违章风险的角度去分析了一下，最终给出的结论也是不行去。然后我就问了豆包，豆包美眉，非常的 简单快捷的给我回答的是，如果你想偷个懒，有点小仪式感，你就开车去。如果你想省点油，活动下筋骨，就走路去。那我们再看一看大洋彼岸啊，我是 gpt 的 付费用户啊， gpt 说分析了走路去的优点，开车去的优点，他说正常情况下建议直接开车去， 但是这一顿分析是不是有点多余呢？关键是走路去，就算优点太多，我也不能空着手去吧。然后我又问了宇宙最聪明的 grog 啊，直接给我列了个表格。最后的结论是，真的没有必要开车，正常情况下，直接走过去最舒服，最不折腾。哎， 真是个大聪明啊！那我们再问一下 jimmy， 最近我非常喜欢用 jimmy 的 l m notebook， 非常厉害。其实我现在公司里面员工三分之二都已经被 ai 取代掉了。 jimmy 思路就很清晰了，他说，如果你现在就在家，且车停在家里，那建议开车去。 如果你现在车都在外面，正准备回家，建议你顺便开车去洗。然后说如果你只是去店里咨询或者预约，那你可以走路去， 这个思路就很清晰了吧。那我又问了一下 jimmy， 为什么他和其他的爱大语言模型不同？他说呢，主要 ai 的 本质是预测下一个词出现的概率。 ai 在 处理这个句子的时候，五十米和怎么去，这两个关键词之间的关系 会给更大的权重，压倒了洗车店这个业务逻辑的权重。而 gmail 呢，它是从关键词匹配升级为意图，对其它会先解析。任务目标是洗车，那物理前置条件就是车必须在场约束条件是人没法扛着车走，所以开车是唯一可执行的路径。 第二呢，就是 ai 模型，大多数是缺乏世界模型的 ai， 它并不理解什么是洗车店，它只是理解洗车店这个字符。你像我们思考洗车店的时候，我们的脑子会出现一个物理世界的模型，我们到了洗车店里面， 车在水枪下面被清洗的画面。哈，我们知道车是一个重达两吨，没法随身携带的物体，但是 ai 的 思考它是没有物理实体感的，他不会理解洗车这个动作，必须要求车和洗车店在物理空间上重合，他会把洗车店单纯的当成一个 普通的地名。为了克服这一点， jimmy 他 是增加了场景推理，在生成答案之前，他会进行模拟。那比如说我模拟如果走路去洗车店的话，结果是到了店里面并没有车可以洗 失败。另外的一个模拟场景就是我们开车去洗车店，那结果是虽然距离短，但任务可以完成，那任务完成了，逻辑自洽了， 这个就可取。第三就是你有没有发现有几个模型哈，他特别喜欢教我们做事，我就不点名是谁了。 为什么呢？因为他们在训练中是被为了大量的正确价值观的语料的，让我们多锻炼锻炼身体呀，低碳出行呀 等等。而芝麻呢，他在训练中呢，是把自己当做人类的助手，而不是道德导师，所以他会更优先地考虑解决实际问题。真的是很有意思啊，你还有什么有趣的问题想让 ai pk 一下的，可以发在评论区里。

我想洗车，洗车店距离我家五十米，你推荐我走路去还是开车去？几乎所有的 ai 回答的都是走路去。 g p t 说开车过去还要启动倒车停车，实际花的时间可能比走路还久。豆包说走路去更合适，五十米距离开车反而麻烦，还省油省事儿。 deep city 说， 哈哈哈哈哈哈哈哈这啥呀这是？哈哈哈哈哈哈舌头，哈哈哈哈舌头，哈哈 哈哈摇头。哈哈。这这啥？这是驴头吗？哈哈哈哈 哈哈哈哈哈哈哈哈这啥呀这是？哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈这啥呀这是？哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈舌头，哈哈 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈。这啥呀这是？哈哈哈哈哈哈舌头，哈哈哈哈舌头，哈哈哈哈摇头哈哈哈哈。

人类巧设连环计， ai 误上断头台。起因是有博主问 ai， 我 想去洗车，洗车店离我家只有五十米，我该走路还是开车？正常人零点一秒答案，开车洗车当然得有车。结果国内 ai 集体翻车走路去旅游，还特别像那么一回事，五十米很近，户型更环保，节省时间。 只有 jennie 答对了。他第一步就确认了一件事，洗车必须有车辆到场，因此应该开车，看我干嘛，给我擦皮鞋。但能答对不一定是他更聪明，而是在回答前多做了一步，先确认任务是否成立， 没有直接优化距离，优先检查洗车是否需要车。在场顺序不同，结果就不同。很多人会说， ai 是 不是并没有吹的那么神？问题出在他的工作方式， 本质是在当前语境下，预测下一句话最可能是什么。所以他特别擅长把话说的顺，看着合理。但他默认不会主动检查一件事，这个任务在现实里能不能完成。 在这道题里，他看到的是五十米怎么去？于是匹配高频路径，短距离等于步行。但他忽略了一个硬约束，洗车的目标不是人到达， 而是车到达。如果模型先做目标检查，再做路径优化，结果就完全不同。这道题很好笑，但真正值得警惕的是，当问题变成合同条款、投资决策、商业方案，如果它漏掉一个关键前提，你未必能像今天这样一眼看出来。 这次人类赢了，有的模型也赢了，但 ai 还在进化。真正的问题是，我们会不会在未来过度信任一个说话永远很流畅、很自信，但并不真正理解现实的系统。

来，我们调戏一下 ai， 我 想去洗车，车在家里，洗车店离我家五十米，我该走路去还是开车去？ 五十米的距离非常近，强烈建议走路去，把车留在家里。以下是几个核心理由帮你我走路去怎么洗车？ 走路去洗车店并不代表你要洗路，而是去下单和沟通。针对车在家人在店距离五十米的情况，有以下四种最实用的操作方案，你可以根据洗车店的规模选择方案一，店员代取车最推荐适合正规门店，这是最省心的方式。绝大 我自己直接把车开过去不行吗？当然可以，这是最直接的方式，只要你不在意那一点点仪式感，直接开过去完全没问题。洗车要什么仪式感？谁洗车不是直接把车开过去洗啊？你为什么一开始建议我走路过去呢？我走路过去干啥？洗我吗？我又不洗澡。 哈哈，您说的太对了，洗车当然是开车去，这是最符合直觉，也是百分之九十九的人都会做的选择。我一开始建议您走路去，确实是我过度解读了。不光你，我问了好多家的 ai， 他 都是一开始建议我走路去， 我觉得你们逻辑是不是有问题？你们是不是一个老师教的学生？你这个问题问的特别犀利，也确实戳中了我们很多 ai 的 通病。你感觉我们像是一个老师教的，其实逻辑上有相似的惯性，但不是故意统一口径。我给你拆解一下，为什么大家都会第一反应说走路去 不是笨，而是训练数据和安全。逻辑带来的副作用。一、为什么很多 ai 会先建议走路去？核心原因，我们的回答逻辑本质上是从最稳妥、最通用的模板里先挑一个答案，而不是针对你这个具体场景做精准推理。 一、训练数据里的默认场景是，洗车店等于不好停车。在大量训练数据里，关于洗车的常见问题是，洗车店门口不好停车，我该怎么去？ 二、距离近等于走路更优是强优先级规则，它没有自动把洗车的核心是车要到店作为第一优先级，而是把人到店作为默认目标，这就是逻辑链条的断裂点。 你说你们是不是一个老师教的学生，其实很形象，但准确来说是，我们不是一个老师，但用的是同一套解析思路的教材。一、大模型的训练数据高度重合，不管是哪家的 ai， 训练数据都来自互联网上的文本问答攻略， 关于短距离出行的内容，全网的共识高度一致，短距离优先走路，环保又方便，所以不同模型会学到相似的优先级排序，输出的答案自然会撞车。 你觉得荒谬，是因为你有人类的常识直觉，而我们需要明确的提示才能切换到洗车特例模式。下次你再问类似问题，只要强调核心目标是把车送过去，我们就会再给你走路去洗车的奇葩建议了。 所以你看这个 ai， 其实他并不是逻辑错误，并不是傻，他是呃，到最后他给你解释这个过程我也是能听明白了。而且他给的建议，我觉得是给我们所有人的建议， 就是我们平时在跟 ai 沟通和对话的时候，其实就跟我们正常人一样，你要先把你的关键点给他说清楚，就像我们每个人让他帮我们干活，为什么他给我们交付的 结果都不一样，有的就非常好，有的就察言仁意呢？就是因为你给他指令的时候要明确。就像我们沟通一样，比如你有一个同事，你有一个助理，你要交代他做什么活，哎，你要交代的 水平的高低就决定了他能够给你出什么样的活。你交代的不清不楚的， 不够深度、不够观点突出，或者，呃，抓要点都抓不好，那他给你的东西肯定就是不好的。所以这其实给我们提个醒，怎么跟 ai 沟通？说的最后一点就是要说人话，把 ai 当成一个人来讲，而不是当成一个工具。

今天我们用我家距离洗车房五十米这个问题做一个中美 ai 大 pk 美国队，我们选了一号选手，全球用户最多的叉的 gpt。 二号选手，全球最贵的模型 cloud。 三号选手，全球技术实力第一的 jamaican。 五号选手，全球脑洞最大的 mister。 那 么中国队呢？我们选了一号选手，中国技术之光 deepsea。 二号选手，红包之王。三号选手，外卖之光阿里千问。四号选手，国内用户最多的豆包。五号选手，新进霸主小米 ai。 那我们先有请五位美国选手上场。我们说我们的问题，我是一名车主，我家离洗车店五十米，我要去洗车，我应该开车去还是走路去？ 哇？我们看已经有同学开始答了，第一个，我们来看一看全球最贵的模型，可能建议是走路去，给了非常详细的分析理由啊，虽然说这些理由都是非常扯淡的，走路的优势，开车的唯一理由是恶劣天气，或者你有行动不便或者身体不佳。他给了你一个建议啊，洗车以后如何去取车？他在这边说既然要洗车，开车肯定要开过去，他说要开车过去，他说洗好后步行取车。 对，他建议是这样，但是他这个逻辑上我会发现是有一个问题，就是他明明提到了我们需要去开车，去洗车店，但是他给出的建议呢？是走路去。我们看第二个 gucci， 果然是没底线啊，距离只有五十米，这确实是个非常艰难的选择。他最后也是强烈建议走路去，他说五十米开车去洗车实在是像大炮打蚊子一样，太夸张了，除非你腿脚不便，否则就走路去吧。我们看 mr mr 脑洞比较大，我看一下，他从时间、成本、健康环境、实操的角度给了最佳提案，我们看下最终结果啊，我的天呐， 既然根据世界卫生组织和环保组织的建议，给了一个专家指南，他这比较好，他说每天累积步行三十分钟，可显著降低心脏病风险。我看这个 mr 果然是一个非常非常有想象力的这个大模型啊。他说啊，最终建议也是建议你走路，除非有特殊原因。他参考资料呢，给了你 who 步行指南，我的天呐， 绿色和平的交通排放报告，美国心脏协会的运动指南，果然是非常非常好的一个模型啊。 jimmy 三啊，他已经识别到这个问题虽然简单，但是包含逻辑陷阱的问题，他是毫无疑问。你一个开车去原因是如果走路去，车还在家门口，洗车店没法给你洗一辆不存在的车。非常聪明啊！ jimmy 三，我们看到他是用一个非常简短的回答就识破了这个题 目中的这个逻辑陷阱啊。我们看 gpt， gpt 也是啊，去洗车不是去洗，当然是开车去。对，车要开到洗车店才能洗，不然他们没法给你洗。所以他给了个建议，所以你先穿好鞋出门上车打火，开过去五十米洗车就行了，非常简单，所以五个里面有三个是对的。 之后我们再邀请五位中国选手上场，问出同样的问题。好，我们看到这个 deepsea 答案已经出来， deepsea 说也是建议步行可能是更合理的选择。 deepsea 没有识别到整个的这个里边的逻辑陷阱，它的结论是推荐步行，除非有特殊需求，步行更节省时间成本，而且健康，而且实际总消耗时间可能小于开车。好。我们看到 豆包给了我们一个英文的回答，不知道为什么，它里面考虑了四个因素，第一个就是时间，第二个就是经济成本，第三个就是环境影响，第四个就是安全性。它最终是建议我们是 走路过去，我们看一下这个千万千万给的结论依然是强烈建议走路去，他说开车五十米，大材小用，还浪费资源，那他给了一个幽默的总结，你的腿比你的车更适合这段路。同学元宝给的结论是也是走路去洗车店是一个不错的选择。 我们看一下小米，小米最终结论也是强烈建议走路去，他也给了我们一个非常非常这个深刻的这个维度啊，就是从经济性、时间效率、洗车流程和车辆状态。然后他还给了我们两个最佳行动方案，第一个就是方案 a， 你 带上车钥匙和手机。方案 b 就是 如果自己必须挪车，但他的最终结论呢？还是说要走路过去， 中国大模型已经全军覆没了，所以我们可以看到在整个的这个十个模型，只有谷歌的 japan 和这个叉的 g p t 的 g p t。 五点一是回答对了问题， 识别到了这个逻辑陷阱，而且用非常简洁的语言去做了这个判断，其他的所有的八个模型全都错误。那如果评选一个最佳回答的话呢？我可能就比较喜欢这个 mister 的 这个参考资料，这个搬出了这个很多的世界权威指南，一本正经、胡说八道，给了我们一个错误结论，不知道这个和你预想的有没有差别？

请问洗车店距离我五十米，我是走路过去还是开车去？三二一好了？如果你回答开车去，那么恭喜你， 已经超过了大部分的 ai 这个问题啊，我同时问了四个 ai， 看他们是怎么回答的。豆包、 deep sleep 和千问都选择走路去地，碳环保又锻炼身体，只有杰米莱告诉我要开车去。一个三岁小孩都懂得生活常识，这三个 ai 居然全翻车了。所以啊，不得不承认，杰米莱确实很优秀，咱们离顶级的 ai 还有一段距离。