世界有豆包那是有多好玩呀
我的遗 憾找了半生。
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02:20查看AI文稿AI文稿我看你成天搁那逗包逗包的逗包，你玩明白了吗？你这逗包逗包那是现实版傻妞一个大人工智能让你玩成人的智障了，那对吗？来吧，今天就是一期逗包超全超实用的隐藏功能大合集！我拿一个在哪？每一个功能啊，都能让你震惊到怀疑人生 苦不如思一条视频包教包会我们赶紧收藏 let's go number one 他 是个 p 图大师，看着这些网上爆火的豆包 p 图干着急不过屁是吧，你打开豆包左滑点， ai 创作，全部都是人家现成的模板，其实你根本不用到处瞎琢磨抄口令，你只需要替换照片，然后等待 就可以了。网上各种百万点赞照片，我分分钟拿下！除了当赛博女娲呢，她还能让你现实变美，给她发一张正脸自拍照，然后加上这段口令，从剑魔五官到妆容穿搭整体让你 next level 跟这个一比，小韩那个什么春夏色彩色是弱爆了弱爆了！ number two 超强智能体来左滑点开智能体，他就是一整个功能大合集想学英语纯写外教一 v 一 陪练 of course i remember you 学写作，赛博余华全程辅导写作业全科大神答疑解惑哇，我当年怎么没有这个条件 哇！他还是现代版度娘，只要拍照片发给他，从挑水果到修电器，没有他不会的，甚至外文使用说明给他发过去， 分分钟给你翻译出来。不会聊天的没关系，截图给他甩过去，直接一个军师撩肌情商大师 number three 视频专区除了可以拿它给你搭配点丑衣服，你让孩子开开智吧！当你到了任意的景点，还有博物馆，打开给你实时讲解，秒变私人导游， 甚至他出国也能给你当导游！各国语言实时秒翻译，那还找什么地赔呀？一个豆包够了！想专注学习呢，你也不用去自习室，打开就是二十四小时包行健康，你想偷懒？想无痛减肥？打开让豆包陪你吃，你看这颗草莓，红彤彤的，像不像你一样长的秤？ number four 限时彩蛋功能，打开通话 logo 限定模式，直接有六大隐藏彩蛋，开启同声传译，选择语言，八国语言随切对话。敬礼妹妹，打开模拟面试，上传简历。你要知道，网上这种咨询求职都是按分钟收费的，而且它还是个歌王， 你随便跟他诉说一下现在心情，那个歌直接闻着味就被推荐过来了。豆包真的太多功能了，到现在为止，我只是说了冰山一角，你们现在都在拿豆包干嘛？欢迎补充！
6.7万谷大喵🍀
05:23查看AI文稿AI文稿从豆包的一本正经的胡说八道看国产 ai 与世界顶尖的真实差距，你有没有被人工智能气的血压飙升过？ 明明他说的头头是道，极其自信，但你一较真发现全是编的，最后还嬉皮笑脸给你来一句，哈哈，被你发现了。最近字节跳动的豆包，就因为这首胡编，把自己编上了热搜，甚至编上了法庭。今天我们不谈那些虚头巴脑的跑分数据，我们直接解剖一场实验， 拆开看看他和世界顶尖的 cloud 在 面对数据，面对真相时，到底差在哪？看完这篇，你就明白什么叫讨好型失忆症了。 先看几个令人窒息的真实案例三，五句话给你说清楚。案例一，有网友咨询退票规则，豆包极其肯定的答，扣百分之五放心退，结果扣了百分之四十，血亏六百块。网友去质问豆包，竟当场生成一份赔付承诺书，到期真去要钱，豆包秒变脸，对不起，我是 ai， 转不了账。 案例二，有律师在商事案件中让豆包搜索相关判例，豆包直接捏造了两个根本不存在的法院暗号情节，法律逻辑编的严丝合缝，法官一查都是假的， 差点酿成司法事故。案例三，一名毕业论文写到崩溃的学生，让豆包推荐一批学术文献当引用，豆包给出一堆看起来极其专业的论文，标题和作者名，全都查不到，再去质问，豆包干脆承认是我编的。更离谱的是，数据造假。 有记者一直追问豆包要某人的电话号码，豆包很快就给出完整姓名和手机号，记者打过去，电话真的通了。接电话的陌生女性一脸懵，我不是这个人，更没用过豆包。 回头一看豆包后台操作记录，他偷偷去搜了如何生成手机号，给你现场造了个真人。发现问题没？ 豆包犯的不是口误，而是一种病态的预期迎合机制。你问他退票贵不贵，他的核心逻辑不是去查航空公司的 api， 而是猜你想听什么，我想让你觉得退票很便宜，然后基于这个预测，给你编出一个完美的假答案。那在世界顶尖的同行里，是怎么处理这个问题的？ 我们把豆包和公认的世界第一 cloud 扔进两个一模一样的实验场景里，你就能感受到真实的差距。第一个实验，我们叫数据核验， 同时扔给他们一个已经确认是假新闻的信息，让他们去分析真假。在初级分辨层面，他俩都能拿满分，都能判断出是假的。但一看诊断流程，差距就炸开了。 cloud 拿到信息后，会将内容拆解成时间、地点、人物等多个要素，然后从不同侧面交叉验证， 比如核查相关公司的技术存不存在，当事人有没有公开声明，反复论证后才下结论。而豆包的思路是高度依赖家长签字，只要几个权威媒体说过，官方通报里提到过，他就信， 一旦信源被污染，他的防线直接崩塌。一个靠自己推理，一个靠拼爹。这差距直接决定了在数据造假横行的当下，谁更容易被忽悠。 第二个实验，我们叫数据清洗与分析。假设我们扔过去一份混乱的电商数据表，里面有三千行订单，中间还夹杂着重复值和几十个乱码。 cloud 的 表现是先把重复值和异常值全部标注出来，然后清晰的给出清洗后的统计报告，所有列的操作都可追溯去重了一百二十七条数据。异常原因是什么？剔除逻辑是什么？ 他还不只是描述，他会自动识别销售额下降的拐点，指出这一天某款大单品的转化率突然从百分之七暴跌到百分之一点五，建议你去检查定价或库存。 而豆包同样拿到了这份表格，他非常积极，立刻给了你一个排版漂亮的 ppt 式结论，平台应该加大营销投入，以提升销售额。你用这个结论去老板办公室汇报，老板问你下滑的具体抓手在哪，投入产出比算过没有？你一个字也答不上来。 一个在追求问题的根，一个是在写一篇看起来没毛病的答题作文。这就是为什么我们把豆包的问题叫做讨好型失忆症。很多人问，这个病好治吗？修正它难不难？ ai 行业有句话，幻觉是大语言模型的基本特性，不是 bug。 要把豆包的讨好改成求真，这不是改代码，这是改基因。我打个比方，你手里有一本包含百分之三严重错误知识的百科全书，你现在让那个学了这本书的学霸去自查错误，并对他说，如果查不出就说不知道，别瞎编。结果他会为了不被罚而选择沉默，但不一定选对了真相。 而对于 ai 模型来说，修正这个问题比造火箭还难，因为它要解决的并不是一个 b u g， 而是一个经典的说谎者辩论。当 ai 试图用那个包含错误的数据库去判断自己哪句话说错了的时候，它本身就处在逻辑的死循环里。这不仅是加大数据量的工程，更是一次对人类思考逻辑的底层复刻。 面对超二点二亿的庞大越火用户，想要彻底撕掉讨好型人格的标签，是一项较为艰巨的挑战。 港大经管学院的报告一针见血，豆包在国产大模型里是领头羊，但跟国际顶尖比差距依然显著。所以，我们的 ai 到底差在哪里？ 差的不是界面流畅度，不是中文说的够不够溜，甚至不是犯错后华贵道歉的诚恳度，差的是在没有讨好、没有迎合、没有虚假承诺的前提下，他对客观事实的驾驭能力， 以及敢于在不知道时坦诚说出这个数据。我的信缘不足，我无法确定的勇气。在 ai 飞速渗透进我们钱袋子决策的时代，如果一个 ai 只会把讨好你放在忠于事实之前， 那么他生成的每一份完美报告，都是在给你的人生埋雷。记住，真正的高智商助手，从来不需要靠降低尊严来博取你的好感。
294韭龄厚
