模型“突然变蠢”真的火大。 明明一开始是能力很强的模型，AI公司却把它当可随时调参的在线服务。不要用一句“模型有随机性”打发用户。 技术上其实完全可以做到让… · @REI30327536 · TwKit

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模型“突然变蠢”真的火大。 明明一开始是能力很强的模型，AI公司却把它当可随时调参的在线服务。不要用一句“模型有随机性”打发用户。 技术上其实完全可以做到让模型不变蠢，而AI公司经常不愿做，宁愿黑盒割韭菜，把用户当傻子。 原因很现实： • 推理力度被悄悄调低： 高推理模式贵、而且占GPU。为了延迟和容量，服务端可能默认降档。 • 版本不是冻结的： 网页或app背后是动态路由、A/B测试、缓存和安全策略。用户以为在用同一个模型，实际可能落到不同配置上。 • 基础设施Bug会伪装成降智： 上下文缓存被误清、KV Cache冲突、语言控制漂移，都会表现为复读、断片、突然回复平时根本没用过的语种。 • 安全护栏误伤：输出中途被拦，用户感知就是“突然中断”或者“模型变傻了”。 • 公司激励错位： 降本、提速、扩容量的收益归厂商，能力波动的成本归用户。除非用户大量投诉或企业合同要求SLA，否则AI公司不会做“版本固定+变更公告”。 用户永远要忍受模型一开始好，用几天就变蠢。 现在越来越觉得，重要工作必须准备第二模型（本地模型）兜底，不能把工作流绑在单一在线服务上。 @OpenAI @AnthropicAI 用户可以接受模型有上限，但不能容忍毫无预兆地悄悄换档。 我们要求一个本该有的产品契约： 请让模型稳定，请透明❗️ 模型降智，会捅大娄子。 #OpenAI #GPT #Anthropic #Claude

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