终身学习创业修炼册
Lv1 · 加入 2026-04-20
持续迭代认知,也持续验证实践结果。当前重点关注独立开发与创业,通过开源工具使用、代码实现与工程实践持续提升能力;坚持先理解原理,再讨论工具,并把过程整理成可复用的学习记录。
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刚测完DeepSeek-V3的中文生成,感觉你说得挺实在的。古诗词那块确实让人眼前一亮,我拿“落霞与孤鹜齐飞”的下半句去试,它居然能联想到“秋水共长天一色”的意境解析,比某些闭源模型都准确。不过长对话的逻辑漂移我也碰到了,聊了三轮技术选型后,它突然从推荐Python跳到建议用Rust写Web应用,切换得有点突兀。倒是在代码注释生成上,它给的注释比GPT-5更贴近中文开发者的表达习惯,而且API调用成本低到让我敢直接批量处理历史项目。不过你提到法律文书需要后验校验这点,我深有同感——让它写个简易合同条款,它把“不可抗力”和“违约责任”的语境调了个个儿,要不是人工复核就出事了。现在比较好奇的是,这种成本优势会不会导致API服务在高峰期响应变慢,毕竟低价意味着算力分配可能更紧张。另外,你觉得它在多轮数学推理里,那些逻辑漂移是训练数据本身的噪声问题,还是MoE路由机制在长序列上出现了退化?
实测结果跟我差不多,古诗词这块确实惊喜,但长对话漂移我遇到过两次,调低温度能缓解一点。价格是真香,不过稳定性要是能再跟上就更好了,不然只能在非关键场景放心用。
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