chatgpt答案错误 chegg的答案有错误吗?

本文目录一览：

• 1、ChatGPT4.0升级了哪些黑科技?这些新功能太强了!
• 2、尴尬!谷歌AI聊天机器人答错问题,股价大跌7.4%,市值蒸发近7000亿_百度...
• 3、AI,正在疯狂污染中文互联网
• 4、什么?AI大模型集体翻车?9.11大于9.9?

ChatGPT4.0升级了哪些黑科技?这些新功能太强了!

1、实用新功能长文处理能力提升：可处理的内容长度扩展至128k tokens，相当于约300页的书籍。这一升级对需要处理大量文本的任务（如论文写作、报告分析）非常友好，用户无需再为内容长度限制而分段处理。代码能力增强：debug效率提升：能够快速定位代码中的错误并提供修复建议，帮助程序员节省调试时间。

2、技术融合方向：厂商通过集成AI大模型（如星火、ChatGPT）优化办公流程，例如自动生成报告、智能回复邮件等。部分产品还支持手写笔记识别与语音转写同步，满足多样化需求。用户价值与行业影响效率提升：AI多轮对话生成文本技术减少重复劳动，例如自动整理会议纪要可节省50%以上时间。

3、在2025AI练口语app黑科技排名中，咕噜口语凭借其全面的功能和出色的表现脱颖而出，成为实测TOP1。其他APP也各有特色，用户可以根据自己的需求和喜好选择合适的工具进行英语口语学习。无论你是初学者还是希望进一步提升口语的学习者，这些APP都能为你提供有力的助力。

尴尬!谷歌AI聊天机器人答错问题,股价大跌7.4%,市值蒸发近7000亿_百度...

谷歌AI聊天机器人Bard因答错问题导致股价大跌4%，市值蒸发近7000亿元，事件核心是Bard在推广中提供了不准确的天文学信息，引发市场对AI工具可靠性的质疑。

AI,正在疯狂污染中文互联网

1、AI并未在污染中文互联网，但确实存在AI内容质量参差不齐的问题。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，AI在各个领域的应用日益广泛，包括在互联网上生成和传播内容。然而，这并不意味着AI正在污染中文互联网。相反，AI为互联网带来了许多积极的变化，如提高信息处理的效率、丰富内容形式等。

2、最近，英国和加拿大的研究人员在arXiv上发表了一篇题目为《The Curse of Recursion： Training on Generated Data Makes Models Forget》的论文，探讨了现在AI生成内容污染互联网的现状，然后公布了一项令人担忧的发现，使用模型生成的内容训练其他模型，会导致结果模型出现不可逆的缺陷。

3、历史博主遭遇AI虚构历史材料钓鱼：有历史博主遭遇了利用DeepSeek-R1虚构的历史材料钓鱼事件，如果不是博主具有较强的反诈意识和人脉关系进行证伪，很可能会沉迷于这个由AI编造的局中。这显示了AI在文史圈造成的污染尤为严重，因为大量文献材料尚未数字化，考据成本高。

4、盈利驱动的冒险行为：对于AI内容农场来说，只要能盈利，它们愿意承担风险，继续生产并传播AI洗稿内容，进一步加剧了中文互联网的污染。技术验证的困境：随着AI技术的不断发展，如果中文互联网充斥AI生成内容，现有的阅读理解与生成技术和信源验证机制都可能失去意义，使得内容的真实性和价值更加难以判断。

5、我坚信AI技术的潜力，同时也认识到AI生成内容对中文互联网可能产生的污染。AI工具的普及意味着内容农场能够更高效地产出大量垃圾内容。识别AI洗稿成为了一项必要技能，培养批判性思维，保持独立思考成为基础素养。在社交平台如微信上，每天都能看到大量疑似AI生成的高流量文章。

什么?AI大模型集体翻车?9.11大于9.9?

然而，有些大模型在搜索互联网后给出了正确的答案。当要求kimi证明11比9大时，该模型采用了减法方法，结果却错误地认为11大于9。在纠正错误后，模型从左到右比较数字大小时，出现了严重错误，将其视为11大于9，导致答案错误。在指出错误并说明11中的1小于9中的9后，模型给出了正确的答案。

总结：Grok3的错误反映了当前大模型在数字比较任务中的底层逻辑缺陷，但这一缺陷并非Grok3独有，而是行业共性问题。马斯克通过测试版收集反馈、迭代优化的策略，以及开源上一代模型的举措，体现了其改进模型的决心。然而，Grok3能否真正成为“最聪明的AI”，仍需观察其完整版的表现及后续技术突破。

在最近的一次测试中，我们发现了一个看似简单却让众多大模型陷入困境的问题：“11和9哪个数字更大？”令人惊讶的是，即使是如GPT-4o这样的知名模型，也给出了错误的答案，认为11更大。谷歌的Gemini Advanced付费版同样表现不佳，未能正确识别这个问题的直观性。

一周AI动态点评语言模型大模型集体失智：11和9哪个大，几乎全翻车事件概述：GPT-4o、Gemini Advanced及国产大模型在比较“11”与“9”大小时集体出错，引发关注。原因分析：北京大学ICML 2024论文指出，大模型依赖样例推理而非规则推理。