在使用 AI 查询时发现，针对同样的问题，各个“权威 AI”之间的答案都存在差异，有些甚至是根本性的对错差异。
有 arena.ai 这样的多 AI 作答的工具，但依然无法直接懒狗式的获取结论，因为有时会一个 AI 说对一个 AI 说错。一般用户是无法快速验证多 AI 提供的证据的，所以这又把问题丢给了用户 -- 要不自己选择一个觉得可靠的 AI ，要不就自己花大量时间去找 AI 提到的信息源头自己验证。
理想有一个 AI 工具，用户可以自由地配置多个 AI 对用户问题进行回答，然后它们之间互相质询得出结论的证据的真实性，最后它们内部之间通过投票得到统一结论，或者，直接丢出对彼此证据的争议，让用户自行判断。
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atwoodSoInterest 3 days ago
这确实是个问题，现在一般都是选一个感觉可靠的 AI ，然后就偏听偏信了。
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myflourishway OP @atwoodSoInterest 这么明显的痛点问题，应该是已经有对应的解决方案了才对
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seWindows 3 days ago
现在的 AI 叫做 LLM ，生成式大语言模型。并非当初设想的 AI 。
LLM 最大的特定是，生成概率最大的下一个 token 是“概率最大”，而非最合理的。而很多知识其实是长尾知识。LLM 能有概率答对。因此大模型的早期率会显著提高，而实现量变引起质变。 与最初的 AI 完全是两码事了，当初设想的 AI：“准确，没有感情，唯一性，机械化思考”，现在 AI 属于 LLM 办事反而随机而不唯一了。 |
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myflourishway OP @seWindows 我知道是基于概率的预测，但是这和多大模型交叉印证提升准确率有冲突吗？
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