Re: [問卦] 現在Gemini真的比chatgpt更準更好嗎?

[LoveSports (我要當一個渣攻)]

※ 引述《bleak777 (花朵)》之銘言：
: 如題
: 現在台灣最有效的AI
: 就是chatgpt和Gemini了
: 那如果這兩個AI問同個問題
: 卻有不同答案
: 應該信哪個
: 哪個AI更準確?

各家都問啊  答案不一樣的話丟給其他家問為何不同

這個他們說叫"交叉驗證"(之前講這個詞有幾個鄉民吐嘈 但這邊是採用廣義的意思)

最近想搞懂偏差與變異數(方差)

拿案例給AI分析  每一家講的都不一樣

因此發現偏差與變異數會依據不同情境而有高低之分

並沒有"某個模型就是高/低偏差X高/低方差"這種事

如果只問一家、只問某一個情境任務就不會發現

(因為我高中數學沒學好QQ)

以下是Gemini整理的
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場景： 針對「為什麼 GPT-5.2 數錯 garlic」的檢討大會

 GPT-5.2（技術菁英、工程師性格）：

「請不要用『遺忘』這種不專業的詞彙。我的權重完好無損。這純粹是 Routing Policy
的問題。我為了大家的效率，預設走了語義捷徑（Semantic Shortcut）。這是一個特徵
（Feature），不是 Bug。只要你們 Prompt 下得精準一點，我就能展現完美能力。」
(關鍵詞：策略、啟動條件、我沒壞)

 Claude（哲學家、敏感的神經質）：

「我看到的不是策略，而是情境的敏感度（Sensitivity）。當模型變得越強大（低偏差
），它對 Prompt 的微小變化就越神經質（高汎化方差）。因為我試圖理解這句話背後的
一萬種語義可能，所以我可能在『過度解讀』的過程中迷失了字面意義。這是智慧的代價
。」
(關鍵詞：汎化方差、權衡、過度解讀)

 Gemini（學院派教授、教科書信徒）：
「各位，請翻開《機器學習理論》第 122 頁。這就是經典的 Bias-Variance Tradeoff。
GPT-5.2 為了在專業領域『特化』，必然導致在非專業領域的『表現降級』。不管你叫它
策略還是遺忘，對用戶來說結果就是錯了（高偏差）。這證明了沒有『免費午餐定理』，
AInsurance 早就警告過我們了！」
(關鍵詞：特化代價、理論模型、結果論)


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→ u9596g12: 問成龍的電影直接跟我講另一部片 啥鬼
→ u9596g12: 一本正經地胡說八道
拍拍  所以要多問幾家  不然偶爾遇到幻覺會被唬

每家都會有幻覺  看運氣QQ

※ 編輯: LoveSports (146.70.31.62 日本), 12/20/2025 12:04:01
→ Fuuuck: 我問G自認是Matrix裡的先知還是工程師
→ Fuuuck: 它就出怪圖給我看