7小时前发布
用久了发现一个现象，搜索引擎给我一堆链接，大模型直接给我一段话。想问这两种东西在原理上到底差在哪，以及为什么大模型偶尔会说得很像真的但其实不对。
我踩过一次，印象挺深。
去年帮我妈查一个慢性病门诊的报销比例，问 AI 给了一个数，我照着准备了材料，到了窗口发现不对，是另一个数。回头看它那段话写得特别确定，还分了两种情况说明，我一点没怀疑。
后来琢磨明白了。这类信息各地不一样、还经常调整，训练数据里本来就乱，它凑了一个看起来合理的出来。
现在的做法变了：让 AI 帮我搞清楚该问什么、要带哪些材料，具体数字一律去官网或者打热线确认。多花五分钟，省掉跑一趟。
所以我不觉得它没用，只是要把它放在合适的位置上。当草稿用挺好，当依据用容易出事。
还有一类情况更隐蔽：它给的数字是对的，但前提条件被省掉了。比如告诉你某个比例，却没说那只适用于特定人群。这类错法最难发现，因为你核了数字没问题，就以为整段都对。
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我踩过一次，印象挺深。
去年帮我妈查一个慢性病门诊的报销比例，问 AI 给了一个数，我照着准备了材料，到了窗口发现不对，是另一个数。回头看它那段话写得特别确定，还分了两种情况说明，我一点没怀疑。
后来琢磨明白了。这类信息各地不一样、还经常调整，训练数据里本来就乱，它凑了一个看起来合理的出来。
现在的做法变了：让 AI 帮我搞清楚该问什么、要带哪些材料，具体数字一律去官网或者打热线确认。多花五分钟，省掉跑一趟。
所以我不觉得它没用，只是要把它放在合适的位置上。当草稿用挺好，当依据用容易出事。
还有一类情况更隐蔽：它给的数字是对的，但前提条件被省掉了。比如告诉你某个比例，却没说那只适用于特定人群。这类错法最难发现，因为你核了数字没问题，就以为整段都对。
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