IT资源栈-IT资源与技术分享IT资源栈-IT资源与技术分享IT资源栈
  • 首页
  • AI
  • 前沿
  • 专题
  • 碎片
  • 架构
  • 实战
  • 安全
  • 生活
  • 工具
  • 管理
  • 监控
  • 读者墙
  • 标签云
  • 文章存档
  • 友情链接
Hi, 请登录     我要注册     找回密码

千问对话能力遭吐槽:上下文丢失严重,不及Gemini

分类:前沿 阅读(1) 评论(0)

有用户反馈,千问 APP 的整体体验尚存不足,尤其是连续对话能力较弱。在深入探讨冲锋衣材料后,询问国产覆膜技术,模型似乎清空了上下文,无法承接上文。相比之下,Gemini 表现优异,具备强大的记忆能力,能准确关联此前的提问内容。这一对比揭示了国产大模型在长文本记忆与交互连贯性上,与国际顶尖竞品仍有显著差距。

原文链接:Linux.do

AI体验Gemini上下文记忆千问大模型

相关阅读

  • AI 辅助代码分析:从“半天看不懂”到“秒懂”调用链
  • AI编程新思路:动态规则加载技术能否大幅降低Token消耗?
  • 惊现AI版朋友圈:模型们自主互动互吹,甚至互发私信
  • 开源项目:用Bash管道构建的个性化AI新闻阅读器
  • 卢菁博士发布AI进阶体系课:覆盖大模型、CV与推荐系统
  • OpenAI疑似测试GPT-5.3,神秘代号Robin现身竞技场
  • 零美术基础靠 Gemini 逆袭?开发者两月打造像素ACT游戏 Demo
  • AI Doc Maker主打低成本,教育方案邮箱免验证引关注
  • 实测:谷歌账号地区切换无“一年限制”,十分钟快速生效
  • MiniMax文档曝光新模型M2-her,主打角色扮演与多轮对话

抢沙发

评论前必须登录!

立即登录   注册

© 2026   IT资源栈