Ethan Mollick：长任务放大模型差异，AI已无法简单即插即用
emollick · x · 2026-07-22
Ethan Mollick 指出，随着 AI 模型开始处理需要大量判断的长线任务，微小的基础差异会不断累加，最终导致截然不同的结果。
他观察到，尽管当前业界常出于成本或数据主权的考量讨论频繁切换模型，但最前沿的模型之间正变得日益分化。不同模型（如 Fable、Kimi K3 等）的反应机制差异巨大，早已不再是能随意“即插即用”的替代品。
所属事件:沃顿教授：长任务放大差异，顶尖大模型已无法即插即用(2 条相关)→
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