1 分•作者: octetta•5 个月前
https://youtube.com/shorts/HjXd5YZ224U?si=ezoIKsfoV4r9TiGm
https://octetta.github.com/k-synth
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1 分•作者: Bubble12•5 个月前
2 分•作者: fayssalm•5 个月前
1 分•作者: codelion•5 个月前
2 分•作者: monista•5 个月前
1 分•作者: brikym•5 个月前
1 分•作者: bookofjoe•5 个月前
1 分•作者: rdevilla•5 个月前
1 分•作者: douchecoded•5 个月前
2 分•作者: vemuripavan•5 个月前
34 分•作者: jmatthews•5 个月前
36 分•作者: rogueleaderr•5 个月前
75 分•作者: mthwsjc_•5 个月前
1 分•作者: pavlikenemy•5 个月前
1 分•作者: paulpauper•5 个月前
1 分•作者: paulpauper•5 个月前
1 分•作者: ikbdsk•5 个月前
1 分•作者: gissurthor•5 个月前
我一直在测试 AI 模型对 ChatGPT、Claude、Perplexity 和 Gemini 等平台中关于 SaaS 产品的买家式提问的反应。
有几件事让我感到惊讶：
* 一个在 GitHub 上有 3.1 万颗星的产品，ChatGPT 基本上从未在其核心用例中提及。
* 一家资金充足的公司，在其所属类别的一般购买查询中毫无存在感。
* 产品被用竞争对手的功能集来描述，因为模型似乎了解该类别，但对该产品本身却知之甚少。
我一直注意到的最大问题是，大多数创始人从未真正检查过这些模型在买家对话中对他们的评价。
所以我很好奇这里其他人是如何处理这个问题的：
* 你们是手动测试吗？
* 你们有一套可重复使用的提示语吗？
* 发布新内容后，你们是否看到任何实际的改变？
* 你们是否找到了任何可靠的方法来判断模型出错的原因，而不仅仅是注意到它出错了？
1 分•作者: ngaut•5 个月前
2 分•作者: layer8•5 个月前