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近日，一系列涉及基本数值和文字分析的错误回答，揭示了人工智能大模型在处理看似简单的任务时存在的漏洞。
包括字节豆包、GPT4o、月之暗面Kimi、阶跃星辰跃问、百川智能百小应等在内的多款知名AI模型，在面对诸如“9.11和9.9哪个更大”或询问英文单词“strawberry”中“r”的个数这类基础问题时，竟然给出了错误的答案，引发了公众和业界的广泛关注与讨论。
针对这一现象，月之暗面公司做出回应。该公司表示，人类对大模型能力的探索仍处于非常早期的阶段，无论是了解大模型能做到什么，还是不能做到什么，都需要更多的研究和测试。
月之暗面强调，他们非常欢迎用户在使用过程中发现和报告更多的边界案例（Corner Case）。这些案例，无论是近期的数字比较问题，还是之前的单词拼写问题，都有助于增进对大模型能力边界的理解。
然而，月之暗面指出，要彻底解决这些问题，不能仅仅依赖于逐一修复每个案例。他们认为，这些情况就像自动驾驶会遇到的场景一样，是很难穷尽的。因此，更重要的是不断增强底层基础模型的智能水平，使大模型变得更加强大和全面，能够在各种复杂和极端情况下依然表现出色。
这一事件引发了业界对AI大模型基础能力的讨论，也凸显了当前AI技术在处理某些看似简单的任务时仍面临挑战。随着研究的深入和技术的进步，相信这些问题将逐步得到改善。
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