## 一、能力与应用场景

| 能力  | 应用场景 |
| --- | --- |
| **文本生成与改写** | 写邮件、写报告、改写风格 |
| **文本理解与摘要** | 总结长文、提取关键信息 |
| **翻译** | 多语言互译，且理解语境 |
| **对话与问答** | 客服、知识问答、面试模拟 |
| **代码生成与解释** | 写代码、Debug、解释代码 |
| **结构化提取** | 从非结构化文本中提取字段 |
| **创意与头脑风暴** | 产品命名、广告语、方案构思 |

## 二、能力限制

<div class="joplin-table-wrapper"><table style="min-width: 50px;"><thead><tr><th colspan="1" rowspan="1"><p data-id="f4cecd9a-ca9c-4779-ba45-91e7ac647d29">局限</p></th><th colspan="1" rowspan="1"><p data-id="5eb7a37b-292b-4101-a6d3-381ace5353e7">说明</p></th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="f0d16f1e-2b49-4e58-aecc-b768a32d11c2"><strong>信息可能过时</strong></p></td><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="f5a21408-35ef-4942-af88-c602eaee0e1e">训练数据有截止日期，不借助外部工具联网不知道截止日期之后发生了什么</p></td></tr><tr><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="4c6056b3-4e8b-4a18-972f-bc31fefb7f0a"><strong>上下文窗口长度有限</strong></p></td><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="8e2a80c7-2eec-40c1-9e4c-f7c5512cb7a6">目前最多上下文长度在1百万Token，超过可能提示达到限制，或者触发将前面的对话进行压缩摘要（导致模型可能丢失一定信息精度）</p></td></tr><tr><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="f4666d2d-9dc7-405a-afa4-4f3ba6c516f7"><strong>注意力稀释</strong></p></td><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="b8f3a02d-83bc-4885-ada3-8bc38c0c73c9">上下文对话内容越长，它能够准确回答细节和回忆内容的能力就会下降越多</p></td></tr><tr><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="d9246fa1-7a27-4014-b569-53396ae39334"><strong>精确计算</strong></p></td><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="359bff90-8d74-41eb-8b38-592348d76a08">复杂数学运算可能出错（它是"语言"模型，不是计算器）</p></td></tr><tr><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="de54dae5-5ebf-4424-b1ae-f987d9e73387"><strong>幻觉</strong></p></td><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="2b1f79d1-976b-42d2-a027-69af603d55b4">对于不知道的内容，可能"一本正经地胡说八道"</p></td></tr><tr><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="4e217afe-46ff-49a8-b27f-22e835a3e83f"><strong>倾向于正面回答</strong></p></td><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="cc951be4-af0e-4501-bd41-62c8b11b160c">模型在后训练中会引导成讨人喜欢，如果你问它某个决策（如创业点子）是否可行，它会倾向于给你肯定得回复。</p></td></tr><tr><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="c50aec24-04df-4c1e-915e-6ce5e68a9113"><strong>不一定能无法理解图片/视频</strong></p></td><td colspan="1" rowspan="1"><ul data-id="c4f12eb1-db8d-40b9-9cc1-402dabca3bf2"><li><p data-id="b57c691f-8c43-471f-b5a6-9b53acb47a0a"><strong>纯文本模型：</strong>无法理解，通过OCR转成文本（如DeepSeek）进行解决。</p></li></ul><ul data-id="54777818-270d-46f3-a86f-b5e6226ae73f"><li><p data-id="b26e9a48-e371-4eeb-8be4-6ff349094617"><strong>拼接图片/视频模型：</strong>分别训练文本、图片和视频模型，然后拼接在一起，不能充分理解图片和视频的意思。</p></li><li><p data-id="a38ca6df-3619-4308-87fa-771d905a2767"><strong>原生多模态：</strong>把文字、图片和视频一起训练（比如Gemini3、Kimi K2.5）可以比较好理解图片和视频的含义。</p></li></ul></td></tr><tr><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="4961bb48-277b-4910-952b-16af7b5fe675"><strong>没有长期记忆</strong></p></td><td colspan="1" rowspan="1"><p data-id="cca81f22-ed9d-46a1-8e6e-18d2628a5e9a">模型本身不支持长期记忆，新开会话就忘了之前的对话内容。</p><p data-id="a331923f-27c0-4759-86b2-553693204f81">目前像Chatgpt和Claude通过工程化的方式推出了长期记忆功能，在数据库中记录你的对话偏好、习惯等。</p></td></tr></tbody></table></div>

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