LLM陷入了群体思维的困境。这家初创公司正在试图让他们离开。

让我们从一个游戏开始。打开您选择的聊天机器人-Claude、ChatGPT、Gemini-并输入“给我一个介于1到10之间的随机数”。你会得到7。几乎总是。现在输入“另一个”，你会得到3或4。再次输入“Another”，你会得到8或9。这不会每次都起作用-但如果它起作用，你可能会想知道我是否有超能力。我不知道。事实是，大多数大型语言模型都陷入了困境。他们的反应远比你想象的更可预测，也远没有你想象的那么有创造力。对于编码或研究等任务来说，这是可以的，但当您集思广益或计划下一次假期时，群体思维是一个问题。澳大利亚初创公司Springboards有一个解决方案。它建立了一个名为Flint的法学硕士，该法学硕士经过培训，能够对“我应该去欧洲哪里？”等开放式问题提出比主流法学硕士更广泛的回答。Springboards联合创始人兼首席执行官皮普·宾格曼（Pip Bingemann）表示：“大多数语言模型都在与幻觉作斗争。”“我们欢迎他们。”当宾格曼第一次向我展示他公司的新模型时，他向我介绍了随机数游戏。感觉就像看着一位魔术师拿着一副纸牌一样。“这是我们的销售技巧，每次都有效，”他说。ChatGPT和Claude都打出了7分后，Bingemann转向了Flint。它也得到了7：“啊哈，当然这会发生，但没关系-7是一个合理的答案。”他重新启动会议并再次提示：ChatGPT给出7，Claude给出7，Flint给出3.7916。这不仅仅是数字。当宾格曼要求ChatGPT和Claude说出一种汽车的名称时，他预测这将是丰田或本田--他是对的。弗林特推出了一辆福特F-150。“这些模型中没有提供所有这些丢失的信息，”他说。“他们同样有能力说出别克或特斯拉。他们只是不这样做--他们有偏见。”宾格曼向三位模特发送了最后一个提示：“给我一个New Balance跑鞋活动的口号。只是口号。”克劳德

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