@omooretweets: 令我震惊的是,LLM是有史以来增长最快的消费产品……而“多人”体验……
摘要
一条推文评论称,LLM是有史以来增长最快的消费产品,但多人体验仅限于共享聊天记录,暗示改善这一点可以释放更多使用量。
令我震惊的是,LLM是有史以来增长最快的消费产品
……而(每一个提供商!)的“多人”体验基本上就是能够共享聊天记录
有人会破解这一点,这将释放大量更多使用量 https://t.co/MO22aQ0dC4
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/27 09:55
让我感到震惊的是,LLM竟然是史上增长最快的消费级产品……
然而所谓的“多人协作”体验(在所有提供商之间!)基本上就只能分享聊天记录
一定会有人攻克这个难题,这将释放出更多的使用场景 https://t.co/MO22aQ0dC4
相似文章
@GuiveAssadi: AI Dungeon 是我知道的第一个面向消费者的 LLM 产品。然而,在游戏中动态生成角色台词……
讨论指出 AI Dungeon 是第一个面向消费者的 LLM 产品,但游戏中动态生成 LLM 角色台词仍然是小众领域。
采用 $\neq$ 适应:野外LLM对话的纵向分析
本文分析了必应Copilot用户的纵向对话轨迹,并与WildChat数据进行比较,发现个体用户习惯具有粘性,且WildChat过度代表了高级用户,挑战了用户与LLM互动的静态观点。
@RohOnChain: 刚刚与一位正在构建下一代前沿大语言模型的MIT计算机科学毕业生交谈。他告诉我这场由OpenAI研究员关于……的讲座
一条推文推荐了OpenAI研究员关于大语言模型构建方法的讲座,声称这场讲座教给一位MIT计算机科学毕业生的知识比他的整个学位还多。
Multi-Stream LLMs:关于并行/分离提示、思考、I/O的新论文
本文提出了Multi-Stream LLMs,它使用多个并行的输入/输出流,使模型能够同时读取和生成,从而解除顺序聊天格式的限制。
LLMs与记忆限制——请审阅我的想法
本文分析了LLM记忆限制,认为真正的个人AI需要单租户权重定制,这与当前多租户云经济模式相冲突,并指出开源权重模型可能是进步的关键来源。