我开始频繁地使用这些AI大模型，结果发现它们真的不是想象中的那样好用，作为一个曾经的科技博主，我决定好好梳理一下这些“ hype”与“ reality”之间的差距，希望能帮助大家更理性地看待这些强大的AI工具。
hype vs. reality：为什么AI大模型不值得我们期待？
一、复杂的代码和难以上手的开源问题
大家对AI大模型的第一印象，往往是“智能、强大、可以解决各种复杂问题”，但事实往往相反，很多大模型的代码复杂到让人望而却步，我之前尝试使用一个大模型的API，发现需要写大量的代码来定制它，而这些代码往往超出了普通用户的能力范围。
更糟糕的是，这些模型的开源社区往往缺乏良好的文档和技术支持，导致很多开发者在使用过程中感到困惑和挫败，特别是对于像我这样的非专业开发者来说，从零开始搭建一个AI模型，需要花费大量的时间和精力，而这并不是大多数用户愿意投入的。
二、低效的训练和推理体验
AI模型的训练和推理过程往往伴随着高昂的成本，我之前尝试训练一个模型，发现需要大量的计算资源和时间，而这些成本对于个人用户来说，往往难以承受，模型的推理速度也往往让人失望，尤其是在处理复杂任务时，甚至需要等待很长时间才能得到结果。
三、功能有限，无法应对复杂需求
很多AI大模型在功能上也有很大的局限性，我之前使用的一个大模型在处理中文问题时，往往只能处理简单的句子，而面对更复杂的问题时，就会显得力不从心，这种局限性往往让人感到非常失望，尤其是在需要处理复杂任务时，这些模型的表现往往难以令人满意。
四、不稳定的服务体验
除了功能上的问题，这些AI大模型在服务体验上也有很大的问题，我之前尝试使用一个小模型，发现它的服务经常出现波动，有时候会突然卡顿，有时候甚至无法响应我的请求，这种情况让我对这些模型的服务质量感到非常担忧。
为什么AI大模型不值得我们期待？
通过以上的分析，我们可以看到，尽管AI大模型在理论上具有很大的潜力，但在实际应用中，它们仍然存在很多问题，这些模型的复杂性、低效性、功能限制以及不可靠的服务体验，都让它们难以成为我们日常使用中的工具。
对于那些对AI大模型抱有期待的人来说，我建议你们慎重考虑，与其使用这些复杂且难以上手的工具，不如选择一些更简单、更易用的AI工具，这样可以更快地实现你的目标，毕竟，科技的发展不应该止步于复杂的模型，而是应该让更多的用户能够享受到科技带来的便利。
