一位用户对大型语言模型（LLM）表示沮丧，后悔尝试将它们用于需要特定知识的任务。用户发现LLM的输出持续不准确，并举例说明了一个LLM未能正确识别适用于KDE上的Linux的小型企业会计软件，反而推荐了个人理财软件和仅限Windows的选项。用户得出结论，LLM仅对基于语言的任务有用，而寻求其他领域事实信息的用户最好查阅软件存储库和论坛等传统来源。 AI
影响 凸显了用户对LLM事实准确性的沮丧，表明其在非语言任务方面的局限性。
排序理由 用户对LLM局限性的意见/轶事，非可验证事件。
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