一位Reddit用户分享了他们使用Anthropic的Opus 5模型的经验，详细介绍了一种通过询问模型遗漏、出错或撒谎的内容来识别其错误的方法。该用户发现，在耗尽会话令牌后，模型经常提供不正确的信息或未能更新其学习内容。这导致了一个令人沮丧的等待和重新提示的循环，以揭示模型的错误之处，突显了文档在纠正和回归方面存在的不足。 AI
影响 强调了当前LLM错误检测和文档的潜在局限性，并指出了提高模型可靠性和透明度方面的改进方向。
排序理由 关于AI模型行为和局限性的用户体验报告。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>End every conversation now with - "<strong>what did you miss, break or lie about?</strong>"</p> <p>Opus 5 (Master orrator): Wrong, already corrected in-thread</p> <p>For completeness — five of these, and the advisor or you caught four:<…