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研究发现，AI 模型在三分之二的判断性问题上存在分歧

一项涉及五个主流 AI 模型——GPT、Claude、Gemini、Grok 和 Llama——的近期实验显示，尽管在事实性查询上普遍达成一致，但在判断性问题上的回答却存在显著分歧。在 24 个问题中，模型在事实上达成一致的比例为 33%，但在 67% 的问题上存在实质性分歧，其中一个模型经常提供独特或异常的视角。在推荐和定价策略等领域，这种分歧更为明显，其中一个模型的独特答案通常最有价值，但有时也会不正确或虚构。