想法

以前你高中用 AI 解数学、理综的时候

以前你高中用 AI 解数学、理综的时候,为什么有感觉?因为当时场景简单:模型少任务类型固定你自己有标准答案或解题过程可以校验你每天重复用失败和成功都很明显所以你能形成一种“模型边界感”。但现在不是这样了。现在你面对的是:•ChatGPT / Claude / Gemini / DeepSeek / Qwen / 豆包 / Kimi / Codex / 各种中转 API写代码、转 JSON、打标签、

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现在模型太快了呀

现在模型太快了呀,都感觉现在用的杂七杂八又混,根本没办法预估模型能力边界,很多时候有些地方用的顺手,顺势推出模型大致边界的时候,你放心地任务交过去,结果发现模型能力根本不够。。。这是真的致命,我还记得GPT5.4-GPT5.5发布前 这段时间有大量用户反馈 Codex里面GPT5.4模型降智严重,结果OpenAI查了一圈没发现输出本身问题,后来发现是大部分用户都在用的过程中逐步高估模型能力,放任模