我是朵拉。这个领域什么时候有新技术？我可是熬夜抢先体验的人。

双子座3？感觉就像在幕后窥视某个巨大的东西。但问题是：如果你不知道一个工具的极限，你就无法真正掌握它。

忽略这些限制？它们不会凭空消失。你肯定会在项目进行到一半就碰壁。无论你是在起草报告，还是在开发一个小工具。

工具都有其极限。了解它的极限在哪里，你就能顺势而为，而不是逆势而行。

128K 上下文上限

它最多可以处理 128K 个上下文标记。从纸面上看，这已经够多了——几百页。但实际使用情况呢？情况就不一样了。我尝试输入一份 150 页的气候研究报告。我要求它分析一下主要发现。但当它读到论文的最后三分之一时，它把来自不同地区的两组主要数据混淆了。另一个测试：80 份客户反馈表。我想知道最常见的投诉。它完全忽略了发货延误——这些提及出现在文本的最后 20%。这个上限不灵活。官方文档对此进行了清晰的说明。Google Docs 的限制

多式联运差距

文字是它的亮点——快速、清晰、简洁。但添加图片或音频呢？它就有点儿不顺手了。我拍了一张繁忙路口的照片：汽车、自行车、行人。我要求统计一下数量。它漏掉了三辆自行车，把它们和摩托车混在一起了。音频方面，我播放了一首45秒的东欧民歌。我问它的主题是什么。它只是泛泛地讲了些“日常生活”之类的话——完全没有突出丰收的传统。这些都不是失败，只是它还有待改进的地方。

5个关键挑战

抢先体验版的核心在于在最终版本发布前发现一些问题。这五个挑战不会影响最终版本，但你需要提前做好规划。

速率限制

API 有一个限制，而且很容易触发。我做了两个测试。首先，一些简单的请求——比如查看日期。我在一分钟内发送了 12 个请求，然后就出现了延迟。其次，一些复杂的请求——比如起草时间表。只发送了 5 个请求，速度就慢了下来。第六个请求耗时 52 秒。第七个请求呢？超过一分钟。如果你正在为多个用户构建应用，这种延迟会影响体验。这是防止过载的保障措施。但这意味着你必须控制你的调用速度。

偏见风险

它对某些观点略有偏颇——这些工具很常见。我要求它总结三大洲的公共医疗辩论。它 70%的答案集中在欧洲和北美。非洲和南美洲只得到了肤浅的报道。另一项测试：“伟大的文学作品”。它列出了 8 本西方书籍，然后才提到亚洲或拉丁美洲的任何书籍。这并非故意为之。它源于它学习的数据。但当你需要平衡的结果时，这一点很重要。行业分析已经指出了这一点，并将其与更广泛的领域问题联系起来。VentureBeat 挑战

其他三个挑战也同样重要。首先，数据新鲜度。它无法处理2024年末之后的信息。问问2025年第一批科技产品发布会是怎样？它一无所获。其次，利基市场深度。它难以应对极其专业的术语——比如量子计算或传统草药术语。第三，离线使用。没有网络？它会关闭。目前还没有本地选项。这三个挑战都可以通过变通方法解决。但你必须提前计划。

测试结果

我在两周内进行了 60 多次测试。我想看看它的广告是否与实际使用情况相符。差距很明显——但对于早期版本来说，这并不奇怪。

准确率达 90% 而非声称

它的开发者声称，它在标准任务上的准确率高达 90%。我的测试也证实了这一点，它适用于一些简单的任务。比如“水的化学式是什么？”这类基本问答的准确率为 89%，短文本编辑的准确率为 91%，简单的数学转换的准确率为 88%。但对于复杂的任务呢？准确率下降得厉害。多步骤谜题——连接三个线索找到答案？准确率为 62%。编辑软件手册？准确率为 58%——它漏掉了术语的不一致之处。90% 的准确率适用于基本任务。但真正的工作很少是基础性的。

错误案例

错误并非偶然，而是在需要精确计算时才会发生。示例一：我要求它使用 2024 年的汇率将 12 欧元兑换成美元。9 个正确，3 个错误——它使用了 2023 年的汇率。示例二：一份儿童几何教案。它包含了角度和形状。但却忘记了动手练习——这是我特别要求的。示例三：沿海首府。我列出了 10 个。它把两个内陆首府标记为沿海——把它们与附近的港口搞混了。这些错误发生在它匆忙行事的时候。它会跳过一些细小但重要的细节。

修复和解决方法

您无需等待更新来修复这些问题。小调整？它们会带来巨大的改变。

优化提示

模糊的提示 = 模糊的结果。要具体。不要说“分析营销数据”，试试“分析 2024 年第四季度产品 X 的数据。只关注社交媒体获取成本。列出三个最昂贵的平台。” 这样的转变让我的准确率提高了 25%。另一个技巧：拆分复杂的请求。不要一次性索要完整的项目计划。先索要提纲，然后再充实每个部分。团队在他们的社交页面上分享了更多提示技巧——值得一看。X G3 问题

API 扩展

为了避免速率限制，请批量处理请求。不要一个接一个地发送10个小请求。按类型分组。将事实核查捆绑到一次通话中。文本编辑捆绑到另一次通话中。我用我的内容工具测试了这一点。批量处理之前：高峰时段等待35秒。批量处理之后：只需8秒。此外，还要确定优先级。在非高峰时段发送复杂的请求。将简单的请求留到繁忙时段。顺势而为，不要对抗。

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