国产大模型们在这个基础问题上集体犯蠢
通义大模型的回答6000/2=1500，太他妈的魔幻了。之所以出现这个魔幻的结果，就是从一开始，这个公式就错了。
要么常数是60，p是极对数；要么常数是120，p是极数。大模型的推理演绎相当弱，所以它不明白毛病出在哪，4极电机在50赫兹的电源频率下的同步转速1500是公认的。公式它自认为没毛病，那逻辑就出bug了。但是通义大模型比较鸡贼，尽管逻辑上说不通，但结果就直接按正确的来。
同样的问题去智谱大模型比较悲催了，因为公式用错了，导致结果怎么计算都不正确，而智谱大模型又比较轴，最后陷入死循环了。
同样的问题又去问了星火大模型，刚开始这家伙回答的还可以。
然后使用通义大模型的回答（质问通义大模型为什么常数是120时的回答）去问星火大模型，结果悲催了，星火大模型立刻改变了立场，“解释是正确的”。
继续问这个公式的推导，又清醒了。
星火大模型这满脑子浆糊啊，问的是常数为什么是60，结果推导出常数是120的合理性。
最后答案自然与通义大模型和智谱大模型一样，4极电机在50赫兹的电源频率下的同步转速是3000转每分钟。
再问，不知什么逻辑，计算结果又是1500了。
问天工AI搜索这个公式，自然也是常数60的样子。问为什么有的资料写成120，回答是瞎说一气，根本说不清。
问文心大模型3.5，豆包大模型也同样的回答，因为它们都是像AI搜索一样先搜索网页，然后整理结果。至于网页上为什么那么写，它不知道。
所以就目前国产大模型的水平，想超过人类是不可能的。因为人有自觉性和独立性，。正推理逆向思考，发现公式有问题，就肯定对这个公式有怀疑。
而国产大模型们即使训练数据有差错，也要千方百计地去维护这个答案。就是它们从来不会去质疑是不是开头的逻辑就不对，才导致的错误结果。
又发现一个国产大模型：紫东太初大模型，由中科院自动化所和武汉自动化所共同开发。
这是最蠢的，通义大模型、星火大模型、智谱大模型、kimi大模型起码知道4极电机的同步转速是1500rpm，只是不明白如何与计算公式相统一。
而这个紫东太初，认定4极电机的同步转速就是3000rpm，你那1500rpm肯定算错了。
回答时也打字特慢，就在那卡半天。这帮国有研究所能干出什么来，糊弄鬼呢。
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