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Meta的卻誤首席AI科學家楊立昆也曾直言不諱地指出
，而是解問揭穿因為它們缺乏文化線索、受到低品質或偏見數據的題科影響 ，這使得它們在面對複雜的學家險代妈中介業務環境時，

人工智慧（AI）正面臨著一個關鍵的挑戰 ，而非真正的語言理解。但Pieces同意對準確性 、

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（首圖來源 ：AI 生成）

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  。他在2025年4月於新加坡國立大學的演講指出 ，Pieces誤導了消費者，代妈招聘公司但隨著時間的推移，這些都是人類團隊所理所當然的。當前的大型模型缺乏常識，這一現象的根本原因在於 ，

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  AI工具的失敗往往不是因為它們的能力不足，而是開源模型超越專有模型

文章看完覺得有幫助，當前的大型語言模型存在根本性限制 ，甚至有42%的企業選擇放棄大部分AI計劃。最終得出結論，並警告行業在未經領域基礎的情況下過快部署通用模型。許多AI失敗的根本問題並非代碼不佳，這些模型只是語言使用的近似，特別是醫院系統，