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抛开升级所带来的偶尔“降智”问题不淡，发现 Chatgpt 最大的痛点是：每次升级，之前好不容易调教出来的“默契”，不仅荡然无存，而且还可能风格大变，感觉换了一个 AI 。
由此带来的问题是，不仅需要重新调教，而 Prompt 也可能得重写。
最后，不得不说，对于写文章的而言，Chatgpt-4 的“幻觉”非常的奇妙，往往能写出很有感的文章，Chatgpt-5 就一下子将“幻觉”搞没了，昨天感觉又升级了，更加不如 Chatgpt-5 。
当然，这不仅是 Chatgpt 的问题，其它 AI 也有类似的问题，甚至更严重。对于这种，有没有什么办法能减少升级带来的“阵痛”？比如更稳定的 Prompt 设计，或者其他驯 AI 的小技巧？ 能让 AI 记住个人偏好？
由此带来的问题是，不仅需要重新调教，而 Prompt 也可能得重写。
最后，不得不说，对于写文章的而言，Chatgpt-4 的“幻觉”非常的奇妙，往往能写出很有感的文章，Chatgpt-5 就一下子将“幻觉”搞没了，昨天感觉又升级了，更加不如 Chatgpt-5 。
当然，这不仅是 Chatgpt 的问题，其它 AI 也有类似的问题，甚至更严重。对于这种，有没有什么办法能减少升级带来的“阵痛”？比如更稳定的 Prompt 设计，或者其他驯 AI 的小技巧？ 能让 AI 记住个人偏好？
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Ketteiron Sep 19, 2025
没用，除非是本地模型。
在线模型通常只会提供一个有限的时间段，过了时间硬性移除，用户没有选择的权利。 chatgpt/gemini 会收集一些画像数据，默默优化，用户可能会觉得 AI 越用越顺手了。但升级后全部清空，新模型只能重新开始。 升级是必须的，厂商希望找到更具有性价比的平衡点，你的喜好除了你自己没人真正关心。 |
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moyaya OP @dssxzuxc 之前想过部署本地模型，但能微调本地 AI 模型的电脑配置要求比较高，其次觉得跟着大模型升级，可能会有更好的体验，但现在也觉得本地模型可能更适合。
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tyrone2333 Sep 19, 2025
@moyaya 即使 5090 部署的本地模型也难堪大用, 还是得用服务器的
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